Derin öğrenme tanımı

Derin öğrenme, bilgisayarların bilgileri insan beynine benzer şekillerde işlemesini sağlayan bir makine öğrenmesi türüdür. "derin&quot olarak adlandırılır; çünkü sistemin verileri anlamasına ve yorumlamasına yardımcı olan birden fazla nöral ağ katmanı içerir. Bu teknik bilgisayarların desenleri tanımasını ve dilleri çevirmek ve arabaları otonom olarak sürmek gibi karmaşık görevleri yönetmesini sağlar. İnsanların deneyimlerden nasıl öğrendiklerine benzer şekilde, bu sistemler de insanlardan manuel güncellemelere ihtiyaç duymadan, çok miktarda veriyi analiz ederek zaman içinde becerilerini ve doğruluğunu geliştirir.

Nöral ağları anlama

Teoriden Perceptron'a

1940'larda nörobilimci Warren McCulloch ve matematikçi Walter Pitts ilk yapay sinir ağı kavramını oluşturmak için işbirliği yaptılar. Amaçları beynin nöronların basit ikili yanıtlarından karmaşık düşünce kalıplarını nasıl üretebileceğini anlamaktı. Beynin ikili mantık kullanarak karmaşık hesaplamalar yapma yeteneğini taklit edebileceğine inandıkları nöronun bir modelini ortaya koydular.

McCulloch ve Pitts tarafından geliştirilen nöral ağ modelinde, girdiler bir nöronun aldığı elektriksel dürtüler gibi hareket eder. Bazı girdiler belirli bir sonuç için daha önemliyse model bunları daha fazla ağırlıkla vurgular. Bu ağırlıklı girdiler belirli bir düzeyi aştığında nöron etkinleştirir; yoksa kapalı kalır. Bu temel açıklık mekanizması, modellerinin basit beyin benzeri karar alma süreçlerini taklit etmesini sağladı ve derin öğrenmenin evrimine zemin hazırladı.

1957'de bilgisayar bilimci ve psikolog Frank Rosenblatt tarafından inşa edilen oda büyüklüğünde bir makine olan Mark I Perceptron'un tanıtımı yapay nöronların ilk pratik kullanımını sergiledi. Bu cihaz görüntüleri tanımak ve kategorize etmek için fotohücreler ve yapay nöral ağlar kullandı, McCulloch ve Pitts'in fikirlerinin etkinliğini gösterdi. Rosenblatt’ın Perceptron’u sadece makine öğrenmesinin işe yarayabileceğini değil, aynı zamanda günümüzün daha sofistike derin öğrenme teknolojilerinin geliştirilmesinin önünü açtığını doğruladı.

Derin öğrenme nasıl çalışır?

İnsan beklentilerini karşılayan çıktılar üretmede en başarılı olan nöral ağlarındaki hangi algoritmaların olduğunu belirlemek için öngörü sürecini kullanarak derin öğrenme çalışmaları yapar. Daha sonra ağlar, başarı hızlarının iyileşmesi için bu algoritmaları iyileştirmek için geri yayılım kullanır. Aşağıda bir örnek verilmiştir:

Farklı müzik türlerini tanımak için bir bilgisayar öğrettiğinizi hayal edin. Nöral ağ binlerce müzik dosyasını analiz eder, yavaş yavaş enstrümantasyon, vuruş ve akor ilerlemesi gibi özellikleri fark etmeyi öğrenir. Bir tahmin yaptığında, bir parçayı bir rock şarkısı olarak tanımlamak gibi, ve daha sonra doğru olup olmadığı söylenir, algoritmasını ayarlamak için geri yayılma adı verilen bir yöntem kullanır.

Bu hatalardan öğrenmek gibidir. Örneğin, eğer bilgisayar bir rock şarkısı için klasik piyano sonatı yaparsa, bu hatadan öğrenir, gelecek tahminlerde klasik ve rock şarkıları ayırt etme yeteneğini geliştirir. Zaman içinde bu süreç, yapay sinir ağının son derece doğru tahminler yapmasına olanak sağlayarak, filmleri önermekten kendi kendine giden arabaların yol işaretlerini ve sinyallerini yorumlamasını sağlamaya kadar her şey için güçlü bir araca dönüştürür.

