Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Açıklanan Temel Farklılıklar

Makine öğrenimi ve derin öğrenme sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da yapay zekanın iki alt alanını ifade ediyor. Veri analizine yönelik farklı (ama birbiriyle ilişkili) yaklaşımları temsil ederler; derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Aralarındaki ayrımlar önemlidir ve özellikle teknik konularda iletişim kurarken (örneğin, veri analizi araçlarını ve hizmetlerini değerlendirirken, bir veri sorununu çözmek için hangi yaklaşımların benimseneceğine karar verirken veya mühendisler ve alan uzmanlarıyla derin görüşmeler yaparken) anlamlı hale gelir.

İçindekiler:

• Makine öğrenimi nedir?
• Derin öğrenme nedir?
• Makine öğrenmesi ve derin öğrenme
• ML ve derin öğrenme uygulamaları
• ML ve derin öğrenmenin faydaları
• ML ve derin öğrenmenin zorlukları
• Çözüm

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi (ML), yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir. Bu ad, bir makinenin (genellikle bir bilgisayar veya bilgisayar kombinasyonu), verilerden kalıpları keşfetmek veya öğrenmek için otomatik matematiksel ve istatistiksel teknikleri uyguladığı tüm sistemleri ifade eder.

ML, akıllı ve bağımsız sistemler oluşturmayı amaçlamaktadır. Bu, az sayıda sabit kodlanmış bileşene sahip olmayı ve insan etkileşimini azaltmayı hedefleyerek kalıpları öğreneceği ve verilerden bunları geliştireceği anlamına geliyor. Makine öğrenimi alanı 1960'lardan bu yana varlığını sürdürüyor ve o zamandan bu yana geliştirilen ve üzerinde çalışılan çok sayıda algoritma ve teknik var.

Makine Öğrenimi Türleri

Birçok farklı sistem türü ML olarak nitelendirilir. Bunlar en yaygın olanlardır:

• Denetimsiz öğrenme modelleri, çok az veya hiç insan rehberliği olmadan yapılandırılmamış verileri kullanır.
• Denetimli öğrenme modelleri rehberlik gerektirir ve örneğin veri formatı ve yapısına ilişkin girdiler dahil olmak üzere insan girdisine dayanır.
• Yarı denetimli modeller, az miktarda yapılandırılmış veriden rehberlik alır, ardından daha büyük bir yapılandırılmamış veri havuzundaki doğruluklarını iyileştirmek için bu verilerden elde edilen içgörüleri kullanır.
• Takviye modelleri, çevreleriyle etkileşime girerek karar vermeyi öğrenir. Bu modeller harekete geçer, olumlu veya olumsuz geri bildirim alır ve ardından istenen hedefe ulaşmak için davranışı ayarlar.
• Kendi kendini denetleyen modeller, ham, yapılandırılmamış verileri kullanarak kendi etiketlerini oluşturur.

Derin öğrenme nedir?

Makine öğrenimindeki son gelişmeler öncelikle derin öğrenme olarak bilinen makine öğreniminin uzmanlaşmış bir alt kümesinden geldi. Derin öğrenme, derin sinir ağları olarak adlandırılan sinir ağlarının bir alt kümesinin üzerinde uygulanan ML sistemlerinin alt kümesini ifade eder. Derin sinir ağları, büyük, yoğun şekilde birbirine bağlı ve işlenmeye uygun çok sayıda nöron katmanına sahip olan sinir ağlarıdır.

Derin öğrenme ağlarının türleri

Diğer gelişmiş makine öğrenimi teknikleri gibi, derin öğrenme sistemleri de denetimli veya denetimsiz yollarla öğrenebilir. Yalnızca bir veya iki veya daha fazla gelişmiş sinir ağı mimarisinin birleşimiyle oluşturulabilirler. İleri beslemeli sinir ağları (FNN'ler) gibi bazı ağlar, verileri nöron katmanları arasında yalnızca bir yönde taşır. Bunun tersine, tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi diğerleri iç döngüler oluşturabilir ve bir yan etki olarak sanki hafızaları varmış gibi davranabilirler.

Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi gelişmiş mimariler, verinin bazı bölümlerinin bir NN girişinde nasıl ve ne zaman tekrarlanacağını yapılandırır. Bu, ağın verinin neresinde ilişkileri araması gerektiğine dair ipuçları verir.

Her bir alt ağın problem alanının bir alt kümesinde uzmanlaştığı birden fazla sinir ağı, birlikte geliştirilebilir. Örneğin, üretken çekişmeli ağlar (GAN'ler), birbirleriyle rekabet etmeye çalışan modelleri eğitme eğilimindedir (biri bir veri kümesine ait olması gereken yeni verileri taklit eder, diğeri sahtekarlıkları tespit etmek için eğitim verir) ve iki kule mimarileri öğrenmek için işbirliği yapar. Bir veri kümesinin birbirine derinlemesine bağlı ancak farklı iki parçası hakkında.

