Sinir Ağı ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark

Günümüz teknolojik dünyasında yapay zeka günlük yaşamın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Her ne kadar bazı insanlar Sinir Ağı ve Derin Öğrenmeyi birbirinin yerine kullansa da, bunların ilerlemeleri, özellikleri ve uygulamaları aslında farklıdır.

Peki Sinir Ağı ve Derin Öğrenme modeli nedir? Nasıl farklılar?

Sinir Ağı Nedir?

Sinir Ağının basit bir görünümü

Yapay Sinir Ağı olarak da bilinen Sinir Ağı, insan beynini örnek alarak modellenmiştir. Karmaşık verileri analiz eder, matematiksel işlemleri tamamlar, kalıpları arar ve toplanan bilgileri tahminler ve sınıflandırmalar yapmak için kullanır. Tıpkı beyin gibi yapay zeka sinir ağlarının da nöron adı verilen temel bir işlevsel birimi var. Düğümler olarak da bilinen bu nöronlar, ağ içerisinde bilgi iletir.

Temel bir Sinir Ağı, giriş, gizli ve çıkış katmanlarında birbirine bağlı düğümlere sahiptir. Giriş katmanı, bilgiyi bir sonraki katmana göndermeden önce işler ve analiz eder.

Gizli katman, girdi katmanından veya diğer gizli katmanlardan veri alır. Daha sonra gizli katman, giriş verilerinden ilgili özellikleri dönüştürmek ve çıkarmak için bir dizi işlem uygulayarak verileri işlemeye ve analiz etmeye devam eder.

Bu, çıkarılan özellikleri kullanarak nihai bilgiyi sağlayan çıktı katmanıdır. Bu katman, veri toplama türüne bağlı olarak bir veya daha fazla düğüme sahip olabilir. İkili sınıflandırma için çıktıda 1 veya 0 sonucunu görüntüleyen bir düğüm bulunur.

Farklı türde yapay zeka sinir ağları vardır.

1. İleri Beslemeli Sinir Ağı

Esas olarak yüz tanıma için kullanılan FeedForward Sinir Ağı, bilgileri tek yönde iletir. Bu, bir katmandaki her düğümün bir sonraki katmandaki her düğüme bağlı olduğu ve bilginin çıkış düğümüne ulaşana kadar tek yönde aktığı anlamına gelir. Bu, yapay sinir ağlarının en basit türlerinden biridir.

2. Tekrarlayan Sinir Ağı

Tekrarlayan Sinir Ağının Şeması

Bu tür Sinir Ağları teorik öğrenmeyi destekler. Tekrarlayan Sinir Ağı, doğal dil ve ses gibi sıralı veriler için kullanılır. Ayrıca Android ve iPhone için metinden konuşmaya uygulamaları için de kullanılırlar. Bilgiyi tek yönde işleyen İleri Beslemeli Sinir Ağlarının aksine, Tekrarlayan Sinir Ağları, işlem yapan nöronlardan gelen verileri kullanır ve bunları ağa geri gönderir.

Bu geri dönüş seçeneği, sistemin yanlış tahminlerde bulunması durumunda önemlidir. Tekrarlayan Sinir Ağı, hatalı sonuçların nedenini bulmaya ve buna göre ayarlama yapmaya çalışabilir.

3. Evrişimsel Sinir Ağı

Geleneksel Sinir Ağları sabit boyuttaki girdileri işlemek için tasarlanmıştır, ancak Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler) değişen boyutlardaki verileri işleyebilir. CNN'ler, farklı çözünürlük ve en boy oranlarındaki resimler ve videolar gibi görsel verileri sınıflandırmak için idealdir. Ayrıca görüntü tanıma uygulamaları için de oldukça kullanışlıdırlar.

4. Dekonvolüsyonel Sinir Ağı

Bu Sinir Ağı aynı zamanda Transpoze Evrişimli Sinir Ağı olarak da bilinir ve Evrişimli Sinir Ağının tersi de geçerlidir.

Evrişimli Sinir Ağında, giriş görüntüsü, önemli özellikleri çıkarmak için evrişimli katmanlar aracılığıyla işlenir. Bu çıktı daha sonra sınıflandırmayı gerçekleştiren, giriş görüntüsüne özelliklerine göre bir ad veya etiket atayan bir dizi bağlantılı katman aracılığıyla işlenir. Bu, nesne tanıma ve görüntü segmentasyonu için kullanışlıdır.

Ancak Ters Evrişimli Sinir Ağında, daha önce çıktı olan özellik haritası girdi haline gelecektir. Bu özellik haritası, üç boyutlu bir değerler dizisidir ve artırılmış uzaysal çözünürlüğe sahip orijinal görüntüyü oluşturmak için birleştirilmez.

