Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark Nedir?
Makine öğrenimi (ML), bir bilgisayar programını veya sistemini açık talimatlar olmaksızın görev gerçekleştirebilmesi için eğitme bilimidir. Bilgisayar sistemleri, büyük miktarda veri işlemek, veri düzenlerini tanımlamak ve bilinmeyen veya yeni senaryolar için doğru sonuçları tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Derin öğrenme, insan beyni temel alınarak modellenmiş ve sinir ağları olarak adlandırılmış belirli algoritmik yapıları kullanan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Derin öğrenme yöntemleri, normalde insan zekası gerektiren karmaşık görevlerin otomasyonunu gerçekleştirmeye çalışır. Örneğin, görüntüleri tanımlamak, belgeleri çevirmek veya bir ses dosyasını metne dönüştürmek için derin öğrenmeyi kullanabilirsiniz.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki benzerlikler nelerdir?
Verilerdeki örüntüleri belirlemek için hem makine öğrenimini (ML) hem de derin öğrenmeyi kullanabilirsiniz. Bunların her ikisi de karmaşık matematiksel modellere dayanan algoritmaları eğitmek için veri kümelerine güvenir. Eğitim sırasında, algoritmalar bilinen çıktılar ve girdiler arasında korelasyonlar bulur. Modeller daha sonra, bilinmeyen girdilere göre çıktıları otomatik olarak üretebilir veya tahmin edebilir. Geleneksel programlamanın aksine, öğrenme süreci de minimum insan müdahalesiyle otomatiktir.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki diğer benzerlikler aşağıda verilmiştir.
Yapay zeka teknikleri
Hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme, veri bilimi ve yapay zekanın (AI) alt kümeleridir. Her ikisi de geleneksel programlama teknikleriyle elde edilmesi uzun zaman ve yoğun kaynak gerektiren karmaşık işlemsel görevleri tamamlayabilir.
İstatistiksel temel
Derin öğrenme ve makine öğrenimi, algoritmalarını veri kümeleriyle eğitmek için istatistiksel yöntemler kullanır. Bu teknikler regresyon analizi, karar ağaçları, doğrusal cebir ve kalkülüs içerir. Hem makine öğrenimi uzmanları hem de derin öğrenme uzmanları istatistiği iyi anlar.
Büyük veri kümeleri
Hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme, daha doğru tahminler yapmak için kaliteli eğitim verileri içeren büyük veri kümeleri gerektirir. Örneğin, bir makine öğrenimi modeli, özellik başına yaklaşık 50-100 veri noktası gerektirirken, bir derin öğrenme modeli her özellik başına binlerce veri noktasından başlar.
Geniş kapsamlı ve çeşitli uygulamalar
Derin öğrenme ve makine öğrenimi çözümleri, tüm sektörler ve uygulamalar genelinde karmaşık sorunları çözer. Geleneksel programlama ve istatistiksel yöntemler kullansaydınız bu tür sorunların çözülmesi veya optimize edilmesi önemli ölçüde daha fazla zaman alırdı.
Hesaplama gücü gereksinimleri
Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek ve çalıştırmak için önemli miktarda bilgi işlem gücü gerekir. Yüksek karmaşıklığı nedeniyle derin öğrenme için hesaplama gereksinimleri daha da yüksektir. Her ikisinin de kişisel kullanım için erişilebilirliği, bilgi işlem gücü ve bulut kaynaklarındaki son gelişmeler nedeniyle artık mümkün.
Kademeli iyileştirme
Makine öğrenimi ve derin öğrenme çözümleri daha fazla veri aldıkça, örüntü tanımada daha doğru hale gelirler. Sisteme bir girdi eklendiğinde, sistem bunu eğitim için bir veri noktası olarak kullanarak gelişir.
Makine öğreniminin hangi sınırlamaları derin öğrenmenin evrimine yol açtı?
Geleneksel makine öğrenimi (ML), sonuçların üretimi için özellik mühendisliği yoluyla önemli ölçüde insan etkileşimi gerektirir. Örneğin, kedi ve köpek görüntülerini sınıflandırmak için bir makine öğrenimi modeli eğitiyorsanız bu modeli göz şekli, kuyruk şekli, kulak şekli, burun ana hatları vb. özellikleri tanıyacak şekilde manuel olarak yapılandırmanız gerekir.
Makine öğreniminin amacı insan müdahalesine olan ihtiyacı azaltmak olduğundan, derin öğrenme teknikleri insanların her adımda verileri etiketleme ihtiyacını ortadan kaldırmaktadır.
Derin öğrenme onlarca yıldır mevcut olsa da 2000'lerin başında Yann LeCun, Yoshua Bengio ve Geoffrey Hinton gibi bilim insanları bu alanı daha ayrıntılı olarak inceledi. Bilim insanları derin öğrenmeyi geliştirse de bu süre zarfında büyük ve karmaşık veri kümeleri sınırlıydı ve modelleri eğitmek için gereken işlem gücü pahalıydı. Son 20 yıl içinde bu koşullar iyileşti ve derin öğrenme artık ticari olarak uygulanabilir hale geldi.
Temel farklar: makine öğrenimi ve derin öğrenme
Derin öğrenme, makine öğreniminin (ML) bir alt kümesidir. Bunu gelişmiş bir makine öğrenimi tekniği olarak düşünebilirsiniz. Her biri çok çeşitli uygulamalara sahiptir. Bununla birlikte, derin öğrenme çözümleri daha fazla kaynak gerektirir. Veri kümeleri, altyapı gereksinimleri ve bundan kaynaklı maliyetler daha büyük olmaktadır.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki diğer farklılıklar aşağıda verilmiştir.
Hedeflenen kullanım örnekleri
Makine öğrenimini veya derin öğrenmeyi kullanma kararı, işlemeniz gereken veri türüne bağlıdır. Makine öğrenimi; sınıflandırma ve öneri sistemleri gibi yapılandırılmış verilere dayalı olarak kalıplar tanımlar. Örneğin bir şirket, önceki müşteri kaybı verilerine dayalı olarak bir müşterinin abonelikten ne zaman çıkacağını tahmin etmek için makine öğrenimi kullanabilir.
Öte yandan derin öğrenme çözümleri, özellikleri ayıklamak için yüksek düzeyde soyutlamaya ihtiyaç duyulan yapılandırılmamış veriler için daha uygundur. Derin öğrenmeye yönelik görevler arasında görüntü sınıflandırma ve doğal dil işleme bulunur. Bu görevlerde, veri nesneleri arasındaki karmaşık ilişkilerin tespit edilmesi gerekmektedir. Örneğin bir derin öğrenme çözümü, kullanıcı duygularını belirlemek için sosyal medyadaki bahsetmeleri analiz edebilir.
Problem çözme yaklaşımı
Geleneksel makine öğrenimi genellikle insanların ham verilerden özellikleri manuel olarak seçip ayıkladığı ve bunlara ağırlık atadığı özellik mühendisliği sürecini gerektirir. Bunun aksine, derin öğrenme çözümleri ise özellik mühendisliğini minimum insan müdahalesi ile gerçekleştirir.
Derin öğrenmenin sinir ağı mimarisi, tasarımı gereği daha karmaşıktır. Derin öğrenme çözümlerinin öğrenme şekli, insan beyninin çalışma şekline göre modellenmiştir. İnsan beynindeki nöronları, düğümler temsil eder. Derin sinir ağları, giriş ve çıkış katmanı düğümleri dahil olmak üzere üç veya daha fazla düğüm katmanından oluşur.
Derin öğrenmede, sinir ağındaki her düğüm, her özelliğe otonom bir şekilde ağırlık atar. Bilgiler, ağ üzerinde girdiden çıktıya doğru ileri yönde akar. Ardından, tahmin edilen çıktı ile gerçek çıktı arasındaki fark hesaplanır. Nöronların ağırlıklarını ayarlamak amacıyla, bu hata ağ üzerinden geri yayılır.
Otomatik ağırlıklandırma süreci, mimari seviyelerinin derinliği ve kullanılan teknikler nedeniyle, derin öğrenmede kullanılan modelin makine öğrenimine kıyasla çok daha fazla işlemi çözmesi gerekir.
Eğitim yöntemleri
Makine öğreniminde dört ana eğitim yöntemi vardır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme. Diğer eğitim yöntemleri arasında transfer öğrenimi ve öz denetimli öğrenme bulunur.
Bunun aksine, derin öğrenme algoritmaları birkaç farklı türde daha karmaşık eğitim yöntemi kullanır. Evrişimli sinir ağları, yinelenen sinir ağları, üretici çekişmeli ağlar ve otomatik kodlayıcılar buna dahildir.
Performans
Hem makine öğreniminin hem de derin öğrenmenin, diğerinden daha iyi performans gösterdiği belirli kullanım örnekleri vardır.
Gelen yeni istenmeyen mesajları tespit etmek gibi daha basit görevler için makine öğrenimi daha uygundur ve genellikle derin öğrenme çözümlerinden daha iyi performans gösterir. Tıbbi görüntüleme tanıma gibi daha karmaşık görevlerde derin öğrenme çözümleri, insan gözü tarafından görülemeyen anormallikleri tespit edebilmesi sebebiyle makine öğrenimi çözümlerinden daha iyi performans gösterir.
İnsan müdahalesi
Hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme çözümlerinin çalışması için önemli miktarda insan müdahalesi gerekir. Birinin bir sorunu tanımlaması, verileri hazırlaması, bir model seçmesi ve eğitmesi, ardından da bir çözümü değerlendirmesi, optimize etmesi ve dağıtması gerekir.
Karar ağaçları gibi daha basit matematiksel modellerden türetildiklerinden, insanların makine öğrenimi modellerini yorumlaması daha kolay olabilir.
Bunun aksine, modeller matematiksel olarak karmaşık olduğundan, bir insanın derin öğrenme modellerini ayrıntılı olarak analiz edebilmesi önemli miktarda zaman alır. Bununla birlikte, sinir ağlarının öğrenme şekli, insanların verileri etiketleme ihtiyacını ortadan kaldırır. Önceden eğitilmiş modeller ve platformlar seçerek insan müdahalesini daha da azaltabilirsiniz.
Altyapı gereksinimleri
Derin öğrenme modelleri, daha karmaşık olmaları ve daha büyük veri kümelerine ihtiyaç duymaları sebebiyle, makine öğrenimi modellerinden daha fazla depolama ve hesaplama gücü gerektirir. Makine öğrenimi verileri ve modelleri tek bir bulut sunucusu veya sunucu kümesi üzerinde çalışabilirken, bir derin öğrenme modeli genellikle yüksek performanslı kümeler ve diğer ciddi altyapılar gerektirir.
Derin öğrenme çözümlerinin altyapı gereksinimleri, makine öğrenimine kıyasla önemli ölçüde daha yüksek maliyetlerle sonuçlanabilir. Yerinde altyapı, derin öğrenme çözümlerinin çalıştırılması için pratik veya uygun maliyetli olmayabilir. Maliyetleri kontrol altında tutmak için ölçeklenebilir altyapıları ve tam olarak yönetilen derin öğrenme hizmetlerini kullanabilirsiniz.
Farklılıkların özeti: makine öğrenimi ve derin öğrenme
| Makine Öğrenimi |
Derin öğrenme |
|
| Bu nedir? |
Makine öğrenimi (ML) bir yapay zeka (AI) metodolojisidir. Bir şeyin makine öğrenimi olması, aynı zamanda derin öğrenme olduğu anlamına gelmez. |
Derin öğrenme, gelişmiş bir ML metodolojisidir. Bir şeyin derin öğrenme olması, aynı zamanda makine öğrenimi de olduğu anlamına gelir. |
| En uygun olduğu alanlar: |
Makine öğrenimi, yapılandırılmış ve etiketlenmiş verilerle yürütülen iyi tanımlanmış görevler için idealdir. |
Derin öğrenme, makinelerin yapılandırılmamış verileri anlamlandırmasını gerektiren karmaşık görevler için idealdir. |
| Problem çözme yaklaşımı |
Makine öğrenimi, problemleri istatistik ve matematik yoluyla çözer. |
Derin öğrenme, istatistiği ve matematiği sinir ağı mimarisi ile birleştirir. |
| Eğitim |
Ham verilerden özellikleri manuel olarak seçip ayıklamanız ve makine öğrenimi modelini eğitmek için ağırlıklar atamanız gerekir. |
Derin öğrenme modelleri, bilinen hatalardan gelen geri bildirimleri kullanarak kendi kendine öğrenebilir. |
| Gerekli kaynaklar |
Makine öğrenimi daha az karmaşıktır ve daha düşük bir veri hacmine sahiptir. |
Derin öğrenme daha karmaşıktır ve daha yüksek bir veri hacmine sahiptir. |
AWS, makine öğrenimi ve derin öğrenme gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
Amazon Web Services (AWS) üzerinde birçok makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme çözümü vardır. Bunlar, yapay zekayı (AI) tüm uygulamalarınıza ve kullanım örneklerinize entegre etmenize olanak tanır.
Geleneksel ML için Amazon SageMaker, güçlü ve ölçeklendirilebilen bir bulut altyapısı üzerinde algoritmalar oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için eksiksiz bir platformdur.
Derin öğrenme gereksinimleriniz için, aşağıdaki gibi tam olarak yönetilen hizmetleri kullanabilirsiniz:
- Amazon Comprehend, doğal dil işlemeyi kullanarak her türlü metinden değerli öngörüler keşfetmenize yardımcı olur. Alternatif olarak, daha karmaşık tıbbi metinler için Amazon Comprehend Medical'ı kullanabilirsiniz.
- Amazon Dolandırıcılık Algılayıcı, geçmiş kayıtlara dayalı olarak dolandırıcılık amaçlı işlemleri saptamanıza yardımcı olur.
- Amazon Lex, akıllı sohbet robotları ve konuşma arabirimleri oluşturmanıza yardımcı olur.
- Amazon Personalize, müşterileri hızla segmentlere ayırmanıza ve seçilmiş öneri sistemleri oluşturmanıza yardımcı olur.
- Amazon Polly, onlarca dilde girebileceğiniz metinlerden kulağa doğal gelen konuşmalar üretmenize yardımcı olur.
- Amazon Rekognition, önceden oluşturulmuş görüntü tanıma ve video analizi konusunda size yardımcı olur.
- Amazon Textract, bilgisayar tarafından oluşturulan veya el yazısıyla yazılmış her türlü belgeden metin ayıklamanıza yardımcı olur.
Hemen ücretsiz bir AWS hesabı oluşturarak makine öğrenimini ve derin öğrenmeyi kullanmaya başlayın.
AWS İçin Sonraki Adımlar
