Derin Öğrenmek Hakkında Bilmeniz Gerekenler – Hayatizm

Derin Öğrenmek Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Derin Öğrenmek Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Google’ın yapay zekası, eski bir yarışma ve geçtiğimiz on yıllardaki birçok yapay zeka uzmanını baskı altına alan bir strateji oyunu olan Go oyununda en iyi oyunculardan birini yendiğinde, derin öğrenme izleyicileri şaşırttı. 

Robot oyuncu bir gecede sansasyon yarattı.

İnsan zekasını içeren Scrabble, Satranç, Othello ve Jeopardy gibi oyunlarda makinelerin en iyi insanları üstlendiği iyi biliniyor. Pekala, Go’yu diğer oyunlar gibi karşılaştırmıyoruz. Go, eşsiz karmaşıklığıyla tanınan 2500 yaşında bir oyuncu.

Hepsi yapay zekanın teknolojisi sayesinde – derin öğrenme.

Derin öğrenme: nedir?

Pratik terimlerle, derin öğrenmeyi makine öğreniminin bir alt kümesi olarak tanımlayabiliriz. Teknik olarak konuşursak, derin öğrenme makine öğrenimidir ve aynı şekilde işleyebilir. Ancak her ikisi de farklı yeteneklere sahiptir. Bu terimleri karıştırmayalım.

Makine öğrenimi modelleri zamanla daha iyi hale gelir; ancak yine de bir tür rehberliğe ihtiyaç duyarlar. Örneğin, bir yapay zeka algoritması yanlış bir tahmin yürütürse, bir yapay zeka mühendisinin yardım etmesi, modeli tekrar düzgün çalışacak şekilde ayarlaması gerekir. Oysa derin öğrenme ile algoritma, sinir ağı yardımıyla doğru olup olmadığını belirten tahmini belirleyebilir. Örneğin, çok katmanlı yapay sinir ağları yardımıyla konuşma tanıma, bir nesneyi tanımlama, dil çevirisi gibi görevlerde doğruluk kolaylıkla gerçekleştirilebilir.

Derin öğrenme, makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki fark

Yapay zeka, derin öğrenme ve makine öğrenimi genellikle örtüşen terimlerdir.

İşte anlamanı sağlamanın basit bir yolu.

  • Yapay Zeka basitçe bilgisayarınızın bir şekilde insan davranışını taklit etmesi anlamına gelir.
  • Makine öğrenimi , bilgisayarın verilerden öğrenmesini ve uygulamasını daha da sağlamasını sağlayan teknikleri içeren bir AI alt kümesidir.
  • Derin öğrenme , bilgisayarın çok daha karmaşık sorunları çözmesine yardımcı olan bir makine öğrenimi alt kümesidir.

Yapay zeka’daki en son icatları anlamak çok zor olabilir, ancak basit mantıktan anladıysanız, farkları ve uygulamalarını kolayca anlayacaksınız.

Amerikalı bir mucit ve bir fütürist olan Ray Kurtzweil’e göre , 2045 yılına kadar AI tekilliğinin gerçekleşeceğini öngördü.

KENDİSİNİN TANIMLADIĞI GİBİ, “1000 $ ‘LIK BİR BİLGİSAYARIN, İNSAN BEYNİNİN SAHİP OLDUĞU 1000 KAT KADAR BİLGİ İŞLEM GÜCÜNE SAHİP OLABİLECEĞİ AN.”

Ray bunun yakında olacağından emin. Gerçek tekilliğe, yani daha iyi algoritmalara ulaşmak için daha çok çalışması gerektiği konusunda ısrar ettiği yer burasıydı.

Kısacası, belki de en iyi matematiksel formülleri bulamıyoruz. Bu nedenle, o zamana kadar derin öğrenmeyi kullanarak öğrenmenin doğru bir şekilde gerçekleşmesi için, önce derin öğrenme algoritmalarına büyük miktarda veri beslemesi gerekir.

Nedenler ve Nasıllar

Derin öğrenme neden önemlidir?

Tek kelime: doğruluk.

Derin öğrenme, daha yüksek bir düzeyde doğruluk sağlar. Bu da kullanıcı beklentilerini karşılamanın yanı sıra sürücüsüz araçlarda güvenlik uygulamalarında da önemli rol oynar. Derin öğrenmedeki son gelişmeler, nesneleri görüntülerden sınıflandırmayı içeren görevlerde insanlardan daha iyi performans gösterdiğini kanıtladı.

Derin öğrenme ilk olarak 80’lerde tanımlanmış olsa da, ancak bugüne kadar faydalı hale geldi. Nasıl?

  1. Büyük miktarda etiketli veri gerektiriyordu. Örneğin sürücüsüz bir araba geliştirmek için milyonlarca görüntü ve binlerce saatlik video gerekir.
  2. Önemli miktarda bilgi işlem gücüne ihtiyaç vardır. Bu nedenle, yüksek güçlü GPU’lar, derin öğrenme için çok önemli olan paralel bir mimariye sahip olma eğilimindedir. Bulut bilişim ile birlikte, derin öğrenme ağının çalışması için eğitim süresini kolayca azaltabilir – haftalardan saatlere, hatta belki saatlerin altına indirilen süre.

O nasıl çalışır?

Derin öğrenme yönteminin çoğu bir sinir ağı mimarisi kullanır, derin öğrenmenin derin sinir ağlarına atıfta bulunmasının ana nedeni.

“Derin”, sinir ağındaki gizli katmanların sayısı anlamına gelir. Yine de, derin bir ağ 150’den fazla katman içerebilirken, geleneksel bir ağ yalnızca 2 ila 3 gizli katmana sahip olabilir.

Şimdi, bu sinir ağları, tıpkı nöronlardan oluşan insan beyni gibi düğüm katmanlarından oluşur. Bireysel katman içindeki düğümler, bitişik katmanlara bağlanır. Ağ, sahip oldukları katman sayısına göre daha derin kabul edilir. Bir insan beyninde, tek bir nöron diğer nöronlardan binlerce sinyal alabilir. Aynı modelin ardından, düğümler arasında seyahat eden ve yapay bir sinir ağında karşılık gelen ağırlıkları atayan sinyaller, düğümün ağırlığı ne kadar fazlaysa düğümün bir sonraki katmanında o kadar etkili olacağı söyleniyor.

Dolayısıyla, son katman bir çıktı üretmek için tüm ağırlıklı girdileri derler. Derin öğrenme, ciddi matematiksel hesaplamalar içeren ileri işlemeye ihtiyaç duyan büyük hacimli verileri kullandığından, güçlü bir donanım gerektirir.

Derin öğrenme sisteminde devasa veri setleri beslendiğinde, yapay sinir ağı yardımıyla bu veriler ikili doğru veya yanlış sorular dizisinden alınan cevaplarla sınıflandırılabilir. Örneğin, bir yüz tanıma, yüzdeki çizgileri algılamayı ve tanımayı öğrendiğinde işlev görür, ardından daha önemli kısım yüzün genel temsilini takip eder.

Derin öğrenme uygulamaları

AI her geçen gün akıllı hale geliyor ve neden olmasın. Sahip olduğu hesaplama gücü miktarı ile makineler, nesneleri tanıma ve gerçek zamanlı olarak tercüme etme kabiliyetine sahiptir. Bugün yaygın olarak kullanılan en iyi derin öğrenme uygulamalarına bakalım.

  • Sesli arama ve sesle etkinleştirilen asistanlar
  • Kendi kendine giden veya sürücüsüz arabalar
  • Otomatik makine çevirisi
  • Sessiz filmlere otomatik olarak ses ekleme
  • Otomatik el yazısı oluşturma
  • Otomatik metin oluşturma
  • Görüntü tanıma
  • Depremleri tahmin etmek
  • Otomatik renklendirme
  • Finansta sinir ağları
  • Beyin kanserini tespit etmek için sinir ağları
  • Otomatik resim yazısı oluşturma

Derin öğrenme tamamen zeka ile ilgilidir.

Öngörülebilir gelecekte, derin öğrenme daha çok sinir ağlarını güçlendirmekle ilgili olacak.


Commercials