Derin öğrenme, verilen bir veri seti ile sonuçları tahmin eden ve birçok katmandan oluşan bir makine öğrenme yöntemi olarak tanımlanabilir. Bu öğrenme yöntemi, makine öğrenmesi ve yapay zekâ birbirinden farklı anlamları olan terimler olarak görülür. Derin öğrenme, makine öğrenmesinin; makine öğrenmesi ise yapay zekânın alt dalı olarak bilinir.
Yapay zekâ (artificial intelligence) ve makine öğrenmesi (machine learning) günümüzde en popüler konular arasında yer almaktadır. Bununla birlikte birçok kişi hala yapay zekânın ne olduğunu bilmemektedir. Yapay zekâ, insan zekâsına benzer şekilde çeşitli görevleri yerine getirir. Bununla birlikte kendini geliştiren sistemlerden oluşur. Makine öğrenmesi ise 1980’li senelerde ortaya çıkmıştır. Verilen bir veri kümesini işlemden geçirip tahminlerde bulunmak veya sınıflandırmak olarak bilinmektedir. Bu noktada ise derin öğrenme nedir, uygulamaları, modelleri ve yöntemleri gibi konular merak edilmektedir. Edvido ekibi olarak bu yazımızda, derin öğrenme nedir, yöntemleri, modelleri ve geleceği gibi konular hakkında bilgiler vermeye çalışacağız.
Derin Öğrenme
Derin öğrenme, verileri insan beyninden esinlenerek işlemeyi öğreten bir yapay zekâ yöntemi olarak ele alınmaktadır. Derin öğrenme modelleri ise doğru öngörü ve tahminler üretmek için resimler, metinler, sesler ve diğer verilerdeki karmaşık modelleri tanımlar. Görüntüleri tasvir etmek veya bir ses dosyasını metne dönüştürmek gibi tipik olarak insan zekâsı gerektiren görevleri otomatikleştirmek için derin öğrenme yöntemlerini kullanmak mümkündür. Bunun yanı sıra yapay zekâ, bilgisayarları insanların yaptığı gibi düşünmeleri ve öğrenmeleri için eğitmeye çalışmaktadır. Derin öğrenme teknolojisi, birçok yapay zekâ uygulamasını destekler. Bunlar genel olarak aşağıdaki gibidir:
- Dijital asistanlar
- Dolandırıcılık algılama
- Otomatik yüz tanıma sistemleri
- Sesle etkinleştirilen TV uzaktan kumandaları
- Otonom otomobiller
- Sanal gerçeklik
Derin öğrenme modelleri, veri bilimcilerin bir algoritma veya önceden tanımlanmış bir adım kümesi kullanarak görevleri gerçekleştirmek üzere eğittiği bilgisayar dosyaları olarak ele alınır. Ayrıca firmalar, verileri analiz etmek ve çeşitli süreçlerde tahminlerde bulunmak için derin öğrenme modellerini tercih etmektedir.
Derin Öğrenme Uygulamaları
Kurumsal dünyada olduğu gibi gündelik hayatımızda da fark etmeden kullandığımız Derin Öğrenme uygulamaları yer almaktadır. Bunlardan biri de harita (map) uygulamalarıdır. Bu uygulamalar, her yolculuğun ortalama süresini verir. Bu süreci, o anki trafik verilerine göre değil geçmişteki trafik verilerine bakarak hesaplar. Yapay zekâ kullanan sesli asistanlar, konuşmalarınızı daha iyi anlayarak sorularınızı yanıtlar. Ayrıca kendilerine verilen görevleri eksiksiz yapar.
Sosyal ağlar, uygulama ve web sitesi üzerindeki davranışlarınıza, beğenilerinize ve hatta yazdıklarınıza göre her an size daha uygun olan içerikleri bularak karşınıza çıkarır. Derin öğrenme alanında en başarılı olan kurumsal kullanım araçlarından biri de siber güvenlikte karşımıza çıkar. Zararlı olabilecek yazılımların, uygulamaların ve web sitelerin, siber saldırıların sebebini algılayabilen derin öğrenme, erken uyarı verip, proaktif önlemler almaya olanak tanır.
Derin Öğrenme Modelleri
Makinelerin, insanların süreçlerini taklit ederek öğrenmeleri olarak bilinen derin öğrenme, belirli bir veri kümesini kullanarak öğrenme görevlerini yerine getirmeyi amaçlar. Bununla birlikte karmaşık bir algoritmaya sahiptir. Derin öğrenme, öğrenilmiş verileri veya özellikleri kullanarak farklı veri kümelerinden çıkarımlar yapar. Ayrıca kendini yenilemeyi amaçlayan sürekli bir öğrenme sürecini kapsar.
Günümüzde Open AI Chat Generative Pre-Training (ChatGPT) ve Dall-E gibi, çeşitli yapay zekâ tabanlı gelişmiş sohbet ve öneri uygulamaları vardır. Derin öğrenme modellerinden geliştirilmiş bu tür uygulamalar ile kullanıcılar, yapay zekâ ile sohbet edebilmektedir. Ayrıca hikâye ya da görsel dahi tasarlatabilir. Bununla birlikte derin öğrenme modelleri ise genel olarak aşağıdaki gibidir:
- Çok katmanlı algılayıcı
En temel derin öğrenme bileşenlerinden biri çok katmanlı algılayıcıdır. Bu algılayıcı, insan beyninin çalışma biçimini taklit eden dijital sinir ağları oluşturur. Çok katmanlı algılayıcılar derin öğrenme sonuçlarına katkı için giriş, gizli ve çıkış olmak üzere çeşitli katmanlar içerir. Uzmanlara göre çok katmanlı algılayıcılar, herhangi bir doğrusal olmayan girdi-çıktı eşlemesini uygulamak için geliştirilir. Bununla birlikte seyrek veri alanlarında genelleme yaparak interpolasyon yeteneklerini öne çıkarmaları mümkündür.
- Derin inanç ağları
Derin inanç ağları, çoklu katmanlarından oluşan bir modeldir. Bu modelde her katman önceki katmandan daha karmaşık özellikleri tespit eder. Bununla birlikte derin inanç ağlarında ağın her katmanını bağımsız olarak eğitmek mümkündür. Derin inanç ağları, karar verme sürecine odaklanan yüksek kapasiteli öğrenme becerisine sahip oldukları için çok farklı uygulamalarda kullanılabilen önemli bir yapay zekâ modeli olarak ele alınmaktadır.
- Evrişimsel sinir ağları
Görüntü tanıma ve tanımlama için kullanılan derin öğrenme modelleri olan evrişimsel sinir ağları ise özellikler arasında bağımsız ilişkilerin tespit edilmesine olanak tanıyan özel bir yapıdadır. Teknik olarak görüntünün piksel düzeninden hareket eden evrişimsel sinir ağları, onu benzer görüntülerin stilini yakalamak ve görüntü bileşenlerini eşleştirmek için tercih eder. Teoride çok ilgi çekici olmasa da evrişimsel sinir ağları uygulamada baş döndürücü sonuçlar sunar.
- Yinelemeli sinir ağları
Yinelemeli sinir ağları, kusursuz tahminler yapmaları ile ön plana çıkar. Yinelemeli sinir ağlarına örnek olarak, bir cümledeki bir kelimeden ya da harften sonra ne gelmesi gerektiğini tahmin ederek metin oluşturulması verilebilir. Ayrıca bu sinir ağı modelleri, kullanıcıların kafasını karıştırmamak adına çeşitli uyarılarda yer alır.
Derin Öğrenme Yöntemleri
Derin öğrenme yöntemleri merak edilen konulardan birisidir. Genel olarak bu yöntemler şu şekildedir:
- Denetimli Öğrenme
Veri kümelerinin girdisi ve çıktısının önceden belirlendiği öğrenme yöntemi olarak ifade edilir. Bunun yanı sıra yapay zekâ eğitiminde istenen girdi ve çıktı söylenerek işlem yapılabilir. Önceden belirlenen çıktı üretilmediyse hesaplamalar hatalar minimuma inene kadar tekrarlanmaktadır.
- Denetimsiz Öğrenme
Veri kümelerinin net yapıya sahip olmadığı öğrenme yöntemi olarak ele alınmaktadır. Yapay zekâ denetimsiz olarak eğitildiğinde yorumlama ve mantıksal olarak verileri sınıflandırma makine ile ilgilidir. Denetimsiz öğrenmede makinenin sınıflandırma tercihlerini kendisi tahmin edebilir.
Derin Öğrenmenin Geleceği
Çok katmanlı algılayıcı, derin inanç ağları, evrişimsel sinir ağları ve yinelemeli sinir ağları, günümüzde en sık tercih edilen derin öğrenme modelleridir. Bu modellerin her biri, farklı yapay zekâ uygulamalarıyla karşımıza çıkmaktadır. Bununla birlikte yakın gelecekte internette okuduğumuz bir metnin ya da gördüğümüz bir görselin, insan yapımı olup olmadığına karar vermekte zorlanacağımız muhtemeldir. Üstelik olgunlaşan bu derin öğrenme modelleri ile bu durum sadece ilk aşama olarak görülür.
Kısa süre içerisinde derin öğrenme, üretken tasarım araçları konusunda giderek daha fazla tercih edilecek. Görüntü arama, fotoğraf gerçekliğinde işleme, çözünürlük geliştirme ve diğer çeşitli derin öğrenme uygulamaları ise en iyi sonuçlar için geliştirilmeye devam edecektir. Ayrıca yapay zekâ donanımına ciddi yatırımlar yapan ve yenilikçi araştırmalarıyla dikkat çeken birçok firma, derin öğrenme modellerinin gelişimi konusunda pazarda önemli değişimlere zemin hazırlayacak.
Edvido olarak bu yazımızda sizler için derin öğrenme nedir, uygulamaları ve yöntemleri gibi konulardan bahsetmeye çalıştık. Derin öğrenme modelleri ve geleceği hakkında daha fazla içerik için web sitemizi ziyaret edebilirsiniz.
