Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme: Farklılıkları Anlayın

Giriş: Sıklıkla Karıştırılan Kavramlar

Makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları, yapay zeka haberlerinde sürekli duyduğunuz terimlerdir.Birçok kişi bu kelimeleri birbirinin yerine kullanır, ancak her biri kendi kapsamı ve uygulaması olan farklı teknolojileri tanımlar.

Karışıklık, biri diğerinde yer aldığı için olur: sinir ağları bir makine öğrenme tekniğidir ve derin öğrenme, sinir ağlarının bir evrimidir. Bu hiyerarşiyi anlamak, yapay zekanın nasıl çalıştığını ve hangi araçların farklı sorunları çözdüğünü anlamak için gereklidir.

Bu kılavuzda, bu kavramları parçalara ayıracağız ve her birinin gerçek dünyada nasıl çalıştığına dair pratik örnekler göstereceğiz.

Makine Öğrenimi: Tüm Algoritmaların Şemsiyesi

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi en geniş alandırHer durum için açıkça programlanmadan, verilerden öğrenen herhangi bir sistemi kapsayan . Makine öğrenimi algoritmaları, katı talimatları takip etmek yerine verilerdeki kalıpları tanımlar ve tahminlerde bulunmak için bu kalıpları kullanır.

Bir e-posta spam filtresi hayal edin.Bir programcı olası her spam e-posta için bir kural yazamaz.böylece bir makine öğrenme algoritması milyonlarca e-postayı analiz eder (spam veya meşru olarak işaretlenir) ve hangi özelliklerin spam'i gösterdiğini otomatik olarak öğrenir: şüpheli kelimeler, bilinmeyen gönderen, garip format vb.

Makine Öğreniminin Üç Ana Türü

Denetlenen Öğrenme: Algoritma zaten etiketlenmiş verilerden öğrenir Doğru cevabı giriş örnekleri sağlarsınız ve sistem modeli öğrenir Örnek: e-postaları zaten sınıflandırılmış e-postaların geçmişini kullanarak spam veya spam olmayan olarak sınıflandırın.

Denetimsiz Öğrenme: Önceden tanımlanmış doğru cevaplar yoktur Algoritma verilerdeki yapıları veya gruplamaları kendi kendine bulur Örnek: bir mağazanın müşterilerini analiz ederek benzer davranışlara sahip grupları bulmak için, kaç grup olduğunu önceden bilmeden.

Güçlendirme Öğrenimi: Algoritma deneme yanılma yoluyla öğrenir, ödüller veya cezalar alır.Örneğin, yürümeyi öğrenen bir robot veya stratejisini kademeli olarak geliştirerek satranç oynamayı öğrenen bir program.

Sinir Ağları: Belirli Bir Makine Öğrenimi Türü

Sinir Ağları Nasıl Çalışır

Sinir ağları, insan beyninden ilham alan makine öğrenimi içindeki bir yöntemdir. Yapay nöronlar adı verilen birbirine bağlı birimlerin katmanlarından oluşurlar.Her nöron bilgiyi alır, işler ve iletir.

Basit bir sinir ağı üç bölümden oluşur: giriş katmanı (veri), gizli katmanlar (işleme) ve çıkış katmanı (sonuç) Eğitim sırasında nöronlar arasındaki bağlantıların ağırlıkları hataları azaltacak şekilde ayarlanır.

Diğer Algoritmalar Yerine Sinir Ağları Ne Zaman Kullanılır

Sinir ağları, onlara sahip olduğunuzda parlar bir sürü veri e karmaşık desenler gerçek örnekler: fotoğraflardaki yüzleri tanımak, doğal konuşmayı anlamak, tıbbi görüntülerden hastalıkları teşhis etmek.

Az veri içeren basit problemler için karar ağaçları veya doğrusal regresyon gibi eski algoritmalar daha verimlidir. Milyonlarca parametreye sahip bir sinir ağı, bir müşterinin 3 özelliğe dayalı olarak aboneliği yenileyip yenilemeyeceğini tahmin etmek için aşırıya kaçmaktadır.