blog posts

Derin öğrenmeyi öğretmek için öncelikle teknolojide kullanılan bu terimin bir tanımına sahip olmamız gerekir. Aslında derin öğrenme, yapay zekanın bir parçası olan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Aslında derin öğrenme, bir yapay zeka ağını bir dizi farklı hesaplamayla kullanmak anlamına geliyor. Derin öğrenmenin uygulamalarından biri de sürücüsüz araçların tasarımıdır. Bu amaçla yazılı kodlar yardımıyla araba engellere çarpmadan geçmeyi öğreniyor. Diğer örnekler ise derin öğrenme ya da cep telefonları, televizyonlar, tabletler ve benzeri cihazlar gibi akıllı sistemlerde son zamanlarda adı geçen sesli asistanlar da dahil olmak üzere diğerleri olabilir. Bu nedenle derin öğrenme, teknoloji kullanımının günlük yaşamda farklı yönlerinin oluşmasını sağladığı için teknolojide ilgi çekici bir konu haline gelmiştir. Öncelikle sinir ağları ve yapay zeka olmak üzere iki önemli başlığın tanımını yapmamız gerekiyor. Ayrıca derin öğrenme kavramlarını öğrenmeye başlamak için ders dışı kapsamlı yapay zeka eğitim kursları size çok yardımcı olabilir:

Sinir ağlarının tanımı

Sinir ağları derin öğrenmenin en önemli unsurlarından biridir . Sinir ağları temel olarak yapay zeka biliminin en iç katmanıdır. Günümüzde yapay zeka, icat edildiği ilk günlere göre çok büyük ilerleme kaydetti ve bu nedenle endüstrilerin büyük bir kısmı artık faaliyetlerinde yapay zekayı kullanıyor. Örneğin işçi robotlarıyla donatılmış bir fabrikanın üretim hattı yapay zeka yardımıyla tamamen bu robotlar tarafından kontrol ediliyor. Bu nedenle derin öğrenmeyi olabildiğince iyi öğrenmek için yapay zeka, sinir ağı ve makine öğrenimi gibi kavramlara aşina olmanız gerekir.

Yapay zekanın tanımı

Eğer fantastik ve bilim kurgu filmlerini seviyorsanız insan gibi düşünen, hatta mantıklı kararlar verebilen robotlarla karşılaşmışsınızdır. Ancak bu devasa gelişmelere ulaşmak için hâlâ gidilecek uzun bir yol var. Ancak Derin Öğrenmeyi öğretmek için yapay zekaya dair geniş bir bakış açısına sahip olmamız gerekiyor. Temel olarak, internet aramaları, sosyal ağlarla çalışma, çevrimiçi mağazalardan alışveriş yapma, çevrimiçi ödemeler ve buna benzer diğer faaliyetler gibi internet alanında yaptığımız tüm faaliyetler yapay zeka yardımıyla yapılmaktadır. Bu nedenle yapay zekanın kesin bir tanımına sahip olmak mümkün değildir. Ancak teknoloji alanında uzman kişiler yapay zeka kavramını bizlere anlaşılır kılmaya çalıştılar. Buradan yola çıkarak yapay zeka, insan gibi düşünebilen, kendisi için tanımlanan görev ve görevleri mantıksal ve eksiksiz olarak yerine getirebilen bir makinedir.

Makine öğreniminin tanımı

Makine öğrenimi veya makine öğrenimi bilimi aslında derin öğrenmenin en temel yönüdür. Bu nedenle, makine öğrenimi eğitiminden, kodlanmış algoritmalar yardımıyla, insanların yakın kontrolüne ihtiyaç duymadan, makineye özel bir görevi gerçekleştirmesini emredeceğimiz makineler tasarlamak için yararlanılır. Makine öğrenimi ile programlama arasındaki fark, verileri bir algoritma aracılığıyla makineye aktarmamızdır. Bu nedenle makinenin faaliyetlerini parça parça programlamaya gerek yoktur. Makine öğreniminin denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve takviyeli öğrenme gibi farklı yöntemleri vardır. Makine öğrenimi ile ilgili sayılabilecek örnekler arasında CCTV kameralarındaki yüz tanıma, e-postaların kategorize edilmesi, hava durumu tahmini ve benzeri şeyler sayılabilir.

