Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark

Makine öğrenimi ve Derin öğrenme, teknoloji endüstrisindeki moda sözcüklerdir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zeka teknolojisinin alt bölümleridir. Daha ayrıntılı incelersek, derin öğrenme, makine öğrenimi teknolojisinin bir alt bölümüdür.

Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin temellerine aşinaysanız, bu harika bir haber!

Ancak, AI alanında yeniyseniz, kafanız karışmış olmalıdır. Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki fark nedir?

Endişelenecek bir şey yok. Bu makale, anlaşılması kolay dildeki farklılıkları açıklayacaktır.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, bilgisayar algoritmalarını inceleyen bir teknoloji dalıdır. Bu algoritmalar, sistemin verilerden öğrenmesini veya deneyim yoluyla kendi kendini geliştirmesini sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, açıkça programlanmadan tahminlerde bulunur veya kararlar alır.

Basitleştirmek için, kullandığınız birkaç AI uygulamasını size hatırlatmama izin verin. Bilgisayarla satranç oynadığınızı hatırlıyor musunuz? Evet, AI'nın ilk günleriydi. Bu satranç oyunları, bir programcı tarafından tasarlanan sabit kodlanmış algoritmaların sonucuydu. Bir bilgisayar programcısı, bu satranç oyunları için en iyi sonuçları ve yazılı kodları olan bir dizi akıllı hamle düşündü.

Makine öğrenimi, AI algoritmalarının ilk günlerinin çok ilerisindedir. Makine öğrenimi algoritmaları, sorunu çözmek için sabit kodlanmış kurallarla tasarlanmamıştır. Bu algoritmalar, gerçek dünya verilerini besleyerek kendi kendilerine öğrenirler. Bu, zaman geçtikçe makine öğrenimi algoritmalarının akıllı hale geldiği ve kendi tahminlerini yaptığı anlamına gelir.

Bir örnek alalım ve bu algoritmaların kendi kendilerine nasıl öğrendiğini anlayalım. Tavşan ve fare resimlerinden oluşan bir koleksiyonu ML algoritmasına besleyin. Şimdi ML algoritmasını kullanarak tavşan ve fare resimlerini ayrı ayrı tanımlamak istiyorsunuz. ML algoritmasının çalışması için yapılandırılmış verileri beslemeniz gerekir. Şimdi tavşan ve farenin belirli özelliklerini resimlerde etiketleyin ve ML algoritmasına sunun. ML algoritmaları, bu etiketlenmiş verilerden bu iki hayvanın farklı özelliklerini öğrenecektir. Etiketlerden öğrendiği özelliklere dayanarak milyonlarca tavşan ve fare görüntüsünü tanımlamaya devam ediyor.

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

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, ardışık katmandaki sanal nöronlardan oluşan bir makine öğrenimi dalıdır. Derin öğrenme son derece esnektir ve insan beyninin işlevinden esinlenmiştir. Her nöronun işi, kendisine gelen girdiyi analiz etmek ve çıktıyı bir sonraki nörona aktarıp aktarmayacağına karar vermektir. Bir katmandaki her nöron birbirine bağlıdır. Nöron ağı, tıpkı insan beyni gibi çok sayıda sorunu çözebilir.

Derin öğrenmenin nasıl çalıştığını anlamak için, aynı tavşan ve farenin Görüntü tanımlama örneğini ele alalım. Bu sorunu çözmek için derin öğrenme ağları farklı bir yaklaşım benimseyecektir. Avantajı, hayvanı tanımlamak için yapılandırılmış veya etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymamasıdır.

Tavşan ve fare görüntülerini derin öğrenme sinir ağlarına beslediğimizde, bu girdi farklı bir nöron katmanından geçecektir. Hiyerarşideki her nöron katmanı, görüntünün belirli bir özelliğini tanımlayacak ve onu bir sonraki seviyeye taşıyacaktır. Şimdi derin öğrenme ağları ile insan beyni arasındaki benzerliği görebiliyor musunuz? İnsan beyni de sorunu farklı bir kavram ve sorgulama hiyerarşisine geçirerek ve bir çözüm bularak çözer.

Veriler farklı bir nöron ağı katmanı aracılığıyla işlendiğinde, her iki hayvanı da sınıflandırmak için belirli bir tanımlayıcı oluşturacaktır.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Arasındaki Temel Farklılıklar

Bunlar, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin nasıl çalıştığını açıklamak için yalnızca temel örneklerdir. Şimdi temel farklılıkları özetleyelim:

• Makine Öğrenimi, yapılandırılmış veriler ve etiketli özelliklerden öğrenme gerektirir. Buna karşılık, Derin Öğrenme yapılandırılmış veya etiketlenmiş veriler gerektirmez ve verileri yapay nöron ağı içinde işler.

