21.yüzyıl insanları, derin öğrenme nedir gibi soruların üzerinde fazlası ile durmaya başladı. 2000 ve sonrası insanların teknolojik açıdan bir sıçrama yaşadığı yıl olmayı başardı. Bu sıçrama ile birlikte insanlara yepyeni teknolojilerin yanı sıra yepyeni çalışma alanları da sunuldu. Milenyum olarak adlandırılan bu dönem yeni başlangıçların da ilk adımları olmayı başardı. Dünyada uzunca süredir bazı teknolojik çalışmalar sıkışmaya ve artık yetmemeye başlamıştı.

Derin öğrenme uygulamaları da bunlardan bir tanesiydi. Buna ek olarak yapay zeka ve bilgisayar teknolojisi gibi teknolojiler de artık istenilen şekilde hareket edemiyordu. Uzmanlar tüm bu teknolojilerin bilinenden çok daha fazla potansiyele sahip olduğunu tahmin ediyordu. Fakat o ilk sıçramayı bir türlü bulamamıştı. İlerleyen zaman içerisinde dünyanın farklı noktalarında meydana gelen teknolojik çalışmaların artması ve yeni bilgiler edinilmesi süreçteki en önemli adım oldu. Artık bilgisayarlar potansiyelinin çok daha üzerine çıkmayı başarmıştı.

Bununla beraber yazılım sektörü de artık dünyada çokça tercih edilen alanlardan bir tanesi olmuştu. Tüm bu çalışmaların birbirini tetiklemesi beraberinde derin öğrenme, yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi teknolojilerin çalışma alanları genişledi. Genişlemeler de beraberinde insanların bu teknolojileri çok daha geniş alanlarda kullanmasının önünü açtı. Bugün derin öğrenme gibi teknolojiler dünyanın en önemli çalışma alanlarını oluşturuyor. İnsanların daha sağlıklı ve daha güvenli hayat sürebilmesi için bu teknolojilerin kullanılması ve geliştirilmesi artık şart.

Derin Öğrenme Nedir ve Nasıl Çalışır?

İsmi İngilizce “Deep Learning”’ kelimelerinden gelen derin öğrenme bilgisayar temelli bir teknolojidir. Bilgisayara ek olarak bu teknolojide kodlama da ana yapı taşı olarak görülmektedir. Çünkü kodlama olmadan ne bilgisayar ne de derin öğrenme uygulamaları günümüzdeki halini alabilirdi. Derin öğrenme insanların robotlar üzerinde yıllardır hayalini kurduğu bir teknolojidir. Bu öğrenme modeli ile birlikte farklı bir makine öğrenme modeli gerçekleştirilmektedir. Amaç, insan müdahalesi olmaksızın algoritma ve büyük veriler ile sonuçlar elde ederek cevap veren makine ya da bilgisayarlar elde etmektir.

Çalışma prensibi tamamen insan beynine benzemektedir. Sistemde algoritmalar verileri sürekli analiz ederek belli sonuçlar ortaya çıkarır. Bu analizlerin hepsi mantıksal yapılar içerisinde işlenir. Sinir ağ adı verilen çok katmanlı bir algoritma yapısı derin öğrenme nedir ve nasıl çalışır sorusunun ana cevaplarından bir tanesidir. Çünkü süreç bu ağlar tarafından ilerletilir. Elde edilen verilen sinir ağları tarafından sınıflandırılan bilgiler arasından en doğru kararı analiz ederek çalışır.

Derin Öğrenmenin Benzer Teknolojilerden Farkı

İnsanlar derin öğrenme makine öğrenmesi farkı konularında sürekli çelişkiye düşer. Aynı durum derin öğrenme ve yapay zeka için de geçerlidir. Yapay zeka algoritması bir cevabı yanlış verdiğinde insanlar devreye girerek cevabın doğrusunu devreye bildirir. Fakat derin öğrenmede ise sinir ağları cevabın doğru ya da yanlış olduğunu belirleyecek kapasitededir. Yapay zeka ve derin öğrenme nedir ve farkları nelerdir sorusunun belki de en büyük farkı budur. Derin öğrenmenin içerisindeki verilen ne kadar fazla ise doğru karar vermesi de o derece artar.

Yapay Sinir Ağları İle Derin Öğrenme Nedir ve Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme algoritmaları içerisinde yapay sinir ağları son derece önemlidir. İsmini insanlardaki sinirlerden alan yapay sinir ağları çalışma prensibini de insanlardaki sinir ağları gibidir. Derin öğrenme içerisindeki sınıflandırma ya da kümeleme işlemleri bu ağlar ile gerçekleşir. Sinir ağlarının kümeleme işlemi için sürekli dışardan etki gerekmez. Bu ağlar içerisinde bir kere kümeleme yapmak yetecektir. Daha sonrasında ise bu ağlar sonradan girilen verileri benzerliklerine göre sınıflandırmalar içerisine kendileri yerleştirir. Bu sayede de derin öğrenme makine öğrenmesinin asla çözemeyeceği verileri kolayca çözer.

Bilgisayarlarda Öğrenmenin Kapsam Büyüklükleri

Derin öğrenmenin avantajları arasında belki de en çok öğrenme kapasitesinin büyüklüğü bulunuyor. Bugün derin öğrenmenin temelinde yapay zeka ve makine öğrenmesi var. İnsanlar genellikle yapay zeka ve makine öğrenmesi kavramlarına çok daha alışık ve tecrübeli. Derin öğrenmenin bu kadar gündeme gelmemesinin nedeni ise henüz tam kapasitede çalışan bir derin öğrenme modelinin olmaması. Bu üç teknolojiyi bilgi ve öğrenme olarakiç içe 3 küme olarak düşünürsek en dışta yapay zeka bulunur. Bir iç kümede makine öğrenmesi ve en içteki kümede ise derin öğrenme vardır.

Doç. Dr. Gamze Sart Youtube kanalını ve web sitesini ziyaret ederek derin öğrenme kullanım alanları hakkında detaylı bilgiler bulabilirsiniz. Ayrıca İnovasyon İçin Eğitim Vakfı internet sitesinden de derin öğrenme nedir sorusu hakkında detaylı cevaplara ulaşabilirsiniz.

Pin It on Pinterest

Open chat