Derin Öğrenme vs. Makine Öğrenimi: Fark Nedir?

Son yıllarda, yapay zeka (AI) alanı, çeşitli faktörlerin yönlendirdiği hızlı bir büyüme yaşadı. ASIC işlemcilerinin oluşturulması, büyük şirketlerden artan ilgi ve yatırım ve Büyük veri. Ve halka açık OpenAI ve TensorFlow ile birçok küçük şirket ve birey, katılmaya ve çeşitli makine öğrenimi ve derin öğrenme yoluyla kendi yapay zekalarını eğitmeye karar verdi algoritmalar.

Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin ne olduğunu, farklılıklarını ve bunları kullanmanın zorluklarını ve sınırlamalarını merak ediyorsanız doğru yerdesiniz!

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, bilgisayarları açık programlama olmadan akıllıca tahminler ve kararlar vermeleri için eğiten yapay zeka içindeki bir alandır. Eğitim algoritmasına bağlı olarak, makine öğrenimi bir modeli basit eğer-o zaman kuralları, karmaşık matematiksel denklemler ve/veya sinir ağı mimarileri aracılığıyla eğitebilir.

Birçok makine öğrenimi algoritması, modelleri eğitmek için yapılandırılmış verileri kullanır. Yapılandırılmış veriler, elektronik tablolar ve tablolar gibi belirli bir biçimde veya yapıda düzenlenen verilerdir. Bir modeli yapılandırılmış verilerle eğitmek, daha hızlı eğitim süreleri ve daha az kaynak gereksinimi sağlar ve geliştiricilere modelin sorunları nasıl çözdüğüne dair net bir anlayış sağlar.

Makine öğrenimi modelleri genellikle sağlık, e-ticaret, finans ve üretim gibi çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, insanların nasıl öğrendiğini taklit ederek eğitim modellerine odaklanan makine öğreniminin bir alt alanıdır. Daha nitel bilgi parçalarını tablo haline getirmek mümkün olmadığından, analiz edilmesi gereken tüm yapılandırılmamış verilerle başa çıkmak için derin öğrenme geliştirilmiştir. Yapılandırılmamış verilere örnek olarak resimler, sosyal medya gönderileri, videolar ve ses kayıtları verilebilir.

Bilgisayarlar, yapılandırılmamış modellerden kalıpları ve ilişkileri doğru bir şekilde belirlemekte zorlandıklarından, veri, derin öğrenme algoritmalarıyla eğitilen modellerin eğitilmesi daha uzun sürer, çok büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar, Ve özel AI eğitim işlemcileri.

Yapay sinir ağlarının kullanımı, derin öğrenmenin anlaşılmasını da zorlaştırır çünkü girdi karmaşık, sinir ağının çıktısına nasıl ulaştığını belirlemenin zorlaştığı doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu algoritma veya cevap. Derin öğrenme modellerini anlamak o kadar zor hale geldi ki birçok kişi onlardan şu şekilde bahsetmeye başladı: kara kutular.

Derin öğrenme modelleri, doğal dil işleme, otonom sürüş ve görüntü tanıma gibi normalde yürütmesi gereken bir insan gerektiren karmaşık görevler için kullanılır.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark

Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zeka içindeki iki önemli alandır. Her iki metodoloji de pek çok yararlı modeli eğitmek için kullanılmış olsa da, aralarında farklılıklar vardır. Burda biraz var:

Algoritmaların Karmaşıklığı

Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki temel farklardan biri, algoritmalarının karmaşıklığıdır. Makine öğrenimi algoritmaları genellikle daha basit ve daha doğrusal algoritmalar kullanır. Buna karşılık, derin öğrenme algoritmaları, daha yüksek karmaşıklık seviyelerine izin veren yapay sinir ağlarının kullanımını kullanır.

Gerekli Veri Miktarı

Derin öğrenme, verilen verilerle korelasyonlar ve ilişkiler kurmak için yapay sinir ağlarını kullanır. Her bir veri parçası farklı özelliklere sahip olacağından, derin öğrenme algoritmaları genellikle veri kümesindeki kalıpları doğru bir şekilde tanımlamak için büyük miktarda veri gerektirir.

Öte yandan, makine öğrenimi, oldukça doğru kararlar almak için önemli ölçüde daha küçük miktarlarda veri gerektirecektir. Makine öğrenimi algoritmaları genellikle daha basit olduğundan ve daha az parametre gerektirdiğinden, makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla eğitilen modeller daha küçük bir veri kümesiyle idare edebilir.

yorumlanabilirlik

Makine öğrenimi, etkili modeller oluşturmak için yapılandırılmış verilerin yanı sıra yakın geliştirici müdahalesi gerektirir. Bu, geliştiriciler yapay zekayı eğitirken genellikle sürecin bir parçası olduğundan, makine öğreniminin yorumlanmasını kolaylaştırır. Şeffaflık düzeyi artı daha küçük veri seti ve daha az parametre, modelin nasıl çalıştığını ve kararlarını nasıl verdiğini anlamayı kolaylaştırır.

Derin öğrenme, görüntüler, videolar ve ses gibi yapılandırılmamış verilerden öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanır. Karmaşık sinir ağlarının kullanımı, modelin kararına nasıl varabildiğini anlama konusunda geliştiricileri karanlıkta bırakıyor. Bu nedenle derin öğrenme algoritmaları genellikle “kara kutu” modelleri olarak kabul edilir.

Gerekli kaynaklar

Daha önce tartışıldığı gibi, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, farklı miktarlarda veri ve karmaşıklık gerektirir. Makine öğrenimi algoritmaları daha basit olduğundan ve önemli ölçüde daha küçük bir veri seti gerektirdiğinden, bir makine öğrenimi modeli kişisel bir bilgisayarda eğitilebilir.

Buna karşılık, derin öğrenme algoritmaları, bir modeli eğitmek için önemli ölçüde daha büyük bir veri seti ve daha karmaşık bir algoritma gerektirir. Derin öğrenme modellerinin eğitimi, tüketici sınıfı donanımda yapılabilse de, önemli miktarda zaman kazanmak için genellikle TPU'lar gibi özel işlemciler kullanılır.

Sorun Türleri

Makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, farklı türden sorunları çözmek için daha uygundur. Makine öğrenimi en çok aşağıdakiler gibi daha basit ve daha doğrusal problemler için uygundur:

• sınıflandırma: Bir şeyi özelliklere ve niteliklere göre sınıflandırın.
• gerileme: Giriş özelliklerinde bulunan önceki kalıplara dayalı olarak bir sonraki sonucu tahmin edin.
• Boyutsal küçülme: Bir şeyin özünü veya temel fikrini korurken özelliklerin sayısını azaltın.
• Kümeleme: Halihazırda var olan sınıflar veya kategoriler hakkında bilgi sahibi olmadan, benzer şeyleri özelliklere göre gruplandırın.

Derin öğrenme algoritmaları, bir insanın yapmasına güveneceğiniz karmaşık problemler için daha iyi kullanılır. Bu tür sorunlar şunları içerecektir:

• Görüntü ve konuşma tanıma: Görüntüler ve video içindeki nesneleri, yüzleri, hayvanları vb. tanımlayın ve sınıflandırın.
• otonom sistemler: Sınırlı veya hiç insan müdahalesi olmadan arabaları, robotları ve insansız hava araçlarını otonom olarak kontrol edin/sürün.
• AI oyun botları: AI'nın satranç, Go ve Dota 2 gibi rekabetçi oyunları kazanma stratejilerini oynamasını, öğrenmesini ve geliştirmesini sağlayın.
• Doğal dil işleme: Hem metinde hem de konuşmada insan dilini anlayın.

Derin öğrenme algoritmaları ile muhtemelen basit ve doğrusal problemleri çözebilseniz de, bunlar en çok aşağıdakiler için uygundur: Çalıştırmak için daha az kaynak gerektirdiklerinden, daha küçük veri kümelerine sahip olduklarından ve minimum eğitim gerektirdiklerinden makine öğrenimi algoritmaları zaman.

Başka Makine Öğrenimi Alt Alanları Var

Artık makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki farkı anlıyorsunuz. Kendi modelinizi eğitmekle ilgileniyorsanız, derin öğrenmenin makine içindeki yalnızca bir alan olduğunu unutmayın. ancak çözmeye çalıştığınız soruna daha iyi uyan başka makine öğrenimi alt alanları da olabilir. çözmek. Öyleyse, diğer makine öğrenimi alt alanlarını öğrenmek, bir sorunu çözmek için verimliliğinizi artırmalıdır.