Blog » Nedir, Nasıl Yapılır? » Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir? Derin Öğrenme ile Arasındaki Farklar
Nedir, Nasıl Yapılır? Teknoloji

Makine Öğrenimi (Machine Learning) Nedir? Derin Öğrenme ile Arasındaki Farklar

Hosting Fiyatları

Çoğu insan, özellikle yeni başlayanlar, bu iki terimin de aynı anlama geldiğini düşünür. Ama tam olarak öyle değildir. Evet, her iki kavram da AI kapsamına girer, ancak yapay zeka ile çalışıyorsanız, makine öğrenimini derin öğrenmeden neyin farklı olduğunu ve her birinin faydalarının neler olduğunu anlamanız önemlidir. 

Tam olarak bu noktada, bugün bu yazıda, hem makine öğrenimi hem de derin öğrenmenin ne olduğunu, birbirlerinden nasıl farklı olduklarını ve her birini kullanmanın en iyi yollarını açıklayacağız.

Haydi başlayalım!

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi yani machine learning, yapay zekanın bir alt kategorisidir. Bu yüzden bir AI uygulaması olarak adlandırılabilir. Ancak bu kavram, temel olarak bilgisayarların otomatik olarak nasıl çalıştırılacağını öğrenmelerini sağlamakla ilgilidir.

Ayrıca, bilgisayarların insan gibi düşünmesini ve hareket etmesini de sağlar. Ve tıpkı insanlar gibi, bilgisayarlara deneyim üzerinden performanslarını geliştirmeyi öğretir. Performanslardaki bu gelişme, esas olarak uygun veri ve algoritmalarla beslendiklerinde gerçekleşir.

Bu uygulama, bilgisayar programları geliştirmeye odaklanır. Dolayısıyla ML’nin birincil amacı, bilgisayarların otomatik olarak (insan yardımı olmadan) öğrenmesini ve karar vermesini sağlamaktır.

Makine Öğrenimi Türleri

Makine öğrenmesi dört gruba ayrılır. Bu gruplar belirli algoritmalara dayanır:

1. Denetimli ML algoritmaları 

Bu algoritma, önceki verilerden toplanan geçmiş bilgileri ve deneyimleri yeni verilere uygular. Bu tür verilere etiketli veriler denir. Denetimli algoritma, makinelerin bir dizi kurala göre çalışmasına izin verir. Ayrıca, çıktısındaki hataları analiz edip bulabilir. Bu, çıktının beklenen çıktı ile karşılaştırılmasıyla yapılır. Bu nedenle, bu algoritma görev odaklı bir algoritmadır.

2. Denetimsiz ML algoritmaları

Bu algoritma, veriler etiketlenmemiş veya sınıflandırılmamış olduğunda kullanılır. Denetimsiz algoritma bu verileri analiz eder. Esas olarak içinde gizli bir yapı bulmaya odaklanır. Denetimsiz algoritmalar veriye dayalıdır.

3. Yarı denetimli ML algoritmaları 

Bu algoritma, öğrenme için hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanır. Bu nedenle, denetimli ve denetimsiz ML algoritmaları arasında bir yere ait olduğunu söyleyebilirsiniz. Bu algoritmalar, makinelerin öğrenme doğruluğunu diğerlerinden daha fazla artırır. Ayrıca, bu yalnızca verileri kırmak ve ondan bir şeyler öğrenmek için belirli beceriler gerektiğinde kullanılır.

4. Takviyeli ML algoritmaları

Bu eğitim yöntemi, çevre ile etkileşim kurmak için kullanılır. Bu etkileşim, hataların bulunmasını sağlar. Bu yöntemin bazı özellikleri iz, hata arama ve gecikmeli ödüldür. Ayrıca, makinelerin çalışmak için ideal davranışı bulmasına yardımcı olur. Dolayısıyla pekiştirme algoritmalarının hatalardan ders aldığını söyleyebiliriz.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme yani deep learning, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Başka bir deyişle, bir ML algoritmasıdır. Bu algoritma, insan beyninin işlevini kopyalama eğilimindedir. Yani makinelerin insanlar gibi düşünmesini ve karar vermesini sağlar.

DL, sinir ağları yardımıyla gerçekleştirir. Bu ağların birden fazla veri katmanı vardır. Bu öğrenme, bu katmanları derinlemesine incelemeyi içerdiğinden derin öğrenme olarak adlandırılır. Bu verileri analiz etmek ve ondan çözümler bulmak için özel algoritmalar kullanılır.

Ayrıca, bu algoritma ML’nin benzer özelliklerini takip etme eğilimindedir. Ama ondan çok daha verimlidir. DL, ML’ye kıyasla büyük miktarda veriyle çalışabilir.

Ayrıca, bir sorun ortaya çıkarsa, bir DL modeli bunu otomatik olarak düzeltebilir. Öte yandan, bir programcının bir ML sorununu çözmek için yeni veriler girmesi gerekir.

