Teknolojideki gelişmelerle birlikte, sorunlarımızı çözmemize yardımcı olacak yeni yollar ve yöntemler keşfettik. Her ne kadar teknolojiyi içeren teknoloji ve gelişme hayatımızı kolaylaştırmaya yardımcı olsa da, yeni terimlerin tanıtılmasıyla birlikte, onların gerçek anlamlarını anlama ve aralarında ayrım yapma konusundaki kafa karışıklığı bizim için zorlu bir görev haline geldi. Aynı durum şu terimlerle de geçerlidir: Derin öğrenme ve Sinir ağı. Genellikle yanlış yorumlanır ve yanlış kullanılırlar.
Derin Öğrenme ve Sinir Ağı Karşılaştırması
Derin öğrenme ve Sinir ağları arasındaki fark, derin öğrenmenin birçok farklı katmandan oluşan derin bir sinir ağı olarak tanımlanması ve her katmanın birçok farklı düğüm içermesidir. Bir Sinir ağı, görevinizi daha az doğrulukla gerçekleştirmenize yardımcı olurken, derin öğrenmede birden fazla katmanın varlığı nedeniyle göreviniz etkinlikle tamamlanır. Bir Sinir ağı, daha az karmaşık olduğu için ağı eğitmek için daha az zaman gerektirirken, derin öğrenme ağınızı eğitmek için çok zaman gerektirebilir.
Derin öğrenme, sisteme insan beyni gibi çalışma ve beynimizin karar vermek için yaptığı kalıpları taklit etme yeteneği veren makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme sistemi, farklı veri türlerini ve modellerini gözlemleyerek ve bunlara dayalı sonuçlar çıkararak öğrenir. Derin öğrenme, birçok farklı katmandan oluşan derin bir sinir ağıdır ve her katman birçok farklı düğüm içerir.
Sinir ağları, beynimizde bulunan ve işleyişine yardımcı olan algoritmalara dayanmaktadır. Bir Sinir ağı, Vektörler biçiminde mevcut olabilecek Sayısal kalıpları yorumlar. Bu vektörler sinir ağları yardımıyla çevrilir. Bir sinir ağının yaptığı temel iş, benzerliklere dayalı olarak verilerin sınıflandırılması ve gruplandırılmasıdır. Bir sinir ağının en önemli avantajı, kendisini değişen çıktı modeline kolayca adapte edebilmesi ve sağladığınız girdiye göre her seferinde değiştirmenize gerek olmamasıdır.
Derin Öğrenme ve Sinir Ağı Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma Parametreleri | Derin Öğrenme | Sinir ağı |
| Tanım | Derin öğrenme, sisteme insan beyni gibi çalışma ve beynimizin karar vermek için yaptığı kalıpları taklit etme yeteneği veren makine öğreniminin bir alt kümesidir. | Sinir ağları, beynimizde bulunan ve işleyişine yardımcı olan algoritmalara dayanmaktadır. Bir Sinir ağı, Vektörler biçiminde mevcut olabilecek Sayısal kalıpları yorumlar. |
| Mimariler | 1. Evrişimli Sinir Ağı2. Tekrarlayan Sinir Ağı3. Denetimsiz Önceden Eğitimli Ağ4. Özyinelemeli Sinir Ağı | 1. Tekrarlayan Sinir Ağı2. Simetrik olarak bağlı Sinir Ağı3. Tek Katmanlı İleri Besleme Ağı |
| Yorum Gücü | Derin öğrenme ağı, görevinizi daha yüksek etkinlikle yorumlar. | Bir Sinir ağı, görevinizi yetersiz etkinlikle yorumlar. |
| İlgili Bileşenler | Büyük PSU, GPU, Büyük RAM | Nöronlar, öğrenme hızı, Bağlantılar, Yayılma fonksiyonları, ağırlık |
| Geçen süre | Ağı eğitmek çok zaman alabilir. | Daha az karmaşık olduğu için ağı eğitmek için gereken süre çok daha azdır. |
| Verim | Yüksek performans | Düşük performans |
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, sisteme insan beyni gibi çalışma ve beynimizin karar vermek için yaptığı kalıpları taklit etme yeteneği sağlayan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Derin öğrenme sistemi, farklı veri türlerini ve modellerini gözlemleyerek ve bunlara dayalı sonuçlar çıkararak öğrenir. Derin öğrenme, birçok farklı katmandan oluşan derin bir sinir ağıdır ve her katman birçok farklı düğüm içerir.
Derin öğrenme sisteminin çeşitli bileşenleri, büyük bir PSU, GPU ve büyük bir RAM'dir. Bu ağın oluşturulması oldukça karmaşık olduğundan, ağın eğitilmesi çok zaman ve çaba gerektirir. Derin öğrenmenin temelini oluşturan mimariler, Evrişimli Sinir ağları, Tekrarlayan Sinir ağları, Denetimsiz Önceden Eğitilmiş Ağlar ve Özyinelemeli Sinir Ağıdır.
Sinir Ağı Nedir?
Sinir ağları, adından da anlaşılacağı gibi, insan vücudunda bulunan nöronların işleyişine dayanmaktadır. Bu sistem, bilgiyi alan ve insanlarda işleyen bir nöron zincirine benzer şekilde çalışır. Sinir ağları, beynimizde (nöronlarda) bulunan ve işleyişine yardımcı olan algoritmalara dayanır.
Bir Sinir ağı, Vektörler biçiminde mevcut olabilecek Sayısal kalıpları yorumlar. Bu vektörler sinir ağları yardımıyla çevrilir. Bir sinir ağının yaptığı temel iş, benzerliklere dayalı olarak verilerin sınıflandırılması ve gruplandırılmasıdır. Bir sinir ağının en önemli avantajı, kendisini değişen çıktı modeline kolayca adapte edebilmesi ve sağladığınız girdiye göre her seferinde değiştirmenize gerek olmamasıdır.
Derin Öğrenme ve Sinir Ağı Arasındaki Temel Farklar
Çözüm
Derin öğrenme ve sinir ağları arasında çok fazla benzerlik vardır ve bu nedenle zaman zaman ikisi arasında ayrım yapmak zor bir görev haline gelir. Bir yandan sinir ağları, görevlerini nöronların yardımıyla tamamlar. Derin öğrenme, belirli bir veri kümesini gözlemlemeye ve buna dayalı olarak sonuçlar çıkarmaya dayanır. Bu sistemlerin mimari yapısı ve işleyişi derinden değişkenlik gösterir ve bu ikisini birbirinden ayıran temel noktadır.
