Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark

Pek çok insan, aslında yapay zekanın bir biçimi olan makine öğreniminin 1950'lerde geliştirildiğinden habersizdir. 1959'da Arthur Samuel, bir IBM bilgisayarının daha çok oynanan dama oynamada daha iyi hale geldiği ilk bilgisayar öğrenme programını geliştirdi. Onlarca yıl ileriye bu modern zamana atlayan AI, şimdi heyecan verici ve son derece karlı işler yaratma potansiyeline sahip son teknoloji bir yeniliktir.

Ne yazılım mühendisleri ne de veri bilimcileri, makine öğrenimi alanında gerekli olan kesin becerilere sahip olmadığı için, makine öğrenimi uzmanlarına olan talepte bir artış var. Endüstriler, her iki alanda da yetkin olan ve hala ne yazılım mühendislerinin ne de veri bilimcilerinin yapamadıklarını yapabilen mühendislere ihtiyaç duyuyor. Bu profesyonel, yalnızca bir makine öğrenimi mühendisidir.

• Derin Öğrenme Tanımı
• Makine Öğrenimi Tanımı
• Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
• Trendler

Derin Öğrenme Nedir?

Bazı düşünce okulları, derin öğrenmeyi, karmaşıklığın kompleksi olan makine öğreniminin gelişmiş bir sınırı olarak görür. Yoğun bir derin öğrenme sisteminin sonuçlarına, farkında bile olmadan şahit olmuş olmanız oldukça olasıdır! Büyük olasılıkla Netflix'i izlediniz ve keyif alacağınız film önerilerini gördünüz.

Aslında, birkaç müzik akışı hizmeti, daha önce dinlediğiniz veya “beğen” düğmesine tıkladığınız veya beş yıldızlı bir puan verdiğiniz şarkıları değerlendirerek şarkıları seçer. Tüm bu yetenekler derin öğrenme sayesinde mümkündür. Google'ın görüntü tanıma ve ses tanıma algoritmaları için de derin öğrenme uygulanmaktadır.

Aynı şekilde, makine öğrenimi yapay zekanın (AI) bir alt bölümü olarak kabul edilir, derin öğrenme genellikle bir makine öğrenimi biçimi olarak görülür - bir alt küme olabilir.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerini, sürekli yeniden programlamaya ihtiyaç duymadan girilen verilerden öğrenmek için programlar. Bu, oyun oynamak gibi belirli bir görevdeki performanslarını herhangi bir insan müdahalesi olmadan artırmaya devam ettikleri anlamına gelir. Günümüzde makine öğrenimi sağlık, finans, bilim, sanat ve çok daha fazlasını içeren çok çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır.

Ayrıca, makinelerin öğrenmesini sağlamanın birkaç yolu vardır. Temel bir karar ağacı gibi basit yöntemlerden, çok sayıda yapay sinir ağları (YSA) katmanlarını içeren çok daha karmaşık yöntemlere kadar. İnternetin kutlu olsun, çok sayıda veri geliştirildi ve saklandı ve bu veriler bilgisayar sistemlerine kolayca sağlanarak doğru bir şekilde “öğrenmelerini” mümkün kılıyor.

Bugün kullanılan iki yaygın teknik, Python ile makine öğrenimi ve R ile makine öğrenimidir. Amacımız burada belirli programlama dillerini tartışmak olmasa da, özellikle makine öğrenimine daha derinlemesine girmek istiyorsanız Python veya R'yi anlamak oldukça faydalıdır. Python ve R ile öğrenen makineler ile.

Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi

"Derin öğrenme" ve "makine öğrenimi" terimleri genellikle birbirinin yerine kullanılsa da, özellikle Yapay Zeka alanında bir kariyer düşünüyorsanız, bunların nasıl farklı olduklarını anlamanız gerekir. Bazı yapay zeka bilgisayar sistemleri kendi başlarına öğrenemese de, yine de “akıllı” olarak kabul edilebilirler. Aşağıda, derin öğrenme ve makine öğrenimi arasındaki tartışmaya gireceğiz.

1. İnsan Müdahalesi

   Tipik bir makine öğrenimi sisteminde, bir insanın veri formatına bağlı olarak (yön, şekil, değer vb.) belirtilen özellikleri tanımlaması ve elle kodlaması gerekir. Derin öğrenme sistemi ise herhangi bir ilave insan müdahalesi olmadan bu özelliklerde ustalaşmayı amaçlar. Örnek olarak bir yüz tanıma programı kullanmak; program, yüzlerin çizgilerini ve kenarlarını, ardından yüzlerin diğer belirgin özelliklerini ve sonunda yüzlerin genel temsillerini algılamayı ve tanımlamayı öğrenerek başlar.

   Bu süreç çok büyük miktarda veri içerir ve program zamanla kendi kendine öğrendikçe, doğru sonuçların (yani, yüzlerin doğru bir şekilde tanınması) olasılığı artar. Bu eğitim, bir insanın programı yeniden kodlaması gerekmeden, insan beyninin işleyişinden çok farklı olmayan sinir ağlarının kullanılması yoluyla gerçekleşir.

2. Donanım

   Uygulanan algoritmalarda yer alan matematiksel hesaplamaların karmaşıklığının yanı sıra işlenen veri miktarının bir sonucu olarak, derin öğrenme sistemleri, normal makine öğrenme sistemlerine kıyasla oldukça güçlü donanımlar gerektirir. Grafik işlem birimleri (GPU'lar), derin öğrenme için kullanılan belirli bir donanım türüdür. Öte yandan, makine öğrenimi programları, alt uç makinelerde çalışmak için çok fazla bilgi işlem gücüne ihtiyaç duymaz.

3. Zaman

   Bir derin öğrenme sisteminde ihtiyaç duyulan büyük veri kümelerinin bir sonucu olarak ve çok sayıda parametre ve gelişmiş matematiksel formüller olduğu düşünüldüğünde, bir derin öğrenme sisteminin eğitilmesi için çok zaman harcaması şaşırtıcı değildir. Öte yandan, makine öğrenimi birkaç saniyeden daha kısa sürede birkaç saat sürebilir. Ancak derin öğrenme birkaç saatten birkaç haftaya kadar sürer.

4. Yaklaşmak

   Makine öğrenimi algoritmaları genellikle verileri bitler halinde ayrıştırır, bu bitler daha sonra bir çözüm veya sonuç geliştirmek için birleştirilir. Derin öğrenme sistemleri, bir senaryonun veya sorunun tamamını tek bir hamlede ele alır. Örneğin, bir programın bir görüntüdeki belirli nesneleri (varlıklarının doğası ve konumları veya konumları - bir otoparktaki araçlardaki plakalar gibi) tanımasını amaçladıysanız, makine öğrenimi bunu iki adımda başaracaktır: ilk olarak, nesnenin tespiti ve ardından nesnenin tanınması.

   

   Öte yandan, derin öğrenme programı görüntüyü girmenizi gerektirir ve yardımla program hem tanınan nesneleri hem de görüntüdeki konumlarını tek bir sonuçta sunar.

5. Uygulamalar

   Yukarıda bahsedilen tüm farklılıklara dayanarak, büyük olasılıkla derin öğrenme ve makine öğrenimi sistemlerinin çeşitli uygulamalar için kullanıldığını tahmin etmişsinizdir. Nerede kullanılırlar? Basit makine öğrenimi uygulamaları, e-posta spam dedektörlerini, tahmine dayalı programları (borsadaki maliyetleri veya başka bir kasırganın ne zaman ve nerede vuracağını tahmin etmek için kullanılabilir) ve ayrıca hastane hastaları için kanıta dayalı tedavi seçenekleri oluşturan programları içerir.

   Derin öğrenme uygulaması ise yüz tanıma, müzik akışı hizmetleri ve Netflix'i içeriyor. Ek olarak, kendi kendini süren arabalar, derin öğrenmenin son derece duyurulan bir başka uygulamasıdır. Programlar, ne zaman yavaşlayacağını veya hızlandırılacağını bilmek, trafik ışıklarını tanımak ve kaçınılması gereken nesneleri belirlemek gibi görevleri yürütmek için birkaç sinir ağı katmanı kullanır.

6. Nezaret

   İster derin öğrenmede ister makine öğreniminde olsun, bir makineye nasıl öğrenileceğini öğretmek, çok büyük miktarda veri içerir. Bu bağlamda denetimli ve denetimsiz olmak üzere 2 eğitim şekli vardır.

   İki türden denetimli eğitim daha yaygın olarak kullanılmaktadır. Burada bir insan, makineyi doğru cevaplarla etiketlenmiş örnek verilerle besler. Daha sonra, kalıpları nasıl tanımlayacağını ve prosedürleri yeni veri girişine nasıl uygulayacağını öğrenmek makineye kalmıştır.

   Denetimsiz öğrenme ise yaygın olarak kullanılmamaktadır. Bununla birlikte, bir makinenin yeni sorulara - şu anda biz insanların bile farkında olmadığımız - yeni cevaplar bulma fırsatı verir. Denetimsiz eğitim, insanlardan sıfır ek girdi gerektirir. Bu nedenle, derin öğrenme bu kategoriye girer.

   Bu nedenle, derin öğrenme ile makine öğrenimi konusunu, eğitildikleri (veya öğrendikleri) veri türüyle ilişkili olarak da inceleyebiliriz.

7. Algoritma Katmanları

   Genel makine öğrenimi, belirli derin öğrenme yönteminden farklı bir şekilde çalışır. Her makine öğrenimi sistemi, verileri ayrıştırırken, verilerden öğrenirken ve bir sonuca karar verirken bir algoritma kullanır. Genellikle, her işlemi verilere sırayla uygulayarak doğrusal akıl yürütmeyi kullanırlar.

   Bu arada derin öğrenme, sonuçlara ulaşmak için bir yapay sinir ağı (YSA) kullanır. YSA, insan beynini taklit etmeye çalışan bir bilgisayar sistemidir. Doğrusal, sıralı bir prosedür yerine, desenleri kendi başına ve insan yardımı olmadan belirlemek için veriler birkaç faz katmanı aracılığıyla filtrelenir. Sonuç olarak, belirli verilerin daha derin bir analizi ve insanlar tarafından öngörülmeyebilecek sonuçlar vardır.

   Özünde, makine öğrenimi ve derin öğrenme meselesi, her birinin girdiyi nasıl analiz ettiğine dayanır. Derin öğrenme, kalıpları bulmak ve insan bilişini taklit etmek için birkaç algoritma katmanı kullanır. Ancak makine öğrenimi daha doğrusaldır ve girdiyi örnek verilerle karşılaştırır.

8. kavramlar

   Makine öğrenimi, tahmine dayalı modeller gibi daha basit kavramları kullanır. Derin öğrenme ise, insanların nasıl akıl yürüttüğünü ve öğrendiğini taklit etmek için programlanmış yapay sinir ağlarını kullanır. Lise biyolojisini hatırlarsanız; insan beyninin ana hesaplama özelliği ve ana hücresel bileşeni nötrondur. Her nötr bağlantı küçük bir bilgisayara benzetilebilir. Beyindeki nöronların bağlantısı, çeşitli girdi türlerinin işlenmesinden sorumludur: duyusal, görsel, işitsel vb.

   Derin öğrenme bilgisayar programlarında, makine öğrenmesinin yanı sıra girdi ile beslenirler. Bununla birlikte, derin öğrenme sistemleri, onu anlamak ve doğru sonuçlar sunmak için çok büyük bir veri kümesi gerektirdiğinden, bilgiler genellikle büyük veri kümeleri biçimindedir. Daha sonra, yapay sinir ağları, verilerle ilgili bir dizi ikili evet/hayır sorusu sunar. Bu, çok gelişmiş matematiksel hesaplamaları ve aldığımız cevaplara bağlı olarak verilerin sınıflandırılmasını içerir.

Trendler

Derin öğrenme ve makine öğrenimi, gelecekte neredeyse sınırsız olanaklara sahiptir! Özellikle robotların artan kullanımı sadece imalat sektöründe değil, aynı zamanda günlük hayatımızı hem büyük hem de küçük şekillerde iyileştirecek birçok başka şekilde garanti edilmektedir. Derin öğrenme sistemleri, kanseri hızlı bir şekilde tahmin etme veya teşhis etme gibi durumlarda sağlık personeline yardımcı olacağından, sağlık sektörü de muhtemelen bir dönüşüm yaşayacak ve böylece birçok hayat kurtarılacaktır.

Finans açısından, derin öğrenme ve makine öğrenimi, iş süreçlerine paradan tasarruf etme, akıllı yatırımlar yapma ve kaynakları verimli bir şekilde dağıtma konusunda yardımcı olmak zorundadır. Dahası, bu 3 alan, derin öğrenme ve makine öğrenimi için gelecekteki eğilimlerin yalnızca başlangıç ​​noktasıdır. Şu an itibariyle, geliştirilecek olan birkaç alan, geliştiricilerin hayal güçlerinde yalnızca bir kıvılcım olmaya devam ediyor.

Son düşünceler

Genel olarak, bu makalenin size derin öğrenme ve makine öğrenimi hakkında bilmeniz gereken tüm bilgileri verdiğini umuyoruz. Ayrıca, artık derin öğrenme ve makine öğreniminin gelecekteki eğilimlerine ilişkin bir içgörüye sahipsiniz. Kuşkusuz, makine öğrenimi mühendisliği ile uğraşmak gerçekten çok ilginç (ve elbette kazançlı!) bir zamandır. Nitekim, PayScale, bir makine öğrenimi mühendisinin mevcut maaşının 100.000 ila 166.000 dolar arasında değiştiğini bildiriyor.

Şimdi, bu alanda çalışmak için çalışmaya başlamanın veya becerilerinizi geliştirmenin en iyi zamanının şimdi olduğunu görüyorsunuz. Bu dikkat çekici ve yenilikçi teknolojinin bir parçası olmak için tek yapmanız gereken kapsamlı bir şekilde okumak ve sürece katılmak.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi: Fark Nedir?