Yazılım

Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?

Derin öğrenme, bir bilgisayarı konuşmayı tanıma, görüntüleri tanımlama veya tahmin yapma gibi insan benzeri görevleri yerine getirmek için eğiten bir makine öğrenim türüdür. Derin öğrenme, önceden tanımlanmış denklemlerle çalışacak şekilde verileri düzenlemek yerine, verilerle ilgili temel parametreleri ayarlar ve birçok işleme katmanını kullanarak kalıpları tanıyarak bilgisayarı kendi kendine öğrenmesi için eğitir.

Bir programın istediğinizi yapmasını sağlamak için iki farklı yaklaşım vardır. Birincisi, özel olarak yönlendirilmiş ve zor programlanmış bir yaklaşım var. Programa tam olarak ne yapmasını istediğinizi söylersiniz. Sonra sinir ağları var. Sinir ağlarında, ağınıza girişleri ve çıkışlar için ne istediğinizi söyler ve daha sonra kendi kendine öğrenmesini sağlarsınız. Ağın kendi kendine öğrenmesine izin vererek, tüm kurallara girme zorunluluğundan kaçınabilirsiniz. Mimariyi oluşturabilir ve sonra bırakıp öğrenebilirsiniz. Eğitildikten sonra, ona yeni bir görüntü verebilirsiniz ve çıktıyı ayırt edebilecektir.

Derin Öğrenme (Deep Learning)
Derin Öğrenme (Deep Learning)

Derin öğrenmede, bir bilgisayar modeli sınıflandırma görevlerini doğrudan görüntülerden, metinden veya sesten gerçekleştirmeyi öğrenir. Derin öğrenme modelleri, bazen insan seviyesindeki performansı aşan son teknoloji doğruluğu elde edebilir. Modeller, geniş bir etiketli veri seti ve birçok katman içeren sinir ağı mimarileri kullanılarak eğitilir.

 

Makine Öğrenmesi ile Derin Öğrenme Arasındaki Fark Nedir?

Derin öğrenme, makine öğreniminin özel bir şeklidir. Makine öğrenimi iş akışı, ilgili özelliklerin görüntülerden elle çıkarılmasıyla başlar. Özellikler daha sonra görüntüdeki nesneleri kategorilere ayıran bir model oluşturmak için kullanılır. Derin bir öğrenme iş akışı ile, ilgili özellikler görüntülerden otomatik olarak çıkarılır. Buna ek olarak, derin öğrenme, bir ağa ham veri ve sınıflandırma gibi gerçekleştirilmesi gereken bir görev verildiği “uçtan uca öğrenme” gerçekleştirir ve bunun otomatik olarak nasıl yapılacağını öğrenir.

Bir dijital ödeme şirketi, sistemindeki sahtekarlığın oluşumunu veya potansiyelini tespit etmek isterse, bu amaçla makine öğrenme araçları kullanabilir. Bir bilgisayar modelinde yerleşik olan hesaplama algoritması, dijital platformda gerçekleşen tüm işlemleri işleyecek, veri kümesinde kalıpları bulacaktır ve kalıp tarafından algılanan herhangi bir anormalliği gösterecektir.

Derin Öğrenme (Deep Learning)
Derin Öğrenme (Deep Learning)

Makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenme, makine öğrenimi sürecini yürütmek için hiyerarşik düzeyde yapay sinir ağlarından yararlanır. Yapay sinir ağları, insan beyni gibi inşa edilir, nöron düğümleri bir ağ gibi birbirine bağlanır. Geleneksel programlar, verilerle doğrusal bir şekilde analiz oluştururken, derin öğrenme sistemlerinin hiyerarşik işlevi, makinelerin verileri doğrusal olmayan bir yaklaşımla işlemesini sağlar.

Etiketler

Doğanay YILMAZ

Teknolojiye ve onun gelişimine hayran, Dokuz Eylül Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencisi.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu
Kapalı

Reklam Engelleyici Algılandı

Mühendis Gelişim Topluluğu tüm faaliyetlerini gönüllü olarak sürdürmektedir.Lütfen bize destek olmak için reklam engelleyicinizi kapatın.