Günümüzün gözde teknolojilerinden Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi gibi kavramların çalışmasını olanaklı kılan metot olan, Derin Öğrenme Nedir sorusuna cevap bulabileceğiniz, çalışma yapısını ve kullanım alanlarına göz atabileceğiniz bir yazı hazırladık . Keyifli Okumalar!

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, verilen bir veri seti ile sonuçları tahmin eden birden fazla katmandan oluşan bir makine öğrenme yöntemidir. Veriler ses, görüntü veya metinden oluşabilir. Derin öğrenme sistematik olarak yapay zekâ ve makine öğrenmesinin en altında yer almaktadır ve yapay zekâ uygulamalarında en popüler olan yaklaşımdır.

derin öğrenme nedir
derin öğrenme nedir

 

Derin Öğrenme Çalışma Yapısı

Derin öğrenme’nin çalışma yapısı temel olarak veri işlemeden geçiyor. Kullanımının gerçekleştirilebilmesinde etiketlenmiş olan verilerin bulunması gerekir. Analiz ve karşılaştırma yöntemlerinin uygulanıyor olmasıyla birlikte veri denetimleri aktif olarak yapılmaktadır. Verilere erişim ne kadar yoğun olursa, makinelerin öğrenme ve uygulama işlemleri o kadar güçlenir. Derin öğrenme  için verilerin fazla olması gerekliliği beraberinde yüksek işlem gücüne sahip bilgisayarları getirmektedir. Grafik işlemcisi yani GPU’su üst düzey bilgisayarlar kullanılır.

Çalışma yapısı olarak örnek vermek gerekirse; bilgisayara belirli ses kayıtlarının Derin öğrenme ile analiz ettirilmesi sonucunda, sonraki dönemde bilgisayarların mevcut olan sesi ayırt edebilme olanağı bulunabilmektedir. Görseller için de aynı durum geçerli olur. Günümüzde balina sesleri üzerine yapılan incelemelerde ses ayrımının yapılmasında yüksek düzeyli verilerin işlenmesinde kullanımı söz konusudur.

Derin öğrenme nedir
Derin öğrenme nedir

Derin Öğrenme Mimarileri Nelerdir

Yapay sinir ağlarındaki katman sayılarının artırılmasıyla kurulan çok farklı türde derin öğrenme mimarileri bulunmaktadır. Kullanılan mimariler şu şekilde sınıflandırılabilir :

  • Konvolüsyonel Sinir Ağları (Evrişimli Sinir Ağları olarak da bilinir)(Convolutional Neural Networks)(CNN)
  • Tekrarlayan Sinir Ağları(Recurrent Neural Networks)(RNN)
  • Uzun Kısa Dönemli Bellek(Long / Short Term Memory) (LSTM)
  • Boltzman Makinesi(Boltzmann Machines)(BM) ve Kısıtlanmış Boltzmann Makineleri(Restricted Boltzmann Machines) (RBM)
  • Markov Zinciri(Markov Chain) (MC)
  • Derin Oto Kodlayıcılar (Denoising Autoencoders)(DAE) ve Oto-Kodlayıcılar(Autoencoders)(AE)
  • Derin İnanç Ağları(Deep Belief Networks)(DBN)
  • Yankı Durumu Ağları(Echo State Networks)(ESN)
  • Kohonen Ağı(Kohonen Network)(KN)
  • Dikkat Ağı(Attention Network)(AN)
  • Kapsül Ağı(Capsule Network) (CN)
  • Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine)(SVM)
derin öğrenme nedir
derin öğrenme nedir

Derin Öğrenme Nerelerde Kullanılır

Derin öğrenmenin ortaya çıkışıyla görüntü analizi, ses analizi, robotik, otonom araçlar, gen
analizleri, kanser teşhisleri ve sanal gerçeklik gibi birçok alanda kullanılmaya başlandı. Bu
derece çok yaygın bir alanda kullanılması en büyük sebebi problemlerin çözümünde elde
ettiği yüksek doğruluktur.

Derin Öğrenme genellikle zorlu ses ve görüntü tanıma işlemleri için
kullanılmaktadır. Bunlar;

• Yüz tanıma sistemleri
• Plaka tanıma sistemleri
• Parmak izi okuyucular
• İris okuyucular
• Ses tanımlama sistemleri
• Sürücüsüz arabalar
• Spam (istenmeyen) e-posta tespitinde

derin öğrenme nedir
derin öğrenme nedir

Derin Öğrenme Uygulamaları

Adlandırılmış varlık tanıma

Adlandırılmış varlık tanıma, bir metin parçasını giriş olarak alan ve önceden belirtilmiş bir sınıfa dönüştüren bir derin öğrenme yöntemidir.

Nesne algılama

Nesne algılama iki bölümden oluşur: görüntü sınıflandırma ve ardından görüntü yerelleştirme. Görüntü sınıflandırması, görüntünün araba veya kişi gibi nesnelerini tanımlar. Görüntü yerelleştirmesi, bu nesnelerin belirli konumunu sağlar.

Resim yazısı oluşturma

Resim yazısı uygulamaları genellikle bir görüntüdeki nesneleri tanımlamak için konvolutal sinir ağları kullanır ve sonra etiketleri tutarlı cümlelere çevirmek için tekrarlayan bir sinir ağı kullanır.

Makine çevirisi

Makine çevirisi, bir dilden sözcükler veya cümleler alır ve bunları otomatik olarak başka bir dile çevirir. Makine çevirisi uzun süredir devam ediyor ancak derin öğrenme iki alanda etkileyici sonuçlar elde ediyor: otomatik metin çevirisi (ve konuşmayı metne çevirme) ve görüntülerin otomatik çevirisi.

Metin analizi

Derin öğrenme yöntemlerini temel alan metin analizi, büyük miktarlardaki metin verilerini (tıbbi belgeler veya gider makbuzları gibi), desenleri tanımayı ve bu verilerden düzenlenmiş ve kısa bilgiler oluşturmayı içerir.

Yapay sinir ağları

Yapay sinir ağları, bağlı düğümlerin katmanları tarafından oluşturulur. Derin öğrenme modelleri, çok sayıda katmanı olan sinir ağlarını kullanır.

Akıştan içe sinir ağı

Akışa doğru sinir ağı, en basit yapay sinir ağı t t’tir. Akıştan dışarı doğru bir ağ içinde, bilgiler giriş katmanından çıkış katmanına yalnızca bir yönde taşınır. Akışlı sinir ağları bir girişi bir dizi gizli katmana koyarak dönüştürmektedir. Her katman bir dizi nörondan ve her katman önceki katmanda yer alan tüm nöronlara tamamen bağlanır. Son tam olarak bağlı katman (çıkış katmanı), oluşturulan tahminleri temsil eder.

Tekrarlayan sinir ağı (RNN)

Tekrarlayan sinir ağları yaygın olarak kullanılan bir yapay sinir ağıdır. Bu ağlar bir katmanın çıkışını kaydedecek ve katmanın sonucunu tahmin etmeye yardımcı olmak için giriş katmanına geri besler.

Konvolüsyonel sinir ağı (CNN)

Konvolut sinir ağları video tanıma, görüntü tanıma ve öneri sistemleri gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Genrative adversarial network (GAN)

Genrative hasılalı ağlar, görüntüler gibi gerçekçi içerikler oluşturmak için eğitilmiş olan gensel modellerdir. Görüntüden görüntüye çeviri ve yaş ilerlemesi gibi sorunları çözmek için kullanılmaktadır.

Transformers

Transformers, metin veya zaman serisi verileri gibi dizileri içeren sorunları çözmek için uygun bir model mimarisidir.

derin öğrenme nedir
derin öğrenme nedir

Derin Öğrenme ve Yapay Zeka  İlişkisi Nedir?

derin öğrenme nedir
derin öğrenme nedir

Yapay zeka, makineler ile sunulan insan zekasıdır. Makine öğrenimi ise yapay zekaya ulaşmak için yaklaşımdır. Derin Öğrenme, makine öğrenimini için uygulayabilmek için tekniktir.

Makine öğrenimini yapay zekanın alt kümesi gibi düşünebilirsiniz. İnsan müdahalesi olmadan istenilen sonuçları verebilmek için yapılandırılmış verilerle kendini değiştirebilen algoritmalardır. Derin öğrenme, her bir veriye farklı bir çıkarım yaparken yapay sinir ağını kullanır. İnsan beynindeki sinirlerden ilham alınmıştır, tıpkı onlar gibi taklit ederek öğrenme vardır. Bu iki unsur yapay zekayı destekleyen, daha iyi kullanılmasını sağlayan teknolojik gelişmelerdir. Makine öğrenimi tek katmanda işlem yaparken derin öğrenme birçok katmanda aynı anda işlem yapabilir.

Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi İlişkisi Nedir?

derin öğrenme nedir
derin öğrenme nedir

Derin öğrenme makine öğrenmesinin özel hali gibidir ve makine öğrenimini kullanabilmek için geliştirilen bir metottur. Makine öğrenmesinde veriler manuel olarak giriş yapılarak ayırt edilir. Derin öğrenmede veri girişleri sağlanarak sonuçlara ulaşılmaya çalışılır, ne kadar çok veri akılı sağlanırsa sonuç o kadar mükemmel olur.

Makine öğrenmesinde algoritmaya daha fazla bilgi kullanarak (örneğin, özellik ayıklama gerçekleştirerek) doğru bir tahminde nasıl yer alması gerektiğinin anlatılması gerekir. Derin öğrenmede algoritma, yapay sinir ağı yapısı sayesinde kendi veri işleme ile doğru bir tahmin yapmayı öğrenebilir.


Zeynep SEFA

What's Your Reaction?

hate hate
0
hate
confused confused
0
confused
fail fail
0
fail
fun fun
0
fun
geeky geeky
0
geeky
love love
0
love
lol lol
0
lol
omg omg
0
omg
win win
0
win