Derin öğrenme nedir ve bir iş ortamında nasıl kullanılabilir? Derin öğrenmenin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını merak ediyor olabilirsiniz. Pek çok farklı türde algoritma vardır, ancak ana kullanımlarını ve bir iş ortamında nasıl kullanılabileceklerini anlamak için yalnızca birine odaklanalım. Derin öğrenme algoritmalarına bazı örnekler:
Yapay sinir ağları
Sinir ağları, verileri farklı sınıflara ayırmak, parametreleri analiz etmek ve bu girdilere dayalı kararlar vermek için kullanılabilir. Bu, onları, büyük miktarda verideki kalıpları tespit etmek için kullanılabilecekleri veri madenciliğinde özellikle yararlı kılar. Eğitim süreci, giriş katmanı ve gizli katman olmak üzere iki katmandan oluşur. Giriş katmanı, ham bilgiyi temsil eder ve gizli birimler, aralarındaki bağlantılara yerleştirilen ağırlıkları kullanarak çıkış birimlerinin etkinliğini belirler.
YSA’lar, el yazısı tanıma, konuşmayı metne dönüştürme, veri analizi ve hava tahmini gibi karmaşık sorunları çözmek için çok kullanışlıdır. Bu ağlar, insan beynine benzer bir şekilde çalışır, dendritlerin bir sinir ağında bağlantı oluşturma şeklini taklit eder ve dış uyaranların bir sonucu olarak elektrik darbeleri yaratır. Örneğin, bir fotoğrafı tanıyabilen bir ağ, gerçek bir görüntü ile sahte olanı ayırt edebilir. Bu yöntem aynı zamanda sahte görüntüler olan deepfakelerin geliştirilmesinde de kullanılmıştır.
Öğrenimi aktarın
Transfer öğrenimi, önceden eğitilmiş modellerden yararlanan ve onları farklı bir alan için yeniden eğiten güçlü bir modelleme tekniğidir. Bu yöntem, özellikleri, ince ayarları, bazı katmanları dondurmayı ve hatta diğerlerini yeniden eğitmeyi içerebilir. Üretime hazır derin öğrenme sistemlerinin eğitimi çok büyük olduğundan ve önemli kaynaklar gerektirdiğinden, derin öğrenme uygulamalarının kritik bir yönüdür. Transfer öğrenimi, bir derin öğrenme modelini eğitmek için gereken iş miktarını azaltmak için son derece yararlı olabilir.
Derin öğrenme çözümündeki ilk adım, farklı ortamlardaki benzer nesneleri tanıyabilen bir model oluşturmaktır. Önceden eğitilmiş sinir ağları, milyonlarca görüntü üzerinde önceden eğitilerek çok sayıda nesneyi tanımalarına olanak tanır. ImageNet adı verilen görüntü veritabanı, binlerce tipik ve atipik nesne içerir. Transfer öğrenmede yöntemlerden biri, son üç hariç tüm katmanları dondurmayı ve bu katmanları yeni kategorileri tanımak için eğitmeyi içerir. Sonuçlar umut vericidir ve bazı durumlarda deneyimli bir radyoloğun sonuçlarıyla karşılaştırılabilir.
Evrişimli sinir ağları
Evrişimli bir sinir ağının en önemli hiperparametresi boyutudur. Evrişimli bir sinir ağı genellikle 3×3 piksel boyutundadır. Bir ağa dahil edilebilecek çekirdek veya ağırlık sayısı, amacına bağlıdır. Sayı yedi kadar yüksek olabilir. Çekirdekler ne kadar büyük olursa, çıktı özelliği haritası o kadar derin olur. Evrişimli sinir ağlarının çeşitli faydaları vardır.
Bir CNN eğitiminde, ilk katman matematiğe odaklanır. İkinci katman görüntünün bir bölümünü okur ve ona bir sayı atar. Devam ederken, verileri depolar. Sınıflandırma katmanı olarak adlandırılan son katmanda, karmaşık nesneleri algılamak için son evrişim katmanının çıktısı kullanılır. CNN eğitildikten sonra çıktısını girdinin etiketleriyle karşılaştırır.
Açıklamalı örnekler
Açıklamalı derin öğrenme örnekleri, ML algoritmalarının insan dili üzerinde eğitildiği veri kümeleridir. Bu örnekler, konuşma metni gibi doğal dil işleme görevlerinden elde edilir. Dil işlemenin amacı, insan davranışını anlamak ve görüşlerimizi doğru ve anlamlı bir şekilde ifade etmektir. Örneklere açıklama eklemenin birkaç farklı yolu vardır. En yaygın yöntemlerden bazılarını inceleyeceğiz ve bunların yararlarını ve sakıncalarını vurgulayacağız. Sonraki bölüm, farklı ML algoritmaları türlerine genel bir bakış sağlar.
