Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları: Fark Nedir?

Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL), günlük yaşamlarımızda o kadar derinden iç içe geçmiştir ve o kadar hızlıdır ki, çağrışımlarını bile bilmeden onlara alışmışızdır. Çoğu insan için AI, ML ve DL aynıdır. Bununla birlikte, bu teknolojiler birbiriyle ilişkili olsa da, doğuştan gelen farklılıkları vardır.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi olarak Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Kursuna katılın .

Bugün, böyle bir toplu kafa karışıklığı kaynağına ışık tutacağız - Makine Öğrenimi ve Sinir Ağı.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın daha geniş tuvalinin altına düşer. Makine Öğrenimi, açıkça programlanmadan veya herhangi bir insan müdahalesi gerektirmeden, otomatik olarak öğrenebilen ve deneyim yoluyla kendilerini eğitebilen akıllı sistemler veya makineler oluşturmayı amaçlar.

Bu anlamda Makine Öğrenimi sürekli gelişen bir faaliyettir. Makine öğrenimi, eldeki veri kümesinin veri yapısını anlamayı ve verileri şirketler ve kuruluşlar tarafından kullanılabilecek ML modellerine yerleştirmeyi amaçlar.

İki temel ML yöntemi, denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenmedir. Makine öğrenimi türleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Sinir Ağı nedir?

İnsan beyninin yapısı bir Sinir Ağına ilham verir. Esasen denetimsiz öğrenmede kullanılan bir Makine Öğrenimi modelidir (daha doğrusu Derin Öğrenme). Bir Sinir Ağı, her bir düğümün basit bir hesaplamadan sorumlu olduğu, düğümler olarak bilinen birbirine bağlı varlıklardan oluşan bir ağdır. Bu şekilde, bir Sinir Ağı, insan beynindeki nöronlara benzer şekilde çalışır.

Okuyun: Derin Öğrenme vs Sinir Ağı

Makine Öğrenimi ve Sinir Ağı: Temel Farklılıklar

Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları arasındaki temel farklılıklara bakalım.

1. Makine Öğrenimi, verileri ayrıştıran, ondan öğrenen ve bu öğrenimleri anlamlı ilgi kalıplarını keşfetmek için kullanan gelişmiş algoritmalar kullanır. Oysa bir Sinir Ağı, nöron grafiklerini kullanarak veri modelleme için Makine Öğreniminde kullanılan bir dizi algoritmadan oluşur.

2. Bir Makine Öğrenimi modeli, verilerden öğrendiklerine göre kararlar alırken, bir Sinir Ağı, algoritmaları kendi başına doğru kararlar verebilecek şekilde düzenler. Bu nedenle, Makine Öğrenimi modelleri verilerden öğrenebilse de, ilk aşamalarda bir miktar insan müdahalesi gerektirebilir.

Yapay sinir ağları, iç içe geçmiş katmanlar, verileri çeşitli kavramların hiyerarşilerinden geçirdiği için insan müdahalesi gerektirmez ve bu da sonunda kendi hatalarıyla öğrenmelerini sağlar.

3. Daha önce de belirttiğimiz gibi, Makine öğrenimi modelleri, denetimli ve denetimsiz öğrenme modelleri olmak üzere iki türe ayrılabilir. Bununla birlikte, Sinir Ağları, ileri beslemeli, tekrarlayan, evrişimli ve modüler Sinir Ağları olarak sınıflandırılabilir.

4. Bir ML modeli basit bir şekilde çalışır – verilerle beslenir ve ondan öğrenir. Zamanla, ML modeli sürekli olarak verilerden öğrendiği için daha olgunlaşır ve eğitilir. Aksine, bir Sinir Ağının yapısı oldukça karmaşıktır. İçinde, veriler birbirine bağlı düğümlerin birkaç katmanından geçer, burada her bir düğüm, sonuçları sonraki katmanlardaki diğer düğümlere aktarmadan önce önceki katmanın özelliklerini ve bilgilerini sınıflandırır.

5. Makine Öğrenimi modelleri uyarlanabilir olduğundan, yeni örnek veriler ve deneyimler yoluyla öğrenerek sürekli olarak gelişirler. Böylece modeller, verilerdeki kalıpları tanımlayabilir. Burada, veri tek giriş katmanıdır. Ancak basit bir Sinir Ağı modelinde bile birden çok katman vardır.

İlk katman giriş katmanı, ardından gizli katman ve son olarak da çıkış katmanıdır. Her katman bir veya daha fazla nöron içerir. Bir Sinir Ağı modeli içindeki gizli katmanların sayısını artırarak, onun hesaplama ve problem çözme yeteneklerini artırabilirsiniz.

6. Makine Öğrenimi için gerekli beceriler arasında programlama, olasılık ve istatistik, Büyük Veri ve Hadoop, makine öğrenimi çerçeveleri, veri yapıları ve algoritmalar bulunur. Sinir ağları, veri modelleme, Matematik, Lineer Cebir ve Grafik Teorisi, programlama ve olasılık ve istatistik gibi beceriler gerektirir.

7. Makine Öğrenimi, sağlık, perakende, e-ticaret (tavsiye motorları), BFSI, sürücüsüz arabalar, çevrimiçi video akışı, IoT ve ulaşım ve lojistik gibi alanlarda uygulanmaktadır. Öte yandan Sinir Ağları, diğer şeylerin yanı sıra satış tahmini, veri doğrulama, müşteri araştırması, risk yönetimi, konuşma tanıma ve karakter tanıma dahil olmak üzere çok sayıda iş sorununu çözmek için kullanılır.

Çözüm

Bunlar, Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları arasındaki önemli farklardan bazılarıdır. Sinir Ağları, esasen Derin Öğrenmenin bir parçasıdır ve bu da Makine Öğreniminin bir alt kümesidir. Dolayısıyla, Sinir Ağları, artık birçok ilgi alanında uygulamalar bulan son derece gelişmiş bir Makine Öğrenimi uygulamasından başka bir şey değildir.

Makine öğrenimi ve yapay zekada uzmanlaşmayı merak ediyorsanız, IIIT-B ve Liverpool John Moores Üniversitesi ile Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Yüksek Lisansımızla kariyerinizi artırın.