Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, bilgisayarların kendi başlarına öğrenebilmelerini sağlayan iki tür yapay zeka (AI) alt kümesidir. Ancak, her iki terim de aynı şeyi ifade etmez.
Makine öğrenmesi, bilgisayarların etiketli verilerden öğrenebilmeleri ve bu verileri kullanarak yeni görevleri yerine getirmelerini sağlayan bir tür AI’dır. Makine öğrenmesi algoritmaları, verilerden öğrenebilir ve bu verileri kullanarak yeni görevleri yerine getirebilirler.
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt kümesidir. Derin öğrenme, insan beynindeki sinir sisteminin işleyişini taklit eden bir tür makine öğrenmesidir. Derin öğrenme modelleri, nöron adı verilen küçük birimlerden oluşur. Her nöron, diğer nöronlara sinyaller gönderebilir. Sinyaller, nöronların ağırlıkları adı verilen sayılarla çarpılarak gönderilir. Ağırlıklar, nöronların öğrenmesini ve yeni bilgilere uyum sağlamasını sağlar.
Derin öğrenme modelleri, makine öğrenmesi modellerinden daha karmaşıktır. Derin öğrenme modelleri, daha fazla veriye ihtiyaç duyar ve daha fazla zaman alır. Ancak, derin öğrenme modelleri, makine öğrenmesi modellerinden daha iyi performans gösterebilir.
Derin öğrenme modelleri, görüntü tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve makine çevirisi gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Derin öğrenme modelleri, bu alanlarda insan performansını aşan sonuçlar elde edebilmektedir.
Derin öğrenme modelleri, gelecekte birçok alanda devrim yaratabilecek potansiyele sahiptir. Derin öğrenme modelleri, şu anda görüntü tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve makine çevirisi gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Derin öğrenme modelleri, bu alanlarda insan performansını aşan sonuçlar elde edebilmektedir. Derin öğrenme modelleri, gelecekte sağlık, finans, ulaşım ve savunma gibi birçok alanda da kullanılacaktır.
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki temel fark, derin öğrenme modellerinin daha karmaşık olması ve daha fazla veriye ihtiyaç duymasıdır. Ancak, derin öğrenme modelleri, makine öğrenmesi modellerinden daha iyi performans gösterebilir.