Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Farklar

Derin öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak bilgi temsilini, algılamayı ve karar vermeyi otomatik olarak öğrenen bir makine öğrenme alt dalıdır. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla karmaşık ilişkileri modellemek için kullanılır. Makina öğrenmesi daha geniş bir terimdir ve veri analizi yoluyla bilgisayar sistemlerinin öğrenmesine odaklanır. Yapay zeka ise bilgisayar sistemlerine insan benzeri zeka ve davranışları kazandırmayı hedefler. Derin öğrenme, makina öğrenmesinin bir alt dalıdır ve yapay zeka uygulamalarında kullanılır.

Derin Öğrenme:

1. TensorFlow ve PyTorch ile Özelleştirilmiş Modeller: Geliştiriciler, bu derin öğrenme kütüphanelerini kullanarak özel yapay sinir ağı mimarileri tasarlayabilir ve eğitebilirler. Örneğin, görüntü sınıflandırma, nesne tespiti veya dil işleme için özelleştirilmiş derin sinir ağları oluşturabilirler.
2. Transfer Learning Uygulamaları: Varolan bir derin öğrenme modelini alıp, özelleştirilmiş veriyle eğitmek de mümkündür. Örneğin, ImageNet üzerinde önceden eğitilmiş bir görüntü sınıflandırma modelini alıp, kendi özel veri setinizle eğitebilirsiniz.

Makine Öğrenimi:

1. Scikit-learn ile Özel Modeller: Geliştiriciler, Scikit-learn gibi makine öğrenimi kütüphaneleri kullanarak kendi özel makine öğrenimi modellerini tasarlayabilirler. Örneğin, regresyon, sınıflandırma veya kümeleme algoritmalarını özelleştirebilirler.
2. Custom Feature Engineering: Veri setindeki özellikleri işleyerek, modele daha etkili ve özgün bilgi sağlayabilirler. Örneğin, metin verilerinden özellik çıkarımı yapabilir ve bu özellikleri kullanarak duygu analizi yapabilirler.

Bazı derin öğrenme ve makine öğrenmesi için hem ticari hem de açık kaynaklı araçlardan bazıları:

Derin Öğrenme Araçları:

1. TensorFlow (Open Source): Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesi.
2. PyTorch (Open Source): Facebook tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir derin öğrenme kütüphanesi.
3. Keras (Ticari/Açık Kaynak): Yapay sinir ağları oluşturmak için kullanılan bir yüksek seviye derin öğrenme API’si. TensorFlow veya Theano gibi backend kütüphanelerle kullanılabilir.
4. MXNet (Open Source): Apache tarafından desteklenen bir derin öğrenme kütüphanesi.
5. Caffe (Open Source): Berkley Vision and Learning Center (BVLC) tarafından geliştirilen bir derin öğrenme çerçevesi.

Makine Öğrenmesi Araçları:

1. Scikit-learn (Open Source): Python’da kullanılabilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesi.
2. Weka (Open Source): Bir Java yazılımı olan Weka, veri madenciliği ve makine öğrenimi için geniş bir kütüphane sunar.
3. RapidMiner (Ticari): Görsel programlama arayüzüyle veri madenciliği ve makine öğrenimi için bir platform sunar.
4. KNIME (Open Source): Veri analizi, raporlama ve entegrasyon için görsel programlama arayüzüne sahip açık kaynaklı bir platform.
5. H2O.ai (Open Source): Açık kaynaklı bir makine öğrenimi ve yapay zeka platformu