Finans, Programlama, Python, Teknoloji

Derin öğrenme ve makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Önemli Çıkarımlar

  1. Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt kümesi olan bir tür makine öğrenimidir.
  2. Makine öğrenimi, bilgisayarların daha az insan müdahalesi ile düşünebilmesi ve hareket edebilmesi ile ilgilidir; derin öğrenme, bilgisayarların insan beyninde modellenen yapıları kullanarak düşünmeyi öğrenmesiyle ilgilidir.
  3. Makine öğrenimi daha az bilgi işlem gücü gerektirir; derin öğrenme tipik olarak daha az devam eden insan müdahalesine ihtiyaç duyar.
  4. Derin öğrenme, görüntüleri, videoları ve yapılandırılmamış verileri makine öğreniminin kolayca yapamayacağı şekillerde analiz edebilir.
  5. Her endüstrinin makine ve derin öğrenmeyi içeren kariyer yolları olacaktır.

Yapay zeka (AI) nedir?

Yapay Zeka (AI), makinelerin insanlar gibi düşünmesini ve hareket etmesini sağlamaya adanmış bir bilimdir. 

Bu kulağa basit gelebilir, ancak mevcut hiçbir bilgisayar insan zekasının karmaşıklığına uyum sağlamayı başaramaz. Bilgisayarlar, kuralları uygulama ve görevleri yerine getirme konusunda üstündür, ancak bazen bir kişi için nispeten basit bir ‘eylem’ bir bilgisayar için son derece karmaşık olabilir.

Örneğin, kalabalık bir bardan bir tepsi içeceği taşımak ve doğru müşteriye sunmak, sunucuların her gün yaptığı bir iştir, ancak karar vermede karmaşık bir alıştırmadır ve insandaki nöronlar arasında yüksek miktarda veri iletilmesine dayanır.

Bilgisayarlar, beynimizin karmaşık ve komplike yapısını kavramaya henüz hazır değiller ancak makine öğrenimi ve derin öğrenme, bu hedefin önemli bir unsuruna yönelik adımlardır: Mümkün olduğunca az insan müdahalesi ile büyük miktarda veriyi analiz etmek ve buna dayalı kararlar/tahminler yapmak insan için zor ama bilgisayarlar için gayet kolay bir işlemdir.

Makine öğrenimi nedir?

Makine Öğrenimi, belirli bir amaca odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir: açık programlamaya ihtiyaç duymadan görevleri yerine getirebilmek için bir nevi bilgisayarları ayarlar.

Bilgisayarlar yapılandırılmış verilerle beslenir (çoğu durumda) ve zaman içinde bu verileri değerlendirmede ve bunlara göre hareket etmede daha iyi olmayı öğrenir.

Yapılandırılmış verileri sütunlara ve satırlara koyabileceğiniz veri girdileri olarak düşünün. Excel’de yemek adında bir kategori sütunu oluşturabilir ve meyve veya et gibi satır girdileriniz olabilir. Bu yapılandırılmış veri biçimi, bilgisayarlar için çalışmak için çok kolaydır ve faydaları açıktır (En önemli veri programlama dillerinden birinin yapılandırılmış sorgu dili olarak adlandırılması tesadüf değildir ). 

Bir kez programlandığında, bir bilgisayar daha fazla insan müdahalesine gerek kalmadan süresiz olarak yeni verileri alabilir, sıralayabilir ve üzerinde hareket edebilir. 

Zamanla, verilerinizi etiketlemeyi bıraksanız bile bilgisayar meyvenin bir tür yiyecek olduğunu anlayabilir. Bu kendine güven, makine öğrenimi için o kadar temeldir ki, alan, devam eden insan yardımının ne kadar dahil olduğuna bağlı olarak alt gruplara ayrılır.

Denetimli öğrenme ve yarı denetimli öğrenme

Denetimli öğrenme, en sürekli insan katılımını gerektiren bir makine öğrenimi alt kümesidir. Bilgisayar, eğitim verileriyle ve verilere nasıl yanıt verileceğini öğretmek için açıkça tasarlanmış bir modelle beslenir. 

