İçindekiler
Derin öğrenme balina ve yunus dillerinin deşifre edilmesi araştırmalarından, her gün kullandığımız güvenli giriş yüz tanımasına kadar pek çok hatrı sayılır noktada karşımızda. Peki onu Makina Öğreniminden ayıran nokta nedir?
Derin Öğrenme Nedir?
Derin Öğrenme, yapay zeka’nın ML (Machine Learning – Makina Öğrenimi) dalının altında yer almaktadır. Derin öğrenme ağları, yazılım yapıları itibari ile, uygulama alanında deneyimledikleri verilerdeki karmaşık parçaları keşfederek öğrenebilir. Derin öğrenme, makinalara öğrenmeyi öğretebilmektedir. Makina, yeteneklerini bağımsız olarak ve insan müdahalesi olmadan geliştirebilir. Derin öğrenme sistemi, birden çok işleme katmanından oluşan hesaplama modelleri oluşturarak, verileri temsil etmek için birden çok soyutlama düzeyi oluşturabilir.
Derin öğrenme nasıl çalışır?
Derin öğrenme ağları, verilen verilerdeki karmaşık yapıları keşfederek öğrenir. Ağlar, birden çok işlem katmanından oluşan hesaplama modelleri oluşturarak, verileri işlemek için birden çok soyutlama düzeyi oluşturabilir.
Örneğin, evrişimli sinir ağı olarak bilinen bir derin öğrenme modeli mevcuttur. Bu model ile uygulama/makina, önüne konmuş image içindeki milyonlarca pixel’I ayrıntılı biçimde categorize edip ayrıştırarak, görselde var olan eşya veya kişileri ayırt edebilir. Bir fare fotoğrafında var olan pixel analizleriyle var olan kulak, göz ve tüylerden, uygulama bunun bir fare olduğunu kendi kavramakta ve sınıflandırmaktadır. Verdiğimiz örneğin sorunsuz şekilde gerçekleşebilmesi için öncesinde sisteme çok sayıda farklı fare görüntüleri vermek yeterli olacaktır.
Fare görsellerini yükleyerek sistemi görsel açısından bilgilendirmek – ona öğretmek- gelişen süreçte sistemin bir bilgi üzerinde kararlılığını arttırmasına neden olacaktır. Her türlü adımda, sistem, kararları sürekli sorgulayarak içindeki bilgi bağlantılarını güçlendirir, yani aslında “öğrenir”. Girdi ve çıktı katmanı arasında giderek daha fazla ara katman ve bağlantı seviyesi kazanması onu derin öğrenmede geliştirir.
Derin Öğrenme ve Makina Öğrenimi Farkı
Derin öğrenme, makina öğreniminin bir alt alanı olmasına rağmen ayırt edilebilir. En önemli fark, makina öğrenimi ile insanların verilerin analizine ve gerçek karar verme sürecine müdahale etmesidir. Derin öğrenme ve Makina Öğrenimi benzer metod ile verilen verileri analiz eder ve üzerinden öğrenme yapar. Makina öğrenimini, derin öğrenimden ayıran en mühim nokta, Makina Öğrenimi testlere yapsa dahi insanların belirli müdahalesine ihtiyaç duymasıdır.
Makina öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir. Amacı, bilgisayarlara/uygulamalara, hangi çıktının sağlanmalı olduğu konusunda özel olarak programlanmadan önce veri kazandırmaktır. Makina öğrenimi tarafından kullanılan algoritmalar, bilgisayarın nesneleri nasıl tanıyacağını öğrenmesine yardımcı olur. Bu eğitim sıkıcı olabilir ve önemli miktarda insan çabası gerektirebilir.
Derin öğrenme algoritmaları, kendi beynimizin düşünce süreçlerini yansıtmayı amaçlayan hiyerarşik modeller oluşturarak bir adım daha ileri gider. Sonuç üretmek için giriş verilerinin ön işlenmesini gerektirmeyen çok katmanlı bir sinir ağı kullanır. Veri bilimcileri, ham verileri algoritmayla besler, sistem verileri zaten bildiklerine ve yeni çıkarabileceklerine göre analiz eder ve bir tahminde bulunur.
Derin öğrenmenin avantajı, verileri basit kurallara dayalı yapay zekanın yapamayacağı şekilde işleyebilmesidir. Teknoloji, gelişmiş dolandırıcılık tespiti, artan mahsul verimi, depo envanter kontrol sistemlerinin geliştirilmiş doğruluğu ve diğerleri gibi çok çeşitli net iş sonuçları elde etmek için kullanılabilir.
Derin Öğrenme Örnekleri
Sanal Asistanlar
İnsan günlük konuşmalarını ve dilini çevirmeyi gerektiren temel işlevsellik, derin öğrenmedir. Sanal asistanların yaygın örnekleri Google Asistan, Siri ve Alexa'dır.Sürücüsüz, Autonom Otomobiller
Otonom bir arabada, örneğin bir Tesla'da gezinmek için, insan benzeri bir deneyime ve uzmanlığa ihtiyaç vardır. Derin öğrenme edindiği milyonlarca test ve veri ile doğru kararları kendi alabilmektedir. Aynı şekilde yolların senaryolarını, sinyallerin işleyişini, yayaları, farklı işaretlerin önemini, hız sınırlarını ve bunun gibi daha birçok durumu anlamak için büyük miktarda gerçek veriye işler.Servis ve Sohbet Botları:
Müşteri hizmetleri için sohbet botları kişilerle sürekli iletişim gerektirir. Tüm sorular ve uygun cevaplarla destekleyici bir şekilde yanıt verebilmek için derin öğrenme algoritmaları gereklidir.Çeviriler
Konuşmayı farklı dilde otomatik olarak çevirmek, derin öğrenme denetimi gerektirir. Aynı şekilde dilin geniş kapsamlı değişken özelliklerini uzun bir süreç ile derin öğrenmeye işlemek kritik bir noktadır. Çalışmalar sonucu her gün daha güncel çeviriler bulunmaktadır.Yüz tanıma
Yüz tanıma, giriş güvenliğinde kullanılmasında kullanımı haricinde Facebook ve Instagram gibi sosyal media mecralarında kullanılan etiketleme mekanizmasına kadar birçok özelliğe sahiptir.Derin öğrenmenin tüm bu insan hayatını pratikleştiren ve hızlandıran kısımları haricinde çevre için de oldukça kıymetli kazançları bulunmaktadır. Bugün davranışsal biyolog ve davranışsal ekologların takip ettiği ve çözmek için uğraştığı balina ve yunus dili, derin öğrenme teknolojisi ile araştırılmaktadır. Aylarca takip edilen balinaların seslerin kaydedilip, belli algoritmalar çerçevesinde derin öğrenme sistemi içinde kademeli olarak sıralanıp sınıflandırılmaktadır. Bu doğa’da yalnızca insanların sosyolojik tabanda iletişim kurmadığının öğrenilmesi adına devrimsel bir parça olacağını kesin şekilde önizlemektedir.