Derin öğrenme, insan beyninin çalışma şekline göre genel hatlarıyla modellenen algoritmalar olan sinir ağlarının katmanları tarafından desteklenir. Büyük miktarlarda veri ile eğitim, sinir ağındaki nöronları konfigüre etmektir. Sonuç, eğitildikten sonra yeni verileri işleyen derin öğrenme modelidir.
Derin öğrenme, verileri işlemede insan beyninin işleyiş sistemini taklit ederek çalışan bir makine öğreniminin alt dalıdır. Makinelerin insanların denetimi olmadan öğrenilmesini sağlar. Konuşulanları algılayıp tercüme etme, nesneleri tanımlayıp karar verme gibi yetenekler kazandırır.
Derin öğrenme modelleri, veri bilimcilerin bir algoritma veya önceden tanımlanmış bir adım kümesi kullanarak görevleri gerçekleştirmek üzere eğittiği bilgisayar dosyalarıdır. İşletmeler, verileri analiz etmek ve çeşitli uygulamalarda tahminlerde bulunmak için derin öğrenme modellerini kullanır.
Derin öğrenme (aynı zamanda derin yapılandırılmış öğrenme, hiyerarşik öğrenme ya da derin makine öğrenmesi) bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır.
Derin öğrenmede, öğrenmeler supervised (denetimli), unsupervised (denetimsiz) ya da semi-supervised (yarı denetimli) olabilir.
İlgili 24 soru bulundu
Derin öğrenme, insan beyninin çalışma şekline göre genel hatlarıyla modellenen algoritmalar olan sinir ağlarının katmanları tarafından desteklenir. Büyük miktarlarda veri ile eğitim, sinir ağındaki nöronları konfigüre etmektir. Sonuç, eğitildikten sonra yeni verileri işleyen derin öğrenme modelidir.
Makine öğrenmesinde algoritmaya daha fazla bilgi tüketerek (örneğin, özellik ayıklama gerçekleştirerek) doğru bir tahminde bulunmanın anlatılması gerekir. Derin öğrenmede algoritma, yapay sinir ağı yapısı sayesinde kendi veri işlemesi aracılığıyla doğru bir tahminde bulunmayı öğrenebilir.
Bunlardan başka, Chainer, PaddlePaddle, Covnetjs, Deeplearning4j, PyLearn2, Deep Learn Toolbox-Matlab, Sci-Kit Learn, Accord.NET, Apache Spark, AccordMachineLearning vb. gibi makine öğrenmesi kütüphaneleri ve araçları mevcuttur. Farklı kullanım alanlarında, kullanıcılara sunulmuştur.
Derin Öğrenme Nedir? Derin öğrenme aslında bir makine öğrenmesi tekniği olan yapay sinir ağları algoritmasının genişletilmiş halidir. Yapay sinir ağları, bir gizli katmandan oluşurken, derin sinir ağları birden fazla gizli katmandan oluşur.
Derin Öğrenme bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır. Yani en az bir adet yapay sinir ağının kullanıldığı ve birçok algoritma ile, bilgisayarın elindeki verilerden yeni veriler elde etmesidir.
Derin yaklaşım ise belli akademik konularda becerileri geliştirmeyi amaçlar. Bu yaklaşım; çok okumayı, eski ve yeni bilgileri ilişkilendirmeyi ve anlam oluşturmaya yönelik öğrenme stratejilerini içerir.
Derin öğrenmede en çok kullanılan dil ise pythondır. Veri görselleştirme içinse R programlama dili tercih edilmektedir.
Derin öğrenme ilk olarak 1943'te Warren McCulloch ve Walter Pitts'in sinir ağlarını çoğaltan bir bilgi işlem sistemi oluşturmak için matematik ve algoritmaları kullanmasıyla ortaya çıktı.
Derin sinir ağları veya derin öğrenme ağları, birbirine bağlı milyonlarca yapay nöronun yer aldığı birçok gizli katmana sahiptir. Ağırlık adı verilen bir sayı, bir düğüm ile diğeri arasındaki bağlantıları temsil eder. Ağırlık, bir düğüm diğerini uyarıyorsa pozitif, bir düğüm diğerini bastırıyorsa negatif bir sayıdır.
Türkçeye Evrişimsel Sinir Ağları olarak çevrilen Convolutional Neural Network yani kısaca CNN özellikle görüntü tanıma ve işleme problemlerinde kullanılan bir tür yapay sinir ağıdır. Resim ve video formatındaki yapılarda gösterdiği başarı sebebiyle dünyada yaygın olarak kullanılmaktadır.
RNN'ler ağda eğitim gerçekleştirirken bir önceki veriye ait bilgileri hafızasında tutarak ilerler. Language generation (dil üretimi), zaman serisi problemleri, machine translation (otomatik çeviri) gibi önceki girdilerin de hafızada tutulması gereken problemlerde RNN'leri kullanabiliriz.
Deep learning ve machine learning arasındaki temel fark, verinin sisteme nasıl sunulduğuna dayanır. Machine learning - makine öğrenmesi, algoritması, neredeyse her zaman yapılandırılmış veriye ihtiyaç duyarken, deep learning ağları yapay sinir ağlarının düzeylerine dayanır.
Derin Öğrenme Bootcamp Başlıyor! (1 Kasım- 30 Kasım 2023)
3 Hafta sürecek bu benzersiz eğitim programına katılarak Derin Öğrenmenin temellerini öğrenebilecek, karmaşık problemleri en kolay şekilde çözümlemenin yollarını keşfedeceksiniz.
TensorFlow Keras, her türden derin öğrenme modelini tanımlamak ve eğitmek için uygun koşulları sağlayan Python programlama dilinde oluşturulmuş bir derin öğrenme kütüphanesi olarak ifade edilmektedir.
Makine öğrenimi, karar vermek için önceden yüklenmiş bilgileri kullanan bir AI (yapay zeka) alt alanıdır. Derin öğrenme, bundan daha da derin olan yapay zeka biçimidir. Bu teknoloji, büyük miktarda veriden kalıpları öğrenmek ve almak için derin sinir ağlarını kullanır.
CNN genellikle görüntü işlemede kullanılan ve girdi olarak görselleri alan bir derin öğrenme algoritmasıdır. Farklı operasyonlarla görsellerdeki featureları (özellikleri) yakalayan ve onları sınıflandıran bu algoritma farklı katmanlardan oluşmaktadır.
Derin öğrenme kavram ve modellerinin Keras eşliğinde verilerek, model uygulamalarının ve model iyileştirme inceliklerinin aktarılmasıdır. Bu eğitim baştan sona derin öğrenme temelleri üzerine hazırlanmıştır. Matematiksel teorik bilgileri uygulamalı olarak ele alan bir eğitimdir.
Bu yüzden yapay sinir ağları (artificial neural networks), makine öğrenmesi (machine learning), işlemsel zeka (computational intelligence), derin öğrenme (deep learning) gibi temel dersleri mutlaka takip etmelisiniz. Aşağıdaki uzun liste bu kaynakların bir kısmını sıralamaktadır.
Derin öğrenme modelleri yapay sinir ağları kullanılarak inşa edilmiştir. Bir sinir ağı, gizli katmanlarda eğitim sırasında ayarlanan ağırlık değerleri ile eğitilecek girdi değerleri alır. Eğitim tamamlandıltan sonra modele verilecek yeni girdi değerinden bir tahmin çıkarır.
Yapay zeka, çeşitli karmaşık görevleri gerçekleştirebilen akıllı bir sistem oluşturmak için çalışır. Makine öğrenimi, yalnızca eğitildikleri belirli görevleri gerçekleştirebilen makineler oluşturmaya çalışır.
Benzer sorularSıkça sorulan sorular
DuyuruReklam alanı
Popüler SorularSıkça sorulan sorular
© 2009-2024 Usta Yemek Tarifleri