Derin öğrenme, verileri analiz etmek için katmanlı bir algoritmik mimari kullanır makine öğrenme türüdür. Derin öğrenme modellerinde veriler, sonuçları bildirmek için bir öncekinden gelen çıktıyı kullanan her ardışık katmanla birlikte, birden çok katmandan oluşan bir basamakla filtrelenir.

Derin öğrenme, biyolojik nöronların hayvanların beyinlerindeki bilgileri işlemek için birbirleriyle bağlantı kurma biçimine gevşek bir şekilde dayanır. Derin öğrenme modelleri, daha fazla veri işledikçe daha doğru hale gelebilir, temel olarak korelasyon ve bağlantı kurma yeteneklerini geliştirmek için önceki sonuçlardan öğrenir.

Derin öğrenme modellerinin temeli olan yapay sinir ağlarında (YSA), her katmana bir dönüştürme görevinin belirli bir bölümü atanabilir ve veriler, nihai çıktıyı iyileştirmek ve optimize etmek için katmanları birden çok kez geçebilir. Alanında uzman eğitimcilerle BlueMark Academy’nin Derin Öğrenme Eğitimlerine katılarak geleceğe ışık tutan bu alanda kariyer fırsatı elde edebilirsiniz. Daha fazla bilgi sahibi olmak ve Derin Öğrenme Eğitimlerine kaydolmak için hemen bizimle iletişime geçin!

Derin Öğrenmenin Tarihi

Derin öğrenme ilk olarak 1943’te Warren McCulloch ve Walter Pitts’in sinir ağlarını çoğaltan bir bilgi işlem sistemi oluşturmak için matematik ve algoritmaları kullanmasıyla ortaya çıktı. 1950’ler, 1960’lar, 1970’ler ve 1980’ler boyunca küçük ilerlemeler kaydedildi. Derin öğrenme için en büyük evrim, bilgisayar işlem hızı ve grafik işlem birimlerinin geliştirildiği 1999 yılında gerçekleşti. Sonraki on yılda, verimsiz sistemler 1000 kat daha hızlı hale geldi.

Derin öğrenmenin bir terim olarak teknoloji konuşmalarında net bir form olarak ortaya çıkması ancak 2000’lerin ortalarında gerçekleşebildi. Terim, Geoffrey Hinton ve Ruslan Salakhutdinov birden çok katmandan oluşan bir sinir ağının nasıl eğitilebileceğini açıklayan bir makale yayınladığında popüler hale geldi.

Google, 2012 yılında kedileri tanıyabilen bir algoritma ile bu alanda işleri bir üst seviyeye çıkardı. Kedi Deneyi olarak bilinen bu sistem, 10.000.000 kedi görüntüsünü bir sisteme göstermek ve onu kedileri tanıması için eğitmek için denetimsiz öğrenmeyi kullandı. Kısmi bir başarıydı, atalarından daha iyisini yapıyor, ancak gösterildiği kedilerin yüzde 16’sından daha azını tanıyordu.

Derin Öğrenme Neyi Amaçlar?

Derin Öğrenme, günlük hayatımızın önemli bir parçasıdır. Örneğin, Facebook’a fotoğraf yüklediğinizde, derin öğrenme arkadaşlarınızı otomatik olarak etiketleyerek size yardımcı olur. Siri, Cortana veya Alexa gibi dijital asistanlar kullanıyorsanız, doğal dil işleme ve konuşma tanıma, onların size hizmet etmesine yardımcı olur. Uluslararası müşterilerinizle Skype’ta buluşurken çevirileri gerçek zamanlı olarak dinlersiniz. E-posta servis sağlayıcınız, sizin yapmanız gerekmeden spam’i tanır. Liste uzayıp gidiyor.

Google gibi bir dev şirket, yıllardır derin öğrenmeden yararlanıyor ve şimdi yeni düzey çözümler sunmak için çalışıyor. Google, konuşma sistemleri ile insan sesini taklit eden ve olabildiğince doğal sesler üretebilmiştir. Google Çeviri, sesli çeviri ve yazılı dillerin tanınması üzerinde çalışmak için derin öğrenme ve görüntü tanıma kullanır. Google’ın PlaNet’i, herhangi bir fotoğrafın nerede çekildiğini size söyleyebilir ve TensorFlow, bir dizi yapay zeka (AI) uygulaması üretmiştir.

Derin Öğrenme ve Yüz Tanıma

Derin öğrenmeyi kullanan yüz tanıma özelliği, yalnızca güvenlik amacıyla kullanılmakla kalmayıp, yakında mağazalardan alışveriş yapılmasına da olanak tanıyacak. Yüz tanıma, sorunsuz, kağıtsız check-in’leri sağlamak için havalimanlarında halihazırda yaygın olarak kullanılmaktadır. Derin öğrenme kişinin saç stilini değiştirdiği veya aydınlatmanın optimalin altında olduğu durumlarda bile yüz tanımanın ödeme yapmak için bir araç olmasını sağlayarak işleri bir adım daha ileri götürecektir.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Bilgisayarların derin öğrenmeyi nasıl kullandığını anlamak için, bir köpeği nasıl tanımlayacağını öğrenmeye çalışan küçük bir çocuk örnek verilebilir. Çocuk zamanla havlama sesini bir köpekle ilişkilendirmektedir. Çocuk daha sonra kelimeyi doğru anlayana kadar çeşitli telaffuz varyasyonlarıyla söylemeye başlar.

Aynı şekilde, bilgisayar programlarının bir hiyerarşisi vardır ve her seviyedeki algoritma, girdiye (yaptığı öğrenme olan) bir dönüşüm seviyesi uygular ve çıktı için referans olarak istatistiksel bir model oluşturur. Çeşitli yinelemeler (tıpkı çocuğun köpeği tanımayı öğrenmesi gibi), gereken doğruluk düzeyine ulaşılana kadar hesaba katılır.

BlueMark Academy, alanında deneyimli eğitimcileriyle nitelikli eğitim anlayışı doğrultusunda sunduğu Derin Öğrenme Eğitimlerini sizlere sunuyor. Geleceğe yön verecek önemli teknolojilerden biri olan Deep Learning ile CV’nize önemli bir katkı sağlamak istiyorsanız eğitimlerimizden başlayabilirsiniz. Daha fazla bilgi için hemen bizimle iletişime geçin!