Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme: Farkları, Kullanım Alanları ve Doğru Metrik Seçimi

Yapay zekâ, günümüzün en önemli teknolojik alanlarından biri haline geldi. Bu alanın en çok konuşulan kavramları ise Makine Öğrenmesi (Machine Learning – ML) ve Derin Öğrenme (Deep Learning – DL).

Peki bu iki teknoloji arasındaki fark nedir? Hangi durumda ML, hangi durumda DL daha avantajlıdır? Ve en önemlisi, bir modelin başarısını nasıl doğru ölçebiliriz?

Zekros Mühendislik olarak, 10’dan fazla ülkede aktif hizmet veriyor ve 60’tan fazla ülkede tamamladığımız projelerle yazılım, endüstriyel otomasyon, siber güvenlik ve yapay zekâ alanlarında anahtar teslim çözümler üretiyoruz. Bu blog yazımızda sizlere, başlangıç ve orta seviye için temel bilgileri aktaracağız.

Makine Öğrenmesi (ML)

Makine öğrenmesi, bilgisayarların veriden öğrenerek tahmin veya sınıflandırma yapmasını sağlayan yöntemler bütünüdür.

• Özellikleri:
  • Daha az veriyle çalışabilir.
  • İnsan eliyle özellik çıkarımı gerekir.
  • Hesaplama maliyeti düşüktür.
• Örnek Kullanım Alanları:
  • Spam e-posta filtreleme
  • Kredi risk analizi
  • Endüstride bakım planlaması

Derin Öğrenme (DL)

Derin öğrenme, makine öğrenmesinin alt dalıdır ve çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanır.

• Özellikleri:
  • Çok büyük veri setleriyle daha başarılıdır.
  • Özellik çıkarımı otomatik yapılır.
  • GPU/TPU gibi güçlü donanımlar gerektirir.
• Örnek Kullanım Alanları:
  • Görüntü tanıma (kamera ile kalite kontrol, yüz tanıma)
  • Otonom araçlar
  • Sesli asistanlar
  • Chatbotlar ve otomatik çeviri sistemleri

ML ve DL Karşılaştırılması

Özellik	Makine Öğrenmesi	Derin Öğrenme
Veri İhtiyacı	Daha az	Çok fazla
Özellik Çıkarımı	İnsan eliyle	Otomatik
İşlem Gücü	Orta	Yüksek
Kullanım Alanı	Tablosal veriler	Görüntü, ses, metin

---

Model Başarısı: Doğru Metrik Seçimi

Bir modelin performansını değerlendirirken seçilen metrik, doğru kararı vermek açısından kritik öneme sahiptir.

• Sınıflandırma: Accuracy (doğruluk), Precision (kesinlik), Recall (duyarlılık), F1-Score.
• Regresyon: RMSE (kök ortalama kare hata), MAE (ortalama mutlak hata), MAPE (yüzde hata).
• Anomali Tespiti: False Positive Rate (yanlış alarm oranı), Precision@k, Lead Time (erken uyarı süresi).

Örneğin endüstriyel otomasyonda yanlış alarm maliyeti yüksek olabilir, bu yüzden Precision kritik hale gelir. Siber güvenlikte ise bir saldırıyı kaçırmamak için Recall daha önemlidir.

Sonuç

Makine Öğrenmesi, daha az veriyle tablosal problemlerde hızlı ve verimli sonuçlar verir.

• Derin Öğrenme, büyük veriyle çalışarak daha karmaşık problemleri çözebilir.
• Doğru metrik seçimi, teknik başarıyı iş başarısına dönüştürmenin anahtarıdır.

Zekros Mühendislik olarak biz, her projede iş hedeflerini merkeze alarak en uygun yaklaşımı belirliyor ve uluslararası deneyimimizle müşterilerimize güvenilir çözümler sunuyoruz.

Devamı Gelecek: Orta ve İleri Seviye İçin Yazı Serisi

Bu yazı, serimizin ilk adımı. Amacımız başlangıç ve orta seviyedeki okuyucularımıza temel bir yol haritası sunmaktı.

Bir sonraki yazılarda ise:

• Derin öğrenme mimarileri (CNN, RNN, Transformer)
• MLOps süreçleri (model geliştirme, deploy, izleme)
• Endüstriyel otomasyonda ML/DL uygulama senaryoları
• Siber güvenlikte yapay zekâ tabanlı anomali tespiti

gibi konuları daha teknik detaylarla ele alacağız.