Derin Öğrenme (Deep Learning)

Derin öğrenme, bilgisayar bilimi ve matematiğin kesiştiği noktada hızla değişen bir alandır. Makine öğrenimi adı verilen daha geniş bir alanın nispeten yeni bir koludur. Makine öğrenmesinin amacı, verilere dayanan çeşitli görevleri bilgisayarlara yapmasını öğretmektir. Derin öğrenme için matematiği ve programlama dillerini bilmek elzemdir.

Derin öğrenme nispeten yeni bir olmasına rağmen bir çok farklı alanlardaki başarıları nedeniyle akademik araştırmalarda ve endüstride önemli bir yapay zeka alt başlığı haline gelmiştir.

Derin öğrenme sayesinde bilgisayarlar, açık talimatlar almadan (if else gibi ..) büyük miktarda veri kullanımı ile algılama, yorumlama yapabilme özelliğine sahip oldular.

Derin öğrenme üzerine birçok bir birine benzer tanımlamalar yapılmakta. Daha ayrıntılı tanımlar için aşağıdaki linkteki yorumlar incelenebilir.

What is deep learning? Why is this a growing trend in machine learning? Why not use SVMs?

Derin öğrenmeye tarihsel gelişimini ise aşağıdaki resim özetlemektedir. XOR problemini bile çözemeyeceği ileri sürülen bilgisayar öğreniminin bu seviyelere gelmesi heyecan vericidir.

kaynak:http://beamandrew.github.io/deeplearning/2017/02/23/deep_learning_101_part1.html

Bir bilgisayara örneğin masayı tanımlamak yerine bunun yerine Internet’e bağlayıp milyonlarca masa örneği ile beslediğimizde bilgisayar artık karşısına çıkabilecek yeni bir masayı tanıma özelliğine erişmiş olacaktır. Bu işlemin tekrarı bir masanın ne zaman göründüğünü bilen bir bilgisayarla sonuçlanır. Öğrenim sağlandıktan sonra milyonlarca nesne arasından masa nesnesinin saniyeler içerisinde belirleyecek kapasiteye ulaşma özelliğe sahip olmaları insanları hem korkutuyor hem de heyecanlandırıyor.

Bilgisayarların derin öğrenme ile neleri başarabileceğine bakalım

Dünyanın en iyi Go oyuncularını yenebilir.

Nesneleri algılayabilir ve tanımlayabilir.

https://research.googleblog.com/2017/06/supercharge-your-computer-vision-models.html

Resimleri yorumlayabilir.

“black cat is sitting on top of suitcase.” — -> Kaynak:http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/

Derin öğrenme ile yapılabilenler yukarıdaki başlıklar ile sınırlı değil. Aşağıdaki link güzelce bir derleme yapmış.

Deep Learning is Revolutionary

Popüler derin öğrenme platformlari olarak Tensorflow, Theano, Caffe, Pytorch, CNTK, MXNet, Torch, deeplearning4j, Caffe2 sıralayabiliriz. Bazi platformların belli karakteristiklere göre sınıflandırılması aşağıdaki gibidir.

kaynak:http://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/open-source-deep-learning-frameworks-and-visual-analytics

Derin öğrenme ile alakalı online kurslar aşağıdaki linkte derlenmiş. (paralı veya bedava)

Dive into Deep Learning with 15 free online courses

Bu yazıda derin öğrenme nedir, derin öğrenme araçları ve derin öğrenme ile neler yapılabilir gibi konulara değinerek başlangıç yaptık. Tümdengelim yöntemi ile yazılarımıza devam ederken genel başlıkları hatırlamak adına aşağıdaki linke bakabilirsiniz.

Büyük Veri, Yapay Zeka ve Siber Güvenlik