Derin Öğrenme: Yapay Sinir Ağlarına Giriş

Derin öğrenme, büyük sinir ağları için kullanılan bir terimdir. Sinir ağları, ev fiyat tahmini gibi birçok farklı uygulama için kullanılabilir. Doğrusal regresyona benzer şekilde, ev büyüklüğüne göre fiyat tahmin etmek için, ReLU olarak adlandırılan bir fonksiyon kullanılabilir. Aile büyüklüğü, yatak odalarının büyüklüğüne ve sayısına göre tahmin edilebilir, okul kalitesi ise posta koduna, yürünebilirliğe ve zenginliğe bağlı olarak tahmin edilebilir.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarına dayanan bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu teknik, insan beyninin çalışma şekline benzer bir şekilde verileri işleyen algoritmalar kullanır. Derin öğrenme, yüksek seviyede karmaşık problemleri çözmek için kullanılır. Bu teknolojinin kullanım alanları arasında konuşma tanıma, görüntü işleme, ses sentezi, oyun oynama, robotik ve doğal dil işleme yer alır. Derin öğrenme, yapay sinir ağlarındaki katmanların sayısını artırarak daha önce başarılamayan görevleri gerçekleştirebilir.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Sinir ağlarının eğitimi, yeterli verilerin x ve y ile ilgili olduğu eğitim örnekleri verilerek gerçekleştirilir. Ağlarınızı oluştururken denetimli öğrenme tekniklerini kullanabilirsiniz. Denetimli öğrenme, bir x girdisi alır ve bu girdiyi y çıktısına dönüştüren bir fonksiyonu öğrenmek istediğimiz bir öğrenme şeklidir.

Derin Öğrenme Algoritmalarının Özellikleri

Derin öğrenme algoritmaları, son zamanlarda yoğun bir ilgiye sahip. Bu ilginin haklı olduğunu, yapay sinir ağlarının ekonomik olarak yarattığı tüm değerlerin, denetimli öğrenme adı verilen makine öğrenmesinin bir türünden kaynaklandığını düşündüğümüzde anlayabiliriz. Derin öğrenmenin neden daha iyi sonuçlar verdiği sorusuna gelen çok sayıda soru olduğu son birkaç yılda bana iletilmişti. Bu sorulara genellikle, bir görev için elimizdeki mevcut veri miktarını gösteren bir şekil çizerim. Sınırlı veri göz önünde bulundurulduğunda, geleneksel öğrenme algoritması performansı arttırırken, belli bir noktada performansı sabit kalır. Ancak, derin öğrenme algoritması, daha fazla veri ekledikçe performansını arttırır. Bu nedenle, son 20 yılda toplumumuzdaki dijitalleşme nedeniyle, birçok problem için daha fazla veriye sahibiz. Bu da, derin öğrenme algoritmalarının avantaj sağlayabileceği anlamına gelir. Büyük bir sinir ağı eğitmenin ya da daha fazla veriyle beslemenin, yüksek seviyede performans elde etmek için gerekli olduğu söylenebilir. Bu nedenle, derin öğrenme dünyasında “ölçek” çok önemlidir.

Derin Öğrenme Uygulamaları

Yapay sinir ağları, son birkaç yılda büyük ölçüde gelişti. Resim etiketleme, konuşma tanıma, makine çevirisi ve sürücüsüz araçlar gibi farklı uygulamalar için farklı sinir ağı türleri kullanılır. Şirketler, internet reklamcılığı ve emlak uygulamalarında, tıklanması en muhtemel reklamları gösteren, akıl almaz derecede kazançlı sinir ağları uygulamaları kullanırlar.

Sonuç

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarına dayanan bir makine öğrenmesi tekniğidir. Bu teknik, yüksek seviyede karmaşık problemleri çözmek için kullanılır. Derin öğrenme algoritmaları, son zamanlarda yoğun bir ilgiye sahip. Bu teknolojinin kullanım alanları arasında konuşma tanıma, görüntü işleme, ses sentezi, oyun oynama, robotik ve doğal dil işleme yer alır. Derin öğrenme, yapay sinir ağlarındaki katmanların sayısını artırarak daha önce başarılamayan görevleri gerçekleştirebilir. Bu nedenle, derin öğrenme alanında daha fazla ilerleme kaydedilmesi bekleniyor.