Derin Öğrenme ve Sinir Ağları: Derin Öğrenme ve Sinir Ağları Arasındaki Fark

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, 1950'lerin sonlarında ortaya çıktıklarından bu yana çok yol kat etti. Bugün, bu teknolojiler son derece sofistike ve gelişmiş hale geldi. Bununla birlikte, Veri Bilimi alanındaki teknolojik adımlar memnuniyetle karşılansa da, sıradan insanın anlayışının ötesinde bir dizi terminolojiyi ortaya çıkardı.

Aslında, AI ve ML gibi yıkıcı teknolojilerden yararlanan birçok işletme bile birçok teknolojik terminolojiyi ayırt edemez.

Veri Biliminin getirdiği yeni terminolojiler etrafındaki kafa karışıklığının temel nedeni, Veri Bilimi kavramlarının birbiriyle derinden iç içe geçmiş olmasıdır - birçok yönden birbiriyle ilişkilidir.

Bu nedenle çevremizdeki insanların sıklıkla “Yapay Zeka”, “Makine Öğrenimi” ve “Derin Öğrenme” terimlerini birbirinin yerine kullandığını duyuyoruz ve görüyoruz. Bununla birlikte, kavramsal benzerliklere rağmen, bu teknolojiler kendi yollarıyla benzersizdir.

Bugün, Veri Biliminde daha az vurgulanan konulardan biri olan Derin Öğrenmeye Karşı Sinir Ağı tartışmasına değineceğiz.

Derin Öğrenmeye Karşı Sinir Ağı tartışmasına derinlemesine girmeden önce, bu kavramların bireysel olarak ne anlama geldiğini anlamalıyız.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin Öğrenme veya Hiyerarşik Öğrenme, insan beyninin veri işleme işlevini taklit edebilen ve beynin karar vermek için kullandığı benzer kalıpları oluşturabilen Yapay Zekadaki Makine Öğreniminin bir alt kümesidir. Görev tabanlı algoritmaların aksine, Derin Öğrenme sistemleri veri temsillerinden öğrenir - yapılandırılmamış veya etiketlenmemiş verilerden öğrenebilirler.

Derin sinir ağları, inanç ağları ve tekrarlayan sinir ağları ve evrişimli sinir ağları gibi Derin Öğrenme mimarileri, bilgisayarla görme, ses/konuşma tanıma, makine çevirisi, sosyal ağ filtreleme, biyoinformatik, ilaç tasarımı ve daha pek çok alanda uygulamalar bulmuştur. .

Sinir Ağı nedir?

Bir Sinir Ağları, insan beyni üzerinde modellenen bir dizi algoritmadan oluşur. Bu algoritmalar, duyusal verileri makine algısı yoluyla yorumlayabilir ve ham verileri etiketleyebilir veya kümeleyebilir. Tüm gerçek dünya verilerinin (görüntüler, ses, metin, zaman serileri, vb.) çevrilmesi gereken vektörlerde bulunan sayısal kalıpları tanımak için tasarlanmıştır.

Esasen, bir Sinir Ağlarının birincil görevi, ham verileri kümelemek ve sınıflandırmaktır - etiketlenmemiş verileri girdi verilerinde bulunan benzerliklere göre gruplandırır ve ardından verileri etiketli eğitim veri kümesine göre sınıflandırırlar. Sinir Ağları, değişen girdilere otomatik olarak uyum sağlayabilir. Bu nedenle, olası en iyi sonucu elde etmek için girdi her değiştiğinde çıktı kriterlerini yeniden tasarlamanız gerekmez.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağı Karşılaştırması

Derin Öğrenme, mimarisine Sinir Ağlarını dahil ederken, Derin Öğrenme ile Sinir Ağları arasında büyük bir fark vardır. Burada Derin Öğrenme ve Sinir Ağları arasındaki üç ana fark noktasına ışık tutacağız.

1. Tanım

Sinir Ağları – Yapay nöronların, tıpkı insan beyninin karar verirken yaptığı gibi, bir veri kümesi içindeki temel kalıpları veya bağlantıları ortaya çıkarmaya odaklanan çekirdek hesaplama birimini oluşturduğu ML algoritmalarından oluşan bir yapıdır.

Derin Öğrenme - Özellik dönüştürme ve çıkarma için birden çok katman içeren bir dizi doğrusal olmayan işlem biriminden yararlanan bir Makine Öğrenimi dalıdır. ML sürecini gerçekleştiren birkaç yapay sinir ağı katmanına sahiptir. Sinir ağının ilk katmanı ham veri girişini işler ve bilgiyi ikinci katmana iletir. Derin Öğrenme Kariyer Yolu: En Büyüleyici İş Rolleri

İkincisi, daha sonra, ek bilgiler (örneğin, kullanıcının IP adresi) ekleyerek bu bilgiyi daha da işler ve bir sonraki katmana iletir. Bu süreç, istenen sonuca ulaşılana kadar Derin Öğrenme ağının tüm katmanlarında devam eder.

