Derin Öğrenme Nedir?

Yapay zekâ, makine öğrenimi ve derin öğrenme sonucunda dünya üzerinde büyük bir teknolojik devrim ortaya çıkmıştır. Bunun yanı sıra çok fazla konuşulan bu üç teknoloji genel olarak birbirinin yerine kullanılmak için uygundur. Pek çok kişinin merak ettiği konular arasında ise derin öğrenme nedir, ne anlama gelir gibi başlıklar yer almaktadır.

Deep Learning kavramı Türkçe karşılığı ile derin öğrenme anlamına gelmektedir. ANN olarak isimlendiren bir model ailesine odaklı makine öğreniminin alt bölümü olarak yorumlanmaktadır. Derin öğrenmenin derin kelimesi teknik bir kavramdır. Ağ kısmında yer alan katmanların, bölümlerin sayısına karşılık gelmektedir. Derin öğrenme ise sürücüsüz araba, doğal dil tanıma gibi otomatik sistemlerin gelişmesinde önemli bir role sahiptir.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Yapay sinir ağları şu anda son teknoloji olarak tanımlanmaktadır. Ancak yeni bir kavram olarak geçmez. Yapay zekânın kullanılmaya başlandığı ilk günden bu yana varlığını devam ettirmektedir. Beyin içindeki nöronların nasıl etkileşime girdiğinden ilham alan sinir ağları ise birbirine bağlı sinir düğümlerinin soyutlanmasından oluşan karmaşık bir bilgi işlem sistemidir. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağları içerisinde verilerin işlenmesi sonucunda çalışmaktadır. Deep Learning yaklaşımları ise genel olarak büyük oranda eğitim verisinden yararlanabilmektedir. Bunun sonucunda da teknoloji kavramındaki büyük veri eğitimi ortaya çıkmakta ve bu şekilde ilerleme kaydedilmektedir.

Yapay sinir ağları ise günümüzde halen aktif bir şekilde araştırılmakta olan konulardan birisidir. Çeşitli problemler içerisinde bir hayli iyi iş çıkarılmasını sağlamaktadır. Derin öğrenme sonucunda hesaplama, optimizasyon özelliklerine sahip olan çok yönlü araç kutusu sunulmaktadır. Diğer pek çok geleneksel makine öğrenimi algoritması ise daha dar bir odak barındırmaktadır. Önemli ve dikkat çeken bir diğer nokta ise içselleştirebildiği bilgi kadar olan kapasitesi sorunsuz bir şekilde ölçeklendirilmektedir. Bu aşamada farklı bir katman eklemek ya da katman boyutunun arttırılması mümkündür.

Derin öğrenme modeli, girdilerinin tümünün genelleştirmesinin saklanmasını amaç edinmektedir. Bu sayede girdi örnekleri genel hale gelir. Bunun sonucunda da görünmeyen örnekler üzerinden anlam çıkarılmaktadır. Girdi örneklerine olan bağlılık derin öğrenme için de bir sınır oluşturmaktadır. Deep Learning modeli ile sadece daha önce görülenlerin anlamlandırılması mümkündür. Giriş kısmındaki değişiklikler için ise duyarlılık söz konusudur. Bundan ötürü yeni verilerle birlikte modellerin eğitiminin yenilenmesi önem arz etmektedir.

Sinir Ağlarının Faydaları Nelerdir?

Sinir ağı, bilginin insan beyninde aynı stratejileri kullanıp sınıflandırılması için oluşturulan bir bilgisayar sistemi olarak tanımlanmaktadır. Bu ağların belirli görüntüleri tanımaları, olasılık sistemi üzerinde çalışarak içerikleri öğelere göre sıralama yapmaları öğretilmektedir. Bir sinir ağı verileri alıp büyük orandaki doğruluklarla tahminlere dayalı açıklamalar yapmaktadır. Ek olarak sinir ağları içerisinde makinenin alınan kararlardan öğrenmesini sağlayan geri bildirim döngüleri bulunmaktadır. Makine öğrenimi uygulamaları metin de okuyabilmektedir. Hatta metni yazan kişinin olumlu mu yoksa olumsuz mu bir içerik hazırladığını anlayabilmektedir. Bu araçlar sadece müzik parçalarını dinleyebilmektedir. Müziğin bir kişiyi mutlu mu yoksa mutsuz mu hissettirdiğini de anlayabilmektedir.

Bu amaçlardan yola çıkarak ise sinir ağları, makine öğrenimi gibi seçenekler doğal dil işleme öğrenme gibi kavramların oluşturulması amacıyla bir araya gelmektedir. NLP uygulamaları makinelerin doğal insan konuşmasını ya da yazılı metni anlamasını sağlayan bir kavramdır. Bu makineler karşılığında insanlarla iletişim kurmak mümkündür. Aynı zamanda insan dilindeki tüm detayları anlayabilmektedir. Yapay sinir ağlarının sunduğu bazı artılardan söz etmek gerekirse de;

• Sinir ağları organik öğrenme yeteneğine sahiptir. Bu da derin öğrenme bileşenlerinin uzman sistemler tarafınca verilen sonuçlar ve girdilerle sınırlı olmadığı anlamını taşımaktadır. Yani organik öğrenme fırsatları taşımaktadır.
• Derin öğrenme sinir ağları hata toleransı için yüksek bir kapasite sunar. Bu ağlar birden fazla sunucu ve makine etrafında döner. Bu hareketle birlikte iletişime geçemeyen sunucu ve düğümler etrafında yönlendirme olması mümkündür. Verilerin eksik olması halinde de bilgilerin işlenebilmesi söz konusudur.
• Zor koşullarda bile bilgi işleme söz konusu ilen yapay zeka sinir ağları sorunlara hazır çözümler bulmaktadır. Bunun için de kısa yollardan destek alınmaktadır. Bu araçlar kullanılarak belirli veri kaynaklarının açık bir şekilde birbirine bağlanması bir insan yerine veri noktaları arasındaki bağlantıları çıkarmaktadır. Bu doğrusal olmayan mekanizma ise büyük veri analizleri için bir hayli kıymetlidir. Doğrusal olmayan veriler işlenebilmektedir.

Derin Öğrenme Kullanımının Örnekleri Nelerdir?

Derin öğrenme, makine öğreniminin başarılı ve ilgi çekici uygulamalarının bazılarının gerçekleşmesini sağlamıştır. Özellikle günümüze kadar taşınan yapay zeka çalışmalarının son teknoloji standartlarıyla buluşmasını mümkün hale getirmiştir. Yazımızı okumaya devam ederek derin öğrenmenin önemli kullanım araçlarını da öğrenebilirsiniz.

• Otonom Araçlar derin öğrenme ile sensör ve yerleşik analizler aracılığı ile engel tanıma fırsatı sağlamaktadır. Durumsal farkındalıkların kolaylaşması ve uygun tepki verilmesi gibi bazı seçenekleri öğrenmesi de mümkündür.
• Görüntü tanıma ve etiketleme alanında da derin öğrenmeden yararlanılmaktadır. Sosyal ağlarda yüklenen fotoğrafların kullanıcılara sunulması için filtrelenmesi, etiketlenmesi gerekli adımları oluşturmaktadır. Görüntülerin makineler tarafınca yorumlanması da sanılandan zordur. Derin öğrenme algoritmaları, makinelerin sadece resimde tanınmasını değil ek olarak bunların anlamlı açıklamalarını bulmasını mümkün hale getirmektedir.
• AlphaGo derin öğrenme şekli, daha önce yapay zeka için görülmemiş bir seviyede oynama fırsatı sunmuştur. Go oyuncularına karşı olarak ne zaman bir hamle yapması gerektiğini belirtmeden oynanabilmektedir.
• Derin öğrenme havacılık ve savunma alanlarında da kullanılmaktadır. Uydular aracılığı ile güvenli ya da güvensiz bölgelerin belirlenmesi amacıyla tercih edilmektedir.
• Kanser araştırmaları, kanser hücrelerinin tespit edilmesi gibi tıbbi araştırmalarda da kullanılmaktadır. Bu noktada derin öğrenme uygulamaları eğitilmektedir. Eğitim için ise yüksek boyutlu bir veri seti sunan gelişmiş özellikli bir mikroskop tercih edilmektedir.
• Derin öğrenme insanların ya da nesnelerin güvenli olmayan bir makine mesafesinde olduğunu tespit etmektedir. Böylece ağır makinelerle çalışan işçiler için iş güvenliğini arttırıcı bir seçenek olarak değerlendirilmektedir.
• Elektronik alanında kullanımı yayındır. Otomatik işitme, konuşma çevirileri için tercih edilmektedir. Örnek vermek gerekirse de seslere yanıt veren, tercihlerinizi bilmekte olan ev yardım araçları destekleyicidir.

Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi

Günümüz standartlarında araştırmacılar iki nedenden ötürü derin öğrenmenin öne çıktığını düşünmektedir. Bunlardan iki derin sinir ağının bilgi depolamak için daha fazla kapasiteye sahip olmasıdır. Böylece büyük veri setinden daha fazla bilgi elde edilmektedir. Diğer bir neden ise makine öğrenimi algoritması sayesinde darboğaza neden olmasıdır. İyi özelliklerin tasarlanması, insanlar için oldukça önemli bir çaba olarak yorumlanmaktadır. Bundan ötürü son on yıl içerisinde önemli araştırma konuşlarından birisidir. Derin öğrenme, mühendislik sürecinin otomatikleşmesini sağlamaktadır. Özellik mühendisliği eğitim sürecinin bir parçası olarak yorumlanmaktadır. Yalnızca tahmine dayalı değil ham verilerle özelliklerin nasıl çıkarıldığını sunmaktadır.