Derin öğrenme, bilgisayarlara insanların yapabildiklerini yapmayı öğretir. Otonom araçlar gibi şeylerin arkasındaki itici faktördür. Bu sayede araçlar yayaları ve yoldaki diğer nesneleri ayırt ederek olası kazaların önüne geçer. Derin öğrenme modelleri, çok sayıda etiketli veri seti ve birden çok katmana sahip sinir ağı mimarileri ile eğitilir.
Peki derin öğrenme tam olarak nedir?
Derin Öğrenme Nedir?
Makine öğrenimi algoritmalarının genellikle yanlış bir şey olduğunda insan düzeltmesine ihtiyaç duyduğu durumlarda, derin öğrenme algoritmaları, insan müdahalesi olmadan tekrarlama yoluyla sonuçlarını iyileştirebilir. Bir makine öğrenimi algoritması, nispeten küçük veri kümelerinden öğrenebilir, ancak bir derin öğrenme algoritması, çeşitli ve yapılandırılmamış verileri içerebilecek büyük veri kümeleri gerektirir.
Derin öğrenmeyi makine öğreniminin evrimi olarak düşünebilirsiniz. Derin öğrenme, algoritmaları ve bilgi işlem birimlerini (veya nöronları) yapay sinir ağı olarak adlandırılan katmana yerleştiren bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu derin sinir ağları, insan beyninin yapısından ilham alır. Veriler, beynimizin bilgiyi işleme şekline çok benzer şekilde, bu birbirine bağlı algoritmalar ağından doğrusal olmayan bir şekilde geçer.
Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?
Derin öğrenmenin ilhamı, insan beyninin bilgiyi filtreleme yöntemidir. Ana amacı, insan benzeri karar vermeyi simüle etmektir. Beyindeki nöronlar, eylemleri gerçekleştirmek için sinyalleri iletir. Benzer şekilde, yapay nöronlar, kümeleme, sınıflandırma veya gerileme görevlerini gerçekleştirmek için bir sinir ağına bağlanır. Sinir ağı, etiketlenmemiş verileri verilerin benzerliklerine göre sıralar. Derin öğrenme algoritmasının arkasındaki fikir budur.
Nöronlar üç farklı katman türünde gruplandırılır:
- Giriş katmanı
- Gizli katman
- Çıktı katmanı
1. Giriş Katmanı
Gözlemden girdi verilerini alır. Bu bilgi, bir bilgisayarın anlayabileceği sayılara ve ikili veri bitlerine bölünür. Değişkenlerin aynı aralıkta olması için standartlaştırılması veya normalleştirilmesi gerekir.
2. Gizli Katman
Girilen veriler üzerinde matematiksel hesaplamalar yapar. Gizli katmanların sayısına ve her katmandaki nöronların sayısına karar vermek zordur. Özellik çıkarma ve dönüştürme için doğrusal olmayan işlem birimlerini sağlar. Sonraki her katman, bir önceki katmanın çıktısını girdi olarak kullanır. Öğrenmeden hiyerarşi kavramlarını oluşturur. Hiyerarşide, her seviye girdi verilerini giderek daha soyut ve bileşik bir temsile dönüştürmeyi kavrar.
3. Çıktı Katmanı
İstenilen sonucu verir.
Örneğin, girdisi bir piksel matrisi olabilecek bir yüzün görüntüsünü düşünün. İlk katman kenarları kodlar ve pikselleri oluşturur. İkinci katman, kenarların düzenlenmesini oluşturur. Bir sonraki katman bir burnu ve gözleri kodlar. Bir sonraki katman, görüntüdeki yüzü kabul edebilir vb.
Nöronlar arasındaki bağlantı, sayısal değerler olan ağırlık olarak adlandırılır. Nöronlar arasındaki ağırlık, sinir ağının öğrenme yeteneğini belirler. Yapay sinir ağlarının öğrenilmesi sırasında nöronlar arasındaki ağırlık değişir. Başlangıç ağırlıkları rastgele ayarlanır.
Nörondan çıktıyı standardize etmek için “aktivasyon fonksiyonu” kullanılır. Aktivasyon fonksiyonları, sinir ağının çıktısını hesaplayan matematiksel denklemlerdir. Her nöronun bir aktivasyon işlevi vardır. Matematiksel akıl yürütme olmadan bunu anlamak zordur. 0 ile 1 veya -1 ile 1 aralığında çıktının normalleştirilmesine de yardımcı olur. Bir etkinleştirme işlevi, transfer işlevi olarak da bilinir.
Derin Öğrenme Neden Bu Kadar Popüler?
Derin öğrenme, uygulama kolaylığı ve sorunları verimli bir şekilde çözme becerisi nedeniyle işletmeler için giderek daha değerli hale geliyor. Özel nitelikleri göz önüne alındığında, arkasındaki algoritmalar bugün çok değerli. Çünkü farklı ve yeni bir sorunu çözebilecek bir algoritma oluşturmak, bir ürünün değerini artırır. Yeni algoritmaların benzersizliği nedeniyle, onları oluşturan şirketler genellikle büyük kârlar elde eder.
Örneğin, Facebook 2010’da 0 derin veya makine öğrenimi patentine sahipken, yalnızca altı yıl sonra 2016’da bu sayı 55’e yükseldi. Gelecekte daha fazla işletme teknolojinin önemini kavradıkça, kârları ve değerleri artacak gibi görünüyor.
Derin Öğrenme Uygulamaları
Aşağıda popüler derin öğrenme uygulamalarının bir listesini bulabilirsiniz:
1. Sağlık Hizmetleri
Sağlık hizmetlerinde derin öğrenme, tıp uzmanlarının daha büyük miktarda görüntüyü daha kısa sürede analiz etmesine ve değerlendirmesine yardımcı olur. Bu, hastane kayıtlarının ve görüntülerinin artan dijitalleşmesi nedeniyle giderek daha önemli hale gelmektedir.
2. Finansal Hizmetler
Tahmine dayalı analitik, hisse senetlerinin algoritmik ticareti, dolandırıcılık tespiti, kredi onayları için riski değerlendirmesi ve kredi yönetiminin arkasındaki güçtür.
3. Kanun Yaptırımı
Derin öğrenme algoritmaları, işlem verilerini analiz ederek ve bunlardan öğrenerek, olası suç veya dolandırıcılık faaliyetlerini gösteren tehlikeli kalıpları belirleyebilir. Bilgisayarlı görü, konuşma tanıma ve diğer uygulamalarla, araştırma analizinin hem etkinliğini hem de verimliliğini artırır. Kolluk kuvvetlerinin büyük miktarda veriyi daha hızlı ve daha doğru bir şekilde analiz etmesine olanak tanır, görüntülerden, ses kayıtlarından ve belgelerden kanıt ve kalıpları çıkarır.
4. Müşteri Hizmetleri
Basit sohbet robotları, görsel tanıma ve doğal dilden yararlanır. Daha karmaşık sohbet robotları, öğrenme yoluyla, belirsiz soruların birden fazla yanıtı olup olmadığını anlamaya çalışır. Müşterilerin sağladığı yanıtlara bağlı olarak, sohbet robotları soruları doğrudan yanıtlamaya veya konuşmayı çalışanlara yönlendirmeye çalışır.
5. Havacılık ve Savunma
Havacılık ve savunmada, uydulardan gelen nesneleri tanımlamak için derin öğrenme kullanılır. Derin öğrenme, ilgi alanlarını ve birlikler için güvenli ve güvenli olmayan bölgeleri belirler.
6. Elektronik
Ses komutlarına yanıt veren ve kullanıcı tercihlerini bilen ev asistanları, derin öğrenme sayesinde otomatik işitme ve konuşma çevirisi geliştirir.
7. Endüstriyel Otomasyon
Derin öğrenme ile endüstriyel ortamda güvenli olmayan mesafelerdeki insanların veya nesnelerin algılanmasını otomatikleştirerek ağır makinelerin etrafındaki işçi güvenliğini artırmak mümkündür.
8. Otomatik Sürüş
Örneğin, Tesla gibi otonom araçlarda derin öğrenme, algoritmaları ile nesneleri ve yayaları otomatik olarak algılayarak kazaları en aza indirmeye yardımcı olur.