2. Yapı

Bir Sinir Ağı aşağıdaki bileşenlerden oluşur:

• Nöronlar – Bir nöron, biyolojik bir nöronun işleyişini taklit etmek için tasarlanmış matematiksel bir fonksiyondur. Veri girişinin ağırlıklı ortalamasını hesaplar ve bilgileri doğrusal olmayan bir işlevden, yani etkinleştirme işlevinden (örneğin, sigmoid) geçirir.
• Bağlantı ve ağırlıklar – Adından da anlaşılacağı gibi, bağlantılar bir katmandaki bir nöronu aynı katmandaki veya başka bir katmandaki başka bir nörona bağlar. Her bağlantının kendisine bağlı bir ağırlık değeri vardır. Burada ağırlık, birimler arasındaki bağlantının gücünü temsil eder. Amaç, kayıp (hata) olasılıklarını azaltmak için ağırlık değerini azaltmaktır.
• Yayılma işlevi – Bir Sinir Ağında iki yayılma işlevi çalışır: "tahmin edilen değeri" sağlayan ileri yayılma ve "hata değeri" veren geriye doğru yayılma.
• Öğrenme hızı – Sinir Ağları, ağırlıkları optimize etmek için Gradient Descent kullanılarak eğitilir. Geri yayılım, her ağırlık değerine göre kayıp fonksiyonunun türevini hesaplamak ve bu ağırlıktan çıkarmak için her iterasyonda kullanılır. Öğrenme oranı, modelin ağırlık (parametre) değerlerini ne kadar hızlı veya yavaş güncellemek istediğinize karar verir.

Bir Derin Öğrenme modeli aşağıdaki bileşenlerden oluşur:

• Anakart - Modelin anakart yonga seti genellikle PCI-e şeritlerine dayanmaktadır.
• İşlemciler – Derin Öğrenme için gerekli GPU, işlemcinin çekirdek sayısı ve maliyetine göre belirlenmelidir.
• RAM – Bu fiziksel bellek ve depolamadır. Derin Öğrenme algoritmaları daha fazla CPU kullanımı ve depolama alanı gerektirdiğinden RAM çok büyük olmalıdır.
• PSU – Bellek talepleri arttıkça, büyük ve karmaşık Derin Öğrenme işlevlerinin üstesinden gelebilecek büyük bir PSU kullanmak çok önemli hale gelir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi Makine Öğrenimi Eğitimi alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

3. Mimarlık

Bir Sinir Ağının mimarisi şunları içerir:

• İleri Beslemeli Sinir Ağları - Bu, ilk katmanın giriş katmanı ve son katmanın çıktı katmanı olduğu en yaygın Sinir Ağı mimarisi türüdür. Tüm ara katmanlar gizli katmanlardır.
• Tekrarlayan Sinir Ağları – Bu ağ mimarisi, düğümler arasındaki bağlantıların zamansal bir dizi boyunca yönlendirilmiş bir grafik oluşturduğu bir dizi yapay sinir ağıdır. Bu nedenle, bu ağ türü zamansal dinamik davranışı gösterir.
• Simetrik Olarak Bağlı Sinir Ağları - Bunlar, Simetrik Olarak Bağlı Sinir Ağlarında, birimler arasındaki bağlantıların simetrik olması (her iki yönde de aynı ağırlık değerlerine sahip olmaları) olan tek farkla tekrarlayan sinir ağlarına benzer.

Derin Öğrenme modelinin mimarisi şunları içerir:

• Denetimsiz Önceden Eğitilmiş Ağlar – Adından da anlaşılacağı gibi, bu mimarinin geçmiş deneyimler üzerinde önceden eğitilmiş olması nedeniyle resmi bir eğitime ihtiyacı yoktur. Bunlara Otomatik Kodlayıcılar, Derin İnanç Ağları ve Üretken Düşman Ağları dahildir.
• Evrişimsel Sinir Ağları – Bu, bir girdi görüntüsünü alabilen, görüntüdeki farklı nesnelere önem (öğrenilebilir ağırlıklar ve önyargılar) atayabilen ve ayrıca bu nesneler arasında ayrım yapabilen bir Derin Öğrenme algoritmasıdır.
• Tekrarlayan Sinir Ağları – Tekrarlayan Sinir Ağları, dahili bir durumu korumak için ağ grafiğinde döngüler oluşturmak için ağa ek ağırlıklar ekleyen belirli bir tür yapay sinir ağına atıfta bulunur.
• Özyinelemeli Sinir Ağları – Bu, bir topolojik yapıyı geçirerek değişken boyutlu girdi yapıları üzerinde yapılandırılmış bir tahmin veya üzerinde skaler bir tahmin üretmek için, yapılandırılmış bir girdi üzerinde yinelemeli olarak aynı ağırlıklar kümesi uygulanarak oluşturulan bir Derin Sinir Ağı türüdür.

Çözüm

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları çok derinden iç içe olduklarından, yüzey seviyesinde birbirlerinden ayırt etmek zordur. Ancak şimdiye kadar Derin Öğrenme ile Sinir Ağları arasında önemli bir fark olduğunu anladınız.

Sinir Ağları, bağlantılar aracılığıyla girdi değerleri ve çıktı değerleri biçimindeki verileri iletmek için nöronları kullanırken, Derin Öğrenme, uyaranlar ve beyinde bulunan ilişkili sinir tepkileri arasında bir ilişki kurmaya çalışan özelliğin dönüştürülmesi ve çıkarılması ile ilişkilidir.

Derin öğrenme ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller ve 450 saatten fazla titizlik eğitimi için tasarlanmış Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka programında Yönetici PG Programımıza göz atın.