Derin öğrenme, yapay sinir ağları gibi algoritmalarla büyük miktardaki verileri analiz ederek karmaşık desenleri tanımak ve anlamak için kullanılan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Derin öğrenme yöntemi, çok katmanlı sinir ağlarına dayanır ve bu ağlar, verileri işlemek ve verilerden anlamlı bilgiler öğrenmek için birçok katman ve nöron içerir. Bu ağlar, önceden etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilir ve daha sonra eğitilmiş modeller, belirli bir işlemi yapmak için yeni verilerle kullanılabilir hale gelir. MATLAB sağladığı birçok uygulama ve fonksiyon sayesinde derin öğrenme süreçlerini kolaylaştırır ve hızlandırır.
MATLAB ile derin öğrenme konusunda şunları yapabilirsiniz:
Bir derin öğrenme ağını eğitmek için üç yaklaşım göstereceğiz:
Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) uygulamaları, performansı gelişmiş algoritmalar sağlar. MATLAB, derin öğrenme modellerini bilgisayarlı görü uygulamaları ile tasarlamak, oluşturmak ve entegre etmek için olanak tanır.
Bilgisayarlı görü uygulamaları için MATLAB aşağıdaki kolaylıkları sağlamaktadır:
MATLAB kullanarak; ses, video, görüntü ve metin verileri için çeşitli yöntemlerle ön işleme ve etiketleme işlemlerinizde harcadığınız süreyi önemli ölçüde azaltabilirsiniz.
Farklı zaman serisi verilerini senkronize edip, aykırı değerleri enterpolasyonlu değerlerle kolayca değiştirebilirsiniz. Görüntülerin bulanıklığını giderip, gürültülü sinyalleri filtreleyebilirsiniz. Önemli özellikleri etiketlemek ve tanımlamak için etkileşimli uygulamaları ve etiketleme sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olacak hazır algoritmaları kullanabilirsiniz.