makine öğrenmesi ve derin öğrenmesi nedir araştır ve aralarındaki fark EGE YAVUZ

1. Makine Öğrenmesi (Machine Learning - ML)

Makine öğrenmesi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Yani, bu teknikte, sistemlere belirli bir görevi yerine getirmeyi öğretmek için veriler kullanılır. ML, programcıların her adımda manuel olarak program yazmasını gerektirmez. Bunun yerine, algoritmalar veriyi analiz eder ve tahminlerde bulunarak ya da kararlar alarak çıktılar üretir.

Makine öğrenmesinin temel prensibi şudur:

• Verilerden öğrenmek ve deneyimle gelişmek.

• Özellikle etiketli veriler kullanılarak model eğitilir ve bu model, yeni verilere göre tahminler yapabilir.

Makine öğrenmesinin genel kategorileri şunlardır:

• Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli verilerle çalışır, yani giriş verisi ve buna karşılık gelen çıkış verisi zaten bilinir. Model, verileri öğrenip, doğru tahminlerde bulunacak şekilde eğitilir.

• Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketsiz verilerle çalışır. Model, verinin içinde gizli kalıpları veya yapıları bulmaya çalışır.

• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajan, çevresiyle etkileşimde bulunarak ve ödüller ya da cezalar alarak en iyi stratejiyi öğrenir.

Makine Öğrenmesinin Kullanım Alanları:

• E-posta spam filtreleme

• Öneri sistemleri (Netflix, YouTube önerileri)

• Tahmin sistemleri (Hisse senedi tahminleri)

• Anomali tespiti (Fraud detection)

2. Derin Öğrenme (Deep Learning - DL)

Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve özellikle sinir ağlarını (neural networks) kullanarak büyük ve karmaşık veri setlerinden öğrenmeyi hedefler. Derin öğrenme, adını “derin” olmasından alır, çünkü birden fazla katmandan (layer) oluşan yapay sinir ağlarını kullanır.

Derin öğrenme, özellikle büyük veri ve güçlü hesaplama kaynakları ile çalışarak yüksek doğrulukta sonuçlar elde edebilir. Derin öğrenme modelleri genellikle çok katmanlı sinir ağları kullanır. Bu katmanlar veriyi farklı seviyelerde işlemeye ve soyutlamaya çalışır, bu da onu diğer makine öğrenmesi tekniklerinden daha güçlü hale getirir.

Derin Öğrenmenin Temel Özellikleri:

• Sinir Ağları: Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarını (artificial neural networks) kullanır. Bu ağlar, insan beynindeki nöronları taklit ederek verileri işler.

• Veri İhtiyacı: Derin öğrenme, büyük miktarda etiketli veri gerektirir. Bu nedenle, genellikle daha büyük veri setleriyle çalışılır.

• Özellik Öğrenme: Derin öğrenme, geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarının aksine, verilerden özellikler (features) çıkarma sürecini otomatikleştirir.

Derin Öğrenmenin Kullanım Alanları:

• Görüntü tanıma (örneğin, yüz tanıma)

• Sesli komutlar ve konuşma tanıma (örneğin, Siri, Google Asistan)

• Doğal dil işleme (örneğin, ChatGPT ve dil modelleri)

• Oyunlar (örneğin, AlphaGo)

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar

Sonuç

Makine öğrenmesi, daha genel ve geniş bir alandır ve daha geleneksel algoritmalarla veri analizini gerçekleştirir. Derin öğrenme ise, makine öğrenmesinin bir alt kümesi olarak, özellikle büyük veri ve yüksek hesaplama gücü gerektiren karmaşık görevlerde öne çıkar. Her iki yöntem de farklı ihtiyaçlara göre kullanılabilir ve günümüzde birçok farklı endüstride önemli bir rol oynamaktadır.