Derin Öğrenme (DL)

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin Öğrenmenin temel bileşenleri, bir girdi katmanı, birden fazla gizli katman ve bir çıktı katmanından oluşan derin sinir ağlarıdır. Her katman, bilgiyi işleyen birbirine bağlı düğümler veya 'nöronlar' içerir. Daha sığ ağların aksine, bu modellerin derinliği özellikleri hiyerarşik olarak öğrenmelerini sağlar. Örneğin, görüntü tanımada, ilk katmanlar basit kenarları tespit edebilir, sonraki katmanlar bunları şekillerle birleştirebilir ve daha derin katmanlar karmaşık nesneleri tanıyabilir. Bu otomatik özellik çıkarma süreci, manuel özellik mühendisliği ihtiyacını ortadan kaldırır ve bu da birçok geleneksel makine öğrenimi yaklaşımına göre önemli bir avantajdır. Bu ağların eğitimi tipik olarak büyük miktarlarda etiketli verinin beslenmesini(Denetimli Öğrenme) ve model ağırlıklarını ayarlamak ve hataları(kayıp fonksiyonu) en aza indirmek için geriye yayılma ve gradyan inişi gibi algoritmaların kullanılmasını içerir. Hesaplama açısından yoğun olan bu süreç, verimli model eğitimi için güçlü donanımlara, özellikle de GPU'lara dayanır.

Yapay Zeka ve Bilgisayarlı Görüde Önemi

Derin Öğrenme, özellikle Bilgisayarla Görme (CV) alanında olmak üzere yapay zeka alanındaki ilerlemenin en önemli itici güçlerinden biridir. COCO veri kümesi veya ImageNet gibi geniş veri kümelerinden anlamlı temsiller öğrenme yeteneği, daha önce makineler için zor olduğu düşünülen alanlarda atılımlara yol açmıştır. Gibi modeller Ultralytics YOLO yüksek performanslı nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve görüntü sınıflandırması için DL'den yararlanır. Transfer öğrenimi gibi teknikler, daha az veriyle bile yeni, ilgili görevlerde geliştirmeyi hızlandırmak için önceden eğitilmiş modellerden (büyük veri kümeleri üzerinde zaten eğitilmiş modeller) yararlanmaya olanak tanır. Bu alan, Geoffrey Hinton, Yann LeCun ve Yoshua Bengio gibi genellikle "yapay zekanın vaftiz babaları" olarak anılan öncülere çok şey borçludur. DeepLearning.AI ve Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) gibi kuruluşlar, hızla gelişen bu alanda araştırma ve eğitimi ilerletmeye devam etmektedir.

İlgili Terimlerden Ayırt Etme

• Makine Öğrenimi (ML): DL, ML'nin bir alt kümesidir. Tüm DL ML iken, tüm ML DL değildir. ML, Destek Vektör Makineleri (SVM), Karar Ağaçları ve Doğrusal Regresyon gibi genellikle manuel özellik mühendisliği gerektiren sinir ağı olmayan yöntemler de dahil olmak üzere daha geniş bir algoritma yelpazesini kapsar. DL, yapılandırılmamış verileri ve derin mimariler aracılığıyla otomatik özellik öğrenmeyi içeren görevlerde mükemmeldir.
• Yapay Zeka (YZ): YZ, akıllı davranışlar sergileyen sistemler yaratmaya odaklanan kapsayıcı bir alandır. Makine öğrenimi, sistemlerin verilerden öğrenmesini sağlayarak YZ'ye ulaşmaya yönelik bir yaklaşımdır. DL, ML içinde derin sinir ağlarını kullanan belirli bir teknikler kümesidir. Bunu iç içe geçmiş kavramlar olarak düşünün: AI > ML > DL.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Derin Öğrenme birçok modern yapay zeka uygulamasına güç verir:

• Otonom Araçlar: DL modelleri, gerçek zamanlı nesne algılama, şeritte tutma ve navigasyon için sensör verilerini (kameralar, LiDAR) işleyerek Waymo gibi şirketler tarafından geliştirilen sistemlerde görülen kendi kendine sürüş yeteneklerini mümkün kılar. Sürücüsüz araçlarda yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Tıbbi Görüntü Analizi: DL algoritmaları, radyologlara tümörleri tanımlamada, hastalıkları erken tespit etmede ve organları bölümlere ayırmada yardımcı olmak için tıbbi taramaları (MRI veya CT taramaları gibi) analiz eder. NIH'in Bridge2AI programı gibi girişimler, biyomedikal gelişmeler için yapay zekadan yararlanmayı amaçlamaktadır. Ultralytics AI in Healthcare çözümlerini keşfedin.
• Doğal Dil İşleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi ve OpenAI'nin ChatGPT 'si gibi gelişmiş sohbet robotlarına güç sağlama gibi görevler büyük ölçüde DL modellerine, özellikle de Transformers'a dayanır.
• Öneri Sistemleri: Netflix gibi platformlar, ilgili içeriği önermek için kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz etmek üzere DL kullanır.
• Konuşma Tanıma: Sanal asistanlar ve dikte yazılımları, konuşulan dili metne dönüştürmek için DL kullanır.

Araçlar ve Çerçeveler

DL modellerinin geliştirilmesi çeşitli yazılım kütüphaneleri ve platformları tarafından kolaylaştırılmaktadır. Popüler açık kaynak çerçeveleri şunları içerir:

• PyTorch: Esnekliği ve Python yaklaşımı ile bilinirPyTorch ana sayfası). Ultralytics modelleri PyTorch kullanılarak oluşturulmuştur,
• TensorFlow: Google tarafından geliştirilmiştir ve kapsamlı bir ekosistem sunmaktadırTensorFlow ana sayfası).
• Keras: Kullanıcı dostu olmasıyla bilinen TensorFlow'un üzerinde çalışabilen üst düzey bir API(Keras ana sayfası).

Ultralytics HUB gibi platformlar, özellikle aşağıdaki gibi modelleri kullanan bilgisayarla görme görevleri için özel modelleri eğitmek, DL modellerini dağıtmak ve yönetmek için entegre ortamlar sağlar YOLO11. Etkili geliştirme genellikle titiz hiperparametre ayarlama, performans ölçümlerini anlama ve verimli model eğitimi için GPU hızlandırmayı kullanma gibi uygulamaları içerir.