Makine öğrenimi, yapay zeka, derin öğrenme… Bu terimler neredeyse modern çağ ile aynı anlama geliyor. İnsanlar özellikle sosyal medyada bu terimler hakkında konuşmayı çok seviyor. Bu terimlerin doğru bir şekilde öğrenilmesi dünyanın en önde gelen teknolojilerini anlamanıza yardımcı olacaktır. Yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında az çok bilgiye sahip olsak da geleceğe yön veren derin öğrenme hakkında ne biliyoruz? Gelin hep birlikte derin öğrenmeye daha derinden bakalım.
Kısa Bir Giriş
Derin öğrenmede veriler, insan gibi “akıllı” kararlar vermek için kullanılır. Derin öğrenme, bilgisayarlara örneklerle veya verilerle öğrenmeyi öğretir. Örnek vermek gerekirse sürücüsüz otomobiller için derin öğrenme kullanılır. Böylelikle araçların diğer araçları, durma işaretlerini ve hatta yayaları tanımaları sağlanır. Derin öğrenme aynı zamanda ses asistanı gibi merkezinde akıllı konuşmacıları, yüz tanıma teknolojisini barındıran tasarımlarda da kullanılır.
Bugün derin öğrenme dünyasında daha da derine dalacak ve bu öğrenmenin hayatınızı nasıl değiştireceğini inceleyeceksiniz.
Derin Öğrenme Dünyası
Veri, derin öğrenme için anahtar rolündedir ve derin öğrenmenin merkezinde yer alır. Biz uygulamalar ve deneyimlerle yeni beceriler kazanabiliriz. Derin öğrenme modelleri de aslında aynı şeyi yapar. Sürücüsüz araba örneğini tekrar ele alırsak, dur işaretini öğrenebilmek için önce binlerce modeldeki farklı dur işaretlerini inceler ve daha sonra bu modelleri tanımlayabilecek hale gelir.
Derin öğrenme bilgisayar modelleri, sınıflandırma görevlerini doğrudan görüntülerden, metinlerden ve hatta seslerden yapmayı öğrenebilir. Derin öğrenme modeli, insanları bile aşarak doğru olmayı “öğrenebilir”.
Derin öğrenme, kullandığımız araçları geliştirmekte bize yardımcı olur. Öyle ki derin öğrenmedeki ilerlemeler görüntüleri sınıflandırmak gibi bazı durumlarda ileri derecede faydalı olmuştur.
Doğru Karar Vermeyi Öğrenme
Günümüzde kullanılmakta olan en yaygın derin öğrenme yöntemlerinden bazıları sinir ağı mimarisini kullanır. Yapay sinir ağı, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir süreç aracılığıyla verileri bir dizi veride tanımlamaya çalışan bir algoritmadır.
Bu sinir ağlarının en güzel yanı, çıktı ölçütlerinin yeniden tasarlanmasına gerek kalmadan en iyi sonucu üretme yeteneğidir. Veriler sayesinde kalıpları tanıyabilir ve doğru kararlar vermeye devam edebilir. Derin öğrenme teknikleri, görüntü, ses veya metinleri tanımlamak için karmaşık sinir ağları kullanır. Geleneksel sinir ağları sadece 2-3 gizli katman içerebilirken, derin ağlarının 150 katmanı olabilir.
Algoritma oluşturulduktan sonra beynin biyolojik yapısını taklit eden bir öğrenme modelidir. Her katman özellikleri işler ve genellikle değerli bilgi çıkarır.
Öyleyse soru şu: derin öğrenme bugün nasıl kullanılıyor?
Kullanım Alanları
Derin öğrenme modelleri, tüketici elektroniği dünyasından uzay ve savunma dünyasına kadar uzanan büyük endüstrilerde yer almaktadır. Yaygın olarak derin öğrenme, akıllı cihazlarda ve uygulamalarda bulunan otomatik çeviri uygulamalarında kullanılır. Derin öğrenme uygulamaları, bu sistemlerin sesinizi tanımasına ve doğru yanıtlar vermesine yardımcı olur.
Tıp dünyasında bilim insanları kanser hücrelerini tespit etmek için derin öğrenme kullanırken endüstri şirketleri çalışma koşullarını daha iyi bir hale getirmek için derin öğrenmeyi kullanır.
Derin öğrenme teknikleri insanların çalışma şeklini, ürünleri oluşturma sürecini değiştirmeye devam edecek. Bu daha sadece başlangıç.
dilarakucukay
Related posts
Abone Ol
Haber bültenimize abone ol!