Makine Öğrenmesi VS Derin Öğrenme

Makine öğrenmesi yapay zekanın alt dalı olarak bilinen ve bir sonuca ulaşmak için yüksek hacimli verileri farklı algoritmalar aracılığıyla insan yardımı olmadan işleme yetisine sahip eğitim mekanizmasıdır.

Derin öğrenme ise makine öğrenmesinin alt dalıdır. Derin öğrenme insan beyninin yapısından esinlenerek oluşturulmuştur ve sinir ağları adı verilen algoritmik yapılar kullanılır. Sinir ağları aracılığıyla taşınan veri bilgileri makine öğrenmesinden farklı şekilde yorumlanır ve işlenir.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki benzerlikler;

Amaç veri setindeki örüntüyü (pattern) tanımak ve öğrenmektir.

Sonuca ulaşmak için istatistiksel yöntemler temel alınır. Girdi – çıktılar arasındaki korelasyonlar incelenerek karar ağaçları, regresyon analizi gibi araçlar kullanılır.

Her iki yöntemde yapay zekanın alt dalıdır ve büyük veri kümelerini işlemekte zorlanmazlar.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki farklılıklar;

Makine öğrenmesi yapay zekanın alt dalıdır, derin öğrenme ise makine öğrenmesinin alt dalıdır. Dolayısıyla her derin öğrenme aynı zamanda makine öğrenmesi olarak değerlendirilebilir. Ancak her makine öğrenmesi derin öğrenme değildir.

Makine öğrenmesinde genellikle yapılandırılmış ve etiketlenmiş veri setleri kullanılır. Derin öğrenme ise karmaşık öğrenme sistemi sayesinde yapılandırılmamış verileri kolaylıkla öğrenebilir.

Derin öğrenmede birden fazla sinir ağı, girdi-çıktı yapısı bulunduğu için öğrenme aşamasında değişkenlerin ağırlıkları sürekli güncellenir. Yani derin öğrenmenin geri bildirimler aracılığıyla kendi kendine öğrenme özelliği vardır. Makine öğrenmesinde ise bu işlemin her aşamada manuel olarak yapılması gerekir.

Derin öğrenme yöntemini kullanabilmek için büyük hacimli verilerde daha güçlü kaynaklara ihtiyaç duyulur.