Model yerleştirildikten sonra, ne kadar iyi yanıt verdiğini görmek için bilgisayara daha fazla veri beslenebilir ve programcı/veri bilimcisi doğru tahminleri onaylayabilir veya herhangi bir yanlış yanıt için düzeltme yapabilir. Bir bilgisayar görüntü sınıflandırmasını öğretmeye çalışan bir programcıyı hayal edin. Görüntüleri girerler ve bilgisayara her görüntüyü sınıflandırması, her bir bilgisayar çıktısını onaylaması veya düzeltmesi için görev verir.

Zamanla, bu denetim düzeyi, modeli “öğrenilmiş” kalıpları izleyen yeni veri kümelerini doğru bir şekilde işleyebilecek bir şeye dönüştürmeye yardımcı olur. Ancak bilgisayarın performansını sürekli izlemek ve ayarlamalar yapmak verimli değildir.

Yarı denetimli öğrenmede, bilgisayar doğru etiketlenmiş verilerle etiketlenmemiş verilerin bir karışımıyla beslenir ve kendi başına kalıpları arar. Etiketli veriler, programcıdan rehberlik görevi görür, ancak devam eden düzeltmeler yayınlamazlar.

Denetimsiz öğrenme

Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verileri kullanarak bunu bir adım daha ileri götürür. Bilgisayara, uygun gördüğü şekilde kalıpları ve çağrışımları bulma özgürlüğü verilir ve bu, genellikle bir insan veri analistinin anlayamadığı sonuçlar doğurur .

Denetimsiz öğrenmenin yaygın bir kullanımı , bilgisayarın verileri ortak temalar ve tanımladığı katmanlar halinde düzenlediği “kümeleme” dir. Alışveriş/e-ticaret web siteleri, belirli kullanıcılara geçmişteki satın alımlarına dayalı olarak hangi tavsiyelerde bulunacaklarına karar vermek için rutin olarak bu teknolojiyi kullanır.

Pekiştirmeli öğrenme

Denetimli ve denetimsiz öğrenmede, bilgisayarın verileri doğru bir şekilde anlamaması veya kategorilere ayırmaması durumunda bilgisayar için hiçbir sonuç yoktur. Peki ya okuldaki bir çocuk gibi, doğru şeyi yaptığında olumlu, yanlış şeyi yaptığında olumsuz geri bildirim aldıysa? Bilgisayar muhtemelen, “iyi davranışını” pekiştiren bir ödül (örneğin, bir puan) aldığında doğru yolda olduğunu bilerek, deneme yanılma yoluyla belirli görevlerin nasıl gerçekleştirileceğini anlamaya başlayacaktır. 

Bu tür güçlendirilmiş öğrenme, makinelerin büyük, son derece esnek ve öngörülemeyen veri kümeleriyle gelen karmaşık görevleri yönetmesine yardımcı olmak için kritik öneme sahiptir. Bu, bir hedefe ulaşmaya çalışan bilgisayarlara kapıyı açar: ameliyat yapmak, araba kullanmak, tehlikeli nesneler için bagaj taraması vb. 

Her gün makine öğrenimi araçlarıyla etkileşim kurduğunuzu görünce şaşırabilirsiniz. Google bunu gelen kutunuzdan spam, kötü amaçlı yazılım ve kimlik avı girişimi e-postalarını filtrelemek için kullanır. Bankanız ve kredi kartınız, hesaplarınızdaki şüpheli işlemlerle ilgili uyarılar oluşturmak için bunu kullanır. Siri ve Alexa ile konuştuğunuzda, makine öğrenimi iş yerindeki ses ve konuşma tanıma platformlarını yönlendirir. Doktorunuz sizi bir uzmana gönderdiğinde, makine öğrenimi, kanser gibi anormallikler için X-ışınlarını ve kan testi sonuçlarını taramalarına yardımcı olabilir. 

Uygulamalar büyümeye devam ettikçe, insanlar giderek daha karmaşık veri türlerini işlemek için makine öğrenimine yöneliyor. Görüntüler veya video gibi yapılandırılmamış verileri işleyebilen bilgisayarlara güçlü bir talep var. İşte burada derin öğrenme devreye giriyor.

Peki derin öğrenme nedir?

Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan görevleri yerine getirebilmesiyle ilgilidir… ancak bilgisayarlar hala makineler gibi düşünür ve hareket eder. Bazı karmaşık görevleri yerine getirme yetenekleri – örneğin bir görüntü veya videodan veri toplama – hala insanların yapabileceklerinin çok gerisinde kalıyor.

Derin öğrenme modelleri, makine öğrenimine son derece karmaşık bir yaklaşım getiriyor ve özellikle insan beyninden sonra modellendikleri için bu zorlukların üstesinden gelmeye hazırlanıyor. Karmaşık, çok katmanlı “derin sinir ağları”, verilerin düğümler (nöronlar gibi) arasında yüksek düzeyde bağlantılı yollarla iletilmesine izin vermek için inşa edilmiştir. Sonuç, giderek daha soyut hale gelen verilerin doğrusal olmayan bir dönüşümüdür.

Böyle bir sistemi beslemek ve inşa etmek için muazzam miktarda veri gerekmesine rağmen, bilgisayarlar anında sonuçlar üretmeye başlayabilir ve programlar uygulamaya konulduktan sonra insan müdahalesine nispeten az ihtiyaç duyarlar.

Derin öğrenme algoritması türleri

Aslında giderek artan sayıda derin öğrenme algoritması, bu yeni hedefleri ulaşılabilir kılıyor. Veri bilimcilerin ve mühendislerin sahada derin öğrenmeyi uygulamak için kullandıkları yollardan bazılarını göstermek için burada ikisini ele alacağız.

Evrişimli Sinir Ağları

Evrişimli sinir ağları, görüntülerle çalışmak üzere tasarlanmış özel olarak oluşturulmuş algoritmalardır. Başlıktaki evrişim, bir görüntünün her öğesine ağırlık tabanlı bir filtre uygulayan ve bilgisayarın resmin içindeki öğeleri anlamasına ve bunlara tepki vermesine yardımcı olan süreçtir. 

Bu, belirli bir öğe veya özellik için yüksek hacimli görüntü taramanız gerektiğinde yardımcı olabilir; örneğin, bir gemi enkazının işaretleri için okyanus tabanının görüntüleri veya tek bir kişinin yüzü için bir kalabalığın fotoğrafı gibi…

Bu bilgisayar görüntüsü/video analizi ve kavrama bilimi, bilgisayar vizyonu olarak adlandırılır ve son 10 yılda endüstride yüksek büyüme gösteren bir alanı temsil eder.

Tekrarlayan Sinir Ağları

Bu arada, tekrarlayan sinir ağları, makine öğrenimine daha basit algoritmalarda bulunmayan önemli bir öğe sunar: Bellek. Bilgisayar, geçmiş veri noktalarını ve kararları akılda tutabilir ve mevcut verileri gözden geçirirken bunları dikkate alabilir.

Bu, tekrarlayan sinir ağlarını doğal dil işleme çalışmaları için önemli bir odak noktası haline getirmiştir. Bir insanda olduğu gibi, bilgisayar kendisinden önce gelen ton ve içeriğe erişimi varsa, metnin bir bölümünü anlamakta daha iyi bir iş çıkaracaktır. Aynı şekilde, bilgisayar bir Cumartesi gecesi önerilen bir rotayı izleyen herkesin gittikleri yere varmasının iki kat daha uzun sürdüğünü hatırlıyorsa yol tarifleri daha doğru olabilir.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki 5 temel fark

Yapay zekanın bu iki alt kümesi arasında birçok fark olsa da, en önemlilerinden beş tanesini burada bulabilirsiniz:

1. İnsan Müdahalesi

Makine öğrenimi, sonuç almak için daha fazla sürekli insan müdahalesi gerektirir. Derin öğrenmenin kurulması daha karmaşıktır ancak daha sonra minimum müdahale gerektirir.

