Deep learning, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve yapay sinir ağlarından oluşan çok katmanlı bir modeldir. Bununla, derin öğrenme, veri ile etkileşim kurabilen karmaşık bir matematik modeli kullanır. Model, veri alır ve verileri işlerken çalışma sonuçlarını bir öğrenme süreci aracılığıyla geliştirir. Model, öğrenmeyi tamamladığında, kendini geliştirerek daha karmaşık problemleri çözümleyebilme yeteneğini gösterir. Derin öğrenme, özellikle konuşma tanıma, görüntü tanıma ve görüntü işleme gibi uygulamalarda kullanılmaktadır.
İlgiliİçerikler
Örnek vermek gerekirse, bir görüntü sınıflandırma problemini ele alalım.
Diyelim ki, bir modelin belirli bir görüntüyü kedi veya köpek olarak sınıflandırmasını istiyoruz. Deep learning kullanarak bu sorunu çözebiliriz.
İlk adımda, büyük bir veri seti toplarız. Bu veri seti, kedi ve köpek görüntülerinden oluşan binlerce veya milyonlarca örneği içerir. Her bir örneğin etiketi, görüntünün hangi sınıfa ait olduğunu belirtir.
Sonra, bu veri setini kullanarak derin öğrenme modelini eğitmeye başlarız. Model, çok katmanlı sinir ağlarından oluşur. İlk katmanda, görüntünün pikselleri gibi düşük düzeyli özellikler bulunur. Ardışık katmanlar, daha yüksek düzeyli özellikleri temsil eder. Son katman ise kedi veya köpek olasılıklarını hesaplar.
Eğitim sürecinde, modeli veri setiyle besleriz ve gerçek etiketlerle karşılaştırırız. Başlangıçta, modelin tahminleri genellikle yanlıştır. Ancak geriye yayılım algoritması kullanarak, hataları geriye doğru aktarır ve ağırlıkları güncelleyerek modelin doğruluğunu artırırız. Bu şekilde model, kedi ve köpek görüntülerini doğru bir şekilde sınıflandırmayı öğrenir.
Eğitim süreci tamamlandıktan sonra, modeli yeni görüntülerle test edebiliriz. Model, yeni bir görüntü verildiğinde, bu görüntünün kedi mi yoksa köpek mi olduğunu tahmin edebilir. Öğrendiği örüntüleri genelleme yeteneği sayesinde, daha önce hiç görmediği görüntüler üzerinde de iyi bir performans sergileyebilir.
Bu şekilde, deep learning kullanarak karmaşık veri setlerindeki örüntüleri otomatik olarak öğrenebilir ve sınıflandırma gibi görevleri gerçekleştirebiliriz. Deep learning, görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme, özerk sürüş ve daha birçok alanda büyük başarılar elde etmemizi sağlamıştır. Örneğin, görüntü tanıma alanında, derin öğrenme algoritmaları kullanılarak geliştirilen sistemler görüntülerin içeriğini tanımlamak için kullanılan etiketleri, örnek resimler kullanarak öğrenmektedir. Ayrıca, doğal dil işleme alanında, derin öğrenme algoritmalarının kullanılması, cümlelerin anlamını çözmeye yardımcı olmaktadır. Son olarak, özerk sürüş alanında, derin öğrenme algoritmaları otonom araçlarda kullanılan sensör verilerini ve güncel durumu anlayarak hızlı ve güvenli bir sürüş sağlamak için kullanılmaktadır. Deep learning, büyük miktarda veri kullanımının yanı sıra yüksek hesaplama gücü gerektiren derin öğrenme algoritmalarının kullanımını içerdiği için, çeşitli alanlarda büyük başarılar sağlamamıza yardımcı olmaktadır.