5. Modüler Sinir Ağı

Bu Sinir Ağı, her biri belirli bir alt görevi gerçekleştiren birbirine bağlı modülleri birleştirir. Modüler ağdaki her modül, konuşma tanıma veya dil çevirisi gibi bir alt görevi çözen, önceden tasarlanmış bir sinir ağından oluşur.

Modüler Sinir Ağı, çok farklı verilere sahip girdilerin işlenmesi için uyarlanabilir ve kullanışlıdır.

Derin Öğrenme Nedir?

Özellik hiyerarşisinin katmanlı öğrenme diyagramına genel bakış

Makine Öğreniminin bir alt türü olan Derin Öğrenme, yapay sinir ağlarının programlanmadan otomatik olarak öğrenmesi ve bağımsız olarak büyümesi için eğitilmesini içerir.

Derin Öğrenme yapay zeka mıdır? Cevap Evet. Pek çok yapay zeka uygulamasının ve otomasyon hizmetinin arkasındaki itici güçtür ve kullanıcıların görevleri çok az insan müdahalesiyle gerçekleştirmesine yardımcı olur. ChatGPT , bazı pratik uygulamalara sahip yapay zeka uygulamalarından biridir.

Derin Öğrenmenin giriş ve çıkış katmanları arasında birçok gizli katman bulunmaktadır. Bu, ağın son derece karmaşık işlemleri gerçekleştirmesine ve veriler katmanlardan geçerken sürekli olarak öğrenmesine olanak tanır.

Derin Öğrenme, görüntü tanıma, ses tanıma, video sentezi ve keşfetmeye uygulanmıştır. Ek olarak, engelleri tespit etmek ve etraflarında mükemmel bir şekilde gezinmek için Derin Öğrenme algoritmalarını kullanan sürücüsüz arabalar gibi karmaşık yaratımlara da uygulanır.

Derin Öğrenme modelini eğitmek için ağa büyük miktarda etiketli veri beslemeniz gerekir. Ağdaki nöronların ağırlıkları ve eğilimleri, yeni giriş verileri verilen çıktıyı doğru bir şekilde tahmin edebilene kadar ayarlanır.

Sinir Ağı ve Derin Öğrenme Arasındaki Fark

Sinir Ağı ve Derin Öğrenme modelleri, Makine Öğreniminin alt kümeleridir . Ancak birçok yönden farklıdırlar.

Katman

Yapay sinir ağları genellikle giriş katmanları, gizli katmanlar ve çıkış katmanlarından oluşur. Bu arada, Derin Öğrenme modelleri birkaç katman yapay sinir ağı içerir.

Sınır

Derin Öğrenme modelleri yapay sinir ağlarını bünyesinde barındırsa da yine de ayrı kavramlardır. Yapay sinir ağlarının uygulamaları arasında örüntü tanıma, yüzler, makine çevirisi ve diziler yer alır.

Bu arada müşteri ilişkileri yönetimi, konuşma ve dil işleme, görüntü restorasyonu vb. için Derin Öğrenme ağlarını kullanabilirsiniz.

Özellikleri çıkar

Yapay sinir ağları, mühendislerin özelliklerin hiyerarşisini manuel olarak belirlemesi gerektiğinden insan müdahalesini gerektirir. Ancak Derin Öğrenme modelleri, etiketli veri kümelerini ve yapılandırılmamış ham verileri kullanarak özelliklerin hiyerarşisini otomatik olarak belirleyebilir.

Yeterlik

Yapay Sinir Ağlarının eğitimi daha az zaman alır ancak Derin Öğrenmeyle karşılaştırıldığında daha düşük doğruluğa sahiptir (Derin Öğrenme daha karmaşıktır). Ek olarak, Sinir Ağlarının görevleri çok hızlı tamamlamalarına rağmen kötü yorumladıkları da bilinmektedir.

Hesaplamalı kaynaklar

Derin Öğrenme, ham verileri çok az insan müdahalesiyle sınıflandırabilen ve yorumlayabilen ancak daha fazla hesaplama kaynağı gerektiren karmaşık bir sinir ağıdır. Yapay Sinir Ağları, daha az hesaplama kaynağına sahip küçük veri kümeleri kullanılarak eğitilebilen, ancak karmaşık verileri işleme yetenekleri sınırlı olan, Makine Öğreniminin daha basit bir alt kümesidir.

Her ne kadar birbirinin yerine kullanılsa da, Sinir Ağı ve Derin Öğrenme hala farklı kavramlardır. Farklı eğitim yöntemleri ve doğruluk seviyeleri vardır. Ancak Derin Öğrenme modelleri daha gelişmiştir ve çok az insan müdahalesi ile bağımsız olarak öğrenebildikleri için daha doğru sonuçlar üretirler.