Derin öğrenme, dijital yapıdaki sistemlerin yapılandırılmış ve etiketlenmemiş verilere dayalı şekilde öğrenilip kararlar almasını sağlamak amacıyla yapay sinir ağlarının kullanıldığı bir makine öğrenmesi çeşididir. Genel olarak makine öğrenmesi; yapay zeka sistemlerini veriler aracılığıyla alınan deneyimleri inceleyip öğrenecek, desenlerini tanıyacak, birtakım öneriler sunacak ve tam anlamıyla uyum sağlayacak şekilde eğitir.
Derin öğrenmenin olduğu dijital yapıdaki sistemler, sadece kural kümelerine yanıt vermezler. Örneklerden yararlanarak bilgiler edinir. Ardından da bu bilgileri kullanıp insanlar gibi tepkiler verir. Aynı zamanda davranışlar gösterip performans sergiler.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme yani diğer adıyla Deep Learning – DL; akıllı makinelerin kavrama ve öğrenme yeteneği olarak ifade edilir. İnsan beyninin yapısı ile çalışma prensibinden ilham alınarak tasarlanır. Otonom yapıdaki araçları gerçeğe dönüştüren, son derece kritik bir teknolojidir. Derin öğrenme, düşünüp hisseden makineler yaratmaya yaklaşmayı sağlar.
Derin öğrenme, verileri işlemede insan beyninin işleyiş sistemini taklit ederek çalışan bir makine öğreniminin alt dalıdır. Makinelerin insanların denetimi olmadan öğrenilmesini sağlar. Konuşulanları algılayıp tercüme etme, nesneleri tanımlayıp karar verme gibi yetenekler kazandırır.
Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?
Derin öğrenme sistemi içerisindeki eğitim süreci, geri besleme döngüsüne dayanmış bir sitem eylemlerini değiştirip gerçekleşir. Öğrenme sisteminde yer alan her doğru fiil için bir ödül vardır. Aynı zamanda yanlış olanlar için de ceza vardır. Sistem, ödülü en üst seviyeye çıkarmak adına eylemlerini de iyileştirmeye çalışır.
Yapay sinir ağlarıyla derin öğrenme mümkün olur. Tüm bunlar, insan beyninin sinir ağlarından esinlenip yapılır. Nöronların yapay karşılığı şeklinde olan algılayıcılar, yapay sinir ağlarını oluşturmak amacıyla bir araya gelir. “Derin” terimi, sinir ağlarında yer alan gizli katmanların sayısını belirtmek amacıyla kullanılır. Geleneksel yapıdaki sinir ağları iki ile üç tane gizli katman içerir. Derin ağlar ise 150’ye kadar katmana sahiptir.
Derin Öğrenme Neden Önemlidir?
Veri bilimcileri ile geliştiriciler, hem büyük hem de karmaşık veri kümelerini analiz edip karmaşık ve doğrusal yapıda olmayan görevleri gerçekleştirip metin, ses ya da resimlere genel olarak insanlardan daha hızlı, daha doğru yanıt vermek adına derin öğrenme yazılımlarını kullanır. Pek çok pratik kullanım alanı olan tüm bu özellikler, modern inovasyona olarak da tanınır. Sürücüsüz araba modellerinin görüntüleri işleyip yayaları ayırt etmesini ya da akıllı özellikteki ev cihazlarının sesli komutlarını anlamasına katkı sağlayan şeylerin tümü aslında derin öğrenmedir.
Derin Öğrenme Algoritmaları Nelerdir?
Derin öğrenme mimarilerinin oluşturulma sırasında kullanılacak algoritmalar büyük önem taşır. Bu algoritmalar verilerin çeşidine, boyutuna, yapısına, hacmine ve kullanılacak parametrelere göre farklılık gösterebilir. Algoritmalara örnek vermek gerekirse;
- Evrişimsel Sinir Ağları yani ESA Convolutional Neural Network — CNN,
- Tekrarlayan Sinir Ağı yani Recurrent Neural Network-RNN,
- Kısıtlı Boltzmann Makineleri yani Restricted Boltzmann Machines-RBM
- Derin İnanç Ağları yani Deep Belief Nets-DBN
Python ile Derin Öğrenme (Deep Learning)
Derin öğrenme teknolojisinin gelişimine katkı sağlayan en büyük kodlama dili Python olarak bilinir. Python; derin öğrenmenin ne olduğuna ve nasıl çalıştığına en iyi şekilde cevap veren kodlama dilidir. Python dilinin ve derin öğrenmenin günümüzdeki popülerliğine sebep olan şey de tam anlamıyla budur.
Derin Öğrenme Katmanları
Derin öğrenme katmanları kısaca şu şekildedir;
- Giriş yani Input Katmanı
- Konvolüsyon yani Convolution katmanı
- Tam Bağlı yani Full-Connected Katmanı
- Dropout Katmanı
- Sınıflandırma yani Classification katmanı
- Yumuşatma yani Softmax Katmanı
- Normalizasyon yani Normalization Katmanı
Derin Öğrenme Kütüphaneleri
Derin öğrenme algoritmalarının kapsamlı bir şekilde çalıştırılması ve geliştirilmesi amacıyla kullanılan çok sayıda kütüphane vardır. Bu kütüphaneler kısaca şöyledir;
- TensorFlow
- Theano
- Caffe
- Keras
- PyTorch
- MXNet
- CNTK
- KNet
- DIGITS
- The VELES
- Chainer
- PaddlePaddle
- Covnetjs
- Deeplearning4j
- Deep Learn Toolbox-Matlab
- PyLearn2
- Sci-Kit Learn
- NET
- AccordMachineLearning
- Apache Spark
Keras ile Derin Öğrenme
Keras ile Derin Öğrenme, model uygulamaları ile iyileştirme inceliklerinin en iyi şekilde aktarılmasını sağlar. Matematiksel yapıdaki teorik bilgileri uygulamalı şekilde ele alan bir eser olarak bilinir. Baştan sona derin öğrenme temelleri esas alınarak hazırlanır.
Derin Öğrenme Kullanım Alanları
Derin öğrenme pek çok alanda kullanılır. Bunların bir kısmı kısaca şu şekildedir;
- Otomatik sürüş
- Tıbbi araştırma
- Havacılık ve savunma
- Endüstriyel otomasyon
Derin Öğrenme ve Yapay Zekâ
Yapay zeka; makinelerin deneyim, aracılığıyla öğrenebileceği ve insanların katılımı olmadan birtakım beceriler kazanabileceği makine öğrenimini kapsar. Derin öğrenme ise yapay şekildeki sinir ağlarının ve insan beyninden esinlenen algoritmaların verilerden öğrendiği bir makine öğretisinin alt kümesi şeklinde tanımlanır.
Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Farklar Nelerdir?
Derin öğrenme ile makine öğrenmesi arasında olan farkları şu şekilde sıralayabiliriz:
- Donanım bağımlılıkları; Makine öğrenmesi düşük uçlu makinelerde de yapılabilir. Derin öğrenme ise üst düzey makineler gerektirir.
- Veri noktası sayısı; Makine öğrenmesinde tahmin noktasında az miktarda veri yeterlidir. Derin öğrenmede çok miktarda veri gerekir.
- Learning yaklaşımı; Makine öğrenmesinde öğrenme süreci ufak adımlarla işler. Derin öğrenmede bu durum daha hızlıdır.
- Özellik kazandırma işlemi; Makine öğrenmesinde kullanıcılar özellikleri öğrenir. Derin öğrenmede verilerden bilgi alınır.
- Yürütme süresi; Makine öğrenmesinde az bir zaman alır. Derin öğrenme ise bu durum daha uzun sürer.
- Çıkış: Makine öğrenmesinde çıkış, sayısal değerdir. Derin öğrenmede çıkış, ses ya da puan şeklinde olabilir.
Derin Öğrenme Kitap Önerileri
Derin öğrenme üzerine yazılmış ve okunması tavsiye edilen birkaç kitap önerisi yapmak gerekirse;
- François Chollet & Deep Learning with Python
- Aurélien Géron & Hands–On ML With Scikit–Learn, Keras and TensorFlow
- Abhishek Thakur & Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem
- Marcos Lopez de Prado & Advances in Financial Machine Learning –
Derin Öğrenme Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
Derin Öğrenme Uygulamaları Nelerdir?
Derin öğrenme; sosyal ağları filtreleme, dolandırıcılığı tespit etme, görüntü, ses yanıma, konuşma, bilgisayar ile görme, müşteri ilişkileri yönetimi, tıbbi görüntü işleme, biyoinformatik ve daha çok sayıda alana uygulanır.
Derin Öğrenme Araçları Nelerdir?
Derin öğrenme araçlarının temelinde kütüphaneler ve kitaplar yatar. Bu sayede kapsamlı şekilde bilgi almak mümkün hale gelir.
Neden Derin Öğrenme Önemlidir?
Derin öğrenme, çoklu işleme katmanları aracılığıyla oluşan birtakım hesaplama modellerinin, birden fazla sayıda soyutlama seviyesine sahip olan verilerin temsillerini öğrenebilmesine katkı sağlar. Daha sonrasında da çok katmanlı yaklaşım, soyutlama ve temsil öğrenimi üzerinden tanımlanır.
Derin Öğrenme ile Neler Yapılabilir?
Derin öğrenme, bir makine öğrenme tekniğidir. Bir veri kümesi ile çıktıları tahmin edip yapay zekayı eğitmeye olanak tanır. Yapay zekayı eğitmek amacıyla denetimli ya da denetimsiz öğrenme tercih edilebilir.
Derin Öğrenme Ne İçin Kullanılır?
Derin öğrenme, genel olarak ve temelde uydular aracılığıyla birlikler açısından güvenli ya da güvensiz olan bölgeleri doğru biçimde tespit etmek amacıyla kullanılır.
Derin Öğrenmenin Mantığı Nedir?
Derin öğrenme, herhangi bir şekilde insan müdahalesine gerek duyulmadan, algoritmalar ve büyük veriler kullanılıp birtakım çıktılar oluşturup bazı cevaplar veren makine öğrenme yöntemidir. Derin öğrenmenin algoritmaları, verileri mantıksal yapı çerçevesinde analiz edip insanların yapacağına benzer neticeler çıkarmaya çalışır.
