Yan yana
Makine ÖğrenmesivsDerin Öğrenme
Makine öğrenmesi (machine learning) ile derin öğrenme (deep learning) arasındaki fark nedir?
Güncellendi 2 dk okuma7 fark
Kısaca
Makine öğrenmesi veriden öğrenen algoritmaları kapsar; derin öğrenme ise özellikleri kendi bulan, daha çok veri isteyen çok katmanlı sinir ağlarını kullanır.
Makine Öğrenmesi
Makine öğrenmesi, bilgisayarların elle yazılmış kurallar yerine verilerdeki örüntüleri öğrenerek tahmin yaptığı bir yapay zekâ dalıdır.
Makine Öğrenmesi sayfasını okuDerin Öğrenme
Derin öğrenme, görüntü ve metin gibi ham verilerden karmaşık örüntüleri öğrenmek için çok katmanlı sinir ağları kullanan bir makine öğrenmesi alt kümesidir.
Derin Öğrenme sayfasını okuMakine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme karşılaştırması
| Özellik | Makine Öğrenmesi | Derin Öğrenme |
|---|---|---|
| Kapsam | Veriden öğrenmenin geniş alanı | Derin sinir ağlarına dayanan bir ML alt kümesi |
| Özellikler | Çoğu zaman insanlar tasarlar (özellik mühendisliği) | Ham veriden kendiliğinden öğrenilir |
| Gereken veri | Binlerce örnekle iyi çalışabilir | Genellikle çok büyük veri kümeleri ya da önceden eğitilmiş bir model |
| Donanım | Çoğu zaman sıradan bir CPU yeterli | Genellikle GPU'lar ya da başka hızlandırıcılar |
| Yorumlanabilirlik | Birçok modeli açıklamak oldukça kolay | Açıklaması zor; çoğu zaman kara kutu olarak görülür |
| Tipik modeller | Doğrusal regresyon, karar ağaçları, gradient boosting | Evrişimli ağlar, transformer'lar, difüzyon modelleri |
| En uygun olduğu yer | Tablo verisi, tahmin (forecasting) ve risk puanlama | Görüntü, ses, metin ve üretken yapay zekâ |
Fark, açıklamalı
Makine öğrenmesi (ML), programların açıkça programlanmak yerine örneklerden kural öğrendiği bir yapay zekâ dalıdır; doğrusal regresyon, karar ağaçları ve gradient boosting gibi yöntemleri kapsar. Derin öğrenme ise çok katmanlı sinir ağları kullanan makine öğrenmesinin bir alt kümesidir; 'derin' sözcüğü buradan gelir.
Pratik fark, özellik mühendisliğidir (feature engineering). Klasik ML genellikle girdi özelliklerini, örneğin bir evin büyüklüğünü, yaşını ve konumunu seçmek için insanlara dayanır ve sonra bunlardan öğrenir. Derin öğrenme ise yararlı özellikleri doğrudan piksel, ses ya da metin gibi ham veriden öğrenir; bu yüzden görüntü tanımayı, konuşmayı ve büyük dil modellerini besler, ama çok daha fazla veriye ve GPU gibi özel donanıma ihtiyaç duyar.
Aynı fikrin katmanlarıdır, rakip değil: tüm derin öğrenme makine öğrenmesidir, ama tüm makine öğrenmesi derin değildir. Birçok ekip ikisini de kullanır; örneğin tablo verisi üzerinde dolandırıcılık puanlaması için gradient boosting ile eğitilmiş bir model, taranmış belgeleri ya da görüntüleri okumak için de derin bir ağ.
Sık yapılan bir yanlış, derin öğrenmenin her zaman daha doğru olduğu düşüncesidir. Yapılandırılmış, tablo biçimli verilerde gradient boosting gibi ağaç tabanlı modeller, eğitilmesi daha hızlı ve açıklaması daha kolay olmalarına rağmen sinir ağlarına hâlâ çoğu zaman denk ya da üstündür. Derin öğrenme, veri yapılandırılmamış ve bol olduğunda öne çıkar.
Hangisini kullanmalısınız?
Makine Öğrenmesi şu durumlarda doğru seçim:
- Verileriniz bir elektronik tablodaki ya da veritabanındaki satırlar gibi yapılandırılmış.
- Veri kümeniz mütevazı ve hesaplama bütçeniz sınırlı.
- Tahminleri kullanıcılara ya da düzenleyicilere açıklamanız gerekiyor.
Derin Öğrenme şu durumlarda doğru seçim:
- Verileriniz görüntü, ses ya da serbest metin gibi yapılandırılmamış.
- Çok veriniz var ya da önceden eğitilmiş bir modelden başlayabilirsiniz.
- Karmaşık örüntülerde doğruluk, açıklanabilirlikten daha önemli.
Sık sorulan sorular
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir parçası mıdır?
Evet. Derin öğrenme makine öğrenmesinin bir alt kümesidir; makine öğrenmesi de kendisi yapay zekânın bir alt kümesidir.
Büyük dil modelleri derin öğrenme midir?
Evet. LLM'ler, büyük miktarda metinle eğitilmiş, transformer mimarisine dayanan derin sinir ağlarıdır.
Derin öğrenmeden önce makine öğrenmesini öğrenmeli miyim?
Genellikle evet. Eğitim ve test verisi, aşırı öğrenme (overfitting) ve değerlendirme metrikleri gibi temel fikirler derin öğrenmeye doğrudan uygulanır ve daha basit modellerde öğrenilmesi daha kolaydır.