Derin Öğrenme nedir?
Derin öğrenme, dijital sistemlerin yapılandırılmamış, etiketlenmemiş verilere dayalı olarak öğrenmesini ve kararlar almasını sağlamak üzere yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenmesi türüdür.
Genellikle makine öğrenmesi, yapay zeka sistemlerini veri ile alınan deneyimleri inceleyerek öğrenecek, desenleri tanıyacak, öneriler sunacak ve uyum sağlayacak biçimde eğitir. Özellikle derin öğrenme söz konusu olduğunda dijital sistemler, yalnızca kural kümelerine yanıt vermek yerine, örneklerden faydalanarak bilgi edinir ve ardından bu bilgileri kullanarak insanlar gibi tepki verir, davranış gösterir ve performans sergiler.
Derin öğrenme neden önemlidir?
Veri bilimcileri ve geliştiriciler, büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz etmek, karmaşık ve doğrusal olmayan görevleri gerçekleştirmek ve metin, ses veya resimlere genellikle insanlardan daha hızlı ve daha doğru yanıt vermek için derin öğrenme yazılımları kullanır. Birçok pratik kullanım alanı olan bu özellikler, pek çok modern inovasyona olanak tanımıştır. Örneğin, sürücüsüz arabaların görüntüleri işleyip yayaları diğer nesnelerden ayırt etmesini ya da akıllı ev cihazlarınızın sesli komutlarınızı anlamasını sağlayan şey derin öğrenmedir.
Veri hacmi arttıkça ve bilgi işlem kapasitesi daha güçlü ve ekonomik hale geldikçe perakende, sağlık hizmetleri, taşıma, üretim, teknoloji ve diğer sektörlerdeki şirketlerin yenilikleri hızlandırmak, yeni fırsatlar elde etmek ve rakiplerinin gerisinde kalmamak için derin öğrenmeye yatırım yapıyor. Böylece derin öğrenmenin önemi artıyor.
Derin öğrenmenin işleyişi
Derin öğrenme; birden çok katmanda sinir ağ mimarilerine, bulutta veya kümelerde dağıtılan yüksek performanslı grafik işleme birimlerine ve çok yüksek düzeyde metin, konuşma ve görüntü tanıma doğruluğu elde etmek için büyük hacimlerdeki veri birimlerine bağlı olarak çalışmaktadır. Bu güçlü işleyiş, geliştiricilerinizin insan zekasına benzer şekilde dijital sistemler oluşturmalarına ve haftalar süren model eğitiminin saatler içinde tamamlanmasına olanak tanıyarak daha hızlı değer sağlamalarına yardımcı olabilir.
Örneğin, bir sürücüsüz arabası modelinin eğitilmesi için saatlik videonun ve milyonlarca görüntünün işlenmesi gerekebilir. Derin öğrenme olmadan bu düzeyde bir eğitim büyük ölçekte yapılamazdı.
Derin öğrenme çerçevesi nedir?
Geliştiriciler, karmaşık makine öğrenmesi modellerinin uygulanmasını kolaylaştırmak için TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçevelerinden faydalanıyor. Bu çerçeveler, sinir ağlarını eğitmek için kullanılabilecek verileri toplama sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olur. Ayrıca ONNX Çalışma Zamanı gibi hızlandırıcılar, modellerin eğitimini ve çıkarımını hızlandırmak için bu çerçevelerle kullanılabilir.
Derin öğrenme modellerini eğitme
Derin öğrenme modelleri eğitmeye yönelik farklı stratejiler ve yöntemler vardır. Bunlardan birkaçını ayrıntılı inceleyelim.
Denetimli öğrenme
Denetimli öğrenmede algoritma, etiketlenmiş veri kümelerine göre eğitilir. Yani algoritma bir bilgi hakkında bir karar verdiğinde, verilere dahil edilen etiketleri kullanarak bu kararın doğru olup olmadığını kontrol edebilir. Denetimli öğrenmede, modellerin eğitilmesinde kullanılan verilerin insanlar tarafından sağlanması ve algoritmayı eğitmek için kullanılmadan önce etiketlenmesi gerekir.
Denetimsiz öğrenme
Denetimsiz öğrenmede algoritmalar, alınan kararların doğruluğunu kontrol etmek için kullanılabilecek etiketler ya da bilgiler içermeyen verilerle eğitilir. Bunun yerine sistem, verileri kendi tanıdığı desenlere göre sıralar ve sınıflandırır.
Pekiştirmeye dayalı öğrenme
Pekiştirmeye dayalı öğrenme söz konusu olduğunda sistem, basit olmayan bir ortamda bile sırasıyla belirli kararlar almak ve hedeflenen bir amaca ulaşmak için deneme yanılma yöntemini kullanarak görevleri çözümler. Pekiştirmeye dayalı öğrenmede algoritma, tespitler yapmak için veri kümeleri yerine bir ortamdan topladığı bilgileri kullanır.
Pekiştirmeye dayalı derin öğrenme
Derin öğrenme ve pekiştirmeye dayalı öğrenme teknikleri birleştirildiğinde, pekiştirmeye dayalı derin öğrenme adlı bir makine öğrenmesi türü oluşur. Pekiştirmeye dayalı öğrenme ile aynı deneme yanılma ile karar verme ve karmaşık hedefe ulaşma süreçlerini kullanan pekiştirmeye dayalı derin öğrenme, büyük miktarlarda yapılandırılmamış veriyi işlemek ve anlamlandırmak için derin öğrenme olanaklarından da faydalanır.
Derin öğrenme ne için kullanılır?
Derin öğrenme, çok farklı kullanım örnekleri için çeşitli sektörlerdeki işletmelerde kullanılır. Derin öğrenmenin yaygın kullanım alanlarına birkaç örnek:
Görüntü, konuşma ve duygu tanıma
Derin öğrenme yazılımları görüntü, konuşma ve duygu tanıma doğruluğunu artırmak ve fotoğraf aramalarını, kişisel dijital yardımcıları, sürücüsüz araçları, toplum güvenliğinin sağlanmasını, dijital güvenliği ve diğer akıllı teknolojileri mümkün kılmak için kullanılır.
Uyarlanmış deneyimler
Akış hizmetleri, e-ticaret perakendecileri ve diğer işletmeler; ürün, film, müzik veya diğer hizmetlere yönelik otomatik öneriler sunmak ve satın alma geçmişlerine, önceki davranışlara ve diğer verilere dayanarak kusursuz müşteri deneyimlerini sağlamak için derin öğrenme modellerini kullanır.
Sohbet botları
Deneyimli işletmeler; sık sorulan sorular, rutin işlemler ve özellikle müşteri desteği için metin ya da ses ile etkinleştirilen çevrimiçi sohbet botları oluşturmak için derin öğrenmeden faydalanıyor. Ekipler ve hizmet temsilcileri yerine otomatik, bağlama uygun ve faydalı yanıtlar sunarak kaldırarak bekleyen müşteri kuyruklarının oluşmasını engelliyorlar.
Kişisel dijital yardımcılar
Ses ile etkinleştirilen kişisel dijital yardımcılar, konuşmaları anlamak, sorgulara ve komutlara doğal dilde uygun yanıtlar vermek ve hatta bazen zekasıyla şaşırtmak için derin öğrenmeyi kullanır.
Sürücüsüz araçlar
Yapay zeka ve derin öğrenmenin resmi olmayan temsilcisi sürücüsüz arabalar, saliseler içinde birden fazla dinamik veri akışını işlemek, hiçbir zaman yol sormamak ve beklenmedik koşullara insan sürücüden daha hızlı bir şekilde tepki vermek için derin öğrenmeyi kullanır.
Birçok işletme, kuruluşlarına derin öğrenme çözümleri getirmek için açık kaynaklı makine öğrenmesi yazılımları kullanır.
Sinir ağı nedir?
Yapay sinir ağı (ANN), karmaşık desenleri modellemek, tahminler geliştirmek ve dış etmenlere uygun şekilde tepki vermek için insanın bilişsel sürecini taklit eden dijital bir mimaridir. Birçok makine öğrenmesi türü için yapılandırılmış veri gerekir, ancak sinir ağları çevrelerindeki dünyada gerçekleşen olayları işleyebilecekleri verilere dönüştürüp yorumlayabilir.
Bir raporu okurken, bir film izlerken, bir arabayı çalıştırırken veya bir çiçeği koklarken beyninizdeki milyarlarca nöron, küçük elektrik sinyalleri aracılığıyla bu bilgileri işler. Her nöron girdileri işleyip sonuçları, işlemin devamı için bir sonraki nörona aktarır. Böylece anında bir iş içgörüsü, bir gülüş, ayağınızın frene uzanması veya keyif duymanız gibi bir sonuç elde edilir. Makine öğrenmesinde ise sinir ağları, dijital sistemlerin karşılaştıkları durumları aynı şekilde yorumlayıp yanıtlamasına olanak tanır.
ANN, dijital nöronlarla dolu bir beyin gibidir. Çoğu ANN gerçeğin basit bir taklidi gibidir, ancak yine de insan müdahalesi gerektirecek karmaşık sorunları çözmek için büyük miktarlarda doğrusal olmayan veriyi işleyebilirler. Örneğin banka analistleri, kredi başvurularını işleyip başvuran kişinin uygunluğunu tahmin etmek için bir ANN kullanabilir.
Sinir ağları ile neler yapılabilir?
Makine öğrenmesinde sinir ağları karmaşık, geçici giriş ve çıkışları öğrenip modellemek, görülmeyen ilişkileri açığa çıkarmak ve veri dağıtımı kısıtlamaları olmadan tahminlerde bulunmak için kullanılır. Görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi birçok derin öğrenme uygulamasının temelini oluşturan sinir ağı modelleri dolandırıcılığın önlenmesine, yüz tanıma işlemlerine ve otonom araçlara yardımcı olabilir.
İşletmelerin çoğu iş kararlarını, satış stratejilerini, finansal ilkeleri ve kaynak kullanımını belirlemek için tahminlerden yararlanır. Ancak geleneksel tahmin yöntemlerinin kısıtlı yönleri, hisse senedi fiyatları gibi birden çok ve genellikle gizli etmenlerin bulunduğu karmaşık ve dinamik süreçlerin tahmin edilmesini zorlaştırır. Derin öğrenme sinir ağ modelleri, doğrusal olmayan karmaşık ilişkilerin ortaya çıkarılmasına ve görünmeyen etmenlerin modellenmesine yardımcı olarak işletmelerin birçok iş etkinliği için doğru tahminlerde bulunmasına yardımcı olur.
Yaygın sinir ağları
Farklı türlerde yapay zeka sinir ağları vardır ve her biri farklı derin öğrenme uygulamaları için uygundur. İş ve teknoloji gereksinimlerinize uygun bir ANN kullanın. Yaygın yapay zeka sinir ağı örnekleri aşağıda verilmiştir:
Evrişimli sinir ağı (CNN)
Geliştiriciler, yapay zeka sistemlerinin görüntüleri dijital matrislere dönüştürmesine yardımcı olmak için bir CNN kullanır. Aslında görüntü sınıflandırması ve nesne tanıma için kullanılan CNN’ler ayrıca yüz tanıma, konu algılama ve yaklaşım analizleri için de uygundur.
Evrişimli olmayan sinir ağı (CNN)
Karmaşık veya yüksek hacimli ağ sinyallerinin kaybolması veya başka sinyallerle karışması durumunda DNN bunların bulunmasına yardımcı olur. DNN’ler, yüksek çözünürlüklü görüntüleri ve optik akış tahminlerini işlemek için kullanılabilir.
Üretken çekişmeli ağ (GAN)
Mühendisler, eğitim verilerinin belirli özelliklerini taklit eden yeni bilgiler veya malzemeler oluşturma modellerini eğitmek için bir GAN kullanır. GAN’ler, birden fazla gerçek kopya oluşturmak için, modellerin orijinaller ve kopyalar arasındaki küçük farklılıkları ayırt etmesine yardımcı olur. GAN uygulamaları yüksek uygunluğa sahip görüntü ve video oluşturma, gelişmiş yüz tanıma ve süper çözüm içerir.
Yinelenen sinir ağı (RNN)
RNN, belirli zaman gecikmeleriyle gizli katmanlara veri girişi verileri sağlar. Geçerli durumlardaki geçmiş bilgileri için ağ bilgi işlem hesapları ve daha yüksek girişler model boyutunu değiştirmez. RNN’ler konuşma tanıma, gelişmiş tahmin, Robotics ve diğer karmaşık derin öğrenme iş yükleri için idealdir.
Dönüştürücüler
Dönüştürücüler, sıralı giriş verilerini işlemek için tasarlanmıştır. Ancak, bu verileri sırasıyla işlemeyle sınırlı değildir. Bunun yerine dönüştürücüler dikkat çekme yöntemini kullanır. Bu yöntem, modellerin farklı veri parçalarına farklı düzeylerde etkiler atamasına ve bir giriş dizisindeki bireysel veri parçalarının bağlamını tanımlamasına olanak tanır. Bu sayede paralelleştirme düzeyi artırılır ve bu da model eğitme sürelerini kısaltabilir.
Makine öğrenmesi ile sinir ağlarının karşılaştırması
Sinir ağları makine öğrenmesinin bir alt kümesi olarak kabul edilse de sinir ağları ile ve normal makine öğrenmesi modelleri arasında bazı önemli farklılıklar vardır.
Öncelikle sinir ağları genellikle normal makine öğrenmesi modellerinden daha karmaşıktır ve daha bağımsız şekilde çalışabilir. Örneğin, bir sinir ağı, tahminlerinin ve sonuçlarının doğru olup olmadığını tek başına belirleyebilir ancak bir makine öğrenmesi modelinin bu ayrımı yapmak için bir insan mühendisin müdahale etmesi gerekir.
Ayrıca sinir ağları, kendi kendine öğrenmeye ve akıllı kararlar almaya devam edebilecek biçimde yapılandırılmıştır. Ancak makine öğrenmesi modelleri, yalnızca eğitildiği konuda karar alabilecek şekilde sınırlıdır.
Azure’da derin öğrenme ile çalışmaya başlayın
Sinir ağları ile görüntü tanımayı destekleyin veya hızlı, kolay, doğru BERT NLP modelleriyle doğal dil işlemeyi iyileştirin. Azure Machine Learning ile her türlü derin öğrenme modelini oluşturmayı, eğitmeyi ve dağıtmayı öğrenin.
Veri bilimcileri için makine öğrenmesini keşfedin
Azure’da bulut ölçeğinde makine öğrenmesi çözümleri oluşturmayı öğrenin. Veri bilimcileri ve makine öğrenmesi mühendisleri için makine öğrenmesi araçlarını keşfedin.