Derin Öğrenme Nedir? Nerelerde Kullanılır?

 

Teknolojinin yarattığı; iş dünyasını ve toplumsal hayatı etkileyecek gelişmeler, yapay zekâ, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi kavramları da beraberinde getiriyor. Derin öğrenme ve makine öğrenimi, birçok yeni ürün ve işin oluşmasına olanak tanıyan yapay zekanın alt kümeleridir ancak derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir sonraki evrimini temsil eder.

Makine öğreniminde, programcılar tarafından oluşturulan algoritmalar, verilerin ayrıştırılmasından sorumludur. Verilerden öğrendikleri bilgilere göre kararlar alırlar. Derin öğrenme, insan beyni gibi davranan yapay bir sinir ağı üzerinden öğrenir ve makinenin; bir yapıdaki verileri, insanlar gibi analiz etmesine olanak tanır. Derin öğrenme makinesi, verilerle ne yapması gerektiğine dair bir insan programcıya ihtiyaç duymaz çünkü veri tabanında topladığı ve kullandığı oldukça fazla miktarda veri bulunur. Bu insanlara ürkütücü gelmektedir!

Derin öğrenme algoritması; insanların deneyimle elde ettiklerini, her seferinde sonucu iyileştirmek için biraz daha ince ayar yaparak, bir görevi tekrar tekrar gerçekleştirerek yapar. ‘Derin öğrenme’ kavramında, sinir ağları; öğrenmeyi sağlayan çeşitli ve derin katmanlara sahiptir. Çözülmesi gereken herhangi bir sorun hakkında düşünmek, derin öğrenmenin öğrenebileceği üstesinden gelebileceği bir konudur. Başka bir deyişle; bilgisayar programları yardımı ile insan zekâsının işlevlerine benzer çalışan yapay zeka uygulamaları, insan katılımı olmadan, deneyimler, beceriler edinebilecekleri makine öğrenimini kapsar. Bugün günlük hayatta kullandığımız birçok yapay zeka uygulamasının geri planında, derin öğrenme algoritması çalışmaktadır.

Derin öğrenme ile neler mi yapılacak?

  • Müşteri hizmetleri alanında daha yoğun kullanılmaya başlanacak. Hâlihazırda müşteri hizmetleri alanında kullanılan derin öğrenme algoritmaları, seslere, kelimelere daha duyarlı hale gelip, arayan ve soru soran kişilere, karşılarında bir insan varmış hissini yaratacaklar.
  • Sürücüsüz otonom araçlar kullanılmaya ve kısa sürede yaygınlaşmaya başlayacak. Araçların park etmesinden, hız ayarına, yolda karşılaşılabilecek yayalara, hatta olası tehlikelere kadar birçok hassas ayarla çalışacak. Otomobillerin yanında, hava ve deniz araçları da bu şekilde çalışacak. Özellikle kısıtlı görüş alanlarında araç kullanmak çok kolay olacak.
  • Görme engelliler için yapay görme sistemleri geliştirilecek.
  • Derin öğrenme; görüntü sınıflandırması, nesne algılama, görüntülerin analizi ve ayrıştırılması gibi konularda üstün doğruluk sağlamıştır, hatta elle yazılmış rakamlar bile düzgün yazılmasa da tanınabilir hale gelmiştir. Muazzam sinir ağlarını kullanarak derin öğrenme; makinelere, insanların gözleriyle görerek yaptıkları işleri detayları ile öğretmektedir. Örneğin bir fotoğrafta sadece sandalyelerin bulunması istendiğinde, algoritma sandalyeyle benzeşen şekilleri de sandalye olarak algılayabiliyordu. Derin öğrenme ile birlikte, çeşitli filtrelerle, algoritmalar kusursuz çalışarak; benzer nesneler bile olsa yüksek doğrulukla, sadece sandalyeleri bulacaktır.
  • Derin öğrenme konusunda öncü düşünür olarak ün yapan ve Çin’in en büyük arama motorunun baş uzmanı Andrew Ng, son çalışmasında Baidu Derin Konuşma motorunun gürültülü ortamlarda bile derin öğrenme kullanarak sesli komutları anlayıp işlediğine vurgu yapmıştır. Bu çalışmada GPU işlemcileri kullanılarak 100.000 saatten daha fazla konuşma örnekleri sinir ağları ile eğitilerek bu alanda en düşük hata oranına ulaşılmıştır.
  • Savunma ve güvenlik alanlarında kullanılması yaygınlaşacaktır. Kamera sistemlerinde; görüntüleri işleme, nesnelerin, insanların ne veya kim oldukları değil aynı zamanda birbirleriyle ilişkilerini de ortaya çıkaran algoritmaları sayesinde, olayları çözümlemek kolaylaşacaktır.
  • Derin öğrenme, yüksek nüfus oranlarının olduğu yerlerdeki hastalıklarda risk faktörlerini anlamak için kullanılabilir. Örneğin; Amerika’daki Medecision şirketi, diyabet hastalarında önlenebilecek hastaneye yatışları tahmin etmek için, sekiz değişkeni tanımlayabilen bir algoritma geliştirdi.
  • Tıbbi uygulamalarda kullanılması epey yaygınlaşacaktır. Özellikle robotik cerrahide doktorların ses kontrolü ile robotlar, son derece hassas ayarlı dokunuşlarla birçok işlemi risksiz gerçekleştireceklerdir

Derin öğrenme; makinelerin insan benzeri davranışlar sergileyecek olması, çoğu insanlarda, inanılmaz derecede korkutucu bir veri bilimi alanı olduğuna dair hisler uyandırıyor!

Gelişen donanımlarla, yakın gelecekte, insan beyninin yapısının daha da iyi ve detaylı anlaşılmasıyla beraber, insandan çok daha yüksek kapasitede olacak robotlar; hesaplamalarla, mantıksal çözümlerle hayatımızın içinde olacak gibi görünüyor.

 

 

 

Kaynaklar:

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/10/01/what-is-deep-learning-ai-a-simple-guide-with-8-practical-examples/#1460c98d4bad

https://www.independentturkish.com/node/85436/bilim/gelece%C4%9Fin-pe%C5%9Finde-yapay-zeka

https://tr.wikipedia.org/wiki/Derin_%C3%B6%C4%9Frenme

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/08/20/10-amazing-examples-of-how-deep-learning-ai-is-used-in-practice/#934fe42f98a2

https://www.derinogrenme.com/2015/07/21/derin-ogrenme-deep-learning-nedir/

https://smartpro.com.tr/machine-learning-makine-ogrenmesi-nedir/

https://www.quora.com/Machine-Learning/

 


Hakkımızda

Bilimya sitesi, İbni Sina Sağlık Derneği’nin öncülüğünde kurulmuş bir popüler bilim sitesidir. Sitemizde paylaşılmış tüm yazıların sorumluluğu yazarlarına aittir. Sitemizdeki hiçbir yazı kaynak belirtmeksizin başka bir platformda paylaşılamaz.



Bizi Takip Edin


@2020 Tüm Hakları Gizlidir.