Yapay zekanın pek çok alanda kullanılır hale gelmesi ile birlikte, derin öğrenme kavramı da hakkında en çok araştırma yapılan, popüler konulardan biri oldu. Fakat çağımızın en önemli çalışma alanlarından biri olsa da bu konu ile ilgili henüz yanıt bulamamış epey soru olduğunu da söylemek mümkün.
Bu yüzden biz de sosyal içerik platformu Emoji ailesi olarak, derin öğrenme nedir, ne işe yarar, derin öğrenme algoritmaları nasıl çalışır gibi bu konu hakkında merak edilen en önemli sorulara ışık tutuyoruz.
İçeriğimizi okuyarak bu konu hakkında bilmediğiniz pek çok şey öğrenebilir, bildiklerinize de bir yenisini ekleyebilirsiniz. O halde hazırsanız ilk olarak derin öğrenmenin ne olduğunu açıklayalım.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin makine öğrenmesi veya hiyerarşik öğrenme olarak da tanımlanan derin öğrenme kavramı, yapay sinir ağlarının ya da insan beyninden ilham alarak geliştirilen makine öğrenme algoritmalarının tümünü içeren bir çalışma alanı olarak ifade edilebilir.
Derin öğrenme, çok çeşitli yapay sinir ağları ile gerçekleştirilmektedir. Bir verinin bu model ile işlenmesi sırasında işlem katmanlarının tümünde öğrenme gerçekleştirilir.
Öte yandan her yeni katman, bir önceki katmandan edindiği bilgileri çıktı olarak kabul etmektedir. Derin öğrenme terimindeki “derin” kelimesi aslında çoklu katmanları ifade eder. “Öğrenme” kelimesi ise adından da anlaşılabileceği gibi bu katmanlarda gerçekleştirilen öğrenme işlemini tanımlamaktadır.
Derin makine öğrenmesi, elindeki verilerin analizini sistemsel olarak gerçekleştirerek hangi parametrelere daha fazla ağırlık vermesi gerektiğini kendi kendine belirlemektedir. Bu da öğrenme sürecinin daha hızlı bir biçimde tamamlanmasına ve ortaya konulacak ürün, teknoloji ya da hizmetin çok daha başarılı bir şekilde çalışmasına önayak olmaktadır.
İlk olarak 2006 yılında makine öğrenmesi alanında öncü isimlerden Toronto Üniversitesi Profesörü Geoffrey Hinton tarafından ortaya atılan derin makine öğrenmesi, aslında makine öğreniminin bir alt kümesidir.
Derin öğrenme nedir sorusuna yanıt arayan pek çok kişi yapay zeka ve makine öğrenimi kavramları ile de sık sık karşılaşmaktadır. Bu kavramların her biri arasında yakın bir ilişki olsa da aslında farklı anlama gelmektedirler.
Öğrenme işlemini “big data” olarak da adlandırılan büyük veri üzerinden yapan makine öğrenmesi, insan davranışlarını taklit ederek bazı işlemleri yapabilen makinelerde bulunan sistem olarak ifade edilen yapay zekanın bir alt dalıdır.
Derin öğrenme sistemleri ise makine öğrenmesinin bir alt dalıdır. Makine öğrenme sistemlerinde daha önce de belirtmiş olduğumuz big data adı verilen büyük verinin tek bir katmanda işlenmesi ile öğrenme gerçekleştirilirken sözünü ettiğimiz teknoloji modeli veriyi derin ve ulaşılması zor pek çok farklı katmanda işler; böylece bu süreçte öğrenme çok daha başarılı bir biçimde gerçekleşmektedir.
Bu kavramlar birbiri ile ilişkili olsa da çalışma yöntemlerinin farklılıklar taşıdığı çıkarımı yapılabilir. Derin öğrenmenin makine öğrenmesinin, makine öğrenmesinin ise yapay zekanın bir alt kümesini oluşturulduğu düşünüldüğünde aslında tüm bu algoritmalar zinciri derin makine öğrenmesi yolu ile sağlanmakta ve başarıya ulaşmaktadır.
