Derin Öğrenme Nedir? – Deep Learning Teknikleri

Derin öğrenmenin tanımı insan beyni temel alınarak tasarlanmış bir makine öğrenim türü olarak yapılır. Yapay zeka alanındaki çalışmaların ilerlemesiyle makinelerin insan deneyimlerini öğrenmesi konusuna olan ilgi artmıştır. Derin öğrenme (deep learning), yapay sinir ağları kullanılarak oluşturulan algoritmaları içerir. Algoritmalardaki veri birikimi sayesinde makinelerin daha karmaşık durumları çözmesi amaçlanır. Derin öğrenme yönteminde yapay sinir nöronlarının kullanılmasıyla makine, insan zekasını taklit etme yeteneğine sahip olur.

Derin Öğrenme Nedir (deep learning) konusuna kısaca değindik. Şimdi detaylara geçelim.

Derin Öğrenme Ne İşe Yarar?

Derin öğrenmenin ne işe yaradığı konusunda çalışmalar hala sürmektedir. Makinelerin çevresindekileri algılaması ve anlam vermesi için derin öğrenme çalışmaları yürütülür. Oluşturulan algoritmalar sayesinde çeşitli senaryolar karşısında bilgisayarın çözüm üretebilmesi sağlanır. Normal bir yazılımda üretilen çözümler sınırlıyken derin öğrenme yöntemiyle tasarlanmış makinelerde sınırsız çözüm önerisi bulunur.

Siyanoz nedir, tedavisi nasıldır? Bilgilerine de bakabilirsiniz.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin öğrenmenin çalışma prensibi yapay sinir ağlarının modellenerek sinaptik bağlar arasındaki gücün değişken ölçütler kullanılarak hesaplanmasıdır. Yapay sinir ağı(neural networks), insan beynindeki nöronları yani sinir hücrelerini taklit eder. Nöronların hepsi birbiriyle bağlantı halindedir. Bu nedenle ortaya çıkan sonuç nöronlardan doğrudan etkilenir. Parametrelerde değişme oldukça veri her seferinde daha doğru ve etkili biçimde işlenir.

Derin öğrenme kavramı, makine öğreniminin gelişmiş şekli olarak görülebilir. İnsandaki sinir hücreleri nasıl olaylar arasındaki bağlantıları kurma yetisine sahipse makinede aynı özelliğe sahip olur. Örneğin bir makineye 5 adet nesne tanıtıldığında 5 adet nesneye dair sayısız neden sonuç ilişkisi ortaya çıkar. Bu tanıtma işlemi sonunda makineye verilen bilginin yorumlanmış hali elde edilir. Yapay zekanın eğitilebilmesi için denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinden yararlanılır.

Derin Öğrenme İle İlgili Video Anlatımı

Derin Öğrenme Nedir konusuyla ilgili bu bilgilendirici videoyu da izleyebilirsiniz.

https://www.youtube.com/watch?v=V_weAutosMk

Derin Öğrenme Yöntemleri Nelerdir?

Derin öğrenme yöntemlerinin neler olduğu veri kümelerini kullanılma şekline göre değişir. Kullanılan öğrenme yöntemleri şu şekildedir:

• Denetimli Öğrenme: Veri kümelerinin girdisi ve çıktısının önceden belirlendiği öğrenme çeşididir. Yapay zeka eğitimi yapılırken istenen girdi ve çıktı söylenerek işlem yapılır. Önceden belirlenen çıktı üretilmediyse hesaplamalar hatalar minimuma inene kadar tekrarlanır.
• Denetimsiz Öğrenme: Veri kümelerinin net yapıya sahip olmadığı öğrenme yöntemidir. Yapay zeka denetimsiz olarak eğitildiğinde yorumlama ve mantıksal olarak verileri sınıflandırma makinenin elindedir. Denetimsiz öğrenmede makinenin sınıflandırma tercihlerini kendisi tahmin eder.

Arduino Uno nedir, özellikleri nasıldır? Detaylarına yazımızdan ulaşabilirsiniz.

Derin Öğrenme – Deep Learning Katmanları Nelerdir?

Derin öğrenme katmanlarının neler olduğu nöronların çalışma mantığına bağlı olarak belirlenir. Derin öğrenme katmanları şu şekildedir:

• Giriş Katmanı: Veri girişinin gerçekleştiği kısımdır.
• Gizli Katman: Giriş katmandan gelen verilerin algoritmaları hesaplanır. Her katman için nöron sayısı ve gizli katman sayısı için hesaplama yapılır.
• Çıkış Katmanı: Ortaya çıkan veriler üzerinden tahmin yapılır.

Veriler bütün katmanları dolaştıktan sonra çıkış katmanında sonuçlanır. Öğrenme yönteminin “derin” olarak adlandırılmasının temel sebebi çok fazla gizli katman bulunmasıdır. Yapay sinir ağlarını eğitme süreci derin öğrenme yönteminde en zor kısmını oluşturur. Veri alanının çok geniş olması gerekir. Veriler çok olduğu için hesaplama gücü de artmaktadır.

Derin Öğrenme Hangi Alanlarda Kullanılır?

Derin öğrenmenin kullanım alanları birçok alanda ortaya çıkar. Akıllı telefonlardan sağlık alanına kadar birçok yerde derin öğrenme kullanılabilir. Derin öğrenme prensiplerinin kullanıldığı alanlar şu şekildedir:

• Araç Kullanımı: Araç kullanırken şerit değişikliği ve güveni sağlama açısından derin öğrenme çalışmaları yapılmaktadır. En yaygın olarak kullanılan derin öğrenme yöntemi, araçlarda otopilot kullanılmasıdır.
• Yüz Tanıma Özelliği: Sosyal medyada ve akıllı telefonlar sayesinde bilinen bir yöntemdir. Telefon kilidini açmak için yüz tanıtma sisteminin kullanılması ve sosyal medya etiketi için kişi önerilerinin çıkması bu kullanıma örnektir.
• Ses Tanıma Özelliği: Akıllı telefonlarda kullanılan sesli yardımcılar buna örnektir. Özellikle telefonda yapılan banka işlemlerinin daha kolay olması için ses tanıma özelliği kullanılmaktadır. Siri, cortana gibi sanal asistanlar insanla iletişim kurduklarında derin öğrenme sayesinde konuşulan dili algılar.
• Sağlık Alanı: Günümüzde hastalıklara dair yapılan araştırmalarda kullanılır. Örneğin kanser hücrelerinin tanıtılarak sağlıklı ve sağlıksız hücrelerin tespit edilmesi sağlanır. Tümörlerin tespiti için de yapılan çalışmalar devam etmektedir.
• Savunma ve Güvenlik: Güvenlik şirketleri tarafından videolu tanıma sistemi kullanılmaktadır. Alarm sistemlerinin devreye girmesi ve kamera kaydı incelemeleri gibi alanlarda derin öğrenme teknolojileri kullanılır.
• Sosyal Yaşam: Günümüzde popüler olarak kullanılan Netflix’te film ve dizi önerileri derin öğrenmeyle tespit edilir. Sanal alışveriş yapıldıktan sonra bir sonraki alışveriş önerilerini belirlemek için de derin öğrenme algoritmasından yararlanılır.
• Görüntüleri Renklendirmek: Siyah beyaz olarak çekilen bir fotoğraftaki nesneler tespit edilerek algoritmalar sayesinde renk kazandırılır.
• Dil Çevirisi: Farklı diller arasında anında ve otomatik olarak çeviri yapılabilmesi derin öğrenme Çok fazla ve farklı ülkelere seyahat eden kişiler için kurtarıcı niteliğinde bir teknolojidir.

Sinestezi nedir, türleri nelerdir? Bilgilerine de bakabilirsiniz.

Derin Öğrenme Nedir Konusuyla İlgili Sıkça Sorulan Sorular

Derin Öğrenme – Deep Learning Nedir konusuyla ilgili yorumlarınızı ve sorularınızı bekliyoruz.