Python programlama diline giriş

Makine öğrenimi eğitimi konusuna girmeden önce bunun için kullanılan özel programlama dillerine aşina olmalısınız. Derin öğrenme, yapay zeka ve sinir ağları için programlama dili olarak kullanılan Python programlama dili, teknoloji dünyasının en önemli programlama dillerinden biri olarak kabul edilmektedir. Python programlama dilinde kodlama, hesaplamalı kodlar ve veriler aracılığıyla yapılır. Bu nedenle makine dili olarak kullanılmaya oldukça uygundur. Ayrıca Python programlama dilinin Java gibi diğer dillerin zamanına göre en önemli avantajlarından biri de kod yazmaya daha az zaman ayırmasıdır. Bu nedenle Python programlama dili geniş bir mühendis yelpazesi tarafından kullanılabilir.

Derin öğrenmede sinir ağları kaç katmandan oluşur?

Derin öğrenme nedir sorusunun cevabını bilmek için öncelikle derin öğrenmede sinir ağının farklı katmanlarını tanımalısınız. Derin öğrenmede sinir ağları üç ana katmandan oluşur:

1. Giriş katmanı

Sinir ağları, sonraki hesaplamalar için bilgi girişi yapmak üzere tasarlanmıştır. Yani cihaza veya makineye yeni bilgi girmek istediğimizde sinir ağının giriş katmanını kullanırız.

2. Gizli katman

Gizli katman, girdi bilgilerinin derin öğrenme girdi katmanından alındığı ve bunlar üzerinde hassas matematiksel hesaplamaların yapıldığı sinir ağının bir bölümünü ifade eder. Ayrıca gizli katmanın diğer adı olan gizli katman da bir veya daha fazla katmandan oluşabilmektedir.

3. Çıktı katmanı

Bu katmanın adından da anlaşılacağı gibi, derin öğrenmede sinir ağının bu kısmı, makine tarafından yürütülmek üzere tamamen işlenmiş ve hesaplanmış bilgilerin gönderilmesinden sorumludur.

Derin öğrenmenin temellerini öğrenmek için Python programlama diline hakim olmanız gerekir. Bu amaçla başlangıç ​​seviyesinden ileri seviyeye kadar Python eğitim videolarını izlemek için Faradars’ın aşağıdaki linkine başvurabilirsiniz:

Derin öğrenmenin uygulamaları

Derin öğrenme günümüzde hayatımızın her alanında kullanılmaktadır. Ancak detayları hakkında daha fazla bilgi edinmek için, farklı teknolojilerdeki derin öğrenme uygulamalarına bazı örnekler verelim:

• Kendi kendine giden arabalar

Derin öğrenme veya makine öğreniminin en ilginç konularından biri sürücüsüz arabalardır. Geçtiğimiz yıllarda yapay zeka şu anki kadar gelişmiş değildi. Dolayısıyla sürücüsüz otomobil veya otopilot teknolojisine ulaşmak biraz uzak ve hayal gibi görünüyordu. Ancak günümüzde yapay zekanın ve yapay ağlar aracılığıyla derin öğrenmenin gelişmesiyle birlikte büyük şirketler sürücüsüz otomobiller üretebilir hale geldi. Tamamen güvenli arabalara ulaşmak için elbette daha kat edilmesi gereken uzun bir yol var.

• Sosyal ağlar aracılığıyla bilgi yönetimi

Bugün hepimiz Instagram, Facebook ve YouTube gibi sosyal ağlarla ilgileniyoruz. Derin öğrenmenin uygulamalarından biri de sosyal ağlara giriş bilgilerinin yönetimidir. Bu sayede sosyal ağ yöneticileri, makineyi kullanarak, dünyanın her yerinden milyonlarca kullanıcının bu ağların sunucularına her gün farklı dillerde girdiği bilgi ve haberleri kolaylıkla kontrol edebildi. ve gerekirse filtreleyin Bu çalışma önemlidir çünkü bazen tehlikeli veya rahatsız edici bilgiler bazı kişiler tarafından yayınlanabilir, bu kısımda derin öğrenme bu tür bilgilerin girişini engellemeye yardımcı olur.

• Eğlence sektörü

Derin öğrenme ve yapay zekadan yararlanan en önemli sektörlerden biri de eğlence sektörüdür. Bildiğiniz gibi günümüzde yurtdışında Netflix veya İran’da Namava ve Filmo gibi çevrimiçi film yayın ağları, futbol maçları ve spor müsabakaları için yayın ağları ve diğer eğlence kanalları izleyiciler arasında çok özel bir yere sahiptir. Bu nedenle Amazon, Netflix gibi şirketler veya Ben Sports gibi ünlü spor ağları, canlı maçları yayınlamak veya film akışını sağlamak için kendi algoritmalarını kullanır. Bu nedenle makine öğrenimi ve derin öğrenme, eğlence sektörünün ayrılmaz bir parçası olduğundan, bu eğlence sektörü, makine öğrenimi ve derin öğrenmeden en fazla yararlanır.