• Makine Öğrenimi algoritmaları, deneyimle bir şeyler yapmayı öğrenecek şekilde tasarlanmıştır. İstenen çıktı alınmadığında, algoritmayı yeniden eğitmek için insan müdahalesi gerekir. Buna karşılık, derin öğrenme sinir ağları hatalarından ders alır ve insan müdahalesi gerektirmez. Ancak girdi iyi kalitede değilse, derin öğrenme bile katmanlı bir nöron ağı üzerinden çıktı ürettikleri için istenmeyen çıktılar verebilir.

Her iki durumda da gördüğümüz gibi, girdi verileri esastır. Girdi verilerinin kalitesi çıktının kalitesini belirler.

Ayrıca makine öğrenimi ve derin öğrenmenin kullanımlarına da bir göz atalım:

Makine Öğreniminin Kullanımı

• Bazı yapılandırılmış verilere sahip bir kuruluşta makine öğrenimi yararlı olabilir. Makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için bu verileri kolayca kullanabilirler.
• Makine öğrenimi çözümlerinin akıllı uygulaması, çeşitli iş süreçlerinin otomasyonuna yardımcı olabilir.
• Ayrıca sohbet robotları geliştirmek için de kullanılabilir.

Derin Öğrenmenin Kullanımı

• Bir kuruluş büyük miktarda yapılandırılmamış veriyle uğraşırken, derin öğrenme daha iyi bir seçenektir.

• Karmaşık problemler söz konusu olduğunda, derin öğrenme daha iyi çözümler sunar.

• Derin öğrenme kullanımı, doğal dil işleme veya konuşma tanıma durumunda öne çıkıyor.

Veri Bilimi ve Yapay Zekada Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmeye Talep

Bir şirkette günlük olarak önemli miktarda veri üretilir. Bol miktarda veri nedeniyle birçok önemli bilgi farkedilmeden gider. Artık şirketler veri analizinin gücünü çok iyi anladılar. Derinlemesine veri işleme, birçok iş amacına hizmet edecek çeşitli içgörüler üretebilir.

Makine öğrenimi, Derin Öğrenme, Veri Bilimi ve AI, büyüyen her işletmenin ayrılmaz bir parçası haline geliyor. Bu teknolojiler, günümüzün asistanları şeklinde de hayatımıza girdi. İster Netflix ister Amazon olsun, içgörü alırsanız, bu teknolojileri işlerini büyütmek için kullanıyorlar.

Amazon'da belirli bir ürüne göz attığınızda, bilmeden veri oluşturuyorsunuz. Bu veriler, ilginizi anlamak için bir Veri Bilimcisi tarafından analiz edilir. YouTube veya Netflix izlerken Reklamların düzenini hiç fark ettiniz mi? Bu Reklamlar, tarama geçmişinizdeki benzer ürünlere aittir. Bu nasıl olur? İşini yapan veri biliminden başka bir şey değildir.

Şimdi veri bilimi ve makine öğrenimi arasındaki bağlantıyı anlayın.

Veri Bilimi, verilerin analizi ve işlenmesi için kullanılır. Birincil amaç, iş amaçları için anlamlı sonuçlar elde etmektir. Veri Bilimi, yalnızca veri işlemeyi değil, aynı zamanda veri çıkarma, veri temizleme, veri analizi, veri görselleştirme ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmayı da içerir. İş dünyasında fark edilmeyen tonlarca veri var.

Veri Bilimcisi, bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarmaktan sorumlu olan kişidir. Veri bilimcileri, veri modelini analiz ederek üretim sonuçlarına, müşteri davranışına ve diğer iş amaçlarına ışık tutuyor. Veri Bilimi, şirketlerin pazar rekabetini yenmesi ve müşteri memnuniyetini artırması için gereklidir.

Öyleyse şu soru ortaya çıkıyor, makine öğreniminin veri bilimindeki rolü nedir?

Basit bir deyişle, Makine Öğrenimi Veri Biliminin bir parçasıdır. Tartıştığımız gibi, şirketlerde büyük miktarda veri üretilir. Bir Veri Bilimcisinin üzerinde çalışması sıkıcı bir görev haline gelir. İşte burada makine öğreniminin rolü geliyor. Makine Öğrenimi, verileri işlemek ve analiz etmek için istatistikleri ve algoritmaları kullanır. Tüm bu veri işleme ve analizleri insan müdahalesi olmadan yapılır. Makine öğreniminin, sisteme kendi başına sonuçları işlemesi, analiz etmesi ve içgörü sağlaması için verilen bir yetenek olduğunu da söyleyebilirsiniz.

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme, veri biliminin işlevlerinden bazılarıdır. Ancak bu teknolojiler yapay zekada farklı bir amaç için kullanılmaktadır.

