Derin Öğrenme Nedir?


Derin öğrenme, bilgisayarlara insanlara doğal olarak gelenleri yapmayı öğreten bir makine öğrenme tekniğidir. Derin öğrenme tanımlamayı veya ayırt etmeyi sağlayan önemli bir teknolojidir. Telefonlar, tabletler, TV'ler ve ahizesiz hoparlörler gibi tüketici cihazlarında ses kontrolünün anahtarıdır. Derin öğrenme son zamanlarda ve iyi bir nedenden dolayı çok dikkat çekiyor. Daha önce mümkün olmayan sonuçlara ulaşıyor.

Derin öğrenmede, bir bilgisayar modeli sınıflandırma görevlerini doğrudan görüntülerden, metinden veya sesten gerçekleştirmeyi öğrenir. Derin öğrenme modelleri, bazen insan seviyesindeki performansı aşan son teknoloji doğruluğu elde edebilir. Modeller, geniş bir etiketli veri seti ve birçok katman içeren sinir ağı mimarileri kullanılarak eğitilir.

Derin Öğrenme Neden Önemlidir?

Derin öğrenme böyle etkileyici sonuçlara nasıl ulaşır?

Tek kelimeyle, doğruluk. Derin öğrenme, hiç olmadığı kadar yüksek seviyelerde tanıma doğruluğu sağlar. Bu, tüketici elektroniğinin kullanıcı beklentilerini karşılamasına yardımcı olur ve sürücüsüz otomobiller gibi güvenlik açısından kritik uygulamalar için çok önemlidir. Derin öğrenmedeki son gelişmeler, derin öğrenmenin görüntülerdeki nesneleri sınıflandırma gibi bazı görevlerde insanlardan daha iyi performans gösterdiği noktaya kadar iyileşmiştir.

Derin öğrenme ilk olarak 1980'lerde teorileştirilirken, ancak son zamanlarda faydalı hale gelmesinin iki ana nedeni vardır:

Derin öğrenme büyük miktarda etiketlenmiş veri gerektirir. Örneğin, sürücüsüz araç geliştirme milyonlarca görüntü ve binlerce saatlik video gerektirir.

Derin öğrenme, önemli bir hesaplama gücü gerektirir. Yüksek performanslı GPU'lar derin öğrenme için verimli paralel bir mimariye sahiptir. Kümeler veya bulut bilişim ile birleştirildiğinde, bu, geliştirme ekiplerinin derin bir öğrenme ağı için eğitim süresini haftalardan saatlere veya daha kısa bir sürede azaltmalarını sağlar.

İşte Derin Öğrenme Örnekleri

Derin öğrenme uygulamaları, otomatik sürüşten tıbbi cihazlara kadar endüstrilerde kullanılır.

Otomatik Sürüş: Otomotiv araştırmacıları, dur işaretleri ve trafik ışıkları gibi nesneleri otomatik olarak algılamak için derin öğrenme yöntemini kullanıyor. Ayrıca, derin öğrenme, kazaları azaltmaya yardımcı olan yayaları tespit etmek için kullanılır.

Havacılık ve Savunma: Derin öğrenme, ilgi alanlarını bulan uydulardan nesneleri tanımlamak ve birlikler için güvenli veya güvensiz bölgeleri belirlemek için kullanılır.

Tıbbi Araştırma: Kanser araştırmacıları, kanser hücrelerini otomatik olarak tespit etmek için derin öğrenme yöntemini kullanıyor. UCLA'daki ekipler, kanser hücrelerini doğru bir şekilde tanımlamak için derin bir öğrenme uygulamasını eğitmek için kullanılan yüksek boyutlu bir veri seti sağlayan gelişmiş bir mikroskop geliştirdi.

Endüstriyel Otomasyon: Derin öğrenme, insanların veya nesnelerin makinelere güvensiz bir mesafede bulunduğunu otomatik olarak algılayarak ağır makine çevresindeki işçi güvenliğini artırmaya yardımcı olur.

Elektronik: Derin öğrenme, otomatik işitme ve konuşma çevirisinde kullanılmaktadır. Örneğin, sesinize cevap veren ve tercihlerinizi bilen ev yardım cihazları derin öğrenme uygulamaları tarafından desteklenmektedir.

Derin öğrenme eğitimimize katılmak ve virtual eğitim deneyimi yaşamak için bize ulaşın!