Günümüzde özellikle otomotiv ve pazarlama alanlarında sık sık karşımıza çıkan, aynı zamanda fen bilimlerinden tıpla ilgili alanlara kadar çıktılarda bulunabilen Makine Öğrenmesi (Machine Learning), yapay zekânın her geçen gün önem kazandığı bu dönemde büyük bir işleve sahip. Derin Öğrenme (Deep Learning) ise günümüz yüksek teknolojisine şekil veren bir Machine Learning yöntemi.

Machine Learning ve Deep Learning’e dair yaygın kanılar, bu iki alanın birbiriyle yarış halinde olduğu noktasında bir kafa karışıklığı içermektedir. Oysaki yapay zekânın uygulanış metodolojisine dahil olan bu iki kavramdan Deep Learning, Machine Learning’in alt dalı olarak algılanmalıdır. Makine öğreniminin işlevi hesaplama sistemlerine yapay zekâ yöntemleri uygulamak yönündedir. Makine öğreniminde bilgisayarlar, makine öğrenimi aracılığıyla algıladıkları örüntüleri tespit eder ve ona göre hareket ederler. Derin öğrenmede ise bilgisayarlar bu örüntüleri insan beyninin sinir ağlarındaki çalışma sistemi ile algılarlar. Derin öğrenmenin karar verme şekli insan beynine yakın bir biçimde çalışırken makine öğreniminde derin öğrenmenin de dahil olduğu başka yöntemler de kullanılmaktadır.

BlueMark Academy, alanında uzman kadrosu sayesinde Deep Learning ve Machine Learning eğitimlerini kaliteli bir biçimde sunmaktadır. Geniş olanakları ve nitelikli eğitim anlayışıyla BlueMark Academy’nin Deep Learning ve Machine Learning eğitimleri, dünyanın seyrine şekil veren bu alanlarda kendinizi yetiştirebilmenizi ve kariyerinize modern bir biçimde yön verebilmenizi sağlamaktadır. Daha fazla bilgi sahibi olmak, Deep Learning ve Machine Learning eğitimlerine kaydolmak için hemen bizimle iletişime geçin!

Machine Learning’e Genel Bakış

Son dönemlerin en çok konuşulan teknolojik kavramlarından biri olan Machine Learning, popülerliğini sadece bilişim alanıyla sınırlı tutmazken fayda sağladığı birçok alanda da gündemi işgal etmekte ve kendinden çok fazla söz ettirmektedir. Terminolojinin çok önemli bir yere sahip olduğu Machine Learning, gözetimli öğrenme ve gözetimsiz öğrenme olarak iki farklı türe sahiptir ve bu iki tür ölçek kullanılarak incelenmektedir. Gözetimli öğrenme yöntemi, etiketlemeye dayalı olmakla birlikte sınıflandırma veya regresyon şeklinde gerçekleştirilmektedir. İkinci ölçek olan gözetimsiz öğrenmede ise boyut azaltma veya kümeleme gibi yöntemler kullanılır. Makine öğrenme süreci ham verilerin algoritmaya aktarılması ile gerçekleştirilmektedir. Bu veriler genellikle puanlama gibi sayısal ölçümlere ya da metinlere dayalı olmaktadır. Sürecin tamamlanmasıyla değerlendirme aşamasına geçilir ve doğruluk, hassaslık, belirginlik gibi faktörler üzerinden kontroller gerçekleştirilir.

Machine Learning’in Öne Çıkan Etkileri

Perakendeciler makine öğreniminin hayatımıza daha da entegre olduğu bu dönemde dinamik fiyat optimizasyonu ile veriyi işleyerek belli normlar üzerinden satış stratejileri oluşturuyor. Sigorta şirketleri de kullandıkları gelişmiş insurtech (sigorta teknolojisi) sayesinde dolandırıcılık tespitinden satış verimliliğine dek Machine Learning tekniklerinden ciddi anlamda fayda sağlamaktadır.

Deep Learning’e Genel Bakış

Deep Learning, bir makine öğrenme yöntemi olmakla birlikte makine öğrenimi alanında en çok öne çıkan teknik olarak bilinmektedir. Ayrıca yapay zekânın günümüzde bu denli popüler olma sebeplerinden en önemlisi de derin öğrenme yöntemleridir. Deep Learning; seslerin, görüntülerin ve metinlerin bilgisayar tarafından taranmasına ve bu tarama sonucunda elde edilen yazılımsal verilerin anlamlandırılmasına dayanır. Bu süreci en çok ilgi çekici yapan şey, anlamlandırılma sürecinde makinelerin insan gibi davranmasını sağlamaktır. Pilotsuz uçak kullanımından arama motorlarının insanlar gibi düşünerek sonuçlar çıkarmasına, otonom otomobillere dek geniş bir alanda derin öğrenme tekniklerinden faydalanılmaktadır.

Deep Learning Nasıl Çalışır?

Deep Learning sisteminde makineler, nesnelerle ilgili edinilen verileri kullanarak çeşitli sebep sonuç ilişkileri kurmaktadır. Bu ilişkiler kaydedilen bir parmak izinin işyerine girmek için kullanılması örneğiyle anlaşılabilir. Parmak izi sayesinde açılan turnike, parmak izinin okutulmasıyla ilgili bir sebebe bağlı olarak çalışırken sonuç olarak çalışanın giriş yapmasına imkân tanınmaktadır. Yüz tanıma, ses tanıma, savunma sanayi, güvenlik sanayi ve sağlık sektörü gibi birçok alanda yaygın şekilde kullanılan Deep Learning yöntemi bugün birçok kolaylık sağlarken geleceğe şekil verecek önemli teknolojilerden birisi olarak görülmektedir.

Deep Learning & Machine Learning Eğitimleri

BlueMark Academy’nin Deep Learning ve Machine Learning eğitimleri bu iki alanda gerek temel gerekse spesifik konulara eğilerek geleceğe şekil veren teknolojiyi algılamanız ve uygulamaya geçebilmeniz adına büyük bir avantaj olarak görülmelidir. Alanında uzman profesyoneler tarafından verilen eğitimler, kısa sunumların ve yüzeysel anlatımların ötesine geçerek kariyeriniz adına önemli yetkinlikler kazanmanızı sağlar.

BlueMark Academy’nin eğitimleri hakkında daha fazla bilgi sahibi olmak veya Deep Learning ve Machine Learning eğitimlerine kaydolmak için hemen bizimle iletişime geçin!