Derin öğrenme sistemleri oluşturulurken mimarilerin daha karmaşık kombinasyonları da yaygın olarak birlikte kullanılır. Bu mimariler, transformatörler ve doğrultucu birimler gibi özel nöron yapıları kullanılarak genişletilebilir veya karar ağaçları gibi diğer makine öğrenimi sistemlerini taklit etmek, uygulamak ve geliştirmek için kullanılabilir.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme: temel farklar

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir ve yerleşik bazı belirli kısıtlamalara ve avantajlara sahiptir. Makine öğrenimi genel bir terimdir ve verileri analiz etmek ve içindeki kalıpları tespit etmek için daha geniş bir seçenek yelpazesini ve değiş tokuşları kapsar. Bu tablo farklılıkları vurgulamaktadır. Aşağıda daha fazla ayrıntı bulacaksınız.

Derin öğrenme büyük veri kümelerine bağlıdır

Derin öğrenme teknikleri genellikle son derece büyük veri kümelerine erişime dayanırken, makine öğrenimi sistemleri çok az veri olduğunda veya hiç veri bulunmadığında yararlı olabilir. Ayrıca, yetenekli ve uzmanlaşmış insan girdisi mevcutsa, makine öğrenimi bundan herhangi bir derin öğrenme sisteminden daha açık bir şekilde yararlanabilir.

Genel olarak, ML sistemleri daha geniş bir teknik yelpazesini kapsar ve daha esnek bir uygulama aralığına sahiptir. Derin öğrenme, yalnızca derin sinir ağları ve bunları destekleyen algoritmalar gibi büyük veri kümeleriyle çalışmaya uygun tekniklere odaklanır.

Makine öğreniminin optimize edilmesi ve anlaşılması daha kolay olabilir

Çok daha geniş kapsamıyla ML, karar ağaçları, kümeleme ve regresyonun birçok çeşidi gibi veri işlemeye yönelik birçok geleneksel ve iyi çalışılmış yaklaşımı kapsar. Onlarca yıl süren çalışmalara ayrılan bu yaklaşımların çoğu, iyi bilinen yerleşik performansa ve diğer ödünleşimlere sahiptir.

Sinir ağına bağlı derin öğrenme sistemlerinden daha esnek uygulamalar sunarlar ve kaynak ve maliyet açısından daha verimli olabilirler. Derin öğrenme genellikle kaynak açısından ağırdır ve maliyet ölçeğinin en üst noktasında yer alır.

Derin öğrenme daha güçlüdür ve o kadar genel değildir

Derin öğrenme sistemleri, daha dar kapsam ve odağa sahip uygulamalar için en iyisidir; örneğin, mevcut ilgili verilerden oluşan büyük veri yığınlarıyla ilgili sorunlar, bir sinir ağının uzun süreli eğitimi için yeterli zaman ve izleme yeteneğinden ziyade yürütme doğruluğunun öncelikli olduğu durumlar sistemin tam olarak ne yaptığını ve nedenini.

ML sistemleri, daha az verinin mevcut olduğu, sistemlerin insanlar tarafından anlaşılmasının kolay olduğu ve yüksek doğruluğun daha az alakalı olduğu durumlar da dahil olmak üzere, makinelerin verilerdeki kalıpları otomatik olarak bulup uygulayabildiği tüm problemlere uygulanabilir.

ML ve derin öğrenme uygulamaları

Makine öğrenimi tabanlı ve derin öğrenme sistemleri ve uygulamaları, sürekli olarak hayatımızın giderek daha fazla alanına yerleşiyor. Aşağıda bazı iyi bilinen örnekler verilmiştir.

Spam tespiti

En eski büyük ölçekli makine öğrenimi uygulamalarından biri, spam e-posta iletilerini tespit etmek ve filtrelemekti. Sorun, uygulamalı makine öğrenimi için ideal bir sorundur.

Çok miktarda e-posta var ve iyi tanımlanmış bir yapıya sahipler. İstenmeyen e-postaları spam olarak işaretlemek kolaydır, bu nedenle "spam" veya "ham" (jambon, spam'in zıttıdır) olarak işaretlenmiş e-postalardan oluşan geniş veri kümeleri oluşturmak zor değildir. Sınıflandırma sistemleri bu verilerin üzerine kolayca oluşturulabilir ve daha sonra spam e-postaların internet ölçeğinde hızlı bir şekilde filtrelenmesi için kullanılabilir.

