Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?
Derin öğrenme, dijital yapıdaki sistemlerin yapılandırılmış verilere dayalı öğrenmesini ve kararlar alabilmesini sağlayan yapay sinir ağlarını kullanmakta olan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Derin öğrenme, yapay zeka ve makine öğrenmesi kavram olarak birbirinden farklıdır. Genel olarak derin öğrenme, makine öğrenmesinin alt dalı; makine öğrenmesi ise yapay zekanın alt dalıdır. Derin öğrenmede dijital sistemler, sadece kural kümelerine cevap vermek yerine, örneklerden yararlanarak bilgi sahibi olurlar. Bunun arkasından bu bilgileri kullanıp insanlar gibi tepki verir ve davranışta bulunurlar.
Derin öğrenme veri kümelerinin çıktılarını öngörebilecek düzeyde tahminde bulunurlar. Ayrıca yapay zekayı eğitebilmenize olanak tanıyan makine öğrenmesi yöntemidir. Yapay zekayı eğitmek için iki çeşit öğrenme yöntemi kullanılabilir; denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme.
Denetimli Öğrenme
Genellikle denetimli öğrenme yönteminde, modellerin eğitilmesinde faydalanılan bilgilerin insanlar tarafınca oluşturulması ve algoritmayı eğitebilmek için kullanılmadan evvel etiketlenmesi gerekmektedir.
Denetimsiz Öğrenme
Denetimsiz öğrenmede ise bunun tam tersi olarak, alınan kararların doğruluğunu kontrol etmek için etiket veya bilgi olmayan verilerle eğitilmektedir. Bunun yerine sistem, bilgileri kendi bildiği desenlere göre sıralamakta ve sınıflandırmaktadır.
Derin Öğrenme Örnekleri
Yapay zeka, makinelerin deneyim kazanarak öğrenebileceği ve insan müdahalesine gerek olmadan beceriler kazanacağı makine öğrenimini içermektedir. Derin öğrenme ise, yapay sinir ağları ve insan beyninin yapısından örnek alan algoritmaların veriden öğrendiği bir makine öğrenme alt dalıdır. Derin öğrenme örnekleri başlıca;
- Sanal Yardımcılar
- Çeviriler
- Sürücüsüz Araçlar
- Sohbet robotları ve servis botları
- Görüntü Renklendirme
- Yüz tanıma
Ayrıca bloğumuzu beğendiyseniz “Dijital dönüşüm nedir” isimli bloğumuzu da inceleyebilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
Derin öğrenme, size verilen bir veri seti ile sonuçları öngören birden çok katmandan oluşan bir makine öğrenme methotudur. Derin öğrenme makine öğrenmesinin alt dalıdır.
Derin öğrenme ; görüntü, konuşma ve ses tanıma, tıbbi cihazlar, biyoinformatik ve bunun gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
Derin öğrenme ilk kez 2000 senesinde lgor Aizenberg ve arkadaşları tarafından kullanılmıştır.
Derin öğrenme yöntemi pek çok alanda ve sektörde kullanılmaktadır. Endüstri , tıp, robotik, finans ve matematik gibi pek çok farklı kullanım alanında çözümler sağlamaktadır.
Derin öğrenme modelleri başlıca; Konvolüsyonel sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları, Uzun ve kısa dönemli bellek ve Boltzman Makinesidir.
Yapay sinir ağları ; kontrol ve sistem tanımlama , ses ve görüntü algılama , tahmin ve ön görme , problem analizi, haberleşme ve üretim yönetimi konusunda fayda sağlar.