2. Donanım

Makine öğrenimi programları, derin öğrenme algoritmalarından daha az karmaşık olma eğilimindedir ve genellikle geleneksel bilgisayarlarda çalışabilir, ancak derin öğrenme sistemleri çok daha güçlü donanım ve kaynaklar gerektirir. Bu güç talebi, grafik işleme birimlerinin artan kullanımı anlamına gelir. GPU’lar, yüksek bant genişliğine sahip bellekleri ve iş parçacığı paralelliği (birçok işlemin aynı anda verimli bir şekilde çalışma yeteneği) nedeniyle bellek aktarımındaki gecikmeyi (gecikmeleri) gizleme yetenekleri için kullanışlıdır.

3. Zaman

Makine öğrenimi sistemleri hızlı bir şekilde kurulabilir ve çalışabilir, ancak sonuçlarının gücü sınırlı olabilir. Derin öğrenme sistemlerinin kurulması daha fazla zaman alır ancak sonuçları anında üretebilir (ancak daha fazla veri elde edildikçe kalitenin zaman içinde artması muhtemeldir).

4. Yaklaşım

Makine öğrenimi, yapılandırılmış veri gerektirme eğilimindedir ve doğrusal regresyon gibi geleneksel algoritmaları kullanır. Derin öğrenme, sinir ağlarını kullanır ve büyük hacimli yapılandırılmamış verileri barındıracak şekilde oluşturulmuştur.

5. Uygulamalar

Makine öğrenimi, e-posta gelen kutunuzda, bankanızda ve doktor muayenehanenizde zaten kullanılıyor. Derin öğrenme teknolojisi, kendi kendine giden arabalar veya gelişmiş ameliyatlar gerçekleştiren robotlar gibi daha karmaşık ve otonom programları mümkün kılar.

Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin geleceği

Makine ve derin öğrenme, gelecek nesiller için yaşamlarımızı etkileyecek ve hemen hemen her sektör, yetenekleriyle dönüştürülecek. Uzay yolculuğu veya zorlu ortamlarda çalışma gibi tehlikeli işler tamamen makine müdahalesiyle değiştirilebilir olacaktır.

Aynı zamanda, insanlar bilim kurgu gibi görünen zengin yeni eğlence deneyimleri sunmak için yapay zekaya yönleceklerdir.

Makine öğrenimi ve derin öğrenmede kariyer

Makine ve derin öğrenmenin en iyi sonuçlara ulaşmasına yardımcı olmak için yetenekli bireylerin sürekli çabalarını gerektirecektir. Bu alanda her alanın kendi özel ihtiyaçları olsa da, halihazırda rekabetçi işe alım ortamlarının keyfini çıkaran bazı önemli kariyer yolları vardır.

Veri Bilimcileri

Veri Bilimcileri, endüstrilerinin hedeflerini takip etmek için gereken modelleri ve algoritmaları oluşturmak için çalışırlar. Ayrıca bilgisayarlar tarafından oluşturulan verilerin işlenmesini ve analizini de denetlerler. Bu hızla büyüyen kariyer, bir şirketin veya endüstrinin iş ve stratejik hedeflerine ilişkin güçlü bir anlayışla  kodlama uzmanlığı (Python, Java, vb.) ihtiyacını birleştirir.

Makine Öğrenimi Mühendisleri

Makine Öğrenimi Mühendisleri, veri bilimcilerinin modellerini uygular ve bunları firmanın karmaşık veri ve teknolojik ekosistemlerine entegre eder. Ayrıca, otomatik kontrollerin veya gelen verilere dayalı olarak işlem yapan robotların uygulanması/programlanması için de dümendedirler. Bu kritik bir iştir — muazzam miktarda veri ve bilgisayar işleme gücü, hem maliyet hem de kaynak açısından verimli olmak için yüksek düzeyde uzmanlık ve verimlilik gerektirir.

Bilgisayarla Görme Uzmanı

Bilgisayarla Görme Uzmanları, bilgisayarların 2B veya 3B görüntüleri anlamlandırmasına yardımcı olur ve artırılmış ve sanal gerçeklik alanları gibi derin öğrenmenin birçok pratik uygulaması için kritik öneme sahiptir. Bu, makine öğrenimi ekosisteminde var olan belirli bir kariyer örneğidir; Her endüstrinin, yapay zekanın güçlerini endüstri hedefleri ve teknolojileri ile birleştirmeye yardımcı olacak kendi uzmanları olacaktır.

12270cookie-checkDerin öğrenme ve makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.