Spam tespiti, derin öğrenme sistemlerinin (henüz) daha geleneksel makine öğrenimi teknikleri kadar çözüme uygun olmadığı bir örnektir. Önemli gelişmelere rağmen, derin öğrenme sistemlerini spam'deki en son gelişmelerle güncel tutmak için gereken zaman ve maliyet, henüz onların daha yüksek doğruluğuna değmez. Derin öğrenme sistemleri, genel olarak makine öğrenimi hatlarını optimize etmek için kullanılabilir ve büyük ölçekli spam algılama makine öğrenimi eğitim sistemleri, bunları bu amaç için entegre edebilir.

Öneri sistemleri

E-ticaret mağazaları, medya yayın hizmetleri ve çevrimiçi pazar yerleri, kullanıcıların paralarını nereye harcamaları gerektiği konusunda önerilerde bulunabilmelerine dayanan hizmet örneklerinden yalnızca birkaçıdır. Öneri sistemleri, makine öğrenimine çok uygun bir problemin başka bir tipik örneğidir.

Kullanıcılar medyayı tükettikçe ve çevrimiçi satın aldıkça, temeldeki sistemler net sinyallere sahip büyük veri kümeleri oluşturabilir (tüketilen kullanıcı ile tüketmeyen kullanıcı). Bu soruna hem derin öğrenme hem de daha geleneksel makine öğrenimi teknikleri uygulanabilir; Büyük ölçekli öneri sistemleri her iki algoritma türünün akıllı kombinasyonlarını kullanır.

Yol bulan ve sürücüsüz arabalar

Dijkstra algoritması ve A* algoritması gibi iyi bilinen rota bulma teknikleri üzerine kurulu geleneksel denetimsiz makine öğrenimi algoritmaları, bir yol haritasındaki iki nokta arasındaki en iyi yolu bulmak için en uygun olanıdır. Bu algoritmalar haritaları, trafiği ve diğer verileri önceden inceleyebilir, kalıpları keşfedebilir, gerçek dünya koşullarına göre gerçek zamanlı olarak ayarlama yapabilir ve oldukça iyi çalışabilir.

Ancak konu bir arabayı iki nokta arasında yönlendirmek olduğunda, işlenecek bilginin miktarı ve karmaşıklığı herhangi bir geleneksel makine öğrenimi tekniğinin çalışamayacağı kadar yüksektir. Kendi kendine sürüş sistemleri neredeyse tamamen derin öğrenme teknikleriyle oluşturulmuştur.

ML ve derin öğrenmenin faydaları

İyi kullanıldığında makine öğrenimi ve özel derin öğrenme sistemleri dönüştürücüdür. İnsan uzmanlarını güçlendirerek çıktılarını daha hızlı, daha etkili, daha ucuz, daha yüksek kalitede veya bunların bir karışımını haline getirebilirler.

Makine öğrenimi ile iyileştirilmiş hız, ölçek ve maliyet

Makine öğrenimi sistemleri, bir uzmanın iş ve süreçlerinin bir kısmının veya tamamının yerine geçebilir ve bir görevi tamamlamak için gereken süreyi ve dikkati azaltabilir. Sonuç olarak çalışmaları eskisinden çok daha yüksek ölçekte uygulanabilir.

Örneğin, MRI taramalarını anormallikler açısından değerlendiren bir teknisyen ekibinin her biri, saatte altı veya haftada yaklaşık 200 taramayı değerlendirebilir. Aynı ekip bunun yerine analizlerinin en rutin kısımlarını yapmak için bir dizi makine öğrenimi algoritmasını eğitmeye odaklansaydı, algoritmalar maliyetin çok altında bir maliyetle haftada binlerce MRI taramasını değerlendirebilirdi.

Derin öğrenmeyle daha yüksek etki ve kalite

Derin öğrenme sistemlerinin çok uygun olduğu sorunlara uygulandığında, makine öğrenimini içeren sistemleri güçlendirebilir ve genel kalitelerini ve etkilerini artırabilirler.

Yukarıdaki örneğe devam edersek, derin öğrenme sistemleri, yeterince büyük miktarda MRI taraması olan koşullara uygulanabilir. Taramaların hacmi yeterliyse ve derin öğrenme sistemlerini oluşturmak için yeterli zaman ve kaynak ayrıldıktan sonra, tespit etmek üzere eğitildikleri dar anormallikler kümesini tespit etme konusunda uzmanların yapabileceğinden daha iyi bir iş çıkarmaları muhtemeldir.

