Derin öğrenme ve öğrenimi, bilgisayarlara insanlar için doğal olan şeyi yapmayı öğreten bir makine öğrenme tekniğidir: “örneklerle öğrenmek”. Derin öğrenme, sürücüsüz araçların arkasındaki kilit teknolojidir ve bir dur işaretini tanımalarını ya da bir yayayı elektrik direğinden ayırt etmelerini sağlar. Telefonlar, tabletler, TV’ler ve kablosuz hoparlörler gibi tüketici cihazlarında ses kontrolünün anahtarıdır. Derin öğrenme son zamanlarda çok dikkat çekiyor ve bunun iyi bir nedeni var. Daha önce mümkün olmayan sonuçlara ulaşıyor.
Derin öğrenmede, bir bilgisayar modeli doğrudan görüntülerden, metinlerden veya seslerden sınıflandırma görevlerini yerine getirmeyi öğrenir. Derin öğrenme modelleri, bazen insan düzeyindeki performansı aşarak son teknoloji ürünü doğruluğa ulaşabilir. Modeller, geniş bir etiketli veri seti ve çok sayıda katman içeren sinir ağı mimarileri kullanılarak eğitilir.
Derin Öğrenme Neden Önemlidir?
Tek kelimeyle, doğruluk. Derin öğrenme, daha önce hiç olmadığı kadar yüksek seviyelerde tanıma doğruluğuna ulaşıyor. Bu, tüketici elektroniğinin kullanıcı beklentilerini karşılamasına yardımcı olur ve sürücüsüz arabalar gibi güvenlik açısından kritik uygulamalar için çok önemlidir. Derin öğrenme alanındaki son gelişmeler, görüntülerdeki nesneleri sınıflandırmak gibi bazı görevlerde derin öğrenmenin insanlardan daha iyi performans gösterdiği noktaya kadar ilerledi.
Derin öğrenme ilk olarak 1980’lerde teorize edilmiş olsa da, ancak yakın zamanda kullanışlı hale gelmesinin iki ana nedeni vardır:
Derin öğrenme büyük miktarlarda etiketli veri gerektirir. Örneğin, sürücüsüz araç geliştirme milyonlarca görüntü ve binlerce saatlik video gerektirir.
Derin öğrenme önemli miktarda bilgi işlem gücü gerektirir. Yüksek performanslı GPU’lar, derin öğrenme için verimli olan paralel bir mimariye sahiptir. Kümeler veya bulut bilişim ile birleştirildiğinde, bu, geliştirme ekiplerinin derin öğrenme ağı için eğitim süresini haftalardan saatlere veya daha kısa bir süreye indirmesini sağlar.
Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?
Çoğu derin öğrenme yöntemi yapay sinir ağı mimarilerini kullanır, bu nedenle derin öğrenme modelleri genellikle derin sinir ağları olarak adlandırılır.
Derin sinir ağlarının en popüler türlerinden biri konvolüsyonel sinir ağları (CNN veya ConvNet) olarak bilinir. Bir CNN, öğrenilen özellikleri giriş verileriyle birleştirir ve 2D konvolüsyonel katmanlar kullanır, bu da bu mimariyi görüntüler gibi 2D verileri işlemek için çok uygun hale getirir.
CNN’ler manuel özellik çıkarma ihtiyacını ortadan kaldırır, böylece görüntüleri sınıflandırmak için kullanılan özellikleri tanımlamanız gerekmez. CNN, özellikleri doğrudan görüntülerden çıkararak çalışır. İlgili özellikler önceden eğitilmez; ağ bir görüntü koleksiyonu üzerinde eğitilirken öğrenilirler. Bu otomatik özellik çıkarımı, derin öğrenme modellerini nesne sınıflandırması gibi bilgisayarla görme görevleri için son derece doğru hale getirir.
CNN’ler onlarca veya yüzlerce gizli katman kullanarak bir görüntünün farklı özelliklerini tespit etmeyi öğrenir. Her gizli katman, öğrenilen görüntü özelliklerinin karmaşıklığını artırır. Örneğin, ilk gizli katman kenarların nasıl tespit edileceğini öğrenebilir ve son katman tanımaya çalıştığımız nesnenin şekline özel olarak daha karmaşık şekillerin nasıl tespit edileceğini öğrenir.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Farkı Nedir?
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin özel bir şeklidir. Bir makine öğrenimi iş akışı ilgili özelliklerin görüntülerden manuel olarak çıkarılmasıyla başlar. Bu özellikler daha sonra görüntüdeki nesneleri kategorize eden bir model oluşturmak için kullanılır. Derin öğrenme iş akışı ile ilgili özellikler görüntülerden otomatik olarak çıkarılır. Buna ek olarak, derin öğrenme “uçtan uca öğrenme” gerçekleştirir – bir ağa ham veri ve sınıflandırma gibi gerçekleştirmesi gereken bir görev verilir ve ağ bunu otomatik olarak nasıl yapacağını öğrenir.
Bir diğer önemli fark ise derin öğrenme algoritmalarının veriyle ölçeklenmesi, sığ öğrenmenin ise yakınsamasıdır. Sığ öğrenme, ağa daha fazla örnek ve eğitim verisi eklediğinizde belirli bir performans düzeyinde plato çizen makine öğrenimi yöntemlerini ifade eder.
Derin öğrenme ağlarının önemli bir avantajı, verilerinizin boyutu arttıkça genellikle gelişmeye devam etmeleridir.
Makine öğreniminde, görüntüleri sıralamak için özellikleri ve bir sınıflandırıcıyı manuel olarak seçersiniz. Derin öğrenme ile özellik çıkarma ve modelleme adımları otomatiktir.
Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Seçim Yapmak
Makine öğrenimi uygulamanıza, işlediğiniz verilerin boyutuna ve çözmek istediğiniz sorunun türüne bağlı olarak seçebileceğiniz çeşitli teknikler ve modeller sunar. Başarılı bir derin öğrenme uygulaması, modeli eğitmek için çok büyük miktarda verinin (binlerce görüntü) yanı sıra verilerinizi hızla işlemek için GPU’lar veya grafik işlem birimleri gerektirir.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme arasında seçim yaparken, yüksek performanslı bir GPU’ya ve çok sayıda etiketli veriye sahip olup olmadığınızı göz önünde bulundurun. Eğer bunlardan herhangi birine sahip değilseniz, derin öğrenme yerine makine öğrenmesini kullanmak daha mantıklı olabilir. Derin öğrenme genellikle daha karmaşıktır, bu nedenle güvenilir sonuçlar elde etmek için en az birkaç bin görüntüye ihtiyacınız olacaktır. Yüksek performanslı bir GPU’ya sahip olmak, modelin tüm bu görüntüleri analiz etmesinin daha az zaman alacağı anlamına gelir.
DERİN ÖĞRENME KULLANIM ALANLARI
Kolluk kuvvetleri: Derin öğrenme algoritmaları, olası dolandırıcılık veya suç faaliyetlerine işaret eden tehlikeli kalıpları belirlemek için işlem verilerini analiz edebilir ve bunlardan öğrenebilir. Konuşma tanıma, bilgisayarla görme ve diğer derin öğrenme uygulamaları, ses ve video kayıtlarından, görüntülerden ve belgelerden kalıplar ve kanıtlar çıkararak soruşturma analizinin verimliliğini ve etkinliğini artırabilir, bu da kolluk kuvvetlerinin büyük miktarda veriyi daha hızlı ve doğru bir şekilde analiz etmesine yardımcı olur.
Mali hizmetler: Finans kurumları, hisse senetlerinin algoritmik ticaretini yönlendirmek, kredi onayları için iş risklerini değerlendirmek, dolandırıcılığı tespit etmek ve müşteriler için kredi ve yatırım portföylerini yönetmeye yardımcı olmak için düzenli olarak tahmine dayalı analitik kullanmaktadır.
Müşteri hizmetler: Birçok kuruluş derin öğrenme teknolojisini müşteri hizmetleri süreçlerine dahil ediyor. Çeşitli uygulamalarda, hizmetlerde ve müşteri hizmetleri portallarında kullanılan sohbet robotları, yapay zekanın basit bir biçimidir. Geleneksel chatbotlar, genellikle çağrı merkezi benzeri menülerde bulunan doğal dili ve hatta görsel tanımayı kullanır. Ancak daha sofistike chatbot çözümleri, belirsiz sorulara birden fazla yanıt olup olmadığını öğrenme yoluyla belirlemeye çalışır. Sohbet robotu daha sonra aldığı yanıtlara göre bu soruları doğrudan yanıtlamaya veya konuşmayı bir insan kullanıcıya yönlendirmeye çalışır.
Sağlık Hizmetleri: Sağlık sektörü, hastane kayıtlarının ve görüntülerinin dijitalleştirilmesinden bu yana derin öğrenme yeteneklerinden büyük ölçüde faydalanmaktadır. Görüntü tanıma uygulamaları, tıbbi görüntüleme uzmanlarını ve radyologları destekleyerek daha kısa sürede daha fazla görüntüyü analiz etmelerine ve değerlendirmelerine yardımcı olabilir.
Daha güncel bilgiler ve haberler için buraya tıklayın