Makine öğrenmesi, verilerden öğrenerek karar verme yeteneği kazanan algoritmalar geliştirmeyi amaçlarken, derin öğrenme, insan beyninin çalışma prensibini taklit eden yapay sinir ağlarını kullanarak daha karmaşık analizler yapar.
Bu iki alan birbirine bağlıdır, ancak bazı temel farkları vardır. Şimdi, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki temel farkları inceleyelim.
Makine öğrenmesi, bilgisayarların insan müdahalesi olmadan öğrenmesini sağlayan algoritmalar geliştirme sürecidir. Makine öğrenmesi sistemleri, verileri analiz eder, desenleri öğrenir ve tahminler yapar.
Makine Öğrenmesi Örnekleri:
✅ Spam Filtreleri: E-postaları analiz ederek spam olup olmadığını belirler.
✅ Öneri Sistemleri: Netflix ve YouTube'da size özel içerikler sunar.
✅ Kredi Skorlama: Bankalar, kredi verilecek kişiyi makine öğrenmesi ile değerlendirir.
✅ Müşteri Segmentasyonu: Firmalar, müşteri alışkanlıklarını analiz ederek kişiselleştirilmiş reklamlar gösterir.
Makine öğrenmesi, belirli kurallar ve istatistiksel analizler ile veri üzerinde tahminler yapan bir yapay zeka tekniğidir.
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin daha gelişmiş bir alt dalıdır. İnsan beyninin çalışma prensibini taklit eden yapay sinir ağlarını (Artificial Neural Networks - ANN) kullanarak verileri analiz eder ve öğrenir.
Derin Öğrenme Örnekleri:
✅ Yüz Tanıma Sistemleri: Apple Face ID veya güvenlik kameralarındaki yüz tanıma sistemleri.
✅ Otonom Araçlar: Tesla ve Waymo gibi firmaların kullandığı yapay zeka destekli sürüş sistemleri.
✅ Chatbotlar ve Ses Asistanları: Siri, Alexa ve Google Assistant, derin öğrenme ile eğitilmiş doğal dil işleme sistemlerini kullanır.
✅ Görüntü İşleme: Tıbbi görüntülerde hastalık teşhisi koyan sistemler (örneğin, kanser tespiti).
Derin öğrenme, büyük veri setlerinden öğrenmek için sinir ağlarını kullanan gelişmiş bir yapay zeka tekniğidir.
Kriter Makine Öğrenmesi (ML) Derin Öğrenme (DL)
| Tanım | Algoritmaların verilerden öğrenerek tahmin yapması. | Yapay sinir ağlarıyla çok büyük veri setlerinden öğrenme. |
| Veri İşleme | Genellikle yapılandırılmış (structured) veriler kullanır. | Hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış (unstructured) verileri analiz edebilir. |
| Öğrenme Yöntemi | İnsan tarafından sağlanan özellik mühendisliği (feature engineering) ile çalışır. | Verilerden otomatik olarak öğrenir, ekstra özellik mühendisliği gerektirmez. |
| İşlem Gücü | Az miktarda veriyi işlerken daha hızlı çalışır. | Büyük veri kümelerini işlerken daha fazla hesaplama gücü gerektirir (GPU/TPU kullanımı). |
| Örnek Kullanım Alanları | Finans, sağlık, pazarlama, müşteri segmentasyonu, tahminleme. | Görüntü tanıma, ses işleme, otonom araçlar, dil modelleri. |
| Model Karmaşıklığı | Daha basit, anlaşılabilir ve yorumlanabilir modeller oluşturur. | Çok katmanlı sinir ağları kullanarak daha kompleks kararlar alabilir. |
Makine öğrenmesi, insan tarafından belirlenen özelliklerle verileri işlerken, derin öğrenme büyük veri setlerinden özellikleri kendi kendine çıkarır.
Makine Öğrenmesi Kullanılmalı:
✅ Küçük ve yapılandırılmış veri setleri varsa (Örneğin, Excel tablosu gibi veriler).
✅ Hızlı ve düşük maliyetli çözümler gerekiyorsa.
✅ Kararların yorumlanabilir olması önemliyse (örneğin, bir finans kuruluşunun kredi verme kararı).
Derin Öğrenme Kullanılmalı:
✅ Büyük veri setleri ve karmaşık problemler varsa (örneğin, milyonlarca görüntü veya video analizi).
✅ Özellik mühendisliği yapmak istemiyorsanız (örneğin, AI kendi kendine öğrenmeli).
✅ Daha yüksek doğruluk ve performans gerektiren işlemler için (örneğin, otonom araçlar veya tıbbi teşhis).
Eğer küçük ölçekli ve açıklanabilir bir model istiyorsanız makine öğrenmesini, büyük veri setleriyle çalışarak daha güçlü tahminler yapmak istiyorsanız derin öğrenmeyi tercih edebilirsiniz.
Makine Öğrenmesi vs. Derin Öğrenme
✔ Makine öğrenmesi, daha basit algoritmalar kullanarak verilerden öğrenir.
✔ Derin öğrenme, büyük veri setlerinden öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanır.
✔ Makine öğrenmesi daha az işlem gücü gerektirirken, derin öğrenme büyük hesaplama kaynaklarına ihtiyaç duyar.
✔ Makine öğrenmesi daha genel bir tekniktir, derin öğrenme ise makine öğrenmesinin bir alt dalıdır.
