Derin Öğrenme Nedir

Derin öğrenmeyi açıklamaya başlamadan önce, bir sinir ağının ne olduğunu açıklayalım. Sinir ağı, insan beynini taklit eden bir makine öğrenme yöntemidir. Derin öğrenme, yeterli miktarda veri olması koşuluyla, bir makinenin özellikleri insan gücü olmadan verilerden otomatik olarak çıkardığı derin bir sinir ağı (DNN) kullanarak öğrenmektir.

DNN, sinir ağı (NN) adı verilen görüntü tanıma için tasarlanmış, insanın sinir ağ devrelerinde modellenmiş bir algoritmanın çok katmanlı bir yapısıdır. Derin öğrenme (Deep Learning) diye adlandırılan kavramsa, yapay zeka ile ilgilenen bilimsel çalışma sektörlerini temsil ediyor.

Aslında derin öğrenme, makine öğreniminde alt dal olarak biliniyor. Çok sayıda ki gelenekselleşen makine öğrenme algoritmaları aslında sınırlıdır. Yani veri tabanında ki artış toplamda ki bilgi miktarını kesinlikle artıramaz. Böylelikle derin öğrenme sistemleri de daha fazla deneyimle birlikte eş anlamlı olarak çok sayıda veriye ulaşarak performansın artmasını sağlar. Daha sonra makine derin öğrenme ile birlikte yeterli tecrübe kazanarak; makine arızalarını tespit etme, araba sürme, hastalıkları teşhis etme vb. belirli görevler için kullanılır.

Derin Öğrenme Türleri Ve Güçlü Alanları

Çeşitli derin öğrenme türleri vardır. İki tipik modelin özelliklerine hızlı bir göz atalım.

  • V Evrişimli Sinir Ağları (CNN)

CNN, her bir sinir ağı tarafından hesaplanan etkili özellikleri, giriş tarafından çıkış tarafına geçirirken yayılacak düğümleri sınırlandırarak hata payını azaltmak için tasarlanmış derin öğrenme modelidir. Genel olarak görüntü tanımadaki güçlü performansı ile bilinir.

  • Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)

RNN, tekrarlayan sinir ağı da denir. Adından da anlaşılacağı gibi, gizli katman özelliklerini bir noktada diğeri için girdi olarak yeniden kullanır. Bu nedenle, girdi verileri yönlülüğe (örneğin, zaman verileri) sahip olduğunda uygun olan derin bir öğrenme modelidir. Video ve ses de zaman verileri olduğundan, bunları tanımlamada yüksek performans gösterir.

Derin Öğrenmenin Uygulama Alanları

Şu anda derin öğrenme farklı endüstriyel sektörlerde kullanılıyor. Gelecekte de günlük hayatımızın hemen hemen her tarafında kullanılacak.

  • Dil Asistanı: Çeşitli dil asistanları mevcuttur. Dil anlayışıyla birlikte sözcük dağarcığının bağımsız şekilde gelişmesi için çok önem arz ediyor.
  • Maliye: Anormalliklerin tespitinde ve finansal işlemlerde oldukça önemli bir alana sahiptir. Eğer algoritma uygun şekilde eğitilirse; kredi kartı sahtekarlığına ve bankacılık ağlarına yapılan saldırılar daha kolay bertaraf edilebilir.
  • Uzay ve Savunma: Derin öğrenme yöntemi kullanılarak yapay uydulardan elde edilen görüntüleri analiz ederek yerdeki nesneleri tanımak ve tespit etmek mümkündür.
  •  Çeviriler: Derin öğrenme bir takım çeviri programlarında zaten kullanılıyor. Teknolojinin sağladığı avantajlarla birlikte; metinler ve görüntülerde ki lehçeler otomatik şekilde dillere çevrilir.
  • İlaç: Akıllı sistemler sayesinde; X-ışınları ve BT taramaları gelişmediğinde hastalıkları tespit edebilmek için kullanılır. Böylelikle hastalıklar daha çabuk iyileştirilir.
  • Endüstriyel Robot: Derin öğrenme Al ile donatılan robotlar, çok fazla sektörde kullanılır. Tek insanı gözlemleyerek dahi makinelerin nasıl çalıştırıldığını öğrenerek sistem kendini optimize eder.
  • Kullanıcı Deneyimi: Sohbet robotlarının bazıları, müşterilerin isteklerini daha iyi yanıtlar aslında bu sistemi tam olarak harekete geçiren de derin öğrenmedir diyebiliriz.
  • Metin Oluşturulması: Otantik Wikipedia makaleleriyle Shakespeare metinlerin oluşturulmasında derin öğrenme son derece önemlidir.
  • Ev Aletleri: İnsan seslerine cevap veren ve komutlara göre eylemler yapan ve sunan “ev asistanları”, derin öğrenmeyi kullanan tipik bir ev cihazıdır.

Derin Öğrenmenin Önemi

Derin öğrenme (Deep Learning) ile hayatınızda teknolojik anlamda yeni atılımlar yapabilirsiniz. Derin öğrenme şu alanlarda çok büyük öneme sahiptir:

  • Dış gezegenlerin keşfedilmesinde
  • Yeni ilaçların geliştirilmesinde
  • Atom parçacıklarını tespit etmede
  • Hastalıkları teşhis etmede

Derin Öğrenme Tarihi

Derin Öğrenme tarihi yaklaşık 2000’li yıllara dayanıyor. Özellikle bilgisayarların akıllı kararlar vermeleri için yapay sinir ağlarının kullanımı da önce ki senelere dayanıyor. İlk yapay sinir ağları, 1980 yıllarında geliştirildi. Fakat o zamanlar yapay sinir ağları çok gelişmiş değildi. Otonom makine öğrenimi ve Deep Learning büyük miktarda veri gerektirdiğinden dolayı bu durum henüz dijital format açısından hiçte uygun değildi. Derin öğrenme ile birlikte, yeniden ekonomi faizleri ve bilim ortaya çıktı.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Deep Learning kavramı ağları, ampirik verilerden karmaşık yapıların keşfedilmesiyle öğreniliyor. Bir ve daha fazla işlem katmanına sahip bir bilgi işlem modeli oluşturup, derin öğrenme ağları verilerini tespit edebilmek için birden çok düzeyde soyutlama katmanı oluşturur. Derin öğrenme ile geleneksel makine öğrenimi arasında temel farklar vardır. Alan uzmanları örneğin, bir kedinin fiziksel özelliklerini tespit edebilmek için geleneksel makine öğrenim sistemini mühendislikte hatırı sayılır tarzda zaman harcamalıdır.

BİR CEVAP BIRAK

Please enter your comment!
Please enter your name here