Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki fark
Son yıllarda yapay zeka (AI), iş ortamında otomasyon ve süreç çevikliğine odaklanan çözümlere yol açarak bir devrim yarattı. Peki, yapay zeka ile bağlantılı iki ana kavram olan makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark nedir?
Bununla birlikte, makine öğrenimi ile derin öğrenmeyi açıkça ayırt etmek için ilk şey, bu AI dallarının her birinin nelerden oluştuğunu anlamaktır.
Makine öğrenimi nedir?
Makinelerin veya bilgisayarların, veri analizinden ve örüntü tanımlamasından kendi kendilerine öğrenebilme yeteneğinde makine öğrenimi, bu da onların otonom olarak, yani insan denetimine ihtiyaç duymadan tahminlerde bulunmalarına olanak tanır.
Yapay zekanın bir parçası olan bu teknoloji, çeşitli alanlarda mevcuttur, bu nedenle uygulamaları oldukça geniştir.
Örneğin, satışları artırmak ve müşteri deneyimini iyileştirmek için müşteri davranışlarının ve ihtiyaçlarının analizini kolaylaştıran pazarlama dünyasında çok faydalı bir araçtır.
Ayrıca günlük yaşamınızda da mevcuttur, örneğin akış platformunuz belirli içerik önerdiğinde; veya sosyal ağlarda arkadaş önerileri göründüğünde.
Derin öğrenme nedir?
İnsan beyninin bilgiyi işleme şeklini kopyalamayı amaçlayan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Bu, farklı katmanlarda düzenlenen ve verileri işleyen yapay sinir ağlarının kullanılmasıyla tahminlerin yapılmasına olanak tanır.
Makine öğreniminde olduğu gibi, bir derin öğrenme sisteminin sinir ağını oluşturan algoritmalar, büyük hacimli verilerle eğitimden geçer ve bu, yüksek hassasiyet seviyelerine ulaşana kadar tahmin kapasitelerini geliştirmelerine olanak tanır.
Tabii ki, derin öğrenme çeşitli endüstrilerde mevcuttur. Örneğin otomotiv sektörü, ürünlerini ve iş akışlarını optimize etmek için bu alana yaklaşık 32 milyar ABD Doları ayırmaktadır.
Sağlık söz konusu olduğunda, derin öğrenme sayesinde, kanser gibi son derece karmaşık hastalıklarda çok yardımcı olan tıbbi teşhisleri daha kesin ve önceden yapmak mümkündür.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme: nasıl farklıdırlar?
Bu iki yapay zeka alanının (makine öğrenimi ve derin öğrenme) nasıl çalıştığını anlayarak, aralarındaki temel farklılıkları belirlemek mümkündür:
1. İnsan müdahalesi
Her iki disiplin de özerk olarak çalışmayı başarsa da gerçek şu ki, makine öğrenimi beklenen sonuçları elde etmek için daha fazla insan müdahalesi gerektiriyor; derin öğrenme kendi başına çalışabiliyorken.
2. Karmaşıklık düzeyi
Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki diğer bir fark, algoritmalarının karmaşıklığı ve çalışması için ihtiyaç duydukları kaynaklarla ilgilidir.
Bir yandan, makine öğrenimi sistemleri daha basittir ve karmaşık sinir ağı modellerini işlemek için daha sağlam ve güçlü yazılımlar gerektiren derin öğrenmenin aksine geleneksel bilgisayarlarda çalışabilir.
3. Zaman ve kesinlik
Bir makinenin kalıpları belirlemede ve tahminlerde bulunmada otonom olarak çalışması için gereken süre, makine öğreniminde daha azdır. Ancak, sonuçları derin öğrenmenin sunduğu kesinlik derecesine sahip değil.
4. Verilerin özellikleri
Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki büyük fark, verilerin organizasyonudur:
- Makine öğreniminin tam potansiyelini vermesi için verilerin önceden yapılandırılmış olması gerekir.
- Öte yandan, derin öğrenme, büyük hacimli yapılandırılmamış verilerle sorunsuz bir şekilde çalışabilir ve trendleri veya kalıpları belirleme söz konusu olduğunda çok değerlidir.
Yapay zeka, makine öğrenimi veya derin öğrenme gibi teknolojiler, toplumların şu anda yaşamakta olduğu dijital dönüşümün bariz bir örneğidir.
Bu teknolojik alanların sınırlarını görselleştirmek hala karmaşık olsa da, açık olan şu ki, bugün insanlar ve kuruluşlara fayda sağlamak için kullanılan sistemleri ve araçları geliştirmeye geliyorlar.