İlk olarak, bir açıklama şeması belirli bir problem görevine dayalı olmalıdır. Bu genellikle, her bir kelimeyi bir doğal dil külliyatında etiketlememizi ve sınıflandırmamızı sağlayan bir açıklama kılavuzu aracılığıyla gerçekleştirilir. Ardından, görevi gerçekleştirmek için bir bilgisayarı eğitebiliriz. Bu kitap, üyelerin 200’den fazla yayıncıdan canlı çevrimiçi eğitime ve dijital içeriğe erişebildiği OReilly öğrenme platformunda mevcuttur. Bu kitap hakkında daha fazla bilgi edinmek için OReilly’ye katılın.
Nesne tanıma
Nesne tanıma için genellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılır. Nesne tanıma, bu tekniklerin önemli bir çıktısıdır ve sürücüsüz arabaların kritik bir bileşenidir. Derin öğrenme ve makine öğrenimi yöntemleri, yayaları elektrik direklerinden ayırt edebilir, biyogörüntülemede hastalıkları tanımlayabilir ve endüstriyel inceleme yapabilir. Ek olarak, robot görme uygulamaları nesne tanımayı kullanır. Ancak, bazı teknikler tüm görevler için uygun değildir. Bu durumda diğer yöntemler yeterli olabilir.
Nesne algılama ve tanıma teknikleri, sokakta yürüyen insanları tespit etmekten endüstriyel incelemeye ve robotiğe kadar geniş çapta uygulanabilir. İki yaklaşım arasındaki farklar, her birinin karmaşıklığında yatmaktadır. Makine öğrenimi, tek bir nesneyi tanıma sürecine odaklanırken, derin öğrenme aynı anda birçok nesneyi tanımak için kullanılır. Bilgisayar modelleri, evrişimli sinir ağlarını kullanarak bir köpeği veya kediyi tanıyabilir ve uygun şekilde etiketleyebilir.
Derin Öğrenme şu anda en yaygın görüntü tanıma araçlarında, doğal dil işlemede (NLP) ve Konuşma Tanıma yazılımında kullanılmaktadır. Bu araçlar, sürücüsüz otomobiller ve Sesli çeviri hizmetleri gibi çeşitli uygulamalarda ortaya çıkar.
Derin öğrenmeyi kullanan bilgisayar programları, yürümeye başlayan çocuğun köpeği tanımlamayı öğrenmesiyle hemen hemen aynı süreçten geçer. Hiyerarşideki her algoritma girdisine doğrusal olmayan bir dönüşüm uygular ve öğrendiklerini çıktı olarak istatistiksel bir model oluşturmak için kullanır. Çıktı kabul edilebilir bir doğruluk düzeyine ulaşana kadar yinelemeler devam eder. Derin etiketine ilham veren şey, verilerin geçmesi gereken işleme katmanlarının sayısıdır. Geleneksel makine öğreniminde, öğrenme süreci denetlenir ve programcı, bilgisayara bir görüntünün köpek içerip içermediğine karar vermek için ne tür şeyler araması gerektiğini söylerken son derece spesifik olmalıdır. Bu, özellik çıkarma adı verilen zahmetli bir işlemdir ve bilgisayarın başarı oranı tamamen programcının dog için bir özellik kümesini doğru bir şekilde tanımlama yeteneğine bağlıdır . Derin öğrenmenin avantajı, programın kendi ayarladığı özelliği denetimsiz olarak oluşturmasıdır. Denetimsiz öğrenme yalnızca daha hızlı olmakla kalmaz, aynı zamanda genellikle daha doğrudur.
Makine öğrenimi, bilgisayarların daha az insan müdahalesi ile düşünebilme ve hareket edebilme yeteneği ile ilgilidir; derin öğrenme, bilgisayarların insan beyninde modellenen yapıları kullanarak düşünmeyi ve öğrenme yeteneği ile ilgilidir . Makine öğrenimi temel olarak daha az bilgi işlem gücüne istek duyar; derin öğrenme genel olarak daha az insan müdehalesine ihtiyaç duyar.
Yapay Zeka, akıllı akıllı makineler yaratma konseptidir. Makine Öğrenimi, yapay zeka odaklı uygulamalar oluşturmanıza yardımcı olan bir yapay zeka alt kümesidir. Derin Öğrenme, bir modeli eğitmek için çok büyük miktarda veri ve karmaşık algoritmalar kullanan bir makine öğrenimi alt kümesidir.
Derin öğrenme, görüntü sınıflandırma, nesne algılama, görüntü restorasyonu ve görüntü bölümlendirme için insanüstü bir doğruluk sağladı ; el yazısıyla yazılan rakamlar bile tanınabilir. Muazzam sinir ağlarını kullanan derin öğrenme, makinelere insan görsel sistemleri tarafından gerçekleştirilen görevleri otomatikleştirmeyi öğretiyor.
Python kullanarak derin öğrenme nedir? Makine öğrenimi, yalnızca eğitim nesnelerinin iyi oluşturulmuş bir veritabanını gerektirirken, derin öğrenme, tümü çeşitli yönlerde etkileşime giren sayısız düğümden oluşan karmaşık bir sinir ağları altyapısı gerektirir