Derin öğrenme , birçok katmana sahip yapay sinir ağlarının oluşturulmasına ve öğrenilmesine odaklanan bir makine öğrenimi bölümüdür. Bu sinir ağları, tıpkı kendilerinin öğrenecekleri gibi, girdilerden önemli ve karmaşık özellikleri otomatik olarak çıkarabilir ve bu özellikleri problemleri çözmek için kullanabilir. Bu yetenek sayesinde derin öğrenme, karmaşık sorunları başarılı bir şekilde çözebilir ve büyük miktarda bilgi içeren verilerle verimli bir şekilde çalışabilir.
Çalışma prensibi
Derin öğrenmenin işi, verileri sinir ağının katmanları arasında tutarlı bir şekilde iletmek, ardından ağırlıkları ve parametreleri modelin verilerdeki karmaşık kalıpları ve kalıpları tespit edebilmesi için ayarlamaktır. Eğitimden sonra ağ, yeni verileri tahmin etmek veya sınıflandırmak için kullanılabilir.
Sinir ağı türleri
Derin öğrenme, çok sayıda katmana sahip sinir ağlarının kullanımını kapsar. Sinir ağları da derin öğrenme araç setinin bir parçasıdır.
Her tür sinir ağı, belirli veri türlerinde ve görevlerde uzmanlaşmıştır ve çeşitli alanlara ve senaryolara uygulanabilir.
- Evrişimli sinir ağları (CNN’LER) verileri uzamsal yapıyla işler ve analiz eder. Bilgisayarla görmede, görüntü ve video tanımada kullanılırlar.
- Tekrarlayan sinir ağları (RNN’LER) sıralı verilerle çalışır. Makine çevirisi, doğal dil işleme ve metin oluşturma görevleri için kullanılırlar.
- Tekrarlayan evrişimli Sinir ağları (RCNN’LER), evrişimli sinir ağlarının ve tekrarlayan sinir ağlarının özelliklerini birleştirir. Dizilerin işlenmesini ve verilerin uzamsal yapısını birleştiren görevler için kullanılırlar.
- Otomatik kodlayıcılar, girdileri daha kompakt bir görünüme sıkıştırmayı ve ardından bu görünümden geri yüklemeyi amaçlar. Autoencoders, gizli veri yapılarını incelemeye, veri boyutunu azaltmaya ve yeni örnekler oluşturmaya yardımcı olur.
- Üretken düşman ağları (Gan’lar), iki rakip sinir ağından oluşur — bir jeneratör ve bir ayırt edici. Jeneratör, ayrımcıyı kandırabilecek yeni veriler oluştururken, ayrımcı gerçek verileri sahte verilerden ayırmaya çalışır. Gan’lar içerik oluşturmak için kullanılır.
- Transformatörler (Transformatörler) dikkat mekanizmalarına dayanmaktadır. Metinler ve zaman serisi dizileri gibi ardışık verileri işlemek için kullanılırlar.
Derin öğrenmenin uygulama alanları
Derin öğrenme, büyük miktarda veriyle öğrenme ve doğru tahminler yapma yeteneği nedeniyle çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Derin öğrenme, otonom sürüşte arabalarda gezinmek için, sağlık hizmetlerinde hastalıkları teşhis etmek için, e-ticarette mal önermek için ve oyun endüstrisinde daha gerçekçi bir oyun deneyimi için kullanılmaktadır.