Derin öğrenme nedir?

Yapay sinir ağı, 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 benzer şekilde yorumlayıp yanıtlamasına olanak tanır.

Yapay sinir ağı, dijital nöronlarla dolu bir beyin gibidir. Çoğu, 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 yapay sinir ağı kullanabilir.

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 ağı modelleri, doğrusal olmayan karmaşık ilişkilerin ve görünmeyen etmenlerin ortaya çıkarılmasına yardımcı olarak işletmelerin daha doğru tahminlerde bulunmasını sağlar.

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
Geliştiriciler, yapay zeka sistemlerinin görüntüleri dijital matrislere dönüştürmesine yardımcı olmak için evrişimli sinir ağı kullanır. Aslında görüntü sınıflandırması ve nesne tanıma için kullanılan CNN’ler ayrıca yüz tanıma, konu algılama ve yaklaşım analizleri için de uygundur.

Ters evrişimli sinir ağı
Karmaşık veya yüksek hacimli ağ sinyallerinin kaybolması veya başka sinyallerle karışması durumunda ters evrişimli sinir ağı bunların bulunmasına yardımcı olur. Ters evrişimli sinir ağları, yüksek çözünürlüklü görüntüleri ve optik akış tahminlerini işlemek için kullanılabilir.

Üretken çekişmeli ağ
Mühendisler, eğitim verilerinin belirli özelliklerini taklit eden yeni bilgiler veya malzemeler oluşturma modellerini eğitmek için bir üretken çekişmeli ağ kullanır. Üretken çekişmeli ağlar, birden fazla gerçek kopya oluşturmak için, modellerin orijinaller ve kopyalar arasındaki küçük farklılıkları ayırt etmesine yardımcı olur. Üretken çekişmeli ağ uygulamaları yüksek uygunluğa sahip görüntü ve video oluşturma, gelişmiş yüz tanıma ve süper çözüm içerir.

Yinelenen sinir ağı
Yinelenen sinir ağı, verileri belirli zaman gecikmeleri ile gizli katmanlara girer. Geçerli durumlardaki geçmiş bilgileri için ağ bilgi işlem hesapları ve daha yüksek girişler model boyutunu değiştirmez. Yinelenen sinir ağları konuşma tanıma, gelişmiş tahmin, robotik ve diğer karmaşık derin öğrenme iş yükleri için iyi bir seçimdir.

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.

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.