Derin Öğrenme nedir ve ne anlama gelmektedir?

Derin Öğrenme nedir ve ne anlama gelmektedir?

Derin Öğrenme nedir ve ne anlama gelmektedir
Makalemiz “Derin Öğrenme nedir ve ne anlama gelmektedir?” konusu hakkındadır. Ana konusu Yapay Zeka ve Derin Öğrenme adı altında işlenmiştir.

Her boyut, tür ve uzmanlık alanındaki çeşitli kuruluşlar, yapay zekanın maliyetleri düşürürken ve verimliliği artırırken daha iyi performans ve sistemi nasıl destekleyebileceğine giderek daha fazla ilgi duymaktadır.

Nispeten kısa bir süre içinde, yapay zekanın kullanılabilirliği ve karmaşıklığı artarak, sağlayıcıları, ödeyenleri ve diğer paydaşları, aralarından seçim yapabilecekleri baş döndürücü bir dizi araç, teknoloji ve stratejiyle bıraktı.

Sadece dili öğrenmek, birçok kuruluş için en büyük zorluk olmuştur.

Yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenme ve anlamsal hesaplama gibi temel terimler arasında ince ama önemli farklılıklar vardır.

Verilerin nasıl alındığını, analiz edildiğini ve son kullanıcıya nasıl iade edildiğini tam olarak anlamak zor olabilir. Bir kuruluşun veri varlıklarını şekillendirmek için gerekli yatırımları etkilemekten bahsetmeye bile, doğruluk ve güvenilirlik beklentileri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir.

Sağlayıcı ürünler arasında verimli ve etkili bir şekilde seçim yapmak veya şirket içinde algoritmalar geliştirmek için doğru veri bilimi personelini işe almak için şunlar yapılmalıdır:

Çeşitli şirket kuruluşlarının, yapay zekanın farklı tatları ve belirli bir kullanım için nasıl uygulanabilecekleri konusunda sağlam bir yapıya sahip olduklarından emin olmalıdır.

Derin öğrenme, yapay zekanın ana damarı niteliğindedir. Bu yapay zeka dalı, kuruluşlar için çok hızlı bir şekilde dönüşüme uğradı ve verileri daha önce hiç görülmemiş bir hız ve hassasiyetle analiz etme yeteneği sunuyor.

Ancak derin öğrenme tam olarak nedir, diğer makine öğrenimi stratejilerinden nasıl farklıdır? Çeşitli kuruluşlar problemlerini ve sorunların bazılarını çözmek için derin öğrenme tekniklerinden nasıl yararlanabilir?

ÖZETLE DERİN ÖĞRENME

Hiyerarşik öğrenme veyahut derin yapılandırılmış öğrenme olarak da bilinen derin öğrenme, verileri analiz etmek için katmanlı bir algoritmik mimari kullanan bir tür makine öğrenmesidir.

Derin öğrenme modellerinde veriler, birden çok katmandan oluşan bir basamakla filtrelenir. Ayrıca her bir ardışık katman, sonuçlarını bildirmek için bir öncekinin çıktısını kullanır. Derin öğrenme modelleri, daha fazla veriyi işledikçe daha doğru hale gelebilir. Esasen önceki sonuçlardan ilişki ve bağlantı kurma yeteneklerini iyileştirmeyi öğrenir.

Derin öğrenme, biyolojik nöronların hayvanların beyinlerindeki bilgileri işlemek için birbirleriyle bağlantı kurma şekline dayanır. Elektrik sinyallerinin canlı hücreler arasında hareket etme şekline benzer şekilde, sonraki her düğüm katmanı, komşu nöronlardan uyarı aldığında etkinleştirilir.

Derin öğrenme modellerinin temeli olan yapay sinir ağlarında (YSA), her katmana bir dönüştürme görevinin belirli bir bölümü atanabilir ve veriler, nihai çıktıyı iyileştirmek ve optimize etmek için katmanları birden çok kez geçebilir.

Bu “gizli” katmanlar, ham girdiyi anlamlı çıktıya dönüştüren matematiksel çeviri görevlerini gerçekleştirmeye hizmet eder.

Derin öğrenme sinir ağının bir örneği

Derin Öğrenme Sinir Ağı
Makalemiz “Derin Öğrenme nedir ve ne anlama gelmektedir?” konusu hakkındadır.

Derin öğrenme sinir ağının bir örneği

Derin Öğrenme Stratejisi

Kaynak: Cincinnati Üniversitesi

“Derin öğrenme yöntemleri, her biri bir seviyede (ham girdiden başlayarak) temsili daha yüksek olan… Biraz daha soyut bir seviyede bir temsile dönüştüren basit ancak doğrusal olmayan modüller oluşturarak elde edilen… Birden fazla temsil seviyesine sahip temsil-öğrenme yöntemleridir. ” Bu cümle Facebook, Google, Toronto Üniversitesi ve Université de Montréal’den mühendisler tarafından yazılan Nature’da yayınlanan 2015 tarihli bir makaleyi açıklıyor.

“Bu tür dönüşümlerin yeterince bileşimi ile çok karmaşık işlevler öğrenilebilir. Daha yüksek temsil katmanları, girdinin ayrımcılık için önemli olan yönlerini güçlendirir ve alakasız varyasyonları bastırır. “

Bu çok katmanlı strateji, derin öğrenme modellerinin tıbbi görüntülerde ince anormallikleri tanımlamaya sahiptir. Ayrıca benzer özelliklere sahip hastaları risk temelli gruplar halinde kümelendirmeye sahiptir. Hatta çok sayıda yapılandırılmamış veri içinde semptomlar ve sonuçlar arasındaki ilişkileri vurgulama gibi sınıflandırma görevlerini tamamlamasına olanak tanır.

Diğer makine öğrenimi türlerinden farklı olarak, derin öğrenme, insan eğitmenlerinin önemli ölçüde daha az katılımıyla karar verebilme avantajına sahiptir.

Temel makine öğrenimi, bir programcının bir sonucun doğru olup olmadığını belirlemesini gerektirir. Ancak derin öğrenme, çok katmanlı yapısının doğası nedeniyle yanıtlarının doğruluğunu kendi başına ölçebilir.

“Bu tür dönüşümlerin yeterli bileşimi ile çok karmaşık işlevler öğrenilebilir.”

Derin Öğrenme ve Gelişimi

Derin öğrenme ayrıca verilerin daha az ön işlemden geçirilmesini gerektirir. Ağ, diğer makine öğrenimi tekniklerini kullanırken insan programcılar tarafından tamamlanması gereken filtreleme ve normalleştirme görevlerinin çoğunu kendisi halleder.

Nature’ın makalesi, “Geleneksel makine öğrenimi tekniklerinin doğal verileri ham hallerinde işleme yetenekleri sınırlıdır” dedi.

“Onlarca yıldır, bir örüntü tanıma veya makine öğrenme sistemi oluşturmak, ham verileri (bir görüntünün piksel değerleri gibi) uygun bir iç gösterime tutabilir. Ayrıca özellik vektörüne dönüştüren bir özellik çıkarıcı tasarlamak için… Dikkatli bir mühendislik ve önemli alan uzmanlığı gerektiriyordu.”

Bununla birlikte, derin öğrenme ağları, “algılama veya sınıflandırma için gereken temsilleri otomatik olarak keşfeder”. Bu da denetim ihtiyacını azaltır ve kapsamlı bir şekilde küratörlüğü yapılmamış veri kümelerinden eyleme geçirilebilir içgörüler çıkarma sürecini hızlandırır.

Doğal olarak, derin öğrenme modellerinin geliştirilmesinde yer alan matematik olağanüstü derecede karmaşıktır ve alandaki farklı alt stratejileri kullanan birçok farklı ağ çeşidi vardır.

Derin öğrenme bilimi, dünyanın en gelişmiş bilgi işlem yeteneklerinden bazılarını güçlendirmek için çok hızlı bir şekilde gelişiyor, her sektöre yayılıyor ve kullanıcı deneyimlerine ve rekabetçi karar alma mekanizmalarına önemli değer katıyor.

Makalenin sözü:

Derin öğrenme gün geçtikçe huzur buluyor…

Artificial Intelligence and Data Engineering Student (Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği Öğrencisi) Emirhan BULUT

Anahtar Kelimeler:

 artificial intelligence, deep learning, derin öğrenme, Emirhan BULUT, Makine öğrenimi, Makine öğrenmesi, sinir ağları, Veri Mühendisliği, yapay sinir ağları, yapay zeka, Yapay Zeka Mühendisliği, Yapay Zeka ve Veri, Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği

“Derin Öğrenme nedir ve ne anlama gelmektedir?” üzerine 3 yorum

  1. Derin öğrenme ile ilgili harika makale olmuş. Ellerinize sağlık gerçekten. Sosyal medya da yankı bulacak bir makale olmuş. Harika tek kelime ile.

    Cevapla

Yorum yapın