Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesi olarak düşünülebilir. Bilgisayar algoritmalarını inceleyerek kendi kendine öğrenmeye ve geliştirmeye dayanan bir alandır. Makine öğrenimi daha basit kavramlar kullanırken derin öğrenme, insanların nasıl düşündüğünü ve öğrendiğini taklit etmek için tasarlanmış yapay sinir ağları ile çalışır. Birçok katmandan oluşan yapay sinir ağları derin öğrenmeyi yönlendirir.

Deep Learning için ilham insan beyninin bilgiyi filtreleme şeklidir. Amacı insan beyninin yapabildiğini yapabilmek için nasıl çalıştığını taklit etmektir. Kelimenin tam anlamıyla yapay bir sinir ağıdır. Derin Sinir Ağları (DNN’ler), her katmanın görüntü, ses ve metin anlamını taşıyan temsil ve soyutlama gibi karmaşık işlemleri gerçekleştirebileceği ağ türleridir.

Nasıl Çalışır?

Sinir ağları insan beyninin nöronlardan oluştuğu gibi, düğüm katmanlarından oluşur. Tek tek katmanlardaki düğümler bitişik katmanlara bağlanır. Ağın sahip olduğu katman sayısına göre daha derin olduğu söylenir. İnsan beynindeki tek bir nöron diğer nöronlardan binlerce sinyal alır. Bu sistemleri, büyük miktarda veri işlendiğinden ve birkaç karmaşık matematiksel hesaplama içerdiğinden güçlü donanım gerektirir.

Birbirine bağlı düğümlerden oluşan katmanlar halinde düzenlenmiş sinir ağlarıdır. Ağlarda onlarca veya yüzlerce gizli katman olabilir. Bununla birlikte, bu tür gelişmiş donanımlarda bile derin öğrenme eğitimi hesaplamaları haftalar sürebilir. Verileri işlerken, yapay sinir ağları verileri oldukça karmaşık matematiksel hesaplamaları içeren bir dizi ikili doğru veya yanlış sorudan alınan cevaplarla sınıflandırabilir. Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninden esinlenen bir tür yazılım mimarisi olan derin sinir ağlarını kullanarak aynı sorunu çözer. Sinir ağları, kendilerini eğitildikleri verinin özelliklerine göre ayarlayan görüntüleri sınıflandırma ve konuşmayı metne dönüştürme gibi görevler yapabilen değişken katmanları üzerindeki katmanlardır.

Örnekler:

• Otomatik Sürüş: Otomotiv araştırmacıları, dur işaretleri ve trafik ışıkları gibi nesneleri otomatik olarak algılamak için derin öğrenmeyi kullanıyorlar. Ayrıca derin öğrenme, kazaları azaltmaya yardımcı olan yayaları tespit etmek için kullanılır. Örn: Waymo One

• Endüstriyel Otomasyon: Bu alanda, insanların veya nesnelerin makinelere güvensiz bir mesafede bulunduğunu otomatik olarak algılayarak ağır makine çevresindeki işçi güvenliğini artırmaya yardımcı olur.
• Havacılık ve Savunma: Derin öğrenme, ilgi alanlarını bulan uydulardan nesneleri tanımlamak ve birlikler için güvenli veya güvensiz bölgeleri belirlemek için kullanılır.