Derin nöral ağ katmanlarına daha derin bir bakış

Bu liste derin bir nöral ağın temel bileşenlerini ve işledikleri genel sırayı açıklar. Ancak nöronlar, aktivasyon fonksiyonları ve düzenlilik teknikleri izole adımlar değil, ağ ve onun öğrenme süreci boyunca çalışan özelliklerdir.

1. Giriş katmanı

Giriş katmanı, her nöronun giriş verilerinin benzersiz bir özelliğini temsil ettiği ağ geçididir. Bu katmanın birincil işlevi ham veriyi almak ve daha ileri işleme için sonraki katmanlara geçirmektir.

1. Nöronlar (düğümler)

Nöronlar veya düğümler, bir nöral ağın temel işleme birimleridir. Her nöron girişi alır, (ağırlıklı bir toplam kullanarak ve ardından bir etkinleştirme işlevi uygulayarak) işler ve çıktıyı sonraki katmana gönderir.

1. Etkinleştirme işlevleri

Bunlar nöral bir ağdaki karar vericiler gibidir, öğreneceklerin ve nelerin göz ardı edileceğini belirlemesine yardımcı olur. Ağa bir tür esneklik katarak karmaşık desenleri yakalamasını ve öğrenmesini sağlarlar. Yaygın aktivasyon fonksiyonları sigmoid, ReLU (düzeltilmiş doğrusal birim) ve tanh içerir.

1. Ağırlıklar ve önyargılar

Ağırlıklar ağ içindeki parametrelerdir ve girdi verilerinin ağ katmanlarındaki çıktılar üzerindeki etkisini belirler. Ağırlıklarla birlikte önyargılar, etkinleştirme işlevlerinin sıfır olmayan çıktılar üretebilmesini sağlar, ağın etkin bir şekilde etkinleştirme ve öğrenme yeteneğini geliştirir.

1. Gizli katmanlar

Giriş katmanları ve çıktı katmanları arasında yer alan gizli katmanlar, nöral ağ içindeki hesaplamaların büyük kısmını gerçekleştirir. "hide&quot olarak adlandırılırlar; çünkü girdi ve çıktıdan farklı olarak, harici ortamla etkileşime girmezler. Bir nöral ağın karmaşıklığı ve kabiliyeti büyük ölçüde gizli katmanların sayısı ve mimarisi ile belirlenir.

1. Çıktı katmanı

Bu, bir nöral ağdaki son katmandır. Sonuçları sunar, gizli katmanlardaki bilgileri sınıflandırma, regresyon veya başka bir tahmin türü gibi eldeki görevi çözen bir biçime dönüştürür.

1. Zarar işlevi

Kayıp işlevi veya masraf işlevi, tahmini çıktılar ve fiili çıktılar arasındaki farkı ölçer. Bu işlevi en aza indirmek, modelin daha doğru tahmin etmesini sağlayarak eğitimin hedefidir.

1. Optimizasyon algoritmaları

Bu algoritmalar zaman içindeki doğruluğunu artırmak için modele ince ayar yapar. Tahminler sırasında hataları azaltmak için ağırlıkları ve önyargıları ayarlarlar. Bazı popüler yöntemler arasında stokastik gradyan inişi, Adam ve RMSprop sayılabilir.

1. Geriye doğru yayma

Bu derin öğrenme algoritması, modelin hatalarından öğrenmesine ve gelişmesine yardımcı olduğu için çok önemlidir. Modelin ağırlıklarındaki değişikliklerin doğruluğunu nasıl etkilediğini ortaya koyar. Ardından, tahminler yapmada daha iyi olması için hataları model boyunca geriye doğru izleyerek bu ayarları ayarlar.

