Sinir Ağları vs. Derin Öğrenme: Nasıl Farklılar?

Yapay zeka, günümüzün teknoloji odaklı dünyasında günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Bazı insanlar sinir ağlarını ve derin öğrenmeyi birbirinin yerine kullansa da ilerlemeleri, özellikleri ve uygulamaları değişiklik gösterir.

Peki sinir ağları ve derin öğrenme modelleri nelerdir ve nasıl farklılık gösterirler?

Sinir Ağları Nedir?

Sinir ağları olarak da bilinen sinir ağları, insan beyninden sonra modellenmiştir.. Karmaşık verileri analiz ederler, matematiksel işlemleri tamamlarlar, kalıplar ararlar ve toplanan bilgileri tahminler ve sınıflandırmalar yapmak için kullanırlar. Tıpkı beyin gibi, AI sinir ağlarının da nöron olarak bilinen temel bir işlevsel birimi vardır. Düğüm olarak da adlandırılan bu nöronlar, ağ içinde bilgi aktarır.

Temel bir sinir ağı, giriş, gizli ve çıkış katmanlarında birbirine bağlı düğümlere sahiptir. Girdi katmanı, bilgileri bir sonraki katmana göndermeden önce işler ve analiz eder.

Gizli katman, girdi katmanından veya diğer gizli katmanlardan veri alır. Ardından, gizli katman, girdi verisinden ilgili özellikleri dönüştürmek ve çıkarmak için bir dizi matematiksel işlem uygulayarak verileri daha fazla işler ve analiz eder.

Çıkarılan öznitelikleri kullanarak nihai bilgiyi ileten çıktı katmanıdır. Bu katman, veri toplama türüne bağlı olarak bir veya daha fazla düğüme sahip olabilir. İkili sınıflandırma için - bir evet/hayır sorunu - çıktıda 1 veya 0 sonucu sunan bir düğüm olacaktır.

Yapay zeka sinir ağlarının farklı türleri vardır.

1. İleri Beslemeli Sinir Ağı

Çoğunlukla yüz tanıma için kullanılan ileri beslemeli sinir ağları, bilgileri tek yönde aktarır. Bu, bir katmandaki her düğümün bir sonraki katmandaki her düğüme bağlı olduğu ve bilginin çıkış düğümüne ulaşana kadar tek yönlü olarak aktığı anlamına gelir. Bu, sinir ağlarının en basit türlerinden biridir.

2. Tekrarlayan Sinir Ağı

Bu sinir ağı biçimi teorik öğrenmeye yardımcı olur. Tekrarlayan sinir ağları, doğal dil ve ses gibi sıralı veriler için kullanılır. Onlar da için kullanılır Android için metin okuma uygulamaları ve iPhone'lar. Bilgiyi tek yönde işleyen ileri beslemeli sinir ağlarının aksine, tekrarlayan sinir ağları alay nöronundan gelen verileri kullanır ve onu ağa geri gönderir.

Bu dönüş seçeneği, sistemin yanlış tahminler yayınladığı zamanlar için kritiktir. Tekrarlayan sinir ağları, yanlış sonuçların nedenini bulmaya ve buna göre ayarlamaya çalışabilir.

3. Evrişimli Sinir Ağı

Geleneksel sinir ağları, sabit boyutlu girdileri işlemek için tasarlanmıştır, ancak evrişimli sinir ağları (CNN'ler) farklı boyutlardaki verileri işleyebilir. CNN'ler, aşağıdakiler gibi görsel verileri sınıflandırmak için idealdir: farklı çözünürlük ve en boy oranlarına sahip görüntüler ve videolar. Görüntü tanıma uygulamaları için de çok faydalıdırlar.

4. Dekonvolüsyonel Sinir Ağı

Bu sinir ağı aynı zamanda aktarılmış evrişimli sinir ağı olarak da bilinir. Evrişimli bir ağın tam tersidir.

Evrişimli bir sinir ağında, girdi görüntüleri, önemli özellikleri çıkarmak için evrişimli katmanlar aracılığıyla işlenir. Bu çıktı daha sonra bir dizi bağlantılı katman aracılığıyla işlenir ve bu katmanlar, özelliklerine göre bir girdi görüntüsüne bir ad veya etiket atayarak sınıflandırma yapar. Bu, nesne tanımlama ve görüntü bölümleme için kullanışlıdır.

Bununla birlikte, ters evrişimli bir sinir ağında, daha önce bir çıktı olan özellik haritası girdi haline gelir. Bu özellik haritası, üç boyutlu bir değerler dizisidir ve artırılmış uzamsal çözünürlüğe sahip orijinal görüntüyü oluşturmak için biriktirilmemiştir.