Derin makine öğrenmesi ile yapay zeka ve makine öğrenmesi arasındaki farklılıklara daha detaylı göz atmak isterseniz Türkiye’nin teknoloji odaklı ilk düşünce kuruluşu STM ThinkTech tarafından hazırlanan Derin Farklar: Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme başlıklı kapsamlı raporu incelemenizi tavsiye ederiz.
Derin Öğrenme Algoritmaları Nasıl Çalışır?
Yapay zeka teknolojileri başta olmak üzere teknolojiyi çok daha verimli ve etkin kullanabilmek günümüzde ancak derin öğrenmenin doğru biçimde çalışması ile mümkün hale gelmektedir.
Derin öğrenmede elde edilen veriler sürekli olarak analiz edilir ve ortaya insanların davranışlarına benzer sonuçlar ortaya konmaya çalışılır. Bu işlem sürecinde ise sinir ağları olarak da tabir edilen çok katmanlı ve derin bir algoritmadan yararlanılmaktadır.
Derin öğrenme algoritmasında yararlanılan sinir ağları, tıpkı insan beyni gibi bir çalışma fonksiyonuna sahiptir. Örneğin bildiğiniz gibi insan beyni yeni bir bilgiye ulaştığında onu işlerken kayıt altına aldığı diğer nesnelerle karşılaştırır. Yapay sinir ağları da benzer mantıkta veriyi işleme aşamasında çeşitli sınıflandırmalar yapmaktadır.
Bu özelliği ile yapay sinir ağları makine öğrenmesi, yapay zeka ya da insan eli ile çözülmesi mümkün olmayan işlemleri de eksiksiz yaparak derin makine öğrenmesinin gerçekleşmesine olanak tanımaktadır.
LeNet, AlexNet ve ZF Net başta olmak üzere daha pek çok derin makine öğrenmesi ağından söz edilebilir. Yapay sinir ağları ile ortaya çıkan derin öğrenme mimarileriden bugün, görüntülerin tanınması ve tespiti, sinyallerin işlenmesi, ilaç üretimi, sözlük oluşturma gibi pek çok konuda yararlanılmaktadır. Öte yandan savunma sanayisi, finans, mimari gibi alanlarda ve gün boyu elimizden düşüremediğimiz akıllı telefon uygulamalarında da derin öğrenme mekanizmaları kullanılmaktadır.
Elde edilen sonuçların başarılı olması ise bu modelin diğer teknolojilere göre çok daha nitelikli bir süreç olduğunu ortaya koymaktadır.
Derin Öğrenme Ne İşe Yarar?
Derin makine öğrenmesi ile kısa sürede pek çok alanda başarılı sonuçlar elde edilmesi, bu önemli sistemin gelecek yıllarda kendisini geliştirerek daha birçok alanda yer alacağının en temel göstergeleri arasında sayılabilir. Peki derin makine öğrenmesi ne işe yarar ve hangi alanlarda kullanılır?
Sağlık Sektörü
Derin makine öğrenmesinin en önemli kullanım alanı elbette ki sağlık. Daha uzun ve sağlıklı bir yaşam sürme noktasında başta kanser olmak üzere çeşitli hastalıkların teşhisinde derin öğrenme modelinden yararlanılıyor.
2017 yılında bilim insanları tarafından geliştirilmiş olan zatürre teşhisi yapabilen ChexNet adlı derin öğrenme uygulaması da bu teknolojinin sağlık sektöründe kullanımına örnek olarak gösterilebilir.
Havacılık ve Savunma Sanayii
Derin makine öğrenmesinin sahip olduğu video tanıyabilme özelliği, havacılık ve savunma sanayisinde ortaya çıkabilecek tehdit unsurlarının görüntüler aracılığı ile tespit edilmesini kolaylaştırıyor.
