Derin Öğrenme Nedir?

[SwitchAlpha]

Derin Öğrenme nedir?​

Derin öğrenme, bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işlemeyi öğreten bir yapay zeka (AI) yöntemidir. Derin öğrenme modelleri, doğru öngörü ve tahminler üretmek için resimler, metinler, sesler ve diğer verilerdeki karmaşık modelleri tanıyabilir. Görüntüleri tasvir etmek veya bir ses dosyasını metne dönüştürmek gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri otomatikleştirmek için derin öğrenme yöntemlerini kullanabilirsiniz.

Derin öğrenme neden önemlidir?​

Yapay zeka (AI), bilgisayarları insanların yaptığı gibi düşünmeleri ve öğrenmeleri için eğitmeye çalışır. Derin öğrenme teknolojisi, aşağıdakiler gibi günlük yaşam ürünlerinde kullanılan birçok yapay zeka uygulamasını destekler:

• Dijital asistanlar
• Sesle etkinleştirilen televizyon uzaktan kumandaları
• Dolandırıcılık algılama
• Otomatik yüz tanıma

Aynı zamanda otonom otomobiller, sanal gerçeklik ve daha fazlası gibi gelişen teknolojilerin de kritik bir bileşenidir.
Derin öğrenme modelleri, veri bilimcilerin bir algoritma veya önceden tanımlanmış bir adım kümesi kullanarak görevleri gerçekleştirmek üzere eğittiği bilgisayar dosyalarıdır. İşletmeler, verileri analiz etmek ve çeşitli uygulamalarda tahminlerde bulunmak için derin öğrenme modellerini kullanır.

Derin öğrenmenin kullanım alanları nelerdir?​

Derin öğrenmenin otomotiv, havacılık, imalat, elektronik, tıbbi araştırma ve diğer alanlarda çeşitli kullanım örnekleri vardır. Bunlar derin öğrenmenin bazı örnekleridir:

• 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.

Derin öğrenmenin bu çeşitli kullanım örneklerini bilgisayar görüşü, konuşma tanıma, doğal dil işleme (NLP) ve öneri altyapıları olmak üzere dört geniş kategoride gruplandırabilirsiniz.

Bilgisayar görüşü​

Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için Giriş yap veya üye ol.

, bilgisayarların görüntü ve videolardan bilgi ve öngörü ayıklama yeteneğidir. Bilgisayarlar, görüntüleri insanların anladığı gibi anlamak için derin öğrenme tekniklerini kullanabilir. Görüntü işlemenin aşağıdakiler gibi çeşitli uygulama alanları vardır:

• Güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri görüntü ve video arşivlerinden otomatik olarak çıkarmak için içerik denetimi
• Yüzleri tanımak ve gözlerin açık olması, gözlük ve sakal gibi özellikleri ayırt etmek için yüz tanıması
• Marka logolarını, giysi, güvenlik ekipmanı ve diğer görüntü ayrıntılarını tanımlamak için görüntü sınıflandırma

Konuşma tanıma​

Derin öğrenme modelleri, değişen konuşma kalıplarına, ses perdesine, tonuna, dile ve aksana rağmen insan konuşmasını analiz edebilir. Amazon Alexa gibi sanal asistanlar ve

Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için Giriş yap veya üye ol.

, aşağıdaki işlemleri gerçekleştirmek için konuşma tanıma özelliğinden yararlanır:

• Çağrı merkezi temsilcilerine yardımcı olma ve çağrıları otomatik olarak sınıflandırma.
• Klinik görüşmeleri gerçek zamanlı olarak belgelere dönüştürme.
• İçerik kapsamını genişletmek için videolara ve toplantı kayıtlarına düzgün şekilde alt yazı ekleme.

Doğal dil işleme​

Bilgisayarlar,

Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için Giriş yap veya üye ol.

ve belgelerden öngörü ve anlam elde etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanır. Doğal, insan tarafından oluşturulan metni işleme yeteneği, bu işlevler de dahil olmak üzere çeşitli kullanım örnekleri içerir:

• Otomatik sanal temsilciler ve chatbot'lar
• Belgelerin veya haber makalelerinin otomatik olarak özetlenmesi
• E-posta ve form gibi uzun belgelerin iş zekası analizi
• Sosyal medyadaki olumlu ve olumsuz yorumlar gibi duyguları belirten anahtar ifadeleri dizine ekleme

Öneri altyapıları​

Uygulamalar, kullanıcı etkinliğini izlemek ve

Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için Giriş yap veya üye ol.

geliştirmek için derin öğrenme yöntemlerini kullanabilir. Çeşitli kullanıcıların davranışlarını analiz edebilir ve yeni ürün veya hizmetler keşfetmelerine yardımcı olabilirler. Örneğin Netflix, Fox ve Peacock gibi birçok

Ziyaretçiler için gizlenmiş link,görmek için Giriş yap veya üye ol.

şirketi, kişiselleştirilmiş video önerileri sunmak için derin öğrenmeyi kullanmaktadır.

Derin öğrenme nasıl çalışır?​

Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninden esinlenilerek modellenen sinir ağlarıdır. Örneğin, bir insan beyni, bilgiyi öğrenmek ve işlemek için birlikte çalışan milyonlarca birbirine bağlı nöron içerir. Benzer şekilde, derin öğrenme sinir ağları veya yapay sinir ağları, bilgisayar içinde birlikte çalışan birçok yapay nöron katmanından oluşur.
Yapay nöronlar, verileri işlemek için matematiksel hesaplamalar kullanan ve düğüm adı verilen yazılım modülleridir. Yapay sinir ağları, karmaşık problemleri çözmek için bu düğümleri kullanan derin öğrenme algoritmalarıdır.

Derin öğrenme ağının bileşenleri nelerdir?​

Derin sinir ağının bileşenleri aşağıdaki gibidir.

Girdi Katmanı​

Yapay sinir ağı, veri girdiği birkaç düğüme sahiptir. Bu düğümler sistemin girdi katmanını oluşturur.

Gizli Katman​

Girdi katmanı, verileri işler ve sinir ağının derinlerindeki katmanlara iletir. Bu gizli katmanlar bilgileri farklı düzeylerde işler ve yeni bilgiler aldıkça bunlara ilişkin davranışı uyarlar. Derin öğrenme ağları, bir sorunu birkaç farklı açıdan analiz etmek üzere kullanabileceği yüzlerce gizli katmana sahiptir.
Örneğin, size sınıflandırmanız için bilinmeyen bir hayvanın görüntüsü verildiğinde, onu halihazırda tanıdığınız hayvanlarla karşılaştırırsınız. Örneğin, gözlerinin ve kulaklarının şekline, hayvanın büyüklüğüne, bacak sayısına ve tüylerinin desenine bakarsınız. Aşağıdaki gibi kalıpları belirlemeye çalışırsınız:

• Hayvanın toynakları vardır, bu yüzden bir inek veya geyik olabilir.
• Hayvanın kedi gözleri var, bu yüzden bir tür vahşi kedi olabilir.

Derin sinir ağlarındaki gizli katmanlar aynı şekilde çalışır. Derin öğrenme algoritması bir hayvan imajını sınıflandırmaya çalışıyorsa gizli katmanlarının her biri hayvanın farklı bir özelliğini işler ve onu doğru bir şekilde kategorize etmeye çalışır.

Çıktı Katmanı​

Çıktı katmanı, çıktı verileri veren düğümlerden oluşur. "Evet" veya "hayır" yanıtlarını veren derin öğrenme modellerinin çıktı katmanında yalnızca iki düğüm bulunur. Öte yandan, daha geniş bir cevap yelpazesi verenler daha fazla düğüme sahiptir.

Makine öğrenimi bağlamında derin öğrenme nedir?​

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme algoritmaları, geleneksel makine öğrenimi tekniklerini daha verimli hale getirmek amacıyla ortaya çıkmıştır. Geleneksel makine öğrenimi yöntemleri, yazılımı eğitmek için önemli ölçüde insan çabası gerektirir. Örneğin, hayvan görüntüsü tanıma işleminde aşağıdakileri yapmanız gerekir:

• Yüz binlerce hayvan görüntüsünü manuel olarak etiketlemek.
• Makine öğrenimi algoritmalarının bu görüntüleri işlemesini sağlamak.
• Bu algoritmaları bir dizi bilinmeyen görüntü üzerinde test etmek.
• Bazı sonuçların neden yanlış olduğunu belirlemek.
• Sonuç doğruluğunu artırmak için yeni görüntüleri etiketleyerek veri kümesini geliştirmek.

Bu sürece denetlenen öğrenim denir. Denetlenen öğrenimde, sonuç doğruluğu yalnızca geniş ve yeterince çeşitli bir veri kümeniz olduğunda iyileşme gösterir. Örneğin, eğitim veri kümesi daha fazla siyah kedi görüntüsü içerdiğinden, algoritma siyah kedileri doğru şekilde tanımlarken beyaz kedileri tanımlayamayabilir. Bu durumda, daha fazla beyaz kedi görüntüsü etiketlemeniz ve makine öğrenimi modellerini bir kez daha eğitmeniz gerekir.

Derin öğrenmenin makine öğrenimine kıyasla avantajları nelerdir?​

Derin öğrenme ağı, geleneksel makine öğrenimine kıyasla aşağıdaki avantajlara sahiptir.

Yapılandırılmamış verilerin verimli işlenmesi​

Makine öğrenimi yöntemleri, eğitim veri kümesinin sonsuz varyasyonları olabileceğinden işlenmesi zor olan yapılandırılmamış verileri (metin belgeleri gibi) bulur. Öte yandan, derin öğrenme modelleri yapılandırılmamış verileri kavrayabilir ve manuel özellik ayıklama gerçekleştirmeden genel gözlemler yapabilir. Örneğin, bir sinir ağı bu iki farklı girdi cümlesinin aynı anlama sahip olduğunu fark edebilir:

• Nasıl ödeme yapacağımı söyleyebilir misin?
• Nasıl para transferi yaparım?

Gizli ilişkiler ve düzen keşfi​

Derin öğrenme uygulaması, büyük miktarda veriyi daha derinlemesine analiz edebilir ve eğitilmemiş olabileceği yeni öngörüler ortaya çıkarabilir. Örneğin, tüketici alımlarını analiz etmek için eğitilmiş bir derin öğrenme modelini düşünün. Model, yalnızca daha önce satın aldığınız ürünler için verilere sahiptir. Bununla birlikte, yapay sinir ağı, satın alma düzeninizi diğer benzer müşterilerin düzenleriyle karşılaştırarak size henüz satın almadığınız yeni ürünler önerebilir.

Denetimsiz öğrenme​

Derin öğrenme modelleri, kullanıcı davranışına bağlı olarak zaman içinde öğrenebilir ve gelişebilir. Etiketli veri kümelerinin büyük varyasyonlarına ihtiyaç duymazlar. Örneğin, tuşlama davranışınızı analiz ederek sözcükleri otomatik olarak düzelten veya öneren bir sinir ağı düşünün. Sinir ağının İngilizce dilinde eğitildiğini ve İngilizce sözcükler için yazım denetimi yapabildiğini varsayalım. Bununla birlikte, danke gibi İngilizce olmayan kelimeleri sık sık yazıyorsanız sinir ağı bu kelimeleri de otomatik olarak öğrenir ve otomatik olarak düzeltir.

Geçici veri işleme​

Geçici veri kümeleri büyük varyasyonlara sahiptir. Bir örnek, bir bankadaki kredi geri ödeme tutarlarıdır. Bir derin öğrenme sinir ağı, finansal işlemleri analiz etmek ve bunların bazılarını dolandırıcılık tespiti için işaretlemek gibi yollarla bu verileri de kategorize edip sıralayabilir.

Derin öğrenmenin zorlukları nelerdir?​

Derin öğrenme nispeten yeni bir teknoloji olduğundan, pratikte uygulanması konusunda belirli zorluklar bulunur.

Büyük miktarlarda yüksek kaliteli veri​

Derin öğrenme algoritmaları, bunları büyük miktarlarda yüksek kaliteli veri üzerinde eğittiğinizde daha iyi sonuçlar verir. Girdi veri kümenizdeki aykırı öğeler veya hatalar derin öğrenme sürecini önemli ölçüde etkileyebilir. Örneğin, hayvan görüntüsü örneğimizde, derin öğrenme modeli, veri kümesine yanlışlıkla hayvan olmayan görüntüler eklendiğinde bir uçağı kaplumbağa olarak sınıflandırabilir.
Bu tür yanlışlıkları önlemek için, derin öğrenme modellerini eğitmeden önce büyük miktarda veriyi temizlemeli ve işlemelisiniz. Giriş verilerinin ön işlemesi, büyük miktarda veri depolama kapasitesi gerektirir.

Büyük işlem gücü​

Derin öğrenme algoritmaları yoğun işlem gerektirir ve düzgün çalışması için yeterli bilgi işlem kapasitesine sahip bir altyapıya ihtiyaç vardır. Aksi takdirde, sonuçları işlemek uzun zaman alır.

Bulutta derin öğrenmenin avantajları nelerdir?​

Bulut altyapısında derin öğrenme algoritmaları çalıştırmak bu zorlukların çoğunun üstesinden gelebilir. Derin öğrenme uygulamalarını daha hızlı tasarlamak, geliştirmek ve eğitmek için bulutta derin öğrenmeyi kullanabilirsiniz.

Hız​

Sinir ağlarınızın gerektirdiği karmaşık matematiksel işlemleri gerçekleştirmek için GPU ve CPU kümelerini kullanarak derin öğrenme modellerini daha hızlı eğitebilirsiniz. Ardından, büyük miktarda veriyi işlemek ve giderek daha alakalı sonuçlar üretmek için bu modelleri dağıtabilirsiniz.

Ölçeklenebilirlik​

Bulut üzerinden sunulan çok çeşitli istek üzerine kaynaklarla, her boyuttaki derin öğrenme modellerinin üstesinden gelmek için neredeyse sınırsız donanım kaynağına erişebilirsiniz. Sinir ağlarınız, iş yüklerini farklı işlemci türleri ve miktarları genelinde sorunsuz ve verimli bir şekilde dağıtmak için birden fazla işlemciden yararlanabilir.