Deep Learning (Derin Öğrenme) Nedir?

Deep Learning (Derin Öğrenme) Nedir? 


Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan görevleri yerine getirebilmesiyle ilgilidir, ancak bilgisayarlar hala makineler gibi düşünür ve hareket eder. Bazı karmaşık görevleri yerine getirme yetenekleri, örneğin bir görüntü veya videodan veri toplama, hala insanların yapabileceklerinin çok gerisinde kalır.

Derin öğrenme modelleri ise, makine öğrenimine son derece karmaşık bir yaklaşım getirir.

Deep learning, yapay sinir ağları olarak adlandırılan, insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alan algoritmaları destekleyen, makine öğreniminin alt alanıdır.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, bilgisayarları, insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alan algoritmalarla eğitmeyi amaçlayan ve büyük miktarda veriyle ilgilenen bir makine öğrenimi kategorisidir.

Derin öğrenmede, bir bilgisayar algoritması; doğrudan görüntü, metin veya ses biçimindeki karmaşık veriler üzerinde sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmeyi öğrenir. Bu algoritmalar, bazen insan düzeyinde performansı aşabilir. Birçok katman içeren geniş etiketli veri seti ve sinir ağı mimarileri ile eğitilirler. 

Ayrıca derin öğrenme; sanal asistanlar, yüz tanıma, sürücüsüz araçlar vb. gibi teknolojilerin ardındaki en önemli kavramdır.

Derin öğrenmenin çalışması, verileri eğitmek ve deneyimlerden öğrenmeyi içerir.

Öğrenme prosedürüne “Deep – Derin” denir, çünkü her geçen dakika sinir ağları yeni veri seviyelerini hızla keşfeder. Veriler her eğitildiğinde, performansı artırmaya odaklanır.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme algoritmaları, sağlanan girdiler aracılığıyla çıktıları eğitmek için denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarını kullanır.

Aşağıdaki görselde göreceğiniz gibi bu daireler birbirine bağlı nöronları temsil eder. Nöronlar; Input, Hidden and Output Layers olarak adlandırılan üç farklı katman hiyerarşisinde sınıflandırılır.

İlk nöron katmanı, yani input katmanı, girdi verilerini alır ve bunu ilk gizli katmana iletir.

Hidden yani gizli katmanlar, alınan veriler üzerinde hesaplamaları gerçekleştirir. Sinir ağlarının yaratılmasındaki en büyük zorluk, nöronların sayısına ve bir dizi gizli katmana karar vermektir.

Son olarak, output katmanı gerekli çıktıyı üretir.

Bu, çalışmanın temel akışıdır. 

Şimdi, hesaplama yönteminin açıklandığı nokta gelelim…

Nöronlar arasındaki her bağlantı ağırlıklardan oluşur, bu, girdi değerlerinin önemini belirtir. Çıkışları standart hale getirmek için bir aktivasyon fonksiyonu kullanılır.

Ağı eğitmek için iki önemli önlem göz önünde bulundurulur. Birincisi büyük bir veri seti oluşturmak, ikincisi ise büyük hesaplama gücüdür. Derin öğrenmedeki “Derin”, modelin veri kümesini eğitmek için kullandığı gizli katmanların sayısını belirtir.

Derin öğrenmenin işleyişi aşağıdaki dört son noktada özetlenebilir:

  • ANN, ikili doğru/yanlış sorgularının bir kombinasyonunu ister.
  • Veri bloklarından sayısal değerlerin çıkarılması.
  • Alınan cevaplara göre verilerin sıralanması.
  • Verileri işaretlemek/etiketlemek.

Derin Öğrenme İçin Veriler

Veri, derin öğrenmenin ham maddesidir. Teorik olarak, herhangi bir miktarda veri derin öğrenme modellerini geliştirir. Ancak modelleri eğitmek için gereken veri toplama çabası, eğitim süresi ve hesaplama gücü göz önüne alındığında, derin öğrenme için veri miktarı sonsuz olamaz. Fakat çok az veri de, güvenilir bir derin öğrenme modeli sağlamaz.

Başarılı bir modeli eğitmek için gereken veri miktarı için kesin bir kural yoktur. Bu, eğitilmiş modellerin sonucuna bağlıdır. Modeller yeterince güvenilir değilse, daha fazla veri gereklidir. Derin öğrenme modellerini eğitmek için gereken minimum veri için bazı temel kurallar vardır.

  • Regresyon analizi ile tahminler için en az 20 veri noktası
  • Bilgisayarla görme ile sınıflandırma için en az 1.000 görüntü

Bunlar, derin öğrenmede iki buluşsal yöntemdir. Veri mühendisleri, farklı uygulamalar için benzer kuralları savunur. Tüm temel kurallarda olduğu gibi, bu kurallar da mükemmel değildir ve belirli uygulamaya göre değiştirilmesi gerekir.

Derin Öğrenme Modelleri Nasıl Oluşturulur?

Derin öğrenme algoritmaları, katmanlar bağlanarak yapılır. İlk adım, giriş katmanı, ardından gizli katman(lar) ve çıkış katmanıdır. Her katman birbirine bağlı nöronlardan oluşur. Ağ, bunları birden çok katman aracılığıyla çalıştırmak için büyük miktarda girdi verisi tüketir.

Derin öğrenme modeli oluşturmak için aşağıdaki adımlar gereklidir:

  • Sorunu anlamak
  • Verileri tanımlamak
  • Algoritmayı seçmek
  • Modeli eğitmek
  • Modeli test etmek

Derin Öğrenmenin Avantajları Nelerdir?

  • Sınırlı kullanılabilir eğitim veri setlerinden yeni özellikler oluşturma yeteneği sağlar.
  • Denetimsiz öğrenme teknikleri üzerinde çalışabilir, eyleme geçirilebilir ve güvenilir görev sonuçları oluşturmaya yardımcı olur.
  • Makine öğrenimi uygulamasında büyük zaman gerektiren görevlerden biri olan feature engineering için gereken süreyi azaltır.
  • Modeller büyük miktarda veri üzerinde eğitilebilir ve model daha fazla veri ile daha iyi hale gelir.
  • Video klipler, belgeler, sensör verileri, web kamerası verileri vb. gibi iyi yapılandırılmamış verilerde çalışır.

Derin Öğrenmenin Dezavantajları Nelerdir?

  • Eğitim sürecinin tamamı, eğitim sürecindeki iyileştirme kapsamını azaltan sürekli veri akışına dayanır.
  • Hesaplamalı eğitimin maliyeti, veri kümelerinin sayısındaki artışla önemli ölçüde artar.
  • Belirli bir hatanın argümanlarını sağlamak için ara adımlar yoktur. Sorunu çözmek için eksiksiz bir algoritma revize edilir.
  • Veri kümelerini eğitmek için pahalı kaynaklara, yüksek hızlı işlem birimlerine ve güçlü GPU’lara ihtiyaç duyulur.

Derin Öğrenme Örnekleri

Derin öğrenme için birçok endüstriyel uygulama mevcuttur. Bunlardan bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. Sanal Asistanlar

İnsan konuşmasını ve dilini çevirmeyi gerektiren temel işlevsellik, derin öğrenmedir. Sanal asistanların yaygın örnekleri Cortana, Siri ve Alexa’dır.

2. Sürücüsüz, Otonom Araçlar

Otonom bir arabada, örneğin bir Tesla’da gezinmek için, insan benzeri bir deneyime ve uzmanlığa ihtiyaç vardır.

Yolların senaryolarını, sinyallerin çalışmasını, yayaları, farklı işaretlerin önemini, hız sınırlarını ve bunun gibi daha birçok durumu anlamak için büyük miktarda gerçek veri gereklidir.

Büyük verilerle, algoritmaların verimliliği artırılır ve bu da daha sonra karar verme akışını artıracaktır.

3. Servis ve Sohbet Botları

Müşteri hizmetleri için sohbet robotlarının insanlarla sürekli etkileşimi, güçlü yanıtlar gerektirir. Tüm zor sorular ve uygun yanıtlarla yanıt verebilmek için, eğitim algoritmaları için derin öğrenme gereklidir.

4. Çeviriler

Konuşmayı birden çok dilde otomatik olarak çevirmek, derin öğrenme denetimi gerektirir. Bu, turistler, gezginler ve hükümet yetkilileri için yararlı bir mekanizmadır.

5. Yüz Tanıma

Yüz tanıma, güvenlikten Facebook’ta kullanılan etiketleme özelliğine kadar birçok örneğe sahiptir. Örneğin, yüz tanıma ile aynı kişi; kilo almış, kilo vermiş, sakallı, sakalsız, yeni saç modelleri vs. ile de tanınır.

6. Alışveriş ve Eğlence

Amazon ve Myntra gibi tüm alışveriş uygulamaları veya Amazon Prime ve Netflix gibi eğlence uygulamaları, gelecekteki satın alma ve izleme önerilerini göstermek için verilerinizi ve satın alma alışkanlıklarınızı depolar.

Her zaman “İzlemek/satın almak isteyebilirsiniz” başlığıyla gelir. Derin öğrenme algoritmasına ne kadar fazla veri girilirse, karar vermede o kadar verimli olur.

7. Tıbbi Uygulamalar

Derin öğrenmenin ayrıca birçok tıbbi uygulaması vardır. Derin öğrenme X-rays, MRI’lar vb. gibi tıbbi görüntüleme sonuçlarındaki anormallikleri belirlemek için kullanılabilir. Ayrıca bağlı izleme cihazlarıyla hasta sağlığını günün her saatinde izleyebilir. Derin öğrenme, moleküllerin en olası kombinasyonunu vererek ilaç keşfine de yardımcı olabilir.

8. Tedarik Zinciri Yönetimi

Bir şirketin tedarik zinciri, birden çok satıcıyı, tedarikçiyi, coğrafyayı ve düzenlemeyi kapsayan karmaşık bir sistemdir. Bu yüzden büyük bir trafik hacmini manuel olarak yönetmek imkansız bir iştir. Tedarik zincirindeki IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazlarının yardımıyla oluşturulan büyük hacimli verileri analiz ederek sağlıklı bir tedarik zincirini sürdürmek için derin öğrenme kullanılabilir.

Tüm bu listedekilerin yanı sıra, diğer derin öğrenme uygulamaları dolandırıcılık tespiti, sanal tanıma, sağlık, eğlence, siber güvenlik ve çok daha fazlasını içerir.

Makine Öğrenimi vs Derin Öğrenme / Machine Learning vs Deep Learning

Yapay zekanın bu iki alt kümesi arasında birçok fark olsa da, derin öğrenme, makine öğreniminin yalnızca bir alt kümesidir. Aslında, derin öğrenme makine öğrenimidir ve benzer şekilde çalışır, ancak, yetenekleri farklıdır.

Temel makine öğrenimi modelleri, yeni verilerle beslendikçe belirli işlevleri yerine getirmede giderek daha iyi hale gelse de, yine de biraz daha insan müdahalesine ihtiyaç duyar. Bir AI algoritması yanlış bir tahmin döndürürse, bir mühendis devreye girip ayarlamalar yapar. Deep learning modeliyle, bir algoritma kendi sinir ağı aracılığıyla bir tahminin doğru olup olmadığını belirleyebilir; insani yardıma ihtiyaç duymaz.

Derin öğrenme modeli, kendi bilgi işlem yöntemiyle öğrenebilir; bu, kendi beyni varmış gibi görünmesini sağlayan bir tekniktir.

Özetlemek gerekirse, makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki temel farklar aşağıdaki gibidir:

  • Makine öğrenimi; verileri ayrıştırmak, bu verilerden öğrenmek ve öğrendiklerine dayanarak bilinçli kararlar vermek için algoritmalar kullanır.
  • Derin öğrenme, kendi başına öğrenebilen ve akıllı kararlar alabilen bir “yapay sinir ağı” oluşturmak için algoritmaları katmanlar halinde yapılandırır.
  • Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Her ikisi de yapay zeka kategorisine girerken, derin öğrenme, insan benzeri yapay zekaya güç veren şeydir.

Özetle diyebiliriz ki, deep learning, veri kümelerini işlemek ve verimli karar vermek için insan beyninin çalışmasını taklit eden AI ve ML’nin bir alt dalıdır.

Derin öğrenme, eğitim için hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri kullanır.

Derin öğrenmenin pratik örnekleri arasında sanal asistanlar, otonom araçlar arabalar, yüz tanıma ve daha pek çok şey sayılabilir.

Derin öğrenme algoritmalarının deneyimi ne kadar büyük olursa, o kadar etkili olurlar. Teknoloji yıllar içinde ilerledikçe, derin öğrenme de olağanüstü olma potansiyeline sahiptir.


0 Yorum

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.