Derin öğrenme, (Deep Learning - DL) bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işlemeyi öğreten bir yapay zekâ (AI) yöntemidir.
Yapay sinir ağlarının (insan beyni gibi çalışacak şekilde modellenen algoritmalar) büyük miktarda veriden öğrendiği makine öğreniminin Machine Learning – ML bir altkümesidir.
Bir başka ifade ile derin öğrenme, veri işlemede insan beyninin işleyişini taklit eden bir makine öğrenimi alt dalıdır.
Makinelerin insan denetimi olmadan öğrenmesini sağlar.
Konuşulanları algılama, tercüme etme, nesneleri tanımlama ve karar verme yeteneği kazandırır.
Yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks ANNs), makinelerin problem çözme yetenekleri, öz farkındalık, algı, yaratıcılık ve empati gibi insan özelliklerini sergileyebilmesi için geliştirilmiştir.
Derin öğrenme nasıl çalışır?
Derin öğrenme, insan beyninin çalışma şekline göre genel hatlarıyla modellenen algoritmalar olan sinir ağlarının katmanları tarafından desteklenir. Büyük miktarlarda veri ile eğitim, sinir ağındaki nöronları konfigüre etmektir.
Sonuç, eğitildikten sonra yeni verileri işleyen derin öğrenme modelidir.
Derin öğrenme modelleri, birden fazla veri kaynağından bilgi alır ve bu verileri insan müdahalesine gerek kalmadan gerçek zamanlı olarak analiz eder. Derin öğrenmede, grafik işleme birimleri (GPU'lar), aynı anda birden fazla hesaplamayı işleyebildikleri için eğitim modellerine yönelik olarak optimize edilmiştir. Derin öğrenme, otomasyonu ve analitik görevleri iyileştirebilen birçok yapay zekâ (AI) teknolojisine yön veren kavramdır.
Derin öğrenme ve sinir ağları arasındaki fark nedir?
Derin öğrenme ve sinir ağları; basit bir şekilde açıklanırsa derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarına verilen addır.
Fotoğraflar veya ses gibi gözlemsel verileri anlamlandırmak için sinir ağları, verileri birbirine bağlı düğüm katmanlarından geçirir.
Örneğin, bilgi bir katmandan geçtiğinde, o katmandaki her bir düğüm, veriler üzerinde basit işlemler gerçekleştirir ve sonuçları seçerek diğer düğümlere iletir.
Sonraki her katman, ağ çıktıyı oluşturana kadar bir öncekinden daha yüksek düzeyde bir özelliğe odaklanır.
Girdi katmanı ile çıktı katmanı arasındaki katman gizli katmanlardır.
Sinir ağları ile derin öğrenme arasındaki fark burada ortaya çıkar: Temel bir sinir ağı bir veya iki gizli katmana sahip olabilirken, bir derin öğrenme ağı düzinelerce hatta yüzlerce katmana sahip olabilir. Farklı katman ve düğümlerin sayısını artırmak ağın doğruluğunu artırabilir.
Ancak, daha fazla katman ayrıca bir modelin daha fazla parametre ve hesaplama kaynağı gerektireceği anlamına da gelebilir.
Derin öğrenme, ham verileri alan bir dizi girdiye sahip olan sinir ağı katmanları aracılığıyla bilgileri sınıflandırır.
Örneğin, bir sinir ağı kuş görüntüleriyle eğitilirse kuşların görüntülerini tanımak için kullanılabilir. Daha fazla katman, kargayı tavuktan ayırt etmeye kıyasla kargayı kuzgundan ayırt etmek gibi daha kesin sonuçlar sağlar.
Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veriyi eğitmek için çok zaman harcar, bu nedenle yüksek performanslı hesaplama çok önemlidir.
GPU'lar, veri hesaplamaları için optimize edilmiştir ve büyük ölçekli matris hesaplamalarının hızlı performansı için tasarlanmıştır.
GPU'lar büyük ölçekli makine öğrenimi (ML) ve ayrıntılı öğrenme sorunları için paralel yürütme konusunda uygundur.
Sonuç olarak, görüntü, metin ve video gibi büyük miktarlarda yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler üzerinde çok sayıda hesaplama gerçekleştiren makine öğrenimi uygulama yazılımlarını iyi bir performans sunar.
Derin öğrenmenin kullanım alanları :
Otonom otomobiller, yol işaretlerini ve yayaları otomatik olarak algılamak için derin öğrenme modellerini kullanır.
Savunma sistemleri, uydu görüntülerindeki ilgi alanlarını otomatik olarak işaretlemek için derin öğrenmeyi kullanır.
Tıbbi görüntü analizi, tıbbi tanı için kanser hücrelerini otomatik olarak tespit etmek üzere derin öğrenmeyi kullanır.
Fabrikalar, insanların veya nesnelerin makinelere güvenli olmayan bir mesafede olduğunu otomatik olarak algılamak için derin öğrenme uygulamalarını kullanır.
Yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?
Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme hepsi birbiriyle ilgilidir ancak ayrı özellikleri vardır.
Yapay zeka, bilgisayarların, makinelerin veya robotların karar verme, nesneleri tanıma, sorunları çözme ve dili anlama gibi bir insanın yeteneklerini taklit etmesine olanak tanır.
Makine öğrenimi:
Makine öğrenimi, makinelerin deneyimler aracılığıyla açıkça programlanmadıkları görevleri öğrenmesini ve performanslarını iyileştirmesini sağlayan bir yapay zeka uygulamasıdır.
E-posta hesabınızda bulunan istenmeyen posta filtreleri iyi birer makine öğrenimi algoritması örneğidir.
ML algoritmaları, geçmiş zevklerinizden yola çıkarak sevmenizin muhtemel olduğu içerikler önermek için Netflix, YouTube ve Spotify gibi platformlarda da kullanılır.
ML algoritmaları verileri analiz etme, kalıpları tanımlama ve tahminlerde bulunma yeteneğine sahiptir.
Kendilerine yeni veri kümeleri sunuldukça öğrenir ve uyum sağlarlar.
Makine öğrenimi, bilgisayarları öğrenme ve kendilerini geliştirme yeteneğiyle bir bakıma insanlaştırır.
Derin öğrenme:
Derin öğrenme gelişmiş bir makine öğrenimi türüdür.
Makine öğrenimi algoritmaları kademeli olarak öğrenip gelişebilse de bir tür rehberliğe ihtiyaç duyar. Örneğin algoritma yanlış bir tahminde bulunursa, ayarlama yapmak için insan müdahalesi gerekir. Derin öğrenme algoritmaları ise yapay sinir ağları yardımıyla tahminlerinin doğru olup olmadığını da kendi başlarına öğrenebilir.