Bu sistemler daha sonra maksimum etki sağlayacak ölçekte konuşlandırılabilir ve bireysel MRI taramalarını ihmal edilebilir maliyetlerle işleyebilir. MRI teknisyenlerinin ve diğer uzmanların analizleri, olağandışı veya istisnai durumlarda derin öğrenme sistemlerinin çıktısını artırarak daha da yüksek birleştirilmiş kalite elde edebilir.

ML ve derin öğrenmenin zorlukları

Pek çok iş türü uygulamalı makine öğrenimi veya derin öğrenmeden büyük ölçüde faydalanabilirken, bunun gibi yapay zekayı bir sisteme dahil etmek zor olabilir. İşte en sık karşılaşılan zorluklardan ve engellerden bazıları.

Maliyet ve doğruluk arasındaki denge

Daha büyük ve daha pahalı bilgisayar sistemleri, daha gelişmiş makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını daha hızlı ve daha büyük ölçekte çalıştırabilir. Sonuç olarak, sisteme ne kadar para harcandığı ile donanım açısından ne kadar etkili olduğu ve sistemi kurmak için daha yetenekli uzmanların işe alınması arasında bir denge var. ML ve derin öğrenme sistemlerinde sınırlı kaynakların etkili bir şekilde kullanılması büyük özen gerektirir.

Büyük veri kümelerine bağımlılık

Genel olarak makine öğrenimi ve özel olarak derin öğrenme, eğitim aşamaları sırasında sürekli olarak güncellenen büyük veri kümelerine erişime bağlıdır. Algoritmalar yalnızca üzerinde eğitildikleri verilerin kalitesi ve hacmi kadar iyidir. Büyük veri kümelerini etkili bir şekilde yönetmek zordur ve ML'yi belirli bir veri kümesine en etkili şekilde uygulamak zaman ve yaratıcılık gerektirir.

Doğruluk ve netlik arasındaki denge

Derin öğrenme sistemleri, eşdeğer parametrelerle oluşturulan diğer makine öğrenimi sistemlerinden çok daha yüksek doğrulukta olacak şekilde eğitilebilir. Doğruluğun bir bedeli vardır; Sistemler verileri belirli bir ölçekte işliyor ve insanların pratik bir zaman diliminde anlaması imkansız olan gelişmiş algoritmalar kullanıyor.

Daha geleneksel makine öğrenimi algoritmaları çok daha uzun süredir üzerinde çalışılmaktadır, daha iyi tanımlanmış özelliklere sahiptir ve insanların anlayabileceği şekilde çalışmaya teşvik edilebilir. Herhangi bir makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamasının doğruluk ve netlik arasındaki ideal dengeyi bulması gerekir.

Teknik önyargı ve varyans arasındaki denge

ML sistemleri algoritmaların karmaşıklığı, eğitime ayrılan kaynaklar ve eğitim için kullanılan veri miktarı arttıkça, eğitim verilerinin özellikleri hakkında giderek daha fazla bilgi edinebilirler. Bu olguya (teknik) önyargı denir; Son derece önyargılı sistemler, eğitildiklerine benzer veriler gördüklerinde çok doğru sonuç vereceklerdir.

Yüksek önyargı genellikle çok düşük varyans pahasına olur; sistem, eğitimde gördüklerinden çok farklı olan yeni verilere çok fazla tepki vermez. Hem düşük yanlılık hem de düşük varyanslı ideal sistemlerin oluşturulması zordur. Belirli bir uygulama için önyargı ve varyans arasındaki doğru dengeyi bulmak, daha iyi çalışılmış ve daha yerleşik geleneksel makine öğrenimi algoritmaları için daha kolaydır. Daha karmaşık derin öğrenme algoritmalarıyla bunu başarmak zor olabilir.

Çözüm

Derin öğrenme sistemleri, büyük veri kümeleriyle ilgili karmaşık sorunların üstesinden gelmek için derin, çok katmanlı sinir ağlarından yararlanan özel bir makine öğrenimi alt kümesidir. Üstün doğruluk ve işleme yetenekleri sunarken, yorumlanabilirliğin azalması, kapsamlı verilere dayanma ve sınırlı optimizasyon esnekliği gibi ödünleşimlerle birlikte gelirler.

Buna karşılık, geleneksel makine öğrenimi yöntemleri genellikle daha uygun maliyetlidir, dağıtımı daha kolaydır ve daha şeffaf ve öngörülebilir sonuçlar sağlar. Ayrıca belirli görevler için ince ayar yapmak daha kolaydır. Her iki yaklaşımın da farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır ve bunların uygulamalarını ve sınırlamalarını anlamak, gerçek dünya senaryolarında etkili uygulama için çok önemlidir.