Home / Blog / Deep Learning (Derin Öğrenme) Nedir?

Deep Learning (Derin Öğrenme) Nedir?

Günümüzün gözde teknolojilerinden Makine Öğrenmesi (Machine Learning) varyasyonlarından olan Deep Learning git gide gelişen bir alan konumunda. İlk duyulduğunda anlamı anlaşılamasa da Deep Learning de bir öğrenme metodu olarak karşımıza çıkıyor. Bu makalemizde Deep Learning (Derin Öğrenme) Nedir sorusuna yanıt vermeye çalışacağız.

Deep Learning (Derin Öğrenme) Nedir?

İçerik

Türkçeye Derin öğrenme olarak çevirdiğimiz Deep Learning kavramı temelde insanı taklit eden bir öğrenme biçimi ortaya koyuyor. Sık sık görmeye başladığımız sürücüsüz araçlar, ses ile kontrol edilebilir cihazların arkasındaki esas teknolojiyi oluşturuyor. Deep Learning ile daha önceden elde edilemeyen sonuçlar elde edilmiş konumda.

Deep learning bir bilgisayar modeli olarak karşımıza çıkıyor. Resimlerden yazılardan ya da sesten bilgi öğrenebiliyor. Öğrendiği bilgi ilerledikçe de daha gelişmiş işler ortaya koyabiliyor. Kimi zaman insan kabiliyetinin ötesine geçebiliyor. Günümüzde deep learning sayesinde sürücüsüz araçlar geliştirilebildiği gibi, kırmızı ışığı görünce durabilen, boş park yeri bulunca otomatik park edebilen sistemler geliştirilmiş durumda.

Deep Learning Nasıl Oluyor da bu kadar harika sonuçlar verebiliyor şeklinde bir soru sorabilirsiniz elbette. Bu teknolojinin arkasında işlenen bir çok verinin olduğunu bilmeniz gerekiyor. Bedavaya hiçbir şey yok. Deep Learning’in çok katmanlı yapısı, yüksek kararlıkta bilgi, nesne, kavram tespitini başarı ile yerine getiriyor.

1980’lerde teorik olarak ortaya atılmış olan fikir, bugünlerde aktif bir şekilde ortaya konmuş durumda. Neden geçmişte değil de günümüzde popüler hale gelmiş olduğunun iki ana cevabı bulunuyor.

1- Deep Learning (Derin Öğrenme) labeled data da denilen, etiketlenmiş veriye ihtiyaç duyuyor. Üstelik bu pek de iki üç veriden ibaret değil. Örneğin sürücüsüz araç dediğimiz sistemin üretilebilmesi için milyonlarca resim ve binlerce saatten oluşan video’ya ihtiyaç duyuluyor.

2- Deep Learning Çok yüksek işlem gücüne ihtiyaç duyuyor. Yüksek performanslı GPU‘lar kullanılarak elde edilen güçle çözümler üretilebiliyor. Eskiden günümüzdeki yüksek işlem gücüne sahip işlemciler bulunmamaktaydı. Ancak günümüzde paralel sistemlerle birlikte elde edilen çok büyük işlem gücü sayesinde Deep Learning’in ihtiyaç duyduğu unsurlar temin edilebiliyor.

Deep Learning (Derin Öğrenme) Nerelerde Kullanılıyor?

Sürücüsüz Araç: Daha önce de bahsettiğimiz üzere, sürücüsüz araç teknolojileri deep learning ile birlikte gelişmiş durumda. Trafik ışıkların yorumlanmasından, öndeki ve ardınızdaki araçların takibine, yola aniden çıkan nesnelere karşı nasıl davranacağını hedeflemeye kadar pek çok işlevi yerine getiriyor.

Uydu ve Savunma: Uydulardan dünyadaki nesneleri çok net görülebildiğini biliyoruz. Peki bu gücü dünya üzerinde her nesneyi otomatik sisteme aktarabilseydik ne olurdu? Deep Learning bu işi büyük oranda halletmiş gibi gözüküyor.

Tıbbi araştırmalarda: Özellikte kanser taramada doktorların teknisyenlerin gözlerinden kaçabilecek unsurların otomatik olarak taranması hedeflenmiş durumda. Anormal durumların deep learning ile tespit edilmesi hedefleniyor.

Endüstriel Otomasyonlarda: Deep Learning sayesinde iş güvenliği ve iş kazalarından doğan hasarların azaltılması planlanıyor.

Elektronikte: Elektronik cihazların yönetimizde el ile müdahaleden çok işiterek ve konuşmayı yorumlayarak iş yapılması hedefleniyor.

Deep Learning (Derin Öğrenme) Nasıl Çalışır?

Pek çok deep learning metodu Neural Network (Yapay sinir ağları) adı verilen mimarileri kullanmaktadır. Aklınıza şu soru takılabilir, yahu nedir bu deep? Olayı nedir diye sorabilirsiniz.

Neural Network dediğimiz yapılan birçok katmandan oluşuyor. Yani derine inen birçok katmandan bahsediyoruz. Aslında klasik anlamdaki Neural Network (2-3) Katmandan oluşmakta. Ancak deep learning’de bu sayı 150’ye kadar çıkabiliyor. İşin ayrıntısına girmeden kafada oluşturması zor olsa da, bir çok veri bu katmanlardan oluşuyor ve GPU’nun işlem gücü ile bu veriler işleniyor. Böylece örneğin park yeri boşaldığında sürücüsüz araca boş yere park etmesi gerektiğini algılatabiliyoruz. Tabii park yerinin boşaldığını da deep learning ile hallediyoruz 🙂

Deep Learning ile Makine Öğrenmesinin Farkı Nedir?

Deep Learning makine öğrenmesinin bir dalıdır. Makine öğrenmesi daha geniş bir kümedir diyebiliriz. Esasında temel farklılık makine öğrenmesinde manuel işlemler söz konusuyken, deep learning’de tüm sistemin otomatize edilmesi hedeflenmektedir.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir