Derin öğrenmenin gücünü keşfedin: yapay zeka, sağlık ve daha fazlasındaki sinir ağlarını, eğitim tekniklerini ve gerçek dünya uygulamalarını keşfedin.
Makine Öğrenimi (ML)'nin özel bir alt alanı olan Derin Öğrenme (DL), çok katmanlı sinir ağları kullanarak büyük miktarda veriden öğrenir. İnsan beyninin yapısından ilham alan DL modelleri, genellikle derin sinir ağları olarak adlandırılır ve verilerin hiyerarşik temsillerini otomatik olarak öğrenmek için tasarlanmıştır. Bu, ilk katmanların basit özellikleri öğrendiği ve sonraki katmanların bunları birleştirerek giderek daha karmaşık desenler öğrendiği anlamına gelir. Bu yetenek, DL'yi özellikle Bilgisayarlı Görü (CV) ve Doğal Dil İşleme (NLP) gibi karmaşık alanlarda Yapay Zeka (AI)'daki büyük gelişmelerin itici gücü haline getirmiştir.
Derin Öğrenmenin özünde, girdi ve çıktı katmanları arasında birden çok gizli katmana sahip sinir ağları olan derin sinir ağları bulunur. Derin Öğrenmedeki "derin", bu derinliği ifade eder. Her katman, girişlerine bir aktivasyon fonksiyonu tarafından yönetilen matematiksel bir işlem uygulayan işleme birimleri (nöronlar) içerir. Eğitim sırasında, ağa büyük veri kümeleri beslenir ve ağın iç parametrelerini veya ağırlıklarını ayarlamak için geri yayılım adı verilen bir algoritma kullanılır. Bu ayarlama süreci, tipik olarak gradyan inişi gibi bir optimizasyon algoritması tarafından yönlendirilir ve bir kayıp fonksiyonu tarafından tanımlandığı gibi, modelin tahminleri ile gerçek zemin gerçeği arasındaki farkı en aza indirir. Bu, ağın açıkça programlanmadan karmaşık kalıpları otomatik olarak keşfetmesini sağlar. Modern DL'yi popülerleştirmeye yardımcı olan önemli bir tarihi makale, ImageNet veri kümesinde son teknoloji sonuçlar elde eden 2012'den AlexNet makalesidir.
Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesinin bir alt kümesi olmakla birlikte, temel ayrım veri gösterimine yaklaşımlarında yatmaktadır. Geleneksel MO yöntemleri genellikle manuel özellik mühendisliğine büyük ölçüde güvenir; burada alan uzmanları, modelin doğru tahminler yapmasına yardımcı olmak için ham verilerden titizlikle özellikler oluşturur. Buna karşılık, DL modelleri otomatik özellik çıkarımı gerçekleştirir. Derin ağların hiyerarşik yapısı, ilgili özellikleri doğrudan verilerden öğrenmelerini sağlar. Bu, DL'yi, manuel özellik mühendisliğinin genellikle pratik olmadığı görüntüler, metin ve ses gibi yapılandırılmamış verileri işlemede özellikle güçlü kılar. Örneğin, görüntü tanımada, bir DL modeli ilk katmanlarında kenarları ve dokuları, orta katmanlarda gözler ve burunlar gibi nesnelerin parçalarını ve son olarak daha derin katmanlarda yüzler gibi tüm nesneleri tanımlamayı öğrenebilir.
Derin Öğrenmenin karmaşık verileri işleme yeteneği, birçok endüstri ve uygulamada benimsenmesine yol açmıştır. İki önemli örnek şunlardır:
DL modelleri geliştirmek, çeşitli yazılım kütüphaneleri ve platformları tarafından kolaylaştırılır. Popüler açık kaynak çerçeveleri şunları içerir:
Ultralytics HUB gibi platformlar, özellikle YOLO11 gibi modelleri kullanan bilgisayarlı görü görevleri için özel modelleri eğitmek, dağıtmak ve DL modellerini yönetmek için entegre ortamlar sağlar. Etkili geliştirme genellikle titiz hiperparametre ayarlama, performans metriklerini anlama ve verimli model eğitimi için GPU hızlandırmayı kullanma gibi uygulamaları içerir. Bu karmaşık sistemlerin geliştirilmesi ve dağıtımı genellikle MLOps uygulamaları aracılığıyla yönetilir.