1. Düzenleme teknikleri

Modeller genellikle eğitim verilerini çok yakından öğrenir ve yeni veriler üzerinde de performans göstermemelerine neden olur (fazla uyum olarak bilinir). Bunun için ayarlanmak üzere L1 ve L2 düzensizliği ve toplu normalleştirme gibi teknikler ağırlıkların boyutunu ince ayarlamak ve eğitim sürecini hızlandırmak için kullanılır.

1. Parti normalleştirme

Bu teknik her katmanın girdilerini normalleştirir, nöral ağın kararlılığını, performansını ve hızını iyileştirmeyi amaçlar. Ayrıca ilk başlangıç ağırlıklarına duyarlılığın azaltılmasına yardımcı olur.

1. Dropout

Başka bir düzenlilik yöntemi olan damlacık, eğitim sırasında bir dizi nöronu rastgele yok sayar. Bu, ağın herhangi bir tek nörona çok bağımlı olmasını engelleyerek aşırı uyumu azaltmaya yardımcı olur.

Derin öğrenmenin ortak uygulamaları

Derin makine öğrenmesi, Perceptron’dan beri uzun bir yol kat etmiştir. Organizasyonlar, oda büyüklüğündeki makineleri kurmaya ihtiyaç duymak yerine artık bulutta derin öğrenme çözümleri oluşturabilir. Günümüzün derin sinir ağlarının karmaşık veri kümelerini işleyebilmesi, onları çeşitli sektörlerde değerli araçlar haline getirir ve bir zamanlar fütüristik olarak kabul edilen yenilik için yeni yollar açar.

Otomotiv

Derin öğrenme, araçların navigasyon için sensör verilerini yorumlamasını sağlar. Ayrıca tehlike algılama ve çarpışmadan kaçınma gibi özelliklerle sürücü yardım sistemlerini geliştirir ve daha iyi araç tasarımı ve üretimine katkıda bulunur.

Ticari işlemler

Etkileşimli yapay zeka sohbet botları ve sanal asistan kopilotlar popüler iş derinliğinde öğrenme uygulamalarıdır. Manüel görevleri otomatikleştirerek insan hatasını azaltır, veri analizini ve karar verme sürecini hızlandırır ve farklı sistemlerde depolanan bilgileri bulmayı kolaylaştırır.

Finans

Derin öğrenmeyle desteklenen algoritmik ticaret, tahmine dayalı içgörülere yönelik piyasa verilerini analiz etmek için kullanılır ve dolandırıcılık algılamayı geliştirmek için karmaşık örnekleri tanımlar. Derin öğrenme, risk yönetimine de yardımcı olur, kredi risklerini ve piyasa koşullarını daha bilinçli karar alma için değerlendirir.

Finansta yapay zeka teknolojisi hakkında daha fazla bilgi edinin

Sağlık Hizmetleri

Derin öğrenme algoritmaları tanısal doğruluğu artırmaya ve tıbbi görüntülerden erken evrelerdeki tümörler gibi anomalileri tespit etmeye yardımcı olabilir. Moleküler davranışları öngörerek, yeni tedavilerin gelişmesini kolaylaştırarak ilaç keşfi fırsatları da vardır.

Üretim

Tahmine dayalı bakım, makine arızalarını tahmin etmek için Nesnelerin İnterneti'ni ve derin öğrenmeyi kullanarak kesinti süresini en aza indirir. Geniş görüntü veri kümeleri üzerinde eğitilmiş görsel kontrol sistemleri hataları tanımlayarak kalite kontrolünü geliştirebilir.

Üretimdeki yapay zeka teknolojisi hakkında daha fazlasını keşfedin

Medya ve eğlence

Eğlence endüstrisi, akış platformlarında içerik önerilerini güçlendirmek ve oluşturucuların üretken yapay zekayı kullanarak gerçekçi CGI geliştirmelerine ve müzik oluşturmalarına yardımcı olmak için derin öğrenme uygulamalarını kullanır. Ayrıca görüntüleyici tercihlerini analiz ederek yaratıcıların içeriği uyarlamasına ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmesine yardımcı olur.

Perakende

Derin öğrenme, kişiselleştirilmiş ürün önerileriyle perakende müşteri deneyimlerinde devrim yarattı. Ayrıca talebi tahmin etmek ve stok düzeylerini optimize etmek için tahmine dayalı analitikleri kullanarak stok yönetimini iyileştirir.

Perakendede yapay zeka teknolojisi hakkında daha fazlasını keşfedin

Tedarik zinciri

Lojistik işlemleri, gerçek zamanlı trafik aksaklıklarını belirleyerek teslimat çizelgelemeyi optimize etmek için derin makine öğrenmesinden yararlanıyor. Derin öğrenme, talep ve tedarik tahmini doğruluğunu da artırarak proaktif strateji ayarlamalarına olanak sağlar.

Derin öğrenme avantajları ve zorluklar

Derin öğrenmenin faydaları gerçekten etkileyici olsa da bu teknolojinin karmaşıklığı zorlukları da beraberinde getiriyor. Derin eğitim çözümleri önemli ölçüde planlama ve kaynak gerektirdiğinden, kuruluşların bu teknolojiyi tasarlamadan ve dağıtmadan önce net bir şekilde tanımlanmış hedefler ve sorumlu yapay zeka uygulamaları belirlemeleri kritik önem taşır.

Derin öğrenme ve makine öğrenmesi karşılaştırması Yapay Zeka

Geleneksel makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasında bazı temel farklar vardır:

Makine öğrenmesi, bir görev için önemli olan verilerin özelliklerini veya karakteristiklerini (resimlerdeki kenarlar veya metindeki belirli sözcükler gibi) manüel olarak tanımlama ve seçme konusunda insanlara dayanır. Bu eğitim süreci çok uzmanlık ve çaba gerektiriyor.

Derin öğrenme, makinelerin belirli görevleri gerçekleştirmek için verilerin hangi özelliklerinin en önemli olduğunu otomatik olarak belirlemesini sağlar. Bu, bir görüntüdeki piksel gibi ham verilerin bir nöral ağın birden fazla katmanı aracılığıyla işlenmesiyle yapılır. Her katman veriyi daha soyut bir biçime dönüştürür, önceki katmanın çıkışı üzerine inşa edilir. Model daha fazla veriye maruz kaldıkça doğruluğu ve performansı artırmak için bu dönüşümleri sürekli olarak rafine ederek zamanla daha etkili hale gelmektedir.

Yapay zeka ile derin öğrenme karşılaştırması makine öğrenmesi örneği

Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme arasındaki farklardan emin değilseniz yalnız değilsiniz. İşte kendi kendine sürülen araçlarla ilgili gerçek dünya yapay zekası karşısında derin öğrenme ve makine öğrenmesi örneği:

Yapay zeka, kendi kendine sürüş yapan araçlara insan benzeri zeka ve özerklik vermek için kullanılan kapsayıcı teknolojidir. Makine öğrenmesini ve derin öğrenmeyi içerir.

Makine öğrenmesi, kendi kendine giden sistemlerin her senaryo için özel olarak programlanmadan verilerden öğrenmesine ve geliştirmesine olanak sağlayan yapay zekanın alt türüdür.

Derin öğrenme, kameralardan gelen görsel veriler de dahil olmak üzere karmaşık girişleri gerçek zamanlı olarak işleyen ve yorumlayan özel makine öğrenmesi alt türüdür.

Derin öğrenme ve derin öğrenme modelleri

Değişik bir şekilde kullanılan “derin öğrenme” ve “derin öğrenme modelleri” terimlerini görmek de nadir değildir, ancak aralarında çıplak bir fark vardır:

Derin öğrenme tüm çalışma alanını ifade eder. Yapay sinir ağlarını eğitmek için kullanılan teorileri, teknikleri, algoritmaları ve süreçleri kapsar.

