Ana Sayfa Teknoloji DERİN ÖĞRENME ALGORİTMALARI

DERİN ÖĞRENME ALGORİTMALARI

Okuma Süresi: 3 Dakika

Derin öğrenme ya da derin yapılandırılmış öğrenme, hiyerarşik öğrenme veya derin makine öğrenmesi bir ya da daha fazla alt katman içeren yapay sinir ağları ve buna benzer makine öğrenme algoritmalarını ele alan çalışma alanıdır.

Sürücüsüz araçlar, tablet, telefon ve televizyon gibi cihazlardaki kontrollerin ve daha bir çok fonksiyonun algoritması olan derin öğrenme, pek çok teknolojik çözüme hızlıca ulaşmayı öngörüyor.

Makine Öğrenmesi (Machine Learning) ve Yapay Zeka (Artificial Intelligence) günümüzde en popüler konulardan ikisi. Hemen hemen her gün yapay zeka kavramını duyar haldeyiz. Ama birçok insan henüz yapay zekanın ne olduğunu tam olarak bilmiyor.

Derin Öğrenmenin nasıl çalışır? Buna bakalım.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka

Herhangi bir makinenin sert kodlanmış kuralları yerine daha büyük veri alanını kullanmayı öğrenmesi olarak ifade edilir.

Makine Öğrenmesi, bir nevi bilgisayarların kendi kendilerine öğrenmelerine imkan tanır. Böyle bir öğrenme, büyük veri alanlarını rahatlıkla işleyebilen modern bilgisayarların işlem performansından yararlanır.

Bilgisayarın ya da bir robotun herhangi bir faaliyeti zeki canlılara benzeyen ölçüde yerine getirme kabiliyetine de yapay zeka denir.

Yapay zeka kavramının ilk ortaya çıktığı zamanlarda araştırmacılar herhangi bir işi  sonuçlandırmak için insan zekasını kopyalamaya çalıştılar. Bilgisayarlar, olasılıklar kapsamında bir faaliyet alanı listesine sahipti ve belirli kurallar çerçevesinde kararlar almaktaydı.

Derin Öğrenmede Denetimli Öğrenme Modeli

Denetimli öğrenme yoluyla bir yapay zeka geliştirirken, ona bir girdi verilir ve bir çıktı beklenir. Eğer yapay zeka ile üretilen çıktı doğru değilse, hesaplamalarını yeniden düzenler. Bu süreç, yapay zekanın hata payını minumum seviyeye indirene dek veri alanı üzerinden tekrar edilir.

Örneğin hava durumu aktarım süreci bir yapay zekadır. Önceki veriler kullanılarak hava durumunu tahmin etmek öğrenilir. Bu bir denetimli öğrenme örneğidir.

Herhangi bir sistematik yapısı olmayan verileri kullanan makineler ise denetimsiz öğrenme modeline örnek olarak verilebilir. Denetimi olmayan öğrenme kullanılarak bir yapay zeka eğitildiğinde, verilerin mantıksal algoritma sürecini yapma izni verilir.

Denetimsiz öğrenmeye bir e-ticaret sitesi için tahminde bulunan yapay zekalar örnek verilebilir. Burada etiketi olan bir girdi-çıktı yerine, hangi müşterilerin daha fazla ve farklı ürün alabileceklerini söyleyen model mevcuttur.

Derin Öğrenmenin Çalışma Yöntemi

Derin Öğrenme bir makine ile öğrenme yöntemidir. Sunulan bir veri alanına yönelik çıktılar için tahminde bulunan yapay zekanın eğitimine imkan sağlar. Yapay zekayı geliştirmek için bu durumda hem denetimli öğrenme hem de denetimsiz öğrenme kullanılabilir. Derin Öğrenmedeki “Derin”, kavramı birden daha çok gizli katmana sahipliği ifade eder.

derin öğrenme

Geniş alanlarda özellik saptayabilen sistemler oluşturabilmek için ileri teknoloji ve çok seviyeli yapay sinir ağlarının kullanılması olan derin öğrenme, önemli derecede yatırım ve araştırma yapılan bir alandır.

Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları (Neural Networks)

Yapay sinir ağları insan beyni benzeri nöronlardan oluşmaktadır. Bütün nöronlar birbirine bağlıdır ve neden sonuç ilişkisine bağlı olarak çıktıyı etkilemektedir.

Nöronlar üç ayrı katmana ayrılır.

  1. Giriş Katmanı
  2. Gizli Katman
  3. Çıkış Katmanı

Giriş katmanı girişteki verileri alır ve bu girişleri ilk gizli katmana iletir.

Gizli katmanlar girdilerde matematiksel algoritma hesapları yapar. Bu alandaki zorluklardan biri ise her ayrı katman için nöronların sayısına ilave olarak gizli katmanların sayısına da karar verilmesidir.

Çıktı katmanı ise çıktı verileri ortaya koyar ve tahminlerde bulunur.

Veri kümeleri tüm katmanlardan geçtikten sonra, çıktı katmanından nihai sonuç olarak geri döner.

Derin öğrenmenin en zor taraflarından biri de yapay sinir ağlarının eğitimidir. Çünkü, büyük bir veri alanına ve çok fazla hesaplama gücüne ihtiyaç var. Eğitim süresince yapmak istediğimiz maliyet fonksiyonu değerinin 0 olmasıdır. Böylece yapay zeka çıktıları ile veri kümesinde ki çıktıların aynı olduğu anlamına gelir. Derin Öğrenme, zekayı taklit etmek için yapay sinir nöronlarını kullanabilme modeline sahiptir.

Birçok derin öğrenme modeli veri kümeleri üzerinden eğitim aldığında iyi performans gösterecektir. Fakat performansları yeni veriler yüklenirken düşüş eğilimindedir. Bundan dolayı dünya genelindeki araştırmacılar; bu algoritmaların hem yeni hem de eski verilerde genelleme yeteneğine sahip ve yaşam boyunca öğrenme gibi teknikleri olan modeller geliştirmeye çalışmaktadır.

Diğer Makale Nesnelerin İnterneti

bilgezonehttps://bilgezone.com
Bilim, kişisel gelişim, eğitim başta olmak üzere birçok özgün içeriğe sahip Bilgezone, "Türkiye`nin bilge sitesi" sloganı ile yayın hayatına başlamıştır. Bunun için asıl amacımız kaliteli ve faydalı içerik oluşturarak okuyucularımıza katkı sunmaktır. Saygı ve sevgiler...

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

Most Popular

CORONA VE İSTİFÇİLİK DAVRANIŞLARI

İstifçilik nedir? Nesneleri, objeleri, eşyaları ihtiyaç olmamasına rağmen biriktirme, istif etme, stoklama davranışına istifçilik denir. Aynı zamanda bu eşyaları saklama ve biriktirme...

DEĞERLİ OLMANIN KARŞILIĞI

Değerli olmak, önemli olmak, değerli hissetmek... Bir şeyin önemi neye göre, kime göre belirlenir? Değer dediğimiz kavram nasıl bir anlayış içerisinde kendini...

DİJİTAL İÇERİK YÖNETİMİ

Dijital içerik (Digital content) yönetiminde dijital olarak tüketilen içeriklerin kişisel gelişim, olaylara bakış açısında yeni perspektifler oluşturması gibi durumlara katkısı oldukça büyüktür....

SALGIN PSİKOLOJİSİ NOTLARI

SALGININ AKIL SAĞLIĞINA ETKİLERİ Akıl sağlığı ve salgın psikolojisi nasıl bir yere doğru ilerliyor? Salgın psikolojisi ile yaşamaya...

Recent Comments

error: İçerik kopyalanamaz!