DERİN ÖĞRENME VE GÜÇLENDİRME ÖĞRENMESİ ARASINDAKİ FARK NEDİR?

Yapay Zeka (AI) şemsiyesi altındaki çeşitli teknolojiler son zamanlarda büyük ilgi görmektedir. Ürettiğimiz veri miktarı akıllara durgunluk veren seviyelerde artmaya devam ettikçe, Yapay Zeka (AI) olgunluğumuz ve Yapay Zeka (AI)'nın çözülmesine yardımcı olabileceği muhtemel problemler onunla birlikte büyümeye yardımcı olabilir. Mevcut olan inanılmaz bilgi işlem gücü, Yapay Zeka (AI) teknolojilerindeki muazzam büyümeyi teşvik eden ve Derin Öğrenme  (DL) ve pekiştirici öğrenmeyi mümkün kılan şeydir. Yapay Zeka (AI) endüstrisindeki hızlı değişikliklerle, en son teknolojilere ayak uydurmak zor olabilir.  Hem Derin Öğrenme (DL) hem de Pekiştirici Öğrenme (RL), Yapay Zeka (AI) araçlarının bir parçası olan Makine Öğrenme (ML) işlevleridir. Derin Öğrenme (DL) ve Pekiştirici Öğrenme (RL) işlevlerini ilginç yapan şey, bilgisayarın sorunları çözmek için kendi başına kurallar geliştirmesine olanak sağlamasıdır.

Derin Öğrenme (DL) nedir?

Derin Öğrenme (DL) temelde, öznitelikleri, kendi kendini öğreten bir sistemdir ve mevcut verileri kullanarak algoritmaları eğitir ve sonra bunu yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunabilirsiniz. Derin Öğrenme (DL) algoritmaları bunu, beynimizdeki nöron ağını taklit eden çeşitli yapay sinir ağları katmanları aracılığıyla yapmaktadır. Bu, algoritmanın desenleri daraltmak ve her döngü için öngörüleri iyileştirmek için çeşitli döngüleri gerçekleştirmesini sağlamaktadır. Uygulamada derinlemesine öğrenmenin harika bir örneği Apple’ın Face ID’sidir. Telefonunuzu ayarlarken, yüzünüzü tarayarak algoritmayı geliştirirsiniz. Örn. her oturum açtığınızda; Yüz Kimliği, TrueDepth kamera, yüzünüzün derinlemesine bir haritasını oluşturan binlerce veri noktasını yakalar ve telefonun yerleşik sinir motoru, sizin olup olmadığını tahmin etmek için analizi yapmaktadır.

Kaynak: Tıklayınız