Derin öğrenme modelleri, belirli bir sorunu çözmek veya belirli bir görevi gerçekleştirmek için tasarlanmış ve eğitilmiş özel sinir ağlarını ifade eder. Her model kendine özgü verilere, eğitimine ve görevine göre uyarlanmış benzersiz bir modeldir. Bir modelin performansı şunlara bağlıdır:

• Verilerin kalitesi ve miktarı ile öğrenme oranı dahil olmak üzere ne kadar iyi eğitilmiştir.
• Üzerinde çalıştığı bilgisayar altyapısının tasarım ve hesaplama gücü.

Derin sinir ağları nelerdir?

Derin öğrenme ağları, genellikle derin nöral ağlar olarak adlandırılan, eğitim yoluyla nöral bağlantıları ayarlayarak büyük veri kümelerindeki karmaşık kalıpları öğrenir. Birkaç ana tip vardır: yapay nöral ağlar, konvoluyonel nöral ağlar, tekrarlayan nöral ağlar, üretken nöral ağlar ve otokodcular.

Derin nöral ağ türleri

Derin öğrenme altyapı gereksinimleri

Derin öğrenme, karmaşık modellerini ve devasa veri kümelerini işlemek için özel bilişim ve ağ oluşturma altyapısı gerektirir. Genel bilgisayar donanımı veya ağlarında derin öğrenme modelleri çalıştırmak pratik değildir, bu nedenle birçok kuruluş gerekli gereksinimleri karşılamak için kurumsal yapay zeka platformlarını benimser. İşte temel altyapı hususları:

Yüksek performanslı GPU'lar

Derin öğrenme altyapısının omurgası yüksek performanslı grafik işleme birimleridir (GPU'lar). Başlangıçta video oyunlarında grafik oluşturmak için tasarlanan GPU'lar, onları derin öğrenme için çok uygun hale getiren işlem yeteneklerine sahiptir. Birden fazla hesaplamayı aynı anda gerçekleştirebilmeleri, modellerin eğitim süresini büyük ölçüde azaltarak modern yapay zeka araştırmaları ve uygulamaları için vazgeçilmez kılmaktadır.

Ölçeklenebilir depolama çözümleri

Bir modelin ne kadar çok veri öğrenirse performansı o kadar iyi olur. Bu, veri alımında darboğazlar oluşturmadan petabaytları işleyebilen ölçeklenebilir ve hızlı depolama çözümlerine ihtiyaç oluşturur. Katı hal sürücüleri ve dağıtılmış dosya sistemleri bu talepleri karşılamak için yaygın olarak kullanılır ve GPU'ların hesaplama hızına ayak uyduran yüksek hızlı veri erişimi sunar.

Verimli veri işleme çerçeveleri

TensorFlow, PyTorch ve Keras gibi çerçeveler ve kütüphaneler önceden oluşturulmuş işlevler sağlayarak derin öğrenme modellerinin gelişimini basitleştirir, kodlama ihtiyacını sıfırdan azaltır. Bu araçlar yalnızca geliştirme sürecini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda eğitim ve çıkarımın hesaplama verimliliğini optimize ederek temel donanımın etkin bir şekilde kullanılmasını sağlar.

Bulut bilişim platformları

Bulut bilişim platformları derin öğrenmeyi yaygın olarak erişilebilir hale getirmede önemli bir rol oynar. Talep üzerine yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına erişim sağlayarak fiziksel donanıma yönelik önemli bir ön yatırım ihtiyacını ortadan kaldırırlar. Bu platformlar GPU örnekleri, ölçeklenebilir depolama ve makine öğrenmesi çerçeveleri dahil olmak üzere çeşitli hizmetler sunarak bireylerin ve kuruluşların derin öğrenme modelleri oluşturmasını ve dağıtmasını kolaylaştırır.

Ağ altyapısı

Derin öğrenme modelleri genellikle birden fazla GPU'da ve hatta farklı coğrafi konumlarda eğitilir, bu nedenle sağlam bir ağ altyapısı çok önemlidir. Yüksek bant genişliği bağlantısı, verilerin ve model parametrelerinin dağıtılmış bir eğitim kurulumunda düğümler arasında verimli bir şekilde aktarılabilmesini sağlayarak gecikmeleri en aza indirir ve eğitim sürecini optimize eder.

SSS