Makine öğrenimi ile sinir ağları arasındaki temel fark, makine öğrenimi, karar vermek için verileri analiz edebilen ve öğrenebilen algoritmalar geliştirmeyi ifade ederken, sinir ağları, makine öğreniminde insan beynindeki nöronlara benzer hesaplamalar yapan bir grup algoritmadır.

Makine öğrenimi, verileri analiz edebilen, onlardan öğrenebilen, kalıpları tanıyabilen ve buna göre kararlar alabilen kendi kendine öğrenen algoritmalar geliştirme tekniğidir. Yapay Zekanın bir alt kategorisidir. Makine öğrenimi çeşitli algoritmalar kullanır. Sinir ağı bunlardan biridir. Bu kavramlar tıp, robotik, imalat ve tarım gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Yapay Zeka, Geri Bildirim Ağı, İleri Besleme Ağı, Makine Öğrenimi, Sinir Ağları, Denetimli Öğrenme, Denetimsiz Öğrenme

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, Yapay Zekanın bir alt kümesidir. Makine öğrenimi algoritmaları verileri analiz eder, onlardan öğrenir ve kararlar alır. İstatistiksel yöntemler kullanır ve makinenin deneyimle gelişmesini sağlar.

Şekil 1: Makine Öğrenimi

İki ana makine öğrenimi türü vardır: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. İçinde denetimli öğrenme, girdi değişkenleri (x) ve çıktı değişkenleri (y) vardır. Algoritma, girdileri çıktılara eşleyerek (y=f(x)) eğitilir. Yeni bir girdi sağlarken, algoritma çıktıyı tahmin etmelidir. Doğrusal regresyon, destek vektör makinesi ve rastgele ormanlar, denetimli öğrenmenin bazı örnekleridir.

İçinde denetimsiz öğrenme, yalnızca giriş verileri (x) vardır. Çıkış verisi yok. Bu tipte algoritmayı eğitmek gerekli değildir. Bunun yerine, girdi verilerindeki kalıpları kendi başına keşfeder. Bir ana denetimsiz öğrenme algoritması kümelemedir. Benzer örnekleri tanımlar ve kümeler oluşturmak için bunları gruplandırır. Genellikle, denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmeden daha zordur. Özetle, makine öğrenimi, verileri kullanarak öğrenebilen ve tahminler gerçekleştirebilen sistemlerin geliştirilmesine yardımcı olur.

Sinir Ağları Nedir?

Sinir ağları biyolojik nöronlardan ilham alır. İnsan beyninde milyonlarca nöron vardır ve bilgi bir nörondan diğerine geçer. Sinir ağları, hesaplama görevlerini daha hızlı gerçekleştirmek için bu konsepti kullanır.

Şekil 2: Sinir Ağı

İleri besleme ve geri besleme olarak adlandırılan iki tür sinir ağı vardır. İçinde ileri beslemeli ağlar, bilgi sadece girişten çıkışa geçer ve bir geri besleme döngüsü içermez. İçinde geri bildirim ağları, bilgi her iki yöne de geçebilir ve bir geri bildirim yolu içerir.

İleri beslemeli ağlar ayrıca tek katmanlı ağ ve çok katmanlı ağ olarak sınıflandırılır. Tek katmanlı ağda, giriş katmanı çıkış katmanına bağlanır. Öte yandan, çok katmanlı ağda, giriş katmanı ile çıktı katmanı arasında gizli katman adı verilen daha fazla katman bulunur.

Bir sinir ağı düğümleri içerir. Bu düğümler beyindeki nöronlara benzer. Ayrıca ağdaki bağlantıların belirli ağırlıkları vardır. Düğümlere girdiler x1, x2, x3… ve karşılık gelen ağırlıklar w1, w2, w3, … olduğunda net girdi (y) aşağıdakine benzer.

y=x1. w1 + x2. w2+x3.w3+….

Net girişe lineer veya sigmoid gibi aktivasyon fonksiyonunu uyguladıktan sonra aşağıdaki gibi çıktı sağlar.

Y= F(y)

Daha sonra çıktı değerlendirilir. Ağırlıklar, değerlendirilen çıktı istenen çıktıdan farklıysa ayarlanır. Bu işlem istenilen çıktılar elde edilene kadar tekrarlanır. Bu, bir sinir ağının temel işlevidir.

Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları Arasındaki Fark

Tanım

İşleme öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve belirli bir görevdeki performansı kademeli olarak iyileştirmesini sağlayan istatistiksel teknikleri kullanan algoritmaları ifade eder. Sinir ağı, insan beynindeki biyolojik nöronlardan esinlenerek hesaplama görevlerini daha hızlı gerçekleştirebilen bir sistemdir.

algoritmalar

Regresyon, sınıflandırma, kümeleme, destek vektör makinesi, rastgele ormanlar, makine öğreniminde birkaç algoritmadır. Sinir ağları aynı zamanda makine öğrenimi kapsamına giren bir algoritmadır.

Çözüm

Makine öğrenimi ve sinir ağları arasındaki fark, makine öğreniminin, karar vermek için verileri analiz edebilen ve öğrenebilen algoritmalar geliştirmeyi ifade ederken, sinir ağları, makine öğreniminde insan beynindeki nötronlara benzer hesaplamalar yapan bir grup algoritmadır.

Referans:

1. Makine Öğrenimi Nedir? | Makine Öğreniminin Temelleri | Makine Öğrenimi Eğitimi | Edureka!, 16 Mart 2018, Buradan ulaşabilirsiniz.

Görünüm inceliği:

1. Pixabay2 aracılığıyla “3161590” (CC0). “Yapay sinir ağı” tr:Kullanıcı:Cburnett – Kendi çalışmasıBu vektör görüntüsü, Commons Wikimedia aracılığıyla Inkscape (CC BY-SA 3.0) ile oluşturulmuştur.