• Sağlık alanı

Sağlık alanı da günümüzde derin öğrenmeden faydalanan en önemli sektörlerden biridir . Örneğin tıbbi görüntüleme, tıbbi testlerin analizi, yeni ilaçların keşfi ve yaratılması, hatta ameliyatlar gibi faaliyetler günümüzde yapay zekanın yaygın olarak kullanıldığı faaliyetlerdir. Bu nedenle doktorlar, tıp mühendisleri ve robotik uzmanlarıyla birlikte bugün hastalara yardım etmek ve tıp biliminde devrim yaratacak yeni yollar ve tedaviler icat etmek için el ele veriyorlar.

• Dijital güvenlik

Bugün biz insanların uğraştığı en tartışmalı alanlardan biri dijital alandır. Bu nedenle ağın ve dijital alanın güvenliği de her geçen gün eskisinden daha fazla gelişiyor ve kendimizi tamamen rahat hissedebiliyoruz. Bu nedenle günümüzde uzmanlar derin öğrenme ve makine öğreniminin yardımıyla dijital güvenliği artırıyor. Örneğin günümüzde banka ATM’leri, bankaların online ödeme ağları, online mağazaların ödeme ağ geçitleri, dijital para birimleri ve hatta online eğitim platformlarının oluşturduğu sistemlerde programcıların makineler yardımıyla yüksek güvenlik sağlayabildiği alanlar bulunmaktadır. Böylece kullanıcıların bilgileri güvende kalır ve hırsızlar bu bilgilere kolayca ulaşamaz.

Derin öğrenme eğitim kurslarına başlamanın önkoşulları

Derin öğrenme eğitimi doğrudan matematiksel hesaplamalar ve kodlama ile ilgili olduğundan, derin öğrenmeyi öğrenmek için mutlaka matematik, özellikle cebir ve olasılıklar gibi konularda yeterli altyapıya sahip olmanız gerekir. Ayrıca programlama ve yapay zeka dünyasına girmek için diferansiyel denklemler ve bu türden diğer konular gereklidir. Yani çok güçlü bir matematik temeliniz yoksa ama yine de programlama ve yapay zeka alanına girmekle ilgileniyorsanız, özellikle matematik temelinizi güçlendirmeyi düşünmelisiniz.

Derin öğrenmeyi incelemek için faydalı kaynaklar

Derin öğrenme konusunu incelemek için internette veya uzman kitapçılarda kolayca bulabileceğiniz birçok Farsça ve İngilizce kaynak vardır. Çok faydalı eğitim kaynaklarından biri de Jeffrey Hinton’ın Derin Öğrenme kursudur. Bir ders gibi sunulan bu kitapta yazar size yapay zeka ve makine öğrenimi teorilerini öğretirken aynı zamanda gerekli matematiksel ve hesaplamalı önkoşulları da açıkladı.

Ayrıca makine öğrenimi ile ilgili Farsça kaynaklar arıyorsanız sizi Dr. Amir Hossein Kihanipour’un Derin Öğrenme kursuyla tanıştırabiliriz. Bu derste makine öğreniminin temel kavramlarıyla tanışacaksınız, ardından makine öğrenimi alanında var olan diğer yöntemleri tanıyacağız. Bu kursta ayrıca makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki matematiksel ve bilgisel temelinizi güçlendirebilirsiniz. Aşağıdaki bağlantıdan derin öğrenme konularını detaylı ve kapsamlı bir şekilde tanıyabilirsiniz. Faradar profesörlerinin hazırladığı bu eğitim oldukça faydalı ve pratiktir.

Derin öğrenme eğitiminde son söz

Bu makalenin yardımıyla derin öğrenmenin ne olduğunu, yapay zeka ve makinelerin kullanımının günümüzde neden bu kadar önemli olduğunu anlamış olduğunuzu umuyoruz. Gördüğünüz gibi makine öğrenimine başlamak için Python veya diğer programlama dilleri olsun mutlaka bir programlama dili bilmeniz gerekecektir. Bu yüzden bir an önce programlamayı öğrenmeye başlayın ve ardından derin öğrenmeyi ve yapay zekayı öğrenin.