Derin öğrenme nedir?

Detaylı açıklama

Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve çok katmanlı yapay sinir ağlarına dayanır. Bu ağlarda her katman, birbirine bağlı yapay nöronlardan oluşur ve her nöron basit bir matematiksel işlem yapar. Nöronlar arasındaki bağlantıların gücü, yani ağırlıklar ve sapma değerleri, eğitim sırasında ayarlanır. Amaç, ağın çıktısındaki hatayı adım adım azaltmaktır. Bunun için geri yayılım ve gradyan inişi gibi algoritmalar kullanılır. Gizli katmanların çokluğu, modelin veriyi hiyerarşik olarak öğrenmesini sağlar. İlk katmanlar daha genel örüntüleri, sonraki katmanlar daha ayrıntılı özellikleri yakalar. Derin öğrenme genellikle etiketli veriyle gözetimli biçimde eğitilir. Etiketli veri bulmak pahalı olduğunda, kendi kendine denetimli öğrenme gibi yöntemler de kullanılır. Bu yaklaşımın atılımı 2000'lerin sonu ve 2010'ların başında, büyük veri kümeleri ile güçlü grafik işlemcilerin yaygınlaşmasıyla hız kazandı. Evrişimli sinir ağları görüntü işlemede, tekrarlayan ağlar ardışık verilerde, transformer modelleri ise büyük dil modellerinde öne çıkıyor. Difüzyon modelleri de görsel üretiminde sık kullanılıyor. Derin öğrenmenin dezavantajları da vardır. Çok fazla veri ve hesaplama gücü gerektirir. Ayrıca bir modelin neden belirli bir sonuca vardığını açıklamak zordur, bu yüzden bu modeller sık sık kara kutu olarak anılır.

Kullanım örneği

Telefonunuzun galerisinde kedi fotoğraflarını kendiliğinden bulması, ya da sesli asistanın söylediğiniz cümleyi yazıya çevirmesi, derin öğrenme modellerinin gündelik hayattaki karşılıklarıdır.