Deep Learning Türleri

Derin öğrenme 3 gruba ayrılır. Bu gruplar sinir ağlarına dayanır.

1. Yapay Sinir Ağı 

Bu ağ, her katmanda birden fazla nörondan oluşur. Burada giriş sadece ileri yönde hareket eder. Ayrıca, genellikle girdi, gizli ve çıktı olmak üzere üç katmandan oluşur. İlk olarak, girdi katmanı verileri alır. İkincisi, verilerin işlenmesi gizli katmanda gerçekleşir. Ve son olarak, çıktı katmanı sonuçları biriktirir. Ayrıca YSA herhangi bir doğrusal olmayan fonksiyonu öğrenebilir. Tablo, resim ve metin verileriyle ilgili sorunları çözebilir.

2. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) 

Bir ağın gizli katmanında tekrarlayan bir bağlantı bulursanız, o zaman bu bir RNN’dir. Bu kısıtlama, girildiğinde verilerin sıralı bilgilerini yakalar. Bu nedenle zaman serileri, metin ve ses verileriyle ilgili sorunları çözebilir.

3. Evrişimli Sinir Ağları

Bu ağlar, girilen verilerden önemli bilgileri çıkarmak için çekirdekleri kullanır. Bu süreç, çalışmak için evrişimli işlemi kullanır. Ayrıca, esas olarak görüntü verileriyle ilgili sorunları çözmek için kullanılır. Ancak sıralı veriler için de harika çalışır.

Makine Öğrenmesi ile Derin Öğrenme Arasındaki Farklar 

Makine Öğrenmesi ile Derin Öğrenme Arasındaki Farklar

Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasında benzerlikler olsa da, derin öğrenmeyi benzersiz kılan farklılıklar vardır. En önemli ayrımlardan bazıları aşağıdaki şekildedir:

  • Makine öğrenimi daha fazla yapı gerektirir, bu nedenle verilerin etiketlere sahip olması gerekir. Derin öğrenme ile algoritmalar, etiketlenmemiş olsa bile farklı veri parçaları için ilişkileri tanımlayabilir ve belirleyebilir.
  • Bir makine öğreniminin analizinin veya tahminlerinin sonuçlarının yanlış olduğu tespit edildiğinde, programcılar tarafından manuel ayarlamaların yapılması gerekir.
  • Derin öğrenme yapıları, önemli ölçüde daha karmaşık hesaplamalar ve değerlendirmeler gerçekleştirebilir ve bu da onu bu tür durumlar için ideal hale getirir. Derin öğrenme, daha basit görevler için daha az optimize edilmiştir, bu nedenle derin öğrenme sinir ağının gelişmiş işlenmesini gerektirmeyen projeler, basit bir makine öğrenimi algoritması kullanabilir.
  • Derin öğrenme ağı daha talepkar olduğundan, çalışması için daha fazla hesaplama gücü gerektirir. Bu da, makine öğrenimine kıyasla derin öğrenmeyi kullanmayı daha pahalı hale getirir.

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme ile İlgili En Çok Sorulan Sorular

1. Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farkı anlamanın en kolay yolu nedir?

Yapay zeka yani artificial intelligence (AI), düşünebilen makineler yaratmakla ilgilenen geniş bir bilimsel çalışma alanıdır. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve derin öğrenme de, makine öğreniminin bir alt kümesidir. 

2. Derin öğrenmenin popülaritesi neden artıyor?

Değerli bir araç olduğu için giderek daha fazla işletme makine öğrenimi ve derin öğrenmeye yöneliyor. Akıllı makineler, görevleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek ve hatta insan analizinin kaçıracağı fırsatları belirlemek için kullanılabilir. Öğrenme teknolojisinin geniş uygulanabilirliği, her türden işletmenin teknolojiden yararlanmanın faydasını görebileceği anlamına gelir.

3. Derin öğrenme ve makine öğrenimi ile çalışmak için en önemli beceriler nelerdir?

Derin öğrenme ve makine öğrenimi ile çalışırken mükemmel olmak için çok çeşitli teknik becerilere ihtiyacınız vardır. Güçlü bir matematik ve istatistik temeline ek olarak, işlevsel algoritmalar geliştirmek için programlama becerilerine de ihtiyaç duyulur. Derin öğrenme ile çalışmakla ilgileniyorsanız, makine öğrenimi ile başlamanız ve makine öğrenimi ile ilgili yetkinliğinizi geliştirdikten sonra ilerlemeniz yardımcı olabilir.

4. Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin geleceği nasıl olacak?

Makine öğrenimini ve derin öğrenmeyi kullanan gelişmiş yapay zeka, büyüyen bir alandır ve önümüzdeki yıllarda daha fazla uygulama görmeye devam etmesi muhtemeldir. Öğrenme yapılarının altında yatan algoritmalar geliştikçe, yaptıkları işin sonuçları da gelişecektir. Bu, makine öğrenimi alanlarının gelecekte istihdam fırsatlarında daha fazla büyüme görebileceği anlamına gelir.

Domain Sorgulama
guest
0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments