Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, insan beyninin yapısından ve işlevinden, özellikle de beyni oluşturan sinir ağlarından ilham alan makine öğreniminin bir alt alanıdır. Örüntü tanıma ve karar verme gibi görevleri yerine getirmek için beynin yapısı ve işlevine göre modellenen bilgisayar sistemleri olan yapay sinir ağlarının kullanılmasını içerir.
Derin öğrenme algoritmaları, geri yayılım adı verilen bir işlem kullanılarak büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen çok sayıda yapay sinir ağı katmanından oluşur. Bir derin öğrenme modelindeki her katman, girdi verilerini işler ve bir sonraki katmana iletir ve son katman, modelin çıktısını üretir. Veriler ağın katmanlarından geçerken dönüştürülür ve soyutlanır, bu da modelin verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenmesine olanak tanır.
Derin öğrenme, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve tahmine dayalı modelleme gibi görevler için güçlü bir araçtır. Çok çeşitli görevlerde etkileyici sonuçlar elde etti ve bilgisayar görüşü, sağlık ve finans dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulandı.
Genel olarak, derin öğrenme, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenmek ve bu verilere dayalı kararlar almak için yapay sinir ağlarının kullanılmasını içeren bir makine öğrenimi alt alanıdır. Çok çeşitli görevlerde etkileyici sonuçlar elde etti ve çeşitli alanlarda uygulandı.
Derin Öğrenme, Görüntüyü Ve Konuşmayı Nasıl Tanır?
Derin öğrenme algoritmaları, etiketli örneklerden oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitim alarak ve istenen çıktının göstergesi olan kalıpları ve özellikleri tanımayı öğrenerek görüntüleri ve konuşmayı tanıyabilir.
Görüntü tanıma için, derin öğrenme algoritmaları tipik olarak içerdikleri nesneler veya kategorilerle etiketlenmiş büyük görüntü veri kümeleri üzerinde eğitilir. Algoritmalar, belirli nesnelerin veya özelliklerin varlığı gibi istenen çıktının göstergesi olan görüntülerdeki kalıpları ve özellikleri tanımayı öğrenir. Algoritma daha fazla örnek üzerinde eğitildikçe, bu kalıpları tanıma ve yeni görüntüleri doğru bir şekilde sınıflandırma konusunda daha usta hale geliyor.
Konuşma tanıma için, derin öğrenme algoritmaları tipik olarak, içerdikleri kelime veya tümcelerle yazıya dökülmüş ve etiketlenmiş büyük ses kayıtları veri kümeleri üzerinde eğitilir. Algoritmalar, sözcükleri oluşturan fonemler veya heceler gibi istenen çıktının göstergesi olan ses kalıplarını ve özelliklerini tanımayı öğrenir. Algoritma giderek daha fazla örnek üzerinde eğitildikçe, bu kalıpları tanıma ve yeni ses kayıtlarını doğru bir şekilde yazıya dökme konusunda daha usta hale geliyor.
Genel olarak, derin öğrenme algoritmaları, verilerdeki istenen çıktının göstergesi olan kalıpları ve özellikleri tanımayı öğrenerek görüntüleri ve konuşmayı tanıyabilir. Giderek daha fazla örnek üzerinde eğitildikçe, bu kalıpları tanımada ve yeni örnekleri doğru bir şekilde sınıflandırmada veya yazıya dökmede daha usta hale gelirler.
Yapay Sinir Ağları Nedir?
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin, özellikle de beyni oluşturan sinir ağlarının yapı ve işlevine göre modellenen bilgisayar sistemleridir. İnsan beyninin deneyime dayalı olarak öğrenip uyum sağlayabildiği fikrinden ilham alınarak, bu öğrenme ve uyum sürecini taklit edecek şekilde tasarlanmıştır.
YSA’lar, insan beynindeki nöronlardan ilham alan, yapay nöron adı verilen birbirine bağlı birden çok birimden oluşur. Bu yapay nöronlar, girdi verilerini alan girdi katmanı, verileri işleyen bir veya daha fazla gizli katman ve ağın çıktısını üreten çıktı katmanı ile katmanlar halinde düzenlenir.
Bir YSA’daki yapay nöronlar, nöronlar arasındaki bağlantının gücünü belirleyen değerler olan ağırlıklarla bağlanır. Eğitim sırasında, giriş verilerine ve istenen çıktıya göre bağlantıların ağırlıkları ayarlanarak ağın öğrenmesi ve uyum sağlaması sağlanır.
YSA’lar, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda kullanılır. Verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri içeren görevler için güçlü bir araçtır ve çok çeşitli görevlerde etkileyici sonuçlar elde etmişlerdir.
İnsan Beyni İle Yapay Sinir Ağlarının Farklılıkları Nelerdir?
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin yapısından ve işlevinden esinlenirken, ikisi arasında bazı önemli farklılıklar vardır.
Temel farklardan biri, YSA’ların önceden belirlenmiş kurallara göre çalışan bilgisayar sistemleri olması, insan beyninin ise karmaşık ve tam olarak anlaşılamayan süreçlere göre çalışan biyolojik bir sistem olmasıdır. İnsan beyni, tahminen 100 milyar nöron ve 100 trilyon sinaps ile herhangi bir yapay sinir ağından çok daha karmaşıkken, yapay sinir ağları tipik olarak yalnızca birkaç katmana ve binlerce veya milyonlarca yapay nörona sahiptir.
Diğer bir fark, YSA’ların etiketli örneklerden oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitilirken, insan beyninin deneyim ve genetik yatkınlığın bir kombinasyonuna dayalı olarak öğrenmesi ve uyum sağlamasıdır. Bu, YSA’ların eğitildikleri verilere dayalı olarak belirli görevleri öğrenebilecekleri, ancak yeni durumlara insan beyni kadar kolay uyum sağlayamayacakları anlamına gelir.
Son olarak YSA’lar önceden belirlenmiş kural ve algoritmalara göre çalışırken, insan beyni daha esnek ve uyarlanabilir bir sistemdir. Bu, YSA’ların yaratıcı düşünme veya karar verme gerektiren görevlerle mücadele ederken, insan beyninin sorunlara uyum sağlayıp yaratıcı çözümler bulabileceği anlamına gelir.
Genel olarak, yapay sinir ağları insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alırken, ikisi arasında birçok önemli fark vardır. YSA’lar önceden belirlenmiş kurallara göre çalışan bilgisayar sistemleri iken, insan beyni çok daha karmaşık ve uyarlanabilir bir biyolojik sistemdir.
Yapay Sinir Ağları (YSA) Oluşturma
Yapay sinir ağları (YSA), programlama ve makine öğrenimi kavramları hakkında biraz bilgi sahibi olan herkes tarafından kullanılabilir. Gelişmiş programlama becerilerine sahip olmayan kullanıcılar için bile YSA oluşturmayı ve eğitmeyi nispeten kolaylaştıran birçok araç ve kitaplık mevcuttur.
YSA’ları kullanmak için bir programlama dili ve bir makine öğrenimi kitaplığı veya çerçevesi seçmeniz gerekecektir. Python, R ve Java da dahil olmak üzere, her biri kendi kitaplıklarına ve çerçevelerine sahip birçok farklı seçenek mevcuttur. YSA oluşturmaya yönelik bazı popüler makine öğrenimi kitaplıkları ve çerçeveleri arasında TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn bulunur.
Bir programlama dili ve kitaplığı veya çerçevesi seçtikten sonra, bir YSA oluşturmak ve eğitmek için şu adımları izlemeniz gerekir:
- Verileri toplayın ve hazırlayın: İlk adım, YSA’yı eğitmek için kullanılacak verileri toplamak ve hazırlamaktır. Bu, çeşitli kaynaklardan veri toplamayı, hataları ve tutarsızlıkları gidermek için verileri temizlemeyi ve ön işlemeyi ve verileri eğitim ve test setlerine bölmeyi içerebilir.
- Bir mimari seçin: Ardından, YSA’nız için bir mimari seçmeniz gerekecek. Bu, katman sayısına ve her katmandaki nöron sayısına ve ayrıca kullanılacak aktivasyon fonksiyonunun türüne karar vermeyi içerir.
- Modeli eğitin: Veriler ve mimari hazır olduğunda, geri yayılım adı verilen bir işlem kullanarak YSA’yı eğitebilirsiniz. Bu, girdi verilerinin ağ üzerinden beslenmesini, çıktının istenen çıktıyla karşılaştırılmasını ve öngörülen ve istenen çıktı arasındaki hataya dayalı olarak nöronlar arasındaki bağlantıların ağırlıklarının ayarlanmasını içerir.
- Modeli değerlendirin: Modeli eğittikten sonra, yeni verilere ne kadar iyi genelleştirebileceğini belirlemek için test kümesindeki performansını değerlendirmeniz gerekecektir. Bu, modelle ilgili sorunları belirlemenize ve gerektiğinde ayarlamalar yapmanıza yardımcı olacaktır.
Genel olarak, bir YSA oluşturmak ve eğitmek biraz programlama ve makine öğrenimi bilgisi gerektirebilirken, herkesin bir YSA oluşturmasını ve eğitmesini nispeten kolaylaştıran birçok araç ve kitaplık mevcuttur.
