Derin öğrenmenin gücünü keşfedin: yapay zeka, sağlık ve daha fazlasındaki sinir ağlarını, eğitim tekniklerini ve gerçek dünya uygulamalarını keşfedin.
Derin Öğrenme (DL), derin öğrenmenin dönüştürücü bir alt kümesidir. Makine Öğrenimi (ML) bilgisayarların deneyimlerden öğrenir ve dünyayı bir kavramlar hiyerarşisi açısından anlar. Biyolojik özelliklerden esinlenerek olarak bilinen karmaşık, çok katmanlı mimarileri kullanan DL, insan beyninin yapısı sinir ağları (NN ) çok büyük miktarlarda veri. Kuralları tanımlamak için genellikle insan müdahalesi gerektiren geleneksel algoritmaların aksine, DL modelleri otomatik olarak özellik çıkarma, tanımlama Bir görüntüdeki basit kenarlardan metindeki karmaşık semantik anlamlara kadar değişen karmaşık desenler. Bu yetenek DL birçok modern atılımın arkasındaki motor Yapay Zeka (AI), özellikle aşağıdaki gibi alanlarda Bilgisayarla Görme (CV) ve Doğal Dil İşleme (NLP).
Derin Öğrenme'deki "derin", sinir ağı içindeki gizli katmanların sayısını ifade eder. Basit bir ağında bir veya iki katman olabilirken, derin modellerde düzinelerce hatta yüzlerce katman olabilir. Her katman düğümlerden veya kullanarak girdi verilerini işleyen nöronlar model ağırlıkları ve bir ReLU veya Sigmoid gibi aktivasyon fonksiyonu. Eğitim aşaması sırasında model aşağıdakilere maruz kalır etiketli veri kümeleri ve hataları en aza indirmek için dahili parametrelerini ayarlar.
Bu ayarlama, aşağıdakiler adı verilen bir süreçle gerçekleştirilir gradyanını hesaplayan geriye yayılım kayıp fonksiyonu. Bir optimizasyon algoritması, tipik olarak gradyan inişi, ardından ağırlıkları şu şekilde günceller doğruluğu artırır. Birçok iterasyon veya epok boyunca ağ, girdileri çıktılarla yüksek hassasiyetle eşleştirmeyi öğrenir, etkili bir şekilde "öğrenir" eğitim verileri.
DL, ML'nin bir parçası olmasına rağmen, ikisi de veriye yaklaşımlarında önemli ölçüde farklılık gösterir. Geleneksel makine öğrenimi yöntemleri genellikle manuel özellik mühendisliğinde, alan uzmanlar modelin analiz etmesi gereken özellikleri açıkça seçmeli ve biçimlendirmelidir. Örneğin, içinde görüntü tanıma, bir uzman kod yazabilir kenarları veya köşeleri detect .
Buna karşılık, Derin Öğrenme modelleri bu özellikleri otomatik olarak öğrenir. A Yaygın bir DL mimarisi olan Evrişimli Sinir Ağı (CNN) ilk katmanda kenarları, ikinci katmanda şekilleri detect etmeyi öğrenebilir ve tanınabilir daha derin katmanlarda araba veya yüz gibi nesneler. Bu, manuel özellik çıkarma ihtiyacını ortadan kaldırır ve DL Büyük Veri ile etkili bir şekilde ölçeklendirmek için.
Derin Öğrenmenin çok yönlülüğü, çok sayıda sektörde benimsenmesine yol açmıştır.
Modern kütüphanelerle çıkarım için bir Derin Öğrenme modeli uygulamak kolaydır. Aşağıda bir örnek verilmiştir Bir görüntüdeki nesneleri detect etmek için önceden eğitilmiş bir YOLO11 modeli kullanarak.
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained YOLO11 model (a deep learning architecture)
model = YOLO("yolo11n.pt")
# Run inference on a source image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")
# Display the detection results
results[0].show()
DL modellerinin geliştirilmesi, sağlam yazılım çerçeveleri ve donanım gerektirir.
Alanla ilgili daha geniş bir anlayış için, aşağıdaki gibi kaynaklar MIT Derin Öğrenme belgeleri ve IBM'in yapay zeka kılavuzu mükemmel bir ilerleme sağlıyor Okuyorum.