Makine öğrenimi, AI ile birleştirildiğinde güçlü bir kombinasyon haline gelir. Artık şirketler şiddetle dijital otomasyon arıyorlar. İş süreci otomasyonu yapmanın yollarından biri Robotik Süreç Otomasyonu kullanmaktır. RPA, iş süreçlerini otomatikleştirmek için hem yapay zekayı hem de makine öğrenimini kullanır. Artık sıradan ve tekrarlayan işler için insanların yerini robotlar alıyor. Daha iyi kaynak kullanımı olan şirketlere yardımcı olur.

Gördüğünüz gibi ML, AI ve Data Science dijital dönüşümde çok önemli bir rol oynuyor. Gerçek şu ki, her şirket devasa verilerle, tekrar eden işlerle ve talepkar müşterilerle uğraşıyor. Tüm dünya dijital dönüşüme doğru ilerliyor. Bu senaryoda, makine öğrenimi, derin öğrenme, yapay zeka ve veri bilimi gibi teknolojiler çok talep görüyor.

Yetenek gerekli

En son teknoloji ve becerilerle ilgilenen herhangi bir profesyonel, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi öğrenebilir. Bu alanda kariyer yapmak için, profesyonel aşağıdaki konularda yetenekli olmalıdır:

• İstatistiklerin, algoritmaların tam olarak anlaşılmasını, olasılık form verilerini çizmede ve tahmine dayalı modeller yapmada uzman ve karışıklık matrislerini çözme becerisi gerektirir.

• Profesyoneller Python, R, C++ ve Java gibi programlama dillerini bilmelidir.

• Makine öğrenimi için gereken çok önemli bir beceri veri modellemedir. Bir profesyonel, veri modellemenin nasıl çalıştığı, verilen hatalar için doğruluk ölçümleri ve çalışma değerlendirme stratejisi hakkında derinlemesine bilgi sahibi olmalıdır.

• Yukarıda bahsedilen becerilerin yanı sıra, profesyoneller en son teknolojiler, geliştirme araçları ve algoritmalar konusunda kendilerini güncel tutmalıdır.

Gerekli becerilerde nasıl ustalaşılır?

upGrad , tüm teknoloji ihtiyaçlarınız için tek duraklı bir çözümdür. UpGrad , piyasa talebini ve bireysel beceri geliştirme ihtiyaçlarını anladıktan sonra çeşitli kurslar tasarladı. upGrad , AI, Veri Bilimi, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme ile ilgili birden fazla kurs sunar. Kurslarına bir göz atalım:

• Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede PG Sertifikasyonu
• Makine Öğrenimi ve NLP'de PG Sertifikasyonu
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada PG Diploması
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası
• Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyon
• Veri Biliminde PG Sertifikasyonu
• Veri Biliminde PG Diploması
• Veri Biliminde Bilim Ustası

Tüm bu kurslar, endüstri talebini göz önünde bulundurarak tasarlanmıştır. Bu kurslar, çalışan profesyonel ihtiyaçlara göre özetlenmiştir. Kurs boyunca, endüstri uzmanları öğrencilere rehberlik edecek. Daha iyi bir öğrenme deneyimi için öğrencilere özel mentorlar sağlanacaktır.

Kariyerini bir üst seviyeye taşımak isteyenler bu kurslara devam edebilir. Minimum uygunluk kriterleri herhangi bir lisans derecesidir ve kodlama geçmişi gerekmez. En iyi bölüm tamamlandıktan sonra; Tabii ki, IIIT-B'den prestijli bir tanınma ile ödüllendirileceksiniz.

Çözüm

Makine öğrenimi, Derin öğrenme, AI ve Veri Bilimi yüksek talep görüyor. İşletmeler hızlı bir şekilde dijital dönüşüme doğru ilerliyor. Değişime yönelik ilk adım, otomasyon ve kuruluş verilerine ilişkin derinlemesine bilgidir.

The Hindu'ya göre, “Makine 2025 yılına kadar İşyerine Hükmedecek”. Dünya Ekonomik Forumu şunları söylüyor: “Hindistan'ın 12 sektördeki çalışanlarının %54'ünden fazlasının 2022 yılına kadar yeniden vasıflandırılması gerekiyor”.

Sanayi devrimi zirvede. Her şirket süreçlerini otomatikleştirmek ister. Pazar lideri olmak için, zamandan ve müşteri memnuniyetinden tasarruf etmek için operasyonel gereksinimler ve daha hızlı süreçler hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmak çok önemlidir.

Teknolojilerin hızlı bir şekilde hareket ettiğini ve otomasyonun öfke içinde olduğunu anlamak zorunludur. Robotlar, tüm tekrarlayan, sıradan ve büyük veri görevlerini üstlenecek. Böyle bir senaryoda, insan gücü daha iyi işler için kullanılacaktır. Artık rekabette kalabilmek için beceri geliştirmek zorunludur.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme, en son teknolojilerin bel kemiğidir. Trendler ayrıca Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmenin iş süreci otomasyonunda hayati bir rol oynayacağını gösteriyor. Bu nedenle, yüksek talep gören beceride ustalaşmak size sınırsız fırsatlar getirecektir.