Bu sayede alanlarda güvenli ve güvensiz bölgeler çok daha hızlı bir şekilde belirlenerek askeri süreçler kontrol altına alınıyor. Öte yandan havacılıkta olağandışı durumların tespiti de görüntü işleme özelliği sayesinde sağlanabiliyor.
Derin makine öğrenmesi ve yapay zeka ile ilişkili olan otonom sistemlere de savunma ve havacılık sanayisinde sıkça rastlıyoruz. Bu konu ile ilgili hazırlamış olduğumuz Otonom Nedir? Savunma Sanayisinde Otonom Teknoloji Kullanımı başlıklı içeriğimize göz atmanızı tavsiye ederiz.
Otonom Araçlar
Derin makine öğrenmesi, otonom araçlar ile ilgili konularda da fayda sağlayan bir teknoloji. Elde edilen görüntülerin girdi olarak verilmesi ile bu eşsiz teknoloji, trafik ışıklarını tespit edebilirken aşırı hız hesaplamalarını da kusursuz bir şekilde yerine getiriyor.
Öte yandan sürücülere kısıtlı görüş alanının olduğu mekanlarda güvenli bir sürüş deneyimi sunma ve güvenli alan yaratabilme konusundaki çalışmalar da otomobil devlerinin derin öğrenme konusuna dair yaptığı büyük yatırımlar arasında yer alıyor.
Ses ve Yüz Tanıma Sistemleri
Ses ve yüz tanıma sistemlerinde kullanılıyor olması derin makine öğrenmesinin günlük hayatımız içinde ne denli var olduğunun en büyük kanıtlarından biri olarak gösterilebilir.
Çünkü elimizden düşürmediğimiz akıllı telefonların sesimizle ya da yüzümüzle kilit ekranlarının açılabilmesi, sesli asistanların vermiş olduğumuz görevleri yerine getirebilmesi bu konuya dair verilebilecek en iyi örnekler arasında yer alıyor.
Eğlence Sektörü
Çağımızın getirileri ile birlikte reklam ve reklamcılık hayatımızın merkezinde yer alıyor ve elbette bu alanda da derin makine öğrenmesinin izleri ile karşı karşıya kalıyoruz. Örneğin dizi ve film izlediğimiz platformların bize yaptığı film önerilerinin aslında sevdiğimiz ve genellikle izlediğimiz filmlerle benzer olması derin makine öğrenmesinin bir sonucu.
Öte yandan internet üzerinden yaptığımız alışverişlerde kullandığımız mobil uygulamaların, mutlaka satın almamız gerektiğini düşündüğü ürünleri önümüze düşürmesi ve karşımıza çıkan bu ürünlerin son dönemde almak istediklerimizle benzerlikler taşıması ya da tarzımıza uyum sağlıyor olması da derin öğrenme algoritmaları ile yakından ilişkili.
Tasarımsal Süreçler
Geçmiş yıllarda siyah beyaz görüntülerin renkli hale getirilmesi işlemi insan eliyle yapılan uzun bir süreci içerirken derin öğrenme algoritmaları sayesinde günümüzde çok daha kısa sürede nitelikli hale getiriyor.
Siyah-beyaz görüntülerin renklendirilmesinin yanı sıra resimlerdeki bir şeklin kopyalanması ya da yeniden oluşturulması gibi işlemleri de gerçekleştirebiliyor.
Bu yazımızda sizin için derin makine öğrenmesi konusunu detaylı bir şekilde ele aldık. Umuyoruz ki sizler için keyifli ve faydalı bir yazı olmuştur. Gördüğünüz gibi her geçen gün ilerleyen teknoloji, derin öğrenmeyi hayatımızın merkezine yükseltmiş durumda.
Bu önemli teknoloji ile hayatımızın bundan sonraki süreçlerinde hangi durumlarda ve biçimlerde karşılaşacağımız ise büyük merak konusu.
