Derin Öğrenme Nedir?

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının (insan beyni gibi davranacak şekilde modellenen algoritmalar) büyük miktarda veriden öğrendiği makine öğreniminin (ML) bir alt kümesidir.

Derin öğrenme nasıl çalışır?

Derin öğrenme, geniş ölçüde insan beyninin nasıl çalıştığına göre modellenen algoritmalar olan sinir ağlarının katmanlarına dayanır. Büyük miktarda veri için eğitim, nöronları bir sinir ağına yapılandırmakla ilgilidir. Sonuç, eğitimden sonra yeni verileri işleyen derin bir öğrenme modelidir. Derin öğrenme modelleri, birden fazla veri kaynağından bilgi alır ve bu verileri insan müdahalesi olmadan gerçek zamanlı olarak analiz eder. Derin öğrenmede, grafik işleme birimleri (GPU'lar), aynı anda birden fazla hesaplamayı yönetebildikleri için eğitim modelleri için optimize edilmiştir.

Derin öğrenme, otomasyonu ve analitik görevleri geliştirebilen birçok yapay zeka teknolojisini yönlendiren bir kavramdır. Birçok kişi her gün internette gezinirken veya cep telefonlarını kullanırken derin öğrenmeyle karşılaşır. Sayısız diğer uygulamanın yanı sıra derin öğrenme, YouTube videoları için altyazı oluşturmak, telefonlarda ve akıllı hoparlörlerde konuşma tanıma, fotoğraflarda yüz tanıma ve sürücüsüz araba teslimi için kullanılır. Veri bilimcileri ve araştırmacılar,giderek daha karmaşık hale gelen derin öğrenme projeleriyle derin öğrenme çerçevelerinden yararlanmak için çalışıyorlar. Bu tür yapay zeka, günlük hayatımızın yalnızca daha büyük bir parçası haline gelecek.

Derin öğrenme ile sinir ağları arasındaki fark nedir?

Derin öğrenme ve sinir ağları Basitçe söylemek gerekirse, derin öğrenmeye çok katmanlı sinir ağları denir. Fotoğraflar veya sesler gibi algısal verileri anlamak için sinir ağları, verileri birbirine bağlı düğümlerin katmanlarından geçirir. Veri bir katmandan geçerken, o katmandaki her düğüm veri üzerinde basit işlemler yapar ve isteğe bağlı olarak sonuçları diğer düğümlere gönderir. Sonraki her katman, ağ bir çıktı üretene kadar bir öncekinden daha yüksek seviyeli bir özelliğe odaklanır. Girdi katmanı ile çıktı katmanı arasındaki katman gizli katmanlardır. Sinir ağları ile derin öğrenme arasındaki fark buradan kaynaklanır: temel bir sinir ağı bir veya iki gizli katmana sahip olabilirken, derin öğrenme onlarca hatta yüzlerce katmana sahip olabilir. Farklı katmanların ve düğümlerin sayısını artırmak, ağın doğruluğunu artırabilir. Ancak daha fazla katman, modelin daha fazla parametre ve bilgisayar kaynağı gerektirdiği anlamına da gelebilir. Derin öğrenme, ham verileri alan bir dizi girdiyle sinir ağı katmanlarını kullanarak verileri sınıflandırır.

Örneğin, bir sinir ağı kuş görüntüleri üzerinde eğitilirse, kuş görüntülerini tanımak için kullanılabilir. Daha fazla katman daha doğru sonuçlar verir, örneğin kargayı kargadan ayırmak, kargayı tavuktan ayırmaktan daha doğru sonuçlar verir. Derin öğrenme algoritmalarının arkasındaki derin sinir ağları, giriş ve çıkış düğümleri arasında çok sayıda gizli katmana sahiptir, yani daha karmaşık veri sınıflandırmaları gerçekleştirebilirler.

Bir derin öğrenme algoritması büyük miktarda veri üzerinde eğitilmelidir ve ne kadar çok veri alırsa o kadar doğru olur. Yeni kuş görüntülerini doğru bir şekilde sınıflandırabilmesi için algoritmaya binlerce kuş görüntüsü eklenmelidir. Sinir ağları söz konusu olduğunda, bir derin öğrenme modelinin eğitimi çok yoğun kaynak gerektirir. Bu durumda yapay sinir ağı, eğitim sırasında belirlenen ağırlıkları (girdiler arasındaki bağlantının gücünü açıklayan parametreler) kullanarak gizli katmanlarda işlenen girdileri alır ve ardından model bir tahmin yapar. Ağırlıklar, daha iyi tahminler yapmak için eğitim girdilerine göre ayarlanır.

Derin öğrenme modellerinin büyük miktarda veriyi eğitmesi çok zaman aldığından, yüksek performanslı bilgi işlem çok önemlidir. GPU'lar, veri hesaplama için optimize edilmiştir ve hızlı, büyük ölçekli matris hesaplama için tasarlanmıştır. GPU'lar, büyük ölçekli makine öğrenimi (ML) ve ayrıntılı öğrenme problemlerinin paralel yürütülmesi için uygundur. Sonuç olarak, resimler, metin ve videolar gibi büyük miktarlarda yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler üzerinde büyük miktarlarda hesaplama gerçekleştiren makine öğrenimi uygulamaları iyi performans gösterir.