Makine Öğrenmesi ile Derin Öğrenme Arasındaki Farklar

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenimi, gözlemlerden öğrenebilen ve tahminlerde bulunabilecek bilgisayar programları oluşturmak için kullanılan bir dizi yöntemdir. Makine öğrenimi, verileri anlamak için algoritmalar, regresyonlar ve ilgili bilimleri kullanır. Bu algoritmalar genellikle istatistiksel modeller ve ağlar olarak düşünülebilir.

Derin Öğrenme Nedir??

Derin öğrenme, makine öğrenme yöntemlerinin bir alt kümesidir. Veriler, derin bir öğrenme ağının birden çok katmanı aracılığıyla ayrıştırılır, böylece ağ, sonuçlar çıkarabilir ve veriler hakkında kararlar verebilir. Derin öğrenme yöntemleri, büyük veri kümelerinde büyük bir doğruluk sağlar, ancak bu özellikler derin öğrenmeyi klasik makine öğrenmesinden çok daha kaynak yoğun hale getirir.

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme arasındaki farklar

Yapay Zeka ile İlişki

On yıllardır, makine öğrenimi, makinelerde yapay zeka elde etmenin bir yöntemi olarak kullanılmıştır. Özünde, makine öğrenimi alanı, makine öğrenmesini yapay zeka araştırmalarına çok uygun hale getiren, öğrenebilen ve karar verebilen bilgisayarlar oluşturmaya odaklanmıştır. Bununla birlikte, tüm makine öğrenimi modellerinin, insan zekasına mükemmel şekilde uyan veya onu aşan “gerçek” yapay zeka geliştirmesi amaçlanmamıştır. Bunun yerine, modeller genellikle belirli, sınırlı sorunları araştırmak için tasarlanmıştır.

Makine öğrenimi tartışmalarının ilk aşamalarında derin öğrenme önerildi, ancak çok az araştırmacı derin öğrenme yöntemlerini izledi çünkü derin öğrenmenin hesaplama gereksinimleri klasik makine öğreniminden çok daha fazla. Bununla birlikte, bilgisayarların hesaplama gücü 2000 yılından bu yana katlanarak artmıştır ve bu da araştırmacıların makine öğrenimi ve yapay zeka yapımında büyük gelişmeler sağlamasına olanak tanımıştır. Derin öğrenme modelleri artan verilerle iyi ölçeklendiğinden, derin öğrenme gerçek yapay zeka yaratmada önemli engellerin üstesinden gelme potansiyeline sahiptir..

Makinede Temel Yapı ve Derin Öğrenme

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hem algoritmiktir. Klasik makine öğreniminde, araştırmacılar nispeten az miktarda veri kullanırlar ve tahminler yapmak için algoritmanın ihtiyaç duyduğu verilerdeki en önemli özelliklerin neler olduğuna karar verirler. Bu yönteme özellik mühendisliği denir. Örneğin, bir makine öğrenim programı bir uçağın görüntüsünü tanımayı öğretiyorsa, programcıları programın ticari uçakların tipik şekillerini, renklerini ve boyutlarını tanımasını sağlayan algoritmalar yapacaktır. Bu bilgi sayesinde, makine öğrenme programı, içerdiği uçaklarla birlikte sunulan görüntülerin sunulup sunulmadığı konusunda tahminlerde bulunacaktır..

Derin öğrenme genellikle birçok karar alma katmanı ile klasik makine öğrenmesinden farklıdır. Derin öğrenme ağları genellikle “kara kutular” olarak kabul edilir, çünkü veriler her biri gözlem yapan birden çok ağ katmanı üzerinden ayrıştırılır. Bu, sonuçların anlaşılmasını klasik makine öğrenimindeki sonuçlardan daha zor hale getirebilir. Karar vermede kesin katman veya adım sayısı seçilen modelin türüne ve karmaşıklığına bağlıdır.

Makine ve Derin Öğrenmede Veri ve Ölçeklenebilirlik

Makine öğrenimi geleneksel olarak öğrenmek ve tahmin yapmak için küçük veri kümelerini kullanır. Küçük miktarlarda veri ile araştırmacılar, makine öğrenme programının verileri anlamasına ve onlardan öğrenmesine yardımcı olacak kesin özellikleri belirleyebilirler. Ancak, program önceden var olan algoritmalarına göre sınıflandıramadığı bilgilerle çalışırsa, araştırmacıların genellikle sorunlu verileri manuel olarak analiz etmeleri ve yeni bir özellik yaratmaları gerekir. Bu nedenle, klasik makine öğrenimi genellikle büyük miktardaki verilerle iyi ölçeklenmez, ancak daha küçük veri kümelerindeki hataları en aza indirebilir.

Derin öğrenme özellikle büyük veri kümeleri için uygundur ve modeller genellikle büyük veri kümelerinin yararlı olmasını gerektirir. Derin bir öğrenme ağının karmaşıklığı nedeniyle, ağ, eğitimden sonra ağı test etmek için önemli miktarda eğitim verisine ve ekstra verilere ihtiyaç duyar. Şu anda araştırmacılar daha verimli olabilecek ve daha küçük veri kümeleri kullanan derin öğrenme ağlarını geliştiriyor.

Makine ve Derin Öğrenme için Performans Gereklilikleri

Makine öğreniminin değişken bilgisayar performans gereksinimleri vardır. Ortalama kişisel bilgisayarda çalıştırılabilecek birçok model vardır. İstatistiksel ve matematiksel yöntemler ne kadar gelişmiş olursa, bilgisayarın verileri hızlı bir şekilde işlemesi o kadar zor olur.

Derin öğrenme çok kaynak yoğun olma eğilimindedir. Birden fazla karar alma katmanı aracılığıyla büyük miktarda bilgi ayrıştırmak çok fazla hesaplama gücü gerektirir. Bilgisayarlar hızlandıkça, derin öğrenmeye giderek daha fazla erişilebilir.

Makine ve Derin Öğrenmede Sınırlamalar

Geleneksel olarak makine öğreniminin birkaç ortak ve önemli sınırlaması vardır. Aşırı sığdırma, bir makine öğrenme algoritmasını etkileyebilecek istatistiksel bir sorundur. Bir makine öğrenme algoritması, verileri analiz ederken ve tahmin ederken belirli miktarda “hata” içerir. Algoritmanın ilgili değişkenler arasında bir ilişki göstermesi beklenir, ancak aşırı sığdırmada hatayı da yakalamaya başlar, bu da “daha ​​gürültülü” veya yanlış bir modele yol açar. Makine öğrenimi modelleri de, eğitildikleri verinin kendine özgü ifadelerine karşı önyargılı olabilir; bu, araştırmacılar algoritmayı test etmek için verilerin bir kısmını kaydetmek yerine tüm kullanılabilir veri kümesinde algoritmalar eğittiğinde özellikle beliren bir sorundur..

Derin öğrenme, klasik makine öğrenimi ile aynı istatistiksel güçlüklere ve birkaç benzersiz konuya sahiptir. Birçok sorun için, makul derecede doğru bir derin öğrenme ağı yetiştirmek için yeterli veri yoktur. Derin öğrenmenin kullanılabileceği mevcut konu aralığını sınırlayan, gerçek dünyadaki bir sorun hakkında daha fazla veri toplamak veya simüle etmek genellikle maliyet engelleyici veya imkansızdır..

Makine ve Derin Öğrenme karşılaştırma tablosu

Makine Vs. Özeti Derin Öğrenme

Makine öğrenimi ve derin öğrenme, bilgisayarları öğrenme ve karar verme öğretim yöntemlerini açıklar. Derin öğrenme, klasik makine öğreniminin bir alt kümesidir ve bazı önemli farklılıklar derin öğrenme ve makine öğrenmesini her biri farklı uygulamalar için uygundur..

• Klasik makine öğrenimi genellikle, algoritmanın küçük bir veri kümesi üzerinde doğru tahminler yapmasına yardımcı olan programcılar tarafından özellik mühendisliği içerir. Derin öğrenme algoritmaları genellikle daha az spesifik özellik mühendisliği gerektiren çok sayıda karar verme katmanıyla tasarlanmıştır.
• Derin öğrenme geleneksel olarak çok büyük veri kümeleri için kullanılır, böylece ağlar veya algoritmalar birçok katmanlı karar vermek üzere eğitilebilir. Klasik makine öğrenimi daha küçük veri kümeleri kullanır ve derin öğrenme kadar ölçeklenebilir değildir.
• Derin öğrenme birçok veriyi iyi öğrenebilse de, derin öğrenmenin yararlı olması için yeterli veri bulunmadığı birçok sorun vardır. Hem derin öğrenme hem de makine öğrenimi standart istatistiksel sınırlamaları paylaşır ve eğitim veri seti çok kendine özgüyse veya yanlış istatistiksel tekniklerle toplanmışsa taraflı olabilir.