Derin Öğrenme Nedir?

Teknoloji evrimi insanları daha önce hiç ulaşmadıkları bir noktaya taşıdı. Tıp, güvenlik, eğitim ve başka alanların bir zirveye ulaşmasını sağladı. Ancak bununla bitmiyor. Yapay zeka teknoloji dünyasının ve bilgisayar biliminin bir sonraki büyük adımı. Anlamak için nelerden oluştuğunu bilmek gerek. Derin öğrenme nedir ve yapay sinir ağları nedir bilmek çok önemli.

AI teknolojisi inanılmaz modern ve ilginç. Yapay zekada kullanılan bu iki araç karmaşık problemleri çözmede ve bilimde daha yüksek standartlar geliştirmede inanılmaz güçlü.

Böyle bir mekanizma teknolojinin bir sonraki seviyesine geçiş denebilir. Günümüzde şirketler bunun önemini çoktan kavradı ve pek çok alanda kullanmaya başladı. Google'ı örnek alalım. Google kullanıcılarından öğrenmek için arama motoru AI'ı kullanıyor. Arama yaptıktan sonra Google AI'ına tıkladığınız şeyin "laptop bilgisayar" olduğunu öğretiyorsunuz. Bu nasıl mı oluyor? Derin öğrenme nedir keşfederek öğrenelim.

Derin Öğrenme AI'ını Anlamak

Derin öğrenme nedir sorusu herkes tarafından soruluyor. Derin öğrenmeyi bu kadar özel kılan şey bilgisayarlar (AI) için insanlar gibi deneme yanılmayla öğrenme tekniği olması. Daha önce böyle bir şeyi görüp görmediğinizi merak ediyorsanız muhtemelen görmüşsünüzdür. Telefon, tablet veya televizyon gibi cihazları sesle kontrol etme gibi uygulamalar bu teknolojiden gelme. Kısa bir süre önce derin öğrenmenin ürünü olan otonom araçlar çıkmıştı. Derin öğrenme uygulamaları sayesinde yapay zeka dur işaretlerini, yayaları ve yolda tehlikeli olan diğer engelleri tanıyor.

Böyle eylemleri gerçekleştirmek için bir derin öğrenme uygulamaları kullanan bir bilgisayar dev miktarda eğitim verisi talep ediyor (yapay sinir ağları nedir sorusuna birazdan cevap vereceğiz, bu onların işi). Otonom araçlar gibi teknolojik başarılarda güvenli olması için her durumu tanıması adına binlerce video ve görsel gerekiyor. Derin öğrenme nedir diye son zamanlardaki gelişmelere baktığınızda belli görevlerde insanı geçtiğini görüyorsunuz.

Nasıl Çalışıyor?

"Derin Öğrenme Nedir?" rehberimizde az önce de belirttiğimiz üzere derin öğrenmede böyle görevlerin yerine getirilmesi için derin sinir ağı kullanılıyor. Derin burada sinir ağının katmanları arasında gizli anlamına geliyor.

Derin öğrenme uygulamaları ve modelleri el işi gerektirmeden, öznitelikleri doğrudan verilerden öğrenen yeterli miktarda veri sinir ağı veri mimarileri alarak öğretiliyor. Sinir ağları bizdeki biyolojik nöral ağlara benzer şekilde bağlanmış sistemlerdir. Bu tür sistemler durumsal ihtiyaçlara uyum sağlamak adına oluşturulmuştur. Sinir ağları belli bir nesne için sonuçları tanımladığında bir sonraki seferde aynı nesne olup olmadığını tanımlayabilir. Sinir ağları nesneleri bizle aynı şekilde tanımaz, kendi eşsiz öznitelikleri aracılığıyla tanır.

Yapay Sinir Ağları

Derin öğrenme nedir dendiğinde öne çıkan en yaygın ve popüler kullanımlardan biri evrişimli sinirsel ağdır (kısaca CNN). Öğrenilen öznitelikleri girdi verisiyle birleştirir ve 2D evrişimli katmanlar kullanarak bu mimariyi 2D veri işleme için uygun hale getirir. Örnek olarak resimler veya koordinat düzlem sayfaları verilebilir.

Evrişimli sinir ağları manuel öznitelik bulmaya ihtiyaç bırakmayacak şekilde çalışıyor. Doğrudan görsellerden öznitelikler çıkarıyor. Yapay sinir ağları, nesne sınıflandırma gibi bilgisayar görüntüsü için kusursuz doğruluğa sahip derin öğrenme modelleri oluşturan otomatik öznitelik çıkarımına sahip.

CNN'ler pek çok sayıda gizli katman kullanarak farklı öznitelikleri tespit etmeyi öğreniyor. Her gizli katman sayısı öğrenilen görsel özniteliklerin karmaşıklığını artırıyor. CNN'ler her katmandan farklı öznitelikler öğreniyor.

Yaygın Örnekler

Kaynaklara göre derin öğrenme uygulamaları arasında nesne sınıflandırma için en çok kullanılan üç yöntem şu:

• Eğitim aktarımı. Bu eğitim yaklaşımı genellikle derin öğrenme uygulamaları içerisinde kullanılıyor. Var olan bir ağa sahip olmak ve daha önce bilinmeyen sınıflara yeni veriler ekleyerek yapılıyor. Görsel işleme miktarı azaldığından çok vakit kazınılıyor. Doğru olanı bulana kadar tüm farklı nesneler arasında gezmek yerine sadece belli nesneleri kategorize etme imkanı tanıyor.
• Sıfırdan eğitim. Çok sayıda çıktı kategorisine sahip olacak yeni uygulamalarda kullanılıyor. Çok sayıda etiketlenmiş veri setini toplayarak ve öznitelikler öğrenecek bir ağ mimarisi tasarlayarak başlıyor. Eğitim aktarımı saatler veya dakikalar sürereken bu yöntem günler veya haftalar sürebiliyor.
• Öznitelik çıkarımı. "Derin Öğrenme Nedir?" rehberimizde az önce bahsettiğimiz yöntemler kadar popüler olmasa da oldukça yayın. Derin öğrenme için daha özelleştirilmiş bir yaklaşımın kullanıldığı bir yöntem. Ağı bir öznitelik çıkarımcısı olarak kullanıyor. evrişimli sinir ağlarındaki katmanlar görsellerden belli öznitelikleri öğrenecek şekilde görevlendirildiğinden bu öznitelikleri çıkarmak ve makine öğrenmesi modeli olarak girdi haline getirmek mümkün.

Diğer Yapay Sinir Ağları Türleri Neler?

Evrişimli sinir ağı paylaşımlı ağırlıklar kullanarak uzayda genişletilmiş standart bir sinir ağı gibi görülse de farklı yapay sinir ağları türleri mevcut.

Devirli bir sinir ağı, evrişimli ağın aksine bir sonraki katmana aynı zaman adımında bilgi aktarma yerine, bir sonraki adımda bilgi aktaran uçlar içerir. Bu yapay sinir ağı bir konuşma işareti veya bir metin gibi dizileri tanımak için kullanılır.

Bir de yinelemeli sinir ağı var. Bu sinir ağı sistemi girdi dizisi için zaman unsuruna sahip değildir. Ancak girdi hiyerarşik olarak işlenmelidir.

Sinir Ağlarının Kullanım Alanları

Yapay sinir ağları nedir sorusuna gerçek hayattaki örneklerle gerçek avantajlarını anlamaya çalışırken zorluk yaşayabilirsiniz. Yapay sinir ağları borsa uzmanları arasında çok popüler. Sinir ağları sistemlerinin yardımıyla "algoritmik ticaret" yapılabiliyor. Finans piyasalarında, stoklarda, faiz oranlarında ve çeşitli para birimlerinde uygulanabiliyor. Sinir ağı algoritmaları az değer biçilmiş stokları bulabiliyor, var olan stok modellerini geliştirebiliyor ve piyasa değiştikçe algoritmayı optimize etmek için derin öğrenme kullanabiliyor.

Yapay sinir ağları nedir diyip incelediğinizde çok esnek olduklarını, bu yüzden çeşitli karmaşık model tanımalarında ve problem tahminlerinde kullanılabildiğini görüyorsunuz. Yukarıdaki örneğea alternatif olarak sinir ağlarları sistemi iş tahmini yapmak, görsellerden kanser tespit etmek ve sosyal medya resimlerindeki yüzleri tanımak için kullanılabilir.

En Sevilen Bulgular

Alakalı konular hakkında kapsamlı bilgi mi arıyorsunuz? Sizin için benzer yazılar topladık. Göz atın!

Üniversite Dersleri

MIT Veri Bilimi Sertifikası

Teknoloji

Hangi Programlama Dilini Öğrenmeliyim?

Kariyer

Web Tasarımcı Maaşları

Derin Öğrenmenin Kullanım Alanları

Gerçek hayat örnekleri sadece sinir ağlarına özel değil. Derin öğrenme nedir dendiğinde kullanım alanlarından bazıları şöyle:

• Sanal asistanlar.
• Sohbet ve hizmet botları.
• Kişiselleştirilmiş alışveriş ve eğlence.
• Görüntü renklendirme (siyah beyaz resimleri gerçek renkleriyle yeniden oluşturmak için algoritmalar kullanıyor).

Biliyor muydunuz?

Ödüller kazanmak ve gerçek Web3 becerileri edinmek ister misiniz?

Görevleri tamamla, Bit'leri topla ve büyük Airdrop Ödülleri kazan!

Kazanmaya başla 🚀

İyi Yönler

• Kullanması kolay
• Kaliteli içeriğe sahip
• Fiyat konusunda saydam

Ana Özellikler

• Tamamlamada ücretsiz sertifikalar
• Veri bilimi becerilerine odaklanıyor
• Esnek eğitim programları

GET 25% OFF

İyi Yönler

• Basit tasarım (gereksiz bilgi yok)
• Yüksek kaliteli dersler (ücretsizler dahil)
• Çeşitli özellikler

Ana Özellikler

• Nanodegree programları
• Firmalara uygun
• Ücretli tamamlama sertifikası

100% FREE

İyi Yönler

• Sektörde iyi biliniyor
• Pek çok özelliğe sahip
• Dersler üniversite düzeyinde

Ana Özellikler

• Üniversite düzeyince dersler
• Şirketler için uygun
• Ücretli tamamlama sertifikası

30% OFF COURSES

Derin Öğrenme ve Yapar Sinir Ağları Arasındaki Ana Farklar Neler?

"Derin öğrenme nedir?" denildiğinde yapay sinir ağları türleri ve derin öğrenmenin güçlü bir şekilde birbirlerine bağlı olduklarını, ayrıldıklarına iyi çalışmayacaklarını görüyoruz. Derin öğrenme nedir ve yapar sinir ağları nedir anlamak için ana farkı bilmek önemli.

Sinir ağları girdi ve çıktı değerleri formunda veriler iletir. Bağlantılar kurarar veri aktarmak için kullanılır. Derin öğrenme nedir diye sorulduğunda ise derin öğrenmenin beyindeki uyarıcı ve bağlantılı sinirsel cevaplar arasındaki ilişkiyi kuran dönüşüm ve öznitelik çıkarımıyla alakalı olduğunu görüyoruz. Başka bir deyişle sinir ağları doğal kaynak yönetimi, işlem kontrolü, araç kontrolü ve karar vermede kullanılıyor. Derin öğrenme nedir sorusunun kullanım alanları arasından cevabına baktığımızda ise otomatik konuma tanıma, resim tanıma gibi şeylerde kullanıldığı görüyoruz.

Biliyor Muydunuz?

Kariyeriniz için hangi online eğitim platformunun daha iyi olduğunu merak etmiş miydiniz?

EN İYİ online eğitim platformunu yan yana görün ve karşılaştırın

En Trend Bulgular

Kripto Para Borsalarıyla alakalı kapsamlı yazılarımızı, rehberlerimizi ve eğitici yazılarımızı inceleyin. Bilgi sahibi olun ve buna göre karar verin!

Kariyer

Python Soruları: Karşılaşabileceğiniz Mülakat Soruları

Röportaj Soruları

Git Mülakat Soruları: En Sık Sorulanlar

Üniversite Dersleri

MIT Makine Öğrenmesi Dersi

Son Sözler

"Derin Öğrenme Nedir?" rehberimizin sonuna geldik. Derin öğrenme ve sinir ağı birbirini tamamlıyor. Gelecekteki pek çok büyük teknolojik gelişmenin de kapısını aralayacaklar. Derin öğrenme nedir sorusuyla yetinmek istemiyorsanız dersler sayfamıza yönelebilir, Makine Öğrenmesi uygulamaları dersimize göz atabilirsiniz. Yapay zeka çağımızın bir sonraki büyük adımı. İnsanlar derin öğrenme nedir diyip konu hakkında daha fazla deneyim kazandıkça topluma katkısı da artacak.