Makine Öğrenmesi Ve Derin Öğrenmesi Arasındaki Fark

Makine Öğrenmesi (Machine Learning - ML):

Makine öğrenmesi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve deneyimlerden gelişmesini sağlayan bir yapay zeka (YZ) alanıdır. Makine öğrenmesi, algoritmalar kullanarak veriden anlam çıkarma sürecini otomatikleştirir. Bu alanda modeller, genellikle etiketli verilerle eğitilir ve daha sonra yeni, daha önce görülmemiş verilere karşı tahminlerde bulunabilirler.

Makine Öğrenmesinin Temel Adımları:

1. Veri Toplama: Eğitim verisi toplanır.

2. Öznitelik Seçimi: Model için önemli olan özellikler seçilir.

3. Model Seçimi: Uygulama amacına göre uygun bir algoritma seçilir (örneğin, doğrusal regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri vb.).

4. Model Eğitimi: Veriler kullanılarak model eğitilir.

5. Tahmin ve Değerlendirme: Model yeni veriler üzerinde tahminler yapar ve performansı değerlendirilir.

Makine Öğrenmesi Algoritmalarına Örnekler:

• Doğrusal regresyon

• Karar ağaçları

• Destek vektör makineleri (SVM)

• K-en yakın komşu (K-NN)

• Naive Bayes

Derin Öğrenme (Deep Learning - DL):

Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve özellikle yapay sinir ağlarını temel alır. Derin öğrenme, verilerin katmanlı bir yapıda işlendiği ve "derin" (çok katmanlı) yapılar kullanılarak öğrenmenin gerçekleştirildiği bir yöntemdir. Derin öğrenme modelleri, özellikle büyük veri ve güçlü hesaplama kaynaklarına sahip olduğunda, daha karmaşık ve doğruluğu yüksek modeller oluşturabilir.

Derin Öğrenmenin Temel Adımları:

1. Veri Hazırlama: Büyük miktarda veri toplanır ve işlenir.

2. Model Seçimi: Çok katmanlı yapay sinir ağları (örneğin, evrişimsel sinir ağları - CNN, tekrarlayan sinir ağları - RNN vb.) seçilir.

3. Eğitim: Derin öğrenme modeli, çok büyük veri setlerinde eğitilir.

4. Tahmin ve Değerlendirme: Model, test verileri üzerinde tahmin yapar ve doğruluk değerlendirilir.

Derin Öğrenme Algoritmalarına Örnekler:

• Evrişimsel sinir ağları (CNN)

• Tekrarlayan sinir ağları (RNN)

• Generative adversarial networks (GAN)

• Transformer modelleri

Makine Öğrenmesi ile Derin Öğrenme Arasındaki Farklar:

1. Veri İhtiyacı:

   • Makine Öğrenmesi: Genellikle daha az veriye ihtiyaç duyar. Ancak, yüksek performans için verinin kalitesi önemlidir.

   • Derin Öğrenme: Büyük veri setlerine ihtiyaç duyar. Derin öğrenme, verinin boyutunun arttıkça daha iyi performans gösterir.

2. Modelin Karmaşıklığı:

   • Makine Öğrenmesi: Modeller genellikle daha basittir ve belirli özelliklerin manuel olarak seçilmesi gerekir.

   • Derin Öğrenme: Derin öğrenme, verinin özelliklerini otomatik olarak öğrenebilen daha karmaşık ve derin modeller kullanır. Özellik mühendisliği genellikle gerekmez.

3. Hesaplama Kaynakları:

   • Makine Öğrenmesi: Genellikle daha az hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar.

   • Derin Öğrenme: Büyük hesaplama kaynakları ve güçlü donanımlar (örneğin, GPU'lar) gerektirir, çünkü ağlar çok katmanlı ve eğitim süreci karmaşıktır.

4. Uygulama Alanları:

   • Makine Öğrenmesi: Görüntü sınıflandırma, metin analizi, tavsiye sistemleri gibi birçok alanda kullanılır.

   • Derin Öğrenme: Daha çok görüntü işleme (görüntü sınıflandırma, nesne tespiti), doğal dil işleme (NLP), ses tanıma gibi alanlarda kullanılır.

Özet:

• Makine Öğrenmesi, veriden öğrenme sürecini, daha geleneksel ve genellikle daha basit algoritmalarla gerçekleştirirken, Derin Öğrenme, büyük veri ve karmaşık modellerle, özellikle yapay sinir ağlarını kullanarak daha derin öğrenme işlemleri yapar.

• Makine öğrenmesi genellikle daha az veri ile çalışabilirken, derin öğrenme büyük veri ve güçlü hesaplama kaynakları gerektirir.