top of page

DERİN ÖĞRENMENİN AVANTAJ VE DEZAVANTAJLARI

Güncelleme tarihi: 23 Ağu 2021


Derin Öğrenmenin avantajları:

➨Özellikler otomatik olarak çıkarılır ve istenen sonuç için en uygun şekilde ayarlanır. Özelliklerin önceden çıkarılması gerekmez. Bu, zaman alıcı makine öğrenimi tekniklerini önler.

➨Verilerdeki doğal varyasyonlara karşı dayanıklılık otomatik olarak öğrenilir.

➨Aynı sinir ağı tabanlı yaklaşım birçok farklı uygulamaya ve veri türüne uygulanabilir.

➨GPU'lar kullanılarak çok büyük paralel hesaplamalar gerçekleştirilebilir ve büyük hacimli veriler için ölçeklenebilir. Ayrıca, veri miktarı çok büyük olduğunda daha iyi performans sonuçları sağlar.

➨Derin öğrenme mimarisi, gelecekteki yeni sorunlara uyarlanmak için esnektir.

Derin Öğrenmenin dezavantajları:

➨Diğer tekniklerden daha iyi performans gösterebilmek için çok büyük miktarda veri gerektirir.

➨Karmaşık veri modelleri nedeniyle eğitilmesi son derece pahalıdır. Ayrıca derin öğrenme, pahalı GPU'lar ve yüzlerce makine gerektirir. Bu da kullanıcıların maliyetini artırıyor.

➨Topoloji, eğitim yöntemi ve diğer parametreler hakkında bilgi gerektirdiğinden, doğru derin öğrenme araçlarını seçmenizde size rehberlik edecek standart bir teori yoktur. Sonuç olarak, daha az yetenekli insanlar tarafından benimsenmesi zordur.

➨Yalnızca öğrenmeye dayalı çıktıları anlamak kolay değildir ve sınıflandırıcıların bunu yapmasını gerektirir. Evrişimli sinir ağı tabanlı algoritmalar bu tür görevleri yerine getirir.

İlgili Yazılar

Hepsini Gör

Comments

Rated 0 out of 5 stars.
No ratings yet

Add a rating
bottom of page