How Deep is that Learning ?

Konu başlığından dikkatinizi çekebildiğimi varsayarak bu yazımda sizlere Deep Learning yani Derin Öğrenme nedir, ne işe yarar, nasıl çalışır ve hayatımızdaki yerinden biraz bahsedeceğim.

Deep Learning’den bahsetmeden önce Deep Learning’in üst başlıkları olan Artificial Intelligence (Yapay Zeka) ve Machine Learning (Makine Öğrenimi) konularından bahsetmek istiyorum.

Yapay Zeka Nedir ?

Yapay Zeka, verilen görevleri yapabilmek için insan zekasını taklit eden sistemlerlerdir. Yapay Zeka kavramı ilk olarak 1950'li yıllarda çıksa da teknolojinin genel olarak yetersiz olmasından kaynaklı çok fazla gelişim gösterememiştir.

Makine Öğrenimi Nedir ?

Machine Learning, bilgisayarın sürekli kodlama ihtiyacı duymadan girilen veri setleriyle kendini eğitebilmesini sağlayan bir Yapay Zeka alt dalıdır.

Temel Kavramlar

Denetimli Öğrenme, yapay zekaya etiketli veri seti girişi yapıldıktan sonra istenen çıktıya göre makinenin her seferinde işlem yaparak çıktıyı istenen sonuca doğru yaklaştırmasıdır.

Denetimsiz Öğrenme,sınıflandırılmamış veri girdileri yaparak makinanın mantıksal olarak kendi kendine öğrenmesine yol açar.

Pekiştirmeye Dayalı Öğrenme, sistemin belirli kararlar almak ve amaca ulaşmak için deneme-yanılma yöntemiyle çalışmasıdır.Bu yöntemde algoritma, veri setleri yerine etraftan topladığı verilerle çalışır.

Derin Öğrenme Nedir ?

Derin Öğrenme, girilen veri setleriyle birlikte sistemin çıktıları tahmin etmesini sağlayan bir makine öğrenimi alt dalıdır.Derin Öğrenme, yapay sinir ağlarından oluşur.

Yapay Sinir Ağları

İnsan beynindeki nöronları taklit ederek girilmiş olan verilerden sonuçlar üretmeyi hedefleyen yapılardır.Yapay Sinir Ağları, Giriş Katmanı, Ara Katmanlar ve Çıkış Katmanı olmak üzere 3 katmandan oluşur.Derin Öğrenmedeki “Derin” birden fazla katmana sahip olmasından bahseder.

Giriş Katmanı, sisteme veri setleri girişi yapılan katmandır.

Gizli Katman, verilen verilerle işlemler yaparak çıktı katmanında döndürelecek değerin hesaplandığı kısımdır.Ara Katman olarak da geçer.

Çıkış Katmanı, elde edilen çıktının döndürüldüğü kısımdır.

Derin Öğrenme Kullanım Alanları

• Sanal Asistanlar
• Akıllı Arabalar
• Oyunlar
• Sohbet Botları
• Güvenlik Sistemleri
• Akıllı Ev Sistemleri

Derin Öğrenmede Kullanılan Adımlar

• Sorunu anlamak
• Verileri tanımlamak
• Algoritmayı seçmek
• Modeli eğitmek
• Modeli test etmek

Nöronlar arasındaki bağlantı Weight(Ağırlık) ile ilgilidir.Ağırlıklar, girdilerin önemini belirtir.

Genel olarak Makine Öğreniminde amaç, verileri ayrıştırarak verilerden öğrenip öğrendiklerine dayanarak kararlar vermek iken Derin Öğrenmede amaç, kendi başına öğrenebilip akıllı kararlar verebilen yapay sinir ağları oluşturulmasıdır.

Bu yazımda sizlere popüleriteliği çok artmış olan Yapay Zeka ve alt dallarından bahsettim.Bir sonraki yazılarımda görüşmek dileğiyle :)