blog posts

1950’lerin sonlarında Amerikalı psikolog Frank Rosenblatt tarafından “Perceptron” adlı bir model ortaya atıldı. Bu modelin yapısı Mukuloch ve Pitts tarafından sunulan modelin yapısına benziyordu ancak bu sinir ağının ağırlıkları model tarafından otomatik olarak öğreniliyordu. Perceptron modelinin o dönemdeki temel uygulamalarından biri görüntüleri tanımak ve sınıflandırmaktı.

Perceptron modeli sunulurken aynı zamanda “Bernard Widrow” tarafından tıpkı perceptron modeli gibi bu modelin ağırlıklarını otomatik olarak öğrenen “ADALINE” isimli bir model daha önerilmiştir. Ancak bu modelin en büyük kusuru doğrusallığıydı. Bu nedenle bu model XOR gibi doğrusal olmayan problemlerin uygulanmasında etkili olamamaktadır.

1980’li yıllarda “Bilişsel Bilim”den türetilen ve sinir ağlarının katmanlı bir yapıya sahip inşasını vurgulayan “Bağlantıcılık” veya “Paralel Dağıtılmış İşleme” adı verilen bir kavram önerildi. insan beyninde iletişim kurar.

Bu ağlardaki birbirine bağlı katmanlar, girdilerin paralel işlenmesine olanak tanır. Katmanlar, ağ üzerinden hangi girdinin akabileceğini belirleyen bir dizi ağırlıkla bağlandı. Bu dönemde derin öğrenmeyle ilgili araştırmalarda halen yaygın olarak kullanılan “Uzun Kısa Süreli Bellek” (LSTM) modeli ve “Geri yayılım” yöntemi gibi modeller ve algoritmalar önerildi.

1980’li yıllardan 2000’li yılların başlarına kadar bilgi işlem kaynaklarının yetersizliği nedeniyle derin öğrenme ve yeni modellerin sunumu üzerine çok az araştırma yapıldı ve yatırımcılar bu dönemde bu yolun geliştirilmesi için çok fazla para harcamaya istekli değildi. . Ancak 2006 yılında teknolojinin bu alanındaki araştırmalara daha ciddi bir şekilde devam edildi ve Derin İnanç Ağlarının Geoffrey Hinton tarafından sunumu, daha gelişmiş derin öğrenme modelleri sağlamanın temel taşı oldu.

Derin öğrenmenin avantajları ve dezavantajları nelerdir?

bu sorusunun cevabını daha iyi anlayabilmek için yapay zekanın bu alanının olumlu ve olumsuz özelliklerinden bahsetmek gerekir. bu alanının ortaya çıkması, çeşitli ve gelişmiş modellerinin sunulması ve bu modellerin şaşırtıcı çıktıları, çoğu büyük kuruluşun kendi faaliyet alanlarında ilerlemek için bu teknoloji dalının akıllı araçlarını kullanmasına neden olmuştur. Aşağıda derin öğrenmeye dayalı modellerin en önemli avantajlarından bazılarına değinilmektedir:

• Büyük miktarda yapılandırılmamış veri kullanımı : Birçok kuruluşun verileri yapılandırılmamıştır ve çoğu metin, fotoğraf gibi farklı formatlarda depolanmaktadır. Bu tür verileri analiz etmek için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılamaz. Başka bir deyişle, yalnızca derin öğrenme modelleri yapılandırılmamış bilgileri kullanabilir ve kuruluşun daha da geliştirilmesi için kullanılabilecek uygun bir çıktı sağlayabilir.
• Özellik çıkarma ve özellik mühendisliğine gerek yok : Makine öğrenmesi algoritmalarında özellik çıkarma, model öğrenmenin en önemli adımıdır. Derin öğrenme modellerinde öğrenmenin bu aşaması modelin kendisi tarafından gerçekleştirilir ve modelin gerekli özelliklerinin hazırlanması için ayrıca zaman ve para harcamanıza gerek kalmaz.
• Yüksek doğrulukta çıktı sağlayın : Derin öğrenme modelleri, uygun eğitim verileriyle iyi eğitilirse, beklenen çıktıyı en hızlı sürede üretebilirler. Buna rağmen, benzer bir sorumluluğun yerine getirilmesi için insan gücü kullanılırsa işin yapılma süreci yavaş ilerleyecek ve insan hatası, yorgunluk, teknik yetersizlik gibi çeşitli nedenlerden dolayı elde edilen çıktılar kabul edilebilir kalitede olamayabilecektir. Konsantrasyon ve diğer durumlar.

Derin öğrenmenin insanlığa getirdiği önemli avantajların yanı sıra dezavantajları da bulunmaktadır. Bunlardan en önemlilerini aşağıda sıralayabiliriz:

• Belirli bir problemle sınırlı olmak : Derin öğrenme modellerinin en önemli sınırlamalarından biri, yalnızca bir problemin verilerine sahip olarak belirli bir problemi çözmeyi öğrenmeleridir. Bu, bu modellerin öğrendiği kalıpların yalnızca girdi verilerindeki kalıplarla sınırlı olduğu anlamına gelir. Belirli bir sorun için programcının elinde çok az veri varsa veya veriler genel bir sorun için yalnızca belirli bir referanstan hazırlanıyorsa, model öğrenmede yüksek doğrulukta olmayacaktır.
• Donanım ekipmanı ihtiyacı : Derin öğrenme modellerini eğitmek için grafik işlemci ünitesi gibi uygun donanım ekipmanlarının hazırlanması gerekmektedir. Bu donanım parçalarını hazırlamak için para harcamak gerekiyor.
• Çok fazla veriye ihtiyaç var : Derin öğrenme modelleri, belirli bir konuyu öğrenmek için çok fazla veriye ihtiyaç duyar. Yani problemler ne kadar karmaşıksa, o kadar karmaşık ve ağır modellere ihtiyaç duyulur ve bu modellerin de daha fazla eğitim verisine ihtiyacı vardır. Bu miktarda veriyi hazırlamak çok fazla zaman ve para gerektirir.
• İnsanlar için iş fırsatının kaybı : Sistemlerin daha akıllı hale getirilmesi ve insan gücü yerine bunların değiştirilmesi birçok insanın işini kaybetmesine neden oluyor. Bu durum toplumdaki işsizlik oranının ve buna bağlı olarak yoksulluk oranının artmasına neden olmaktadır.

Derin öğrenmenin uygulamaları nelerdir?

Günümüzde derin öğrenme alanı insan yaşamının her alanında kullanılmaktadır. İnsanın günlük yaşamında ihtiyaç duyduğu cihazların çoğu akıllı hale getirilmiş ve bu sayede birçok insan faaliyeti daha kolay gerçekleştirilebilmektedir. Ayrıca birçok farklı bilimsel alanda, kuruluşların birçok faaliyetinin otomatik ve yüksek doğrulukla yapılabilmesi için akıllı araçlar oluşturmak amacıyla derin öğrenme modelleri kullanılmaya başlanmıştır. Derin öğrenmenin ne olduğu sorusunun cevabını daha derin ve somut bir şekilde anlayabilmek için modellerinin insan yaşamının bazı alanlarında ve yönlerinde çeşitli uygulamalarına aşağıda değinilmiştir:

• Dolandırıcılık tespiti : Dijital dünyada dolandırıcılık temel sorunlardan biri olarak kabul edilmektedir. Olağandışı kullanıcı işlemlerini tanımlamak için derin öğrenme modelleri kullanılabilir. Başka bir deyişle, konum, satın alma dönemleri, kredi kartı satın alma alışkanlıkları gibi müşteri verilerine sahip olunarak, kullanıcıların kredi kartlarıyla ilgili şüpheli faaliyetlerinin tespit edilmesi mümkündür.
• “Bilgisayar Görüşü” : Derin öğrenme modelleri, insanların farklı konular hakkında öğrenme şeklini taklit ederek veri modellerini tanımlayabilmektedir. Bu özellik, bu modellerin görüntü işleme ile ilgili araştırmalarda kullanılmasını ve görüntülerdeki uçak, insan yüzü, silah gibi nesnelerin tanınmasını mümkün kılmaktadır.
• Tarım alanındaki operasyonların otomasyonu : Tarım, insanların ihtiyaç duyduğu gıdanın sağlanmasında ana kaynaklardan biridir ve bu alanda derin öğrenme modelleri verimli bir şekilde kullanılabilir. Çiftçiler, vahşi hayvanları tespit etmek, hava koşullarını tahmin etmek, mahsul verimini tahmin etmek ve kendi kendini çalıştıran tarım makinelerini kullanmak için derin öğrenmeye dayalı araçları kullanabilir.
• “Özellik Çıkarma” : Derin öğrenme modellerinin bir diğer uygulaması özellik çıkarmadır. Derin öğrenme modellerinin tüm katmanları, girdi verilerinden farklı özellikler çıkarır. Böylece her bir sinir ağı katmanının çıktısı kaydedilerek diğer derin öğrenme veya makine öğrenme modellerinde özellik olarak kullanılabilmektedir.
  

• “Doğal Dil İşleme” (Doğal Dil İşleme) : Derin öğrenme modellerini kullanarak metinlerin kalıplarını ve karmaşık özelliklerini tanımak ve bu metinlerin daha doğru yorumlanmasına ulaşmak mümkündür. Sinir ağlarını temel alan çeşitli metin analizi araçları vardır. Makine çevirisi araçları, metin özetleme, metin düzeltme, intihal tespiti, metin duyarlılığı analizi ve sohbet robotları, birçok kuruluşun, bilim ve araştırma merkezinin kullandığı en yaygın ve yaygın olarak kullanılan doğal dil işleme araçlarından bazılarıdır.
• Tıbbi hizmetler : Hastaların geçmişini toplayarak ve bunları derin öğrenme modellerinin eğitimi için uygun veriler şeklinde hazırlayarak, hastalığı teşhis etmek için doktorlara ve uzmanlara en iyi yolu belirlemek amacıyla kapsamlı bilgi sağlamak için güçlü bir araç hazırlanabilir. hastayı tedavi eder, yardımcı olurlar.
• Fabrikaların üretim hattının otomasyonu : Günümüzde çoğu fabrikada birçok üretim faaliyeti akıllı araçlarla yapılmaktadır. Genellikle yaratıcılık ve düşünme gerektirmeyen, tekrarlayan aktivitelerin gerçekleştirilmesi robotlara devredilebilir. Böylece insan gücüne ücret sağlamaya yönelik kuruluşların ve fabrikaların mali maliyetleri önemli ölçüde azalacaktır.
• Pazarlama : Üreticiler yapay zeka araçlarını kullanarak karlılıklarını katlayabilirler. Müşterilerine satın alma geçmişlerine ve tercihlerine göre yeni şirket ürünleri önermek için yazılım veya mobil uygulamaları kullanabilirler.

Yapay zeka eğitim videolarının tanıtımı

Yapay zeka alanında profesyonel olarak çalışmak isteyenler için Faradars web sitesi bir dizi özel eğitim videosu hazırladı. bu ders dışı derslerinde, bu makaleyi okuduktan ve derin öğrenme nedir sorusunun cevabına ulaştıktan sonra kullanılabilecek derin öğrenmeye yönelik dersler de verilmektedir.

Bu seride sunulan eğitim kursları, yapay zeka alanında ileri düzey ve proje odaklı eğitim videolarına giriş niteliğindedir. İlgilenenler, yapay zekanın çeşitli alanlarındaki uzmanlık becerilerini güçlendirmek için bu kapsamlı eğitim kursunu kullanabilirler. Yukarıdaki görselde ders dışı yapay zeka eğitim serisinin sadece bazı eğitimleri gösterilmektedir.

Derin öğrenme ile makine öğrenimi arasındaki fark nedir?

Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olarak değerlendirilmektedir. Başka bir deyişle, bu iki alanın modelleri, çıktıdaki bir değeri tahmin etmek için girdi verilerinin istatistiksel bilgilerini kullanır. Ancak bilgisayar biliminin bu iki alanı problemlerin öğrenme süreçlerinde önemli farklılıklara sahiptir ve bunları daha derinlemesine anlayabilmek ve derin öğrenme nedir sorusunun cevabına ulaşabilmek için modellerinin öğrenme yöntemlerindeki farklılıkların araştırılması gerekmektedir. .

Makine öğrenimi algoritmaları , verileri öğrenmek ve çıktıdaki bir değeri tahmin etmek için “Özellik Mühendisliği” veya “Özellik Çıkarma” ve “Özellik Seçimi” adı verilen bir kavrama dayanırken, veri modellerini öğrenmek için Deep öğrenme modelleri temel alınır. “Katman” ve “Derin” olarak adlandırılan kavramlar.

Derin öğrenme ile makine öğrenmesi arasındaki farkın daha iyi anlaşılabilmesi için daha somut bir örnek kullanılabilir. Programcı, köpeklere ve kedilere ilişkin görselleri kategorize etmek için bir makine öğrenme algoritması modeli eğitmek istiyorsa, öncelikle görsellerin hayvanın boyu, hayvanın tüy rengi, rengi gibi özellikleri (model eğitim verileri), hayvanın boyutu, model Özellik mühendisliği yöntemlerini kullanarak kulakları ve diğer öğeleri çıkarın ve ardından bu özellikleri, makine öğrenimi modeline girdi olarak sayısal vektörler biçiminde besleyin.

Başka bir deyişle, makine öğrenimi modelinin kararlarını modelin çıktısına göre tam olarak hangi özelliklere dayandıracağı belirtilmelidir. Bu nedenle, bu yöntemde modelin kabul edilebilir çıktısı büyük ölçüde programcı tarafından çıkarılan özelliklere bağlıdır.

Makine öğrenimi algoritmalarıyla karşılaştırıldığında derin öğrenme modelleri, özellik çıkarma adımı gerektirmez. Yani katmanlı bir yapıya sahip olan bu modeller, girdi verilerinin özelliklerini otomatik olarak öğrenebilmektedir. Ağ katmanlarının sayısı eklendikçe model daha karmaşık özellikleri öğrenebilir.

Böyle bir yaklaşım modelin öğrenme sürecini daha hızlı hale getirir. Ancak derin öğrenme modellerinin doğruluğunun makine öğrenmesi modellerine göre daha az olma ihtimali vardır. Makine öğrenimi modellerinde, programcının modeli eğitmek için herhangi bir hata yapmadan gerekli özellikleri sağlaması gerekiyordu, ancak derin öğrenme modelleri veri modellerini otomatik olarak tanımlıyor; Bu nedenle bu tanımlama işlemi doğru şekilde yapılamayabilir.

Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki bir diğer önemli fark, makine öğrenimi modellerini eğitmek için güçlü ve pahalı ekipmanlara ihtiyaç duyulmamasıdır; Makine öğrenimi modellerinin eğitimi Grafik İşleme Birimleri (GPU’lar) gibi güçlü donanım ekipmanları gerektirir. Ayrıca eğitim veri hacminin büyük olmadığı durumlarda makine öğrenimi modelleri, derin öğrenme modellerine göre daha iyi performans göstermektedir.

Derin öğrenme modellerinin öğrenme yöntemi nedir?

Derin öğrenme modelleri “Yapay Sinir Ağları” ve “Derin Sinir Ağları” olarak bilinmektedir . Bu ağların kendilerine özgü özelliklerine göre farklı türleri vardır; Ancak öğrenme stilleri büyük ölçüde birbirine benzer. Yani büyük miktarda veriye sahip olan tüm derin öğrenme modelleri, çeşitli problemleri deneme yanılma yoluyla öğrenmektedir.

Daha doğrusu bu modeller veriyi alarak çıktıyı tahmin eder ve çıktının insandan beklenen çıktıya uygun olmaması durumunda ortaya çıkan hatayı performanslarını artırmak için kullanırlar. Derin öğrenme modellerinin bu özelliği kuruluşların bu modelleri kullanmasını sağlamış; Çünkü ellerinde otomatik sınıflandırma ve organizasyon gerektiren çok fazla veri vardı. Bu nedenle kuruluşlarda veri analizine yönelik akıllı araçların kullanımı arttı.

Derin öğrenme yaklaşımları nelerdir?

Önceki bölümde de belirtildiği gibi, derin öğrenme modelleri, üzerlerine matematiksel hesaplamalar uygulanarak çıktı üretebilmek için girdi olarak verilere ihtiyaç duyar. Bu modellerin gerektirdiği veri türüne bağlı olarak, derin model öğrenme yaklaşımları aşağıda listelenen üç genel kategoriye ayrılabilir:

• “Denetimli Öğrenme”
• “Denetimsiz Öğrenme”
• “Yarı Denetimli Öğrenme”

Bir sonraki makalede adı geçen yaklaşımların her biri açıklanacak ve özellikleri anlatılacaktır.

Denetimli öğrenme nedir?

Denetimli öğrenme yaklaşımı, sağlanan eğitim verilerine dayanarak girdiyi beklenen çıktıyla eşleştiren bir işlev bulmayı amaçlar. Bu model eğitiminde “Etiketli Eğitim Verisine” ihtiyaç duyulmaktadır. Her eğitim verisi örneği, bir veri değeri ve modelin beklenen çıktı değerini belirten etiketini içerir. Böyle bir yaklaşım, verileri önceden tanımlanmış kategorilere göre “sınıflandırmak” için kullanılır. Denetimli öğrenme yaklaşımı kullanılarak uygulanabilecek sorunlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

• Yüz tanıma
• Görüntülerdeki nesnelerin tanınması
• Spam e-postaları spam olmayanlardan tanımlama
• Ses tanıma ve duygularının tanınması
• Metnin yazarının kimliği
• Konuşmayı metne dönüştürün
• Hisse senetlerinin, konutların ve diğer şeylerin fiyatını tahmin etmek

Bu öğrenme yaklaşımında, verilerin etiketlere ihtiyaç duymadan “kümelenmesini” arıyoruz. Yani bu yöntemde eğitim verilerinin birbirine benzerliği kontrol edilerek veriler ayrı kümelere yerleştirilir. Denetimsiz öğrenmeye dayalı modellerin çıktısı, her biri benzer özelliklere sahip veriler içeren ancak diğer kategorilerin verilerinden çok farklı olan birkaç farklı kategoridir.

Bu yaklaşım “Kelime Gömme” ve “Anormallik Tespiti” gibi problemlerde kullanılabilir . Yani anormalliklerin tespiti probleminde, “sahtekarlık tespiti” ve ağ güvenliği sorunları gibi konularda büyük önem taşıyabilecek, diğer verilere benzemeyen verilerin tespit edilmesi mümkündür.

Yarı denetimli öğrenme yönteminde modeli eğitmek için etiketli ve etiketsiz veriler kullanılabilir. Bu yöntem, etiketlenmiş veri hacminin etiketlenmemiş veri hacmine göre küçük olduğu problemler için uygundur. Yapılan araştırmalara göre bu öğrenme yönteminin doğruluğunun denetimsiz öğrenme yöntemine göre daha yüksek olduğu; Ancak bu yaklaşım, etiketli verilerin hazırlanması için zaman ve mali maliyet gerektirir.

Derin öğrenme modellerini öğretme yöntemleri nelerdir?

Derin öğrenmenin ne olduğu sorusuna tam bir cevap verebilmek için, aşağıda belirtilen derin öğrenme modellerini öğretmeye yönelik çeşitli yöntemleri tanıtmak gerekir:

• “Sıfırdan Eğitim”
• “Öğrenmeyi Aktar”
• “İnce ayar”

Bir sonraki bölümde yukarıda bahsedilen yöntemlerin her biri açıklanacaktır.

Başlangıçtan öğrenmek nedir?

Derin modellerin sıfırdan öğrenilmesi yönteminde, modelin gerektirdiği verilerin toplanıp, modele girdi olarak kullanılabilecek şekilde uygun formatta hazırlanması gerekmektedir. Bu öğrenme yönteminde tasarlanan derin model, eğitim verilerini rastgele ağırlıklarla öğrenmeye başlar. Bu eğitim yöntemi büyük veri içeren problemler için uygun değildir çünkü modelin öğrenilmesi çok zaman alır.

Transfer öğrenme nedir?

Birçok derin öğrenme projesinde transfer öğrenme kullanılır. Bu öğrenme yönteminde, halihazırda büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiş sinir ağlarını kullanabilirsiniz. Başka bir deyişle, önceden eğitilmiş ağlar sabit ağırlıklara sahiptir ve verilerden belirli kalıpları öğrenmiştir. Böylece, bu ağlar nihai modelin bir parçası olarak kullanılabilir ve yeni model eğitilirken önceden eğitilmiş modelin ağırlıkları güncellenmeyebilir. Bu öğrenme yöntemi, büyük miktarda verinin mevcut olmadığı problemler için uygundur.

Kesin ölçüm nedir?

Doğru model ölçeklendirme, önceden eğitilmiş modellerin yeni sorunları çözmek için kullanılması anlamına gelir, böylece model yeni verilerle eğitilirken model ağırlıkları da güncellenir. Örneğin doğal dil işleme alanında “Dil Modelleri” diğer derin öğrenme projelerinde kullanılabilir. Dilsel modeller büyük miktarlarda etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitilir. Bu veriler farklı edebi, politik, ekonomik, spor ve diğer alanlara ilişkin metinler olabilir.

Metin duyarlılığı analizi ile ilgili bir problemi çözmek için dilsel bir model kullanmak gerekiyorsa, bu modeli yeni verilerle eğitmek yeterlidir, böylece ağın ağırlıkları her yeni veri görüldüğünde güncellenir. Başka bir deyişle modelin önceki bilgileri yeni verilerin öğrenilmesine yardımcı olur. Bu öğrenme yöntemi, çok az eğitim verisine sahip olduğumuz problemler için uygundur.

En çok kullanılan derin öğrenme modelleri nelerdir?

Derin öğrenme nedir sorusuna cevap verebilmek için teknolojinin bu alanının uygulanan çeşitli yöntemlerinden bahsetmek gerekir. Yapısı, veri akışı, katmanlardaki nöronların sayısı ve türü, katman sayısı ve diğer hususlar açısından birbirinden farklılık gösteren farklı türde sinir ağları vardır. Aşağıda, en yaygın ve yaygın olarak kullanılan sinir ağı türlerinden bazılarından bahsedilmektedir:

• Çok Katmanlı Perceptron (MLP) sinir ağı
• Evrişimli Sinir Ağı (CNN)
• Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)
• Uzun Süreli-Kısa Bellekli Sinir Ağı (LSTM)
• “Üretici Rekabet Ağı”
• “Otomatik kodlayıcı” modeli
• Kendi Kendini Düzenleyen Harita (SOM) modeli

Bu makalenin devamında yukarıda adı geçen modellerin çalışma yöntemleri anlatılarak her birinin avantaj ve dezavantajları anlatılmıştır.

Çok katmanlı algılayıcı sinir ağı

Perceptron çok katmanlı sinir ağı, en eski derin öğrenme modellerinden biri olarak kabul edilir. Derin öğrenmeye yeni başlayan kişiler bu modeli bir sorunu uygulamak ve mevcut verilerle basit bir ağı eğitmek için kullanabilir. Bu ağ birbirine bağlı birkaç katmandan oluşur, ilk katman ağ girişlerini alır ve hesaplama işlemlerini uygulayarak çıktıyı bir sonraki katmana gönderir.

Bu modelde her katmanın çıktıları bir sonraki katmana aktarılır ve sonuçta ağın nihai değeri çıktı katmanı tarafından hesaplanır. Bu tür sinir ağları, ağı öğrenmek ve ağırlıkları güncellemek için geri yayılım algoritmasını kullanır. Bu ağın katmanlarındaki ortak aktivasyon fonksiyonları, Doğrultulmuş Doğrusal Birimdir (ReLU).

Perceptron çok katmanlı sinir ağının uygulamalarından biri de Instagram ve Facebook gibi sosyal ağ görsellerinin sıkıştırılmasıdır. İnternet hızının düşük olduğu durumlarda bu sinir ağı, görsellerin siteye yüklenmesinde önemli bir rol oynayabilir.

Perceptron modelinin avantajı basitliği nedeniyle karmaşık hesaplamalar gerektirmemesidir.

Bu modelin temel dezavantajlarından biri, ikiden fazla gruba sahip verileri sınıflandırmak için kullanılamaması ve bu modelin yalnızca ikili sınıflandırma için kullanılmasıdır. Ayrıca ağırlıklar güncellenirken modelin öğrenmesi “Yerel Minimum” noktasında durabilir ve modelin öğrenmesi tamamlanamayabilir.

evrişimsel sinir ağı

Evrişimli sinir ağı, giriş verilerinden özellik çıkarımı ve görüntü işleme için kullanılır. Bu ağ “Evrişim Katmanı” ve “Havuz Katmanı” adı verilen iki ana katmandan oluşur. Evrişim katmanı, özellikleri çıkarmak için kullanılır ve sıkıştırma katmanı, evrişim katmanının çıktı vektörünün boyutlarını azaltmak için kullanılır.

Bu sinir ağının Facebook ve Instagram gibi sosyal medyadaki ana uygulamalarından biri de yüz tanımadır. Bir kişi bir görselin üzerine arkadaşını “etiketlediğinde” bu model, görselde yüz tanıma işlemini gerçekleştiriyor. Evrişimsel sinir ağı aynı zamanda video analizi, doğal dil işleme ve hava durumu tahminlerinde de kullanılabilir.evrişimsel sinir ağı (CNN)

Evrişimsel sinir ağının önemli avantajlarından biri de düşük boyutlarda özellik çıkarımı için kullanılabilmesidir. Ayrıca nesne/görüntü tanıma ile ilgili araştırmalarda bu modelin sonuçları diğer modellere göre daha doğrudur. Ayrıca bu ağın parametre sayısı diğer ağlara göre daha azdır. Böylece bu ağ, öğrenme sırasında daha az hesaplama gerektirir.

Evrişimsel sinir ağının ana dezavantajlarından biri, bu ağın katman sayısı arttıkça ağın hesaplama yükünün artması ve modeli eğitmek için daha fazla zamana ihtiyaç duyulmasıdır. Ayrıca bu modelin yüksek öğrenme doğruluğuna ulaşabilmesi için çok sayıda eğitim verisine ihtiyacı vardır. Bu nedenle bu ağın eğitimi için çok fazla para ve zaman dikkate alınmalıdır.

Tekrarlayan sinir ağı

Bir kişi mobil klavyeyi kullanarak bir metin yazdığında, cümlenin sonraki kelimeleri kendisine otomatik olarak öneriliyor. Tekrarlayan sinir ağlarının uygulamalarından biri de cümleyi tamamlamak için uygun kelimeler önermektir.

Tekrarlayan sinir ağlarında, ağın önceki girişlerine ait bilgilerin saklandığı bir bellek bulunmaktