Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme son yıllarda birçok kişi için yabancı bir kavram olarak dikkat çekti ve kişisel gelişim kurslarındaki yerini aldı.

 

Derin öğrenme son yıllarda algoritmalar konusunda çokça konuşulan ve mekanik öğrenme olarak da bilinen bir sistemdir. Online platformlarda da insanların öğrenmek istediği bir eğitim konusu haline gelmiştir. Beyindeki sinir ağlarının işleyişi hakkında sahip olduğumuz bilgileri kullanarak insanların öğrenme sürecini simüle etmek için yapılan araştırmalardan doğmuştur. Bu yaklaşım süreci ile  bilgisayarlar da insanlarla aynı şekilde öğrenme yöntemine evrilmiştir.

 

İlk yapay sinir ağı 1943'te hesaplandı. Sinir bilimle ilgilenen ve bunun üzerine çalışmalar yapan  Nörolog Warren McCulloch ve Walter Harry Pitts tarafından oluşturuldu. Bu noktadan sonra, konuyla ilgili birkaç çalışma yayınlandı, ancak araştırma dünyasında  1980'lerde büyük bir ilgiye sahip olmaya başladılar ve son on yılda derin öğrenme uygulamasına  geçtiler.

 

Bir sinir ağı birbirine bağlı bir dizi nörondan oluşur. Her bir nöron öğrenmeye ve bu bilgiyi diğer nöronlara iletme yeteneğine sahiptir. Bir ağ içerisinde yer alan nöronlar ve bu nöronların düğmeleri birbirine bağlıdır.

 

Son yıllarda hesaplama ve depolama gücünün artması nedeniyle, yüz binlerce nöronla yapay sinir ağları oluşturulabilmektedir. Bu durum, derin öğrenme süreçlerine olan araştırmayı arttırmıştır.

 

Şu anda, derin öğrenme, sinir ağları bu alandaki algoritmalarla aynı tür sorunları çözdüğü için makine öğrenimi alanına giriyor, ancak alan hızla büyüyor ve birden fazla araştırma dalı üretiyor.

 

Derin öğrenme; sinir ağları temel olarak görüntü sınıflandırma problemlerini, konuşma tanıma ve metin oluşturma gibi doğal dil analizini, örneğin; haberler, şiirler veya mikro hikayeler oluşturarak çözmek için kullanılır.

Derin Öğrenme Modelleri Nelerdir?

 

Derin öğrenme, tıpkı biyolojik beynimizin bir soruya cevap formüle etmek, mantıklı bir hipotez çıkarmak, sonuca varmak için yaptığı gibi, bir sonuca ulaşmak için en alakalı verilerin sınıflandırılmasına ve "seçimine" dayanır.

 

Bir problemin çözümü, kişinin biyolojik nöronlarını ve nöral bağlantılarını harekete geçirir. Birbirine bağlı biyolojik nöronlar, her bireyin akıl yürütmesine, paralel hesaplamalar yapmasına, sesleri, görüntüleri, yüzleri tanımasına, öğrenmesine ve harekete geçmesine izin veren beyin sinir ağlarımızı oluşturur.

 

Derin öğrenme de aynı şekilde davranır ve yapay sinir ağlarını,  biyolojik sinir ağlarının işleyişine dayalı matematiksel-bilgisayar hesaplama modellerini, yani bilgi bağlantılarından oluşan modelleri kullanır.

 

Bir sinir ağı aslında, öğrenme aşaması ve muhakeme sırasında sinir ağına bağlanan ve bu ağdan geçen hem dış verilere hem de dahili bilgilere dayanarak yapısını (düğümler ve ara bağlantılar) değiştirebilen "uyarlanabilir" bir sisteme benziyor.

Derin Öğrenme Kullanım Alanları

 

Yapay Zeka araştırmasının bir parçası olarak, makine öğrenimi, son yıllarda bilgisayarların yüz tanımadan konuşma ve dil tanımaya kadar değişen alanlarda karşılık gelen insan performansından daha iyi performans göstermesini veya yaklaşmasını sağlayarak önemli bir başarı elde etti. Derin öğrenme ise bilgisayarların özellikle bir dizi karmaşık sorunu çözmek için bir adım öne geçmesine olanak tanıdı.

 

Hali hazırda, teknolojiden anlamayan "sıradan vatandaşlar" olarak da görebileceğimiz kullanım durumları ve uygulama alanları var. Sürücüsüz arabalar için bilgisayar görüşünden, paketlerin teslimi için ve hatta acil durumlarda yardım için kullanılan robotik dronlara kadar bu sistem kullanılıyor.

 

Bunun yerine uygulama türlerine bakıldığında bir makinenin derin öğrenme sayesinde gerçekleştirebileceği çeşitli görevler olarak tasarlanmıştır. Bunlar;

 

1) Siyah beyaz görüntülerin otomatik renklendirilmesi 

2) Sessiz filmlere seslerin otomatik olarak eklenmesi 

3) Simultane çeviri 

4) Bir fotoğraftaki nesnelerin sınıflandırılması 

5) Otomatik el yazısı oluşturma insan el yazısı tahminlerini öğrenip taklit ederek yazmak için insan el yazısını kullanabilen derin öğrenme sistemleri var

6) Otomatik metin oluşturma 

7) Otomatik altyazı oluşturma 

 

Gibi çeşitli görevler olabilmektedir. Siz de derin öğrenme alanında uzman bir tecrübeye sahipseniz eğitim içeriklerinizi online bir platform olan eduBook üzerinden hazırlayabilirsiniz. Web 2.0 araçlarını kullanarak hazırlayabileceğiniz eğitim içeriklerinize; pdf, video, görsel ya da ses dosyalarınızıda yükleyebilirsiniz. Şimdi ücretsiz eğitmenlik başvurunuzu yapın. Eğitimlerinizi istediğiniz fiyattan satmaya başlayın.

 

Benzer Yazılar

Dijital Çizim Nedir? Online Dijital Çizim Eğitimi

Algoritmik Trade Nedir? Online Algoritmik Trade Eğitimi