Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
Yapay Zeka, son zamanların en popüler trendlerinden biridir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekayı oluşturur. Aşağıda gösterilen Venn şeması, makine öğrenimi ile derin öğrenmenin ilişkisini açıklamaktadır -
Makine öğrenme
Makine öğrenimi, bilgisayarların tasarlanan ve programlanan algoritmalara göre hareket etmesini sağlayan bilim sanatıdır. Pek çok araştırmacı, makine öğreniminin insan seviyesinde yapay zekaya doğru ilerleme kaydetmenin en iyi yolu olduğunu düşünüyor. Makine öğrenimi aşağıdaki kalıp türlerini içerir
- Denetimli öğrenme modeli
- Denetimsiz öğrenme modeli
Derin Öğrenme
Derin öğrenme, ilgili algoritmaların yapay sinir ağları adı verilen beynin yapısı ve işlevinden ilham aldığı bir makine öğrenimi alt alanıdır.
Bugün derin öğrenmenin tüm değeri, denetimli öğrenme veya etiketli veri ve algoritmalardan öğrenme yoluyla elde edilir.
Derin öğrenmedeki her algoritma aynı süreçten geçer. Çıktı olarak istatistiksel bir model oluşturmak için kullanılabilecek girdinin doğrusal olmayan dönüşümünün bir hiyerarşisini içerir.
Makine Öğrenimi sürecini tanımlayan aşağıdaki adımları göz önünde bulundurun
- İlgili veri setlerini belirler ve analize hazırlar.
- Kullanılacak algoritma türünü seçer
- Kullanılan algoritmaya göre analitik bir model oluşturur.
- Modeli test veri kümeleri üzerinde eğitir ve gerektiğinde revize eder.
- Modeli test puanları oluşturmak için çalıştırır.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki fark
Bu bölümde, Makine Öğrenimi ile Derin Öğrenme arasındaki farkı öğreneceğiz.
Data miktarı
Makine öğrenimi büyük miktarda veriyle çalışır. Küçük miktarlarda veri için de kullanışlıdır. Öte yandan derin öğrenme, veri miktarı hızla artarsa verimli bir şekilde çalışır. Aşağıdaki şema, veri miktarı ile makine öğrenimi ve derin öğrenmenin çalışmasını göstermektedir -
Donanım Bağımlılıkları
Derin öğrenme algoritmaları, geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının aksine büyük ölçüde ileri teknoloji makinelere bağlı olacak şekilde tasarlanmıştır. Derin öğrenme algoritmaları, büyük miktarda donanım desteği gerektiren bir dizi matris çarpma işlemi gerçekleştirir.
Özellik Mühendisliği
Özellik mühendisliği, verilerin karmaşıklığını azaltmak ve çalıştığı öğrenme algoritmaları için görünür olan desenler oluşturmak için alan bilgisini belirtilen özelliklere yerleştirme sürecidir.
Örnek - Geleneksel makine öğrenimi kalıpları, özellik mühendisliği süreci için gereken piksellere ve diğer niteliklere odaklanır. Derin öğrenme algoritmaları, verilerden üst düzey özelliklere odaklanır. Her yeni problem için yeni özellik çıkarıcı geliştirme görevini azaltır.
Problem Çözme Yaklaşımı
Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları, sorunu çözmek için standart bir prosedürü izler. Problemi parçalara ayırır, her birini çözer ve gerekli sonucu elde etmek için bunları birleştirir. Derin öğrenme, problemleri bölümlere ayırmak yerine uçtan uca çözmeye odaklanır.
Uygulama vakti
Yürütme süresi, bir algoritmayı eğitmek için gereken süredir. Derin öğrenme, normalden daha uzun süren birçok parametre içerdiğinden, eğitim için çok zaman gerektirir. Makine öğrenimi algoritması, nispeten daha az yürütme süresi gerektirir.
Yorumlanabilirlik
Yorumlanabilirlik, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarının karşılaştırılmasında en önemli faktördür. Bunun ana nedeni, derin öğrenmenin endüstride kullanılmadan önce hala ikinci bir düşünceye verilmesidir.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Uygulamaları
Bu bölümde, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmenin farklı uygulamaları hakkında bilgi edineceğiz.
Parmak izleriyle yüz tanıma ve katılım işareti veya plaka aracılığıyla araç tanımlama için kullanılan bilgisayar görüşü.
Görsel arama için metin arama gibi arama motorlarından Bilgi Erişimi.
Belirtilen hedef tanımlama ile otomatik e-posta pazarlaması.
Kanser tümörlerinin tıbbi teşhisi veya herhangi bir kronik hastalığın anomali tespiti.
Fotoğraf etiketleme gibi uygulamalar için doğal dil işleme. Bu senaryoyu açıklamak için en iyi örnek Facebook'ta kullanılmıştır.
Çevrimiçi Reklamcılık.
Gelecek trendleri
Endüstride veri bilimi ve makine öğrenimini kullanma eğiliminin artmasıyla birlikte, her kuruluşun işletmelerinde makine öğrenimini telkin etmesi önemli hale gelecek.
Derin öğrenme, makine öğreniminden daha fazla önem kazanıyor. Derin öğrenme, modern performansta en iyi tekniklerden biri olduğunu kanıtlıyor.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme, araştırma ve akademisyenler alanında faydalı olacaktır.
Sonuç
Bu makalede, makine öğrenimine ve derin öğrenmeye, çizimler ve farklılıklar içeren ve aynı zamanda gelecekteki trendlere odaklanan bir genel bakış yaptık. Yapay zeka uygulamalarının çoğu, öncelikle self servis sağlamak, aracı üretkenliğini artırmak ve iş akışlarını daha güvenilir hale getirmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, birçok işletme ve endüstri lideri için heyecan verici bir beklenti içerir.