Makine Öğrenimi, Yapay Zeka’nın bir alt kümesi, Derin Öğrenme de Makine Öğrenimi’nin özel bir alt kümesidir.
Derin öğrenme algoritmaları girişten çıkışa doğrudan eşleme yapmaz. Bunun yerine, birkaç katman işlem birimine dayalıdır. Her katman çıktısını bir sonraki katmana aktarır, o katman da onu işler ve bir sonraki katmana aktarır. Bu çok katmanlı yapıya derin öğrenme denir.
Derin Öğrenme, algoritmaları birleştirerek bir Sinir Ağı oluşturur. Bu Sinir Ağı, beyin yapısının ve işlevinin yapay bir kopyasıdır ve yapay zeka sistemlerinin sürekli olarak öğrenmesini ve sonuçların kalitesini ve doğruluğunu iyileştirmesini sağlar.
Bu yapı sistemlerin fotoğraflar, videolar ve ses dosyaları gibi yapılandırılmamış verilerden öğrenmesini sağlar. Örneğin derin öğrenme, yapay zeka sistemlerinin doğal dil anlama yeteneklerini sağlar ve iletilen şeylerin bağlamını ve niyetini anlamalarına imkan tanır.
Derin Öğretme Algoritmaları Nasıl Oluşturulur?
Derin öğrenme algoritmaları oluşturulurken, geliştiriciler ve mühendisler her katmanın çıktılarını bir sonraki katmanın girişlerine bağlayan işlevlerin sayısını ve türünü yapılandırırlar. Ardından, modeli, çok sayıda etiketlenmiş örnek sağlayarak eğitirler. Örneğin, derin öğrenme algoritmasına binlerce görüntü ve her görüntünün içeriğine karşılık gelen etiketler verirsiniz. Algoritma bu örnekleri katmanlı sinir ağından geçirir ve benzer etiketlere sahip görüntüleri tanımlayan ortak desenleri algılamak için her katmandaki değişkenlerin ağırlıklarını ayarlar.
Derin Öğrenme, daha eski nesil öğrenme algoritmalarında bulunan büyük bir soruna da çözüm getirmiştir. Makine öğrenme algoritmalarının veri setleri büyüdükçe verimlilik ve performansı düşerken, derin öğrenme algoritmaları daha fazla veri beslendikçe gelişmeye devam eder. Derin Öğrenmenin, görüntü açıklamaları, ses tanıma ve transkript, yüz tanıma, tıbbi görüntüleme ve dil çevirisi gibi çeşitli görevlerde çok etkili olduğunu kanıtlamıştır.
Derin Öğrenme aynı zamanda sürücüsüz (otonom) araçların da ana bileşenlerinden birisidir.