5. Modüler Sinir Ağı

Bu sinir ağı, her biri belirli bir alt görevi yerine getiren birbirine bağlı modülleri birleştirir. Modüler bir ağdaki her modül, konuşma tanıma veya dil çevirisi gibi bir alt görevin üstesinden gelmek için hazırlanmış bir sinir ağından oluşur.

Modüler sinir ağları, çok çeşitli verilerle girdileri işlemek için uyarlanabilir ve kullanışlıdır.

Derin Öğrenme Nedir?

Makine öğreniminin bir alt kategorisi olan derin öğrenme, otomatik olarak öğrenmek ve programlanmadan bağımsız olarak gelişmek için sinir ağlarını eğitmeyi içerir.

Derin öğrenme yapay zeka mı? Evet. Birçok AI uygulamasının ve otomasyon hizmetinin arkasındaki itici güçtür ve kullanıcıların görevleri çok az insan müdahalesi ile gerçekleştirmesine yardımcı olur. ChatGPT, birkaç pratik kullanıma sahip yapay zeka uygulamalarından biridir..

Derin öğrenmenin girdi ve çıktı katmanları arasında birçok gizli katman vardır. Bu, ağın son derece karmaşık işlemleri gerçekleştirmesine ve veri temsilleri katmanlardan geçerken sürekli olarak öğrenmesine olanak tanır.

Derin öğrenme, görüntü tanıma, konuşma tanıma, video sentezi ve ilaç keşiflerine uygulandı. Buna ek olarak, engelleri tanımlamak ve etraflarında mükemmel bir şekilde gezinmek için derin öğrenme algoritmaları kullanan sürücüsüz arabalar gibi karmaşık yaratımlara uygulanmıştır.

Bir derin öğrenme modeli eğitmek için ağa büyük miktarda etiketlenmiş veri beslemeniz gerekir. Bu, geri yayılımın meydana geldiği zamandır: ağın nöronlarının ağırlıklarını ve yanlılıklarını, yeni girdi verilerinin çıktısını doğru bir şekilde tahmin edinceye kadar ayarlamak.

Sinir Ağları vs. Derin Öğrenme: Açıklanan Farklılıklar

Sinir ağları ve derin öğrenme modelleri, makine öğreniminin alt kümeleridir. Ancak, çeşitli şekillerde farklılık gösterirler.

Katmanlar

Yapay sinir ağları genellikle bir girdi, gizli ve çıktı katmanından oluşur. Bu arada, derin öğrenme modelleri birkaç sinir ağı katmanı içerir.

Kapsam

Derin öğrenme modelleri, sinir ağlarını içerse de, sinir ağlarından farklı bir kavram olarak kalırlar. Sinir ağlarının uygulamaları arasında örüntü tanıma, yüz tanıma, makine çevirisi ve dizi tanıma yer alır.

Bu arada derin öğrenme ağlarını müşteri ilişkileri yönetimi, konuşma ve dil işleme, görüntü restorasyonu, ilaç keşfi ve daha fazlası için kullanabilirsiniz.

Unsurların Çıkarılması

Mühendislerin özelliklerin hiyerarşisini manuel olarak belirlemesi gerektiğinden, sinir ağları insan müdahalesi gerektirir. Ancak derin öğrenme modelleri, etiketli veri kümelerini ve yapılandırılmamış ham verileri kullanarak özelliklerin hiyerarşisini otomatik olarak belirleyebilir.

Verim

Sinir ağlarının eğitilmesi daha az zaman alır, ancak derin öğrenmeye kıyasla daha düşük doğruluğa sahiptir; derin öğrenme daha karmaşıktır. Ayrıca sinir ağlarının, hızlı tamamlanmasına rağmen görevleri kötü yorumladığı bilinmektedir.

Hesaplama

Derin öğrenme, ham verileri çok az insan müdahalesi ile sınıflandırabilen ve yorumlayabilen, ancak daha fazla hesaplama kaynağı gerektiren karmaşık bir sinir ağıdır. Sinir ağları, daha az hesaplama kaynağıyla daha küçük veri kümeleri kullanılarak eğitilebilen, ancak karmaşık verileri işleme yetenekleri sınırlı olan makine öğreniminin daha basit bir alt kümesidir.

Sinir Ağları Derin Öğrenme ile Aynı Değildir

Birbirinin yerine kullanılsa da sinirsel ve derin öğrenme ağları farklıdır. Farklı eğitim yöntemleri ve doğruluk dereceleri vardır. Bununla birlikte, derin öğrenme modelleri daha gelişmiştir ve çok az insan müdahalesi ile bağımsız olarak öğrenebildikleri için daha yüksek doğrulukta sonuçlar üretir.