Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, insan beynine benzer bir şekilde çalışması amaçlanan algoritmaları kullanan bir tür makine öğrenimidir.
Yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilgili
Derin öğrenme, kendisi yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olan makine öğreniminin (ML) bir alt kümesidir . Yapay zeka kavramı, bilgisayarların insanlara benzer bir şekilde düşünebilmesini ve akıl yürütebilmesini sağlamak amacıyla 1950'lerden beri var. Makinelerin düşünebilmesini sağlamanın bir parçası olarak ML, açıkça programlanmadan nasıl öğreneceklerine odaklanır. Derin öğrenme, insanların yeni bilgileri nasıl öğrendiğini taklit etmeyi amaçlayan daha karmaşık hiyerarşik modeller oluşturarak makine öğreniminin ötesine geçer.
Sinir ağları derin öğrenmeyi yönlendirir
AI ve ML bağlamında, bir model, bir insan uzmanın aynı bilgiyi sağladığında elde edeceği aynı sonuca veya tahmine ulaşmak için eğitilmiş matematiksel bir algoritmadır. Derin öğrenmede, algoritmalar insan beyninin yapısından ilham alır ve sinir ağları olarak bilinir. Bu sinir ağları, insan beyni ve sinir sisteminin yaptığı gibi kalıpları tanımayı öğrenmek için tasarlanmış birbirine bağlı ağ anahtarlarından oluşturulmuştur.
Geleceği yönlendiren derin öğrenme
Yapay zekadaki birçok yeni gelişme, derin öğrenme sayesinde mümkün oldu. Akış hizmetleriyle ilgili önerilerden sesli asistan teknolojilerine ve otonom sürüşe kadar, kalıpları belirleme ve birçok farklı türde bilgiyi sınıflandırma yeteneği, çok az veya hiç insan girdisi olmadan büyük miktarda veriyi işlemek için çok önemlidir.
Derin öğrenme nasıl çalışır?
Yapay zekanın asıl amacı, genel olarak makinelerin aksi takdirde insan zekası gerektirecek şeyleri yapabilmesini sağlamak olsa da, fikir o zamandan bu yana geçen on yıllarda rafine edildi. Google'da yapay zeka araştırmacısı ve Keras makine öğrenimi yazılım kitaplığının yaratıcısı Francois Chollet, "Zeka, becerinin kendisi değildir, ne yapabileceğiniz değil, yeni şeyleri ne kadar iyi ve ne kadar verimli öğrenebildiğinizdir" diyor.
Derin öğrenme, makinelerin yeni şeyler öğrenmesini sağlama sürecini geliştirmeye odaklanır. Kural tabanlı AI ve ML ile bir veri bilimcisi, modellere dahil edilecek kuralları ve veri kümesi özelliklerini belirler ve bu modellerin nasıl çalıştığını yönlendirir. Derin öğrenme ile veri bilimcisi, ham verileri bir algoritmaya besler. Sistem daha sonra, önceden programlanmış belirli kurallar veya özellikler olmadan bu verileri analiz eder. Sistem tahminlerini yaptıktan sonra, doğruluk için ayrı bir veri kümesine karşı kontrol edilir. Bu tahminlerin doğruluk düzeyi veya eksikliği, daha sonra sistemin yaptığı bir sonraki tahmin grubunu bilgilendirir.
Derin öğrenmedeki "derinlik", ağ derinleştikçe performansın artmasıyla birlikte sinir ağının zamanla biriktirdiği birçok katmanı ifade eder. Ağın her düzeyi, girdi verilerini belirli bir şekilde işler ve ardından bir sonraki katmana bilgi verir. bir katmanın çıktısı, bir sonrakinin girdisi olur.
Derin öğrenme ağlarını eğitmek zaman alıcıdır ve sistem modelini kademeli olarak iyileştirdiği için büyük miktarda verinin alınmasını ve test edilmesini gerektirir. Sinir ağları 1950'lerden beri var, ancak yalnızca son yıllarda hem hesaplama gücü hem de veri depolama yetenekleri, derin öğrenme algoritmalarının heyecan verici yeni teknolojiler oluşturmak için kullanılabileceği noktaya geldi. Örneğin, bilgisayarların konuşma tanıma, bilgisayarla görme, biyoinformatik ve tıbbi görüntü analizi gibi görevleri gerçekleştirmesini mümkün kılan derin öğrenme sinir ağları.
Lex Fridman Podcast #120, “ François Chollet: İstihbarat Ölçüleri,” Ağustos 2020.
Derin öğrenme ve makine öğrenimi
Tüm derin öğrenme makine öğrenimi olsa da, tüm makine öğrenimi derin öğrenme değildir. Her iki teknoloji de hangi modelin verilere en uygun olduğunu belirlemek için test verilerine karşı eğitim içerir. Bununla birlikte, geleneksel makine öğrenimi yöntemleri, algoritmalar uygulanmadan önce verileri önceden işlemek için belirli bir düzeyde insan etkileşimi gerektirir.
Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir. Amacı, bilgisayarlara, hangi çıktının sağlanacağı konusunda özel olarak programlanmadan öğrenme yeteneği kazandırmaktır. Makine öğrenimi tarafından kullanılan algoritmalar, bilgisayarın nesneleri nasıl tanıyacağını öğrenmesine yardımcı olur. Bu eğitim sıkıcı olabilir ve önemli miktarda insan çabası gerektirebilir.
Derin öğrenme algoritmaları, kendi beynimizin düşünce süreçlerini yansıtmayı amaçlayan hiyerarşik modeller oluşturarak bir adım daha ileri gider. Bir sonuç üretmek için giriş verilerinin ön işlenmesini gerektirmeyen çok katmanlı bir sinir ağı kullanır. Veri bilimcileri, ham verileri algoritmaya besler, sistem verileri önceden bildiklerine ve yeni verilerden çıkarabileceklerine göre analiz eder ve bir tahminde bulunur.
Derin öğrenmenin avantajı, verileri basit kurallara dayalı yapay zekanın yapamayacağı şekilde işleyebilmesidir. Teknoloji, gelişmiş sahtekarlık tespiti, artan mahsul verimi, depo envanter kontrol sistemlerinin geliştirilmiş doğruluğu ve diğerleri gibi çok çeşitli net iş sonuçları elde etmek için kullanılabilir.
Derin öğrenmenin mevcut uygulamaları
Birçok sektördeki şirketler, çeşitli kullanım durumlarını ele almak için derin öğrenme modelleri uyguluyor. Aşağıda, gerçek dünyadaki birçok derin öğrenme uygulamasından sadece birkaçı bulunmaktadır.
Sağlık: Günümüzün tıp endüstrisi çok büyük miktarda veri üretiyor. Bu verileri hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilmek, çeşitli şekillerde hasta sonuçlarının iyileştirilmesine katkıda bulunabilir. Derin öğrenme algoritmaları, tıbbi araştırma, görüntüleme analitiği, hastalık önleme, rehberli ilaç geliştirme ve doğal dil işleme gibi alanlarda uygulanmaktadır; bunlar özellikle elektronik sağlık kayıtlarındaki (EHR'ler) serbest metin klinik notlarını doldurmak için yardımcı olabilir.
İmalat: Üreticilerin daha kaliteli ürün ve hizmetleri daha hızlı ve daha düşük maliyetlerle sunması gerekiyor. Birçok şirket, yeni ürünleri test etmek için fiziksel prototipler geliştirmek için gereken zaman, masraf ve malzemeleri azaltmak için bilgisayar destekli mühendisliği (CAE) benimsiyor. Derin öğrenme, çok boyutlu verilerdeki çok karmaşık kalıpları modellemek ve test verilerinin analitik doğruluğunu geliştirmek için kullanılabilir.
Finansal hizmetler: Dolandırıcılık, birçok sektörde, ancak özellikle finansal hizmet sağlayıcılar için büyüyen bir sorundur. Derin öğrenme, kalıp dışı davranışları hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde belirlemek için kullanılabilir. Derin öğrenme modellerinden sağlanan içgörüler ayrıca bir kredi başvurusunda bulunan kişinin kredi riskinin daha doğru bir şekilde değerlendirilmesine, stok değerlerinin tahmin edilmesine, arka ofis operasyonlarının otomatikleştirilmesine ve müşterilere finansal ürünler hakkında tavsiyelerde bulunulmasına yardımcı olabilir.
Kamu sektörü: Daha fazla departman, sistem ve süreç dijitalleştikçe devlet kurumları, otomasyonu artırmak ve memurları daha verimli hale getirmek için derin öğrenmeyi kullanabilir. Görüntü algılama ve sınıflandırma, kolluk kuvvetlerinin kamusal alanlarda ilgili kişileri bulmasını kolaylaştırabilir. Vize ve göçmenlik uygulamaları, işlemenin belirli yönlerini otomatikleştirmek için algoritmalarla kolaylaştırılabilir. Havaalanları, güvenliği artırmak, operasyonları geliştirmek ve kuyruk yönetimini otomatikleştirmek için derin öğrenmeyi kullanıyor. Derin öğrenme modelleri, trafik koşullarını tahmin etmeye yardımcı olmak ve yerel yetkililerin yol tıkanıklığını hafifletmek için proaktif adımlar atmasına izin vermek için bile kullanılabilir.
-
0 Yorum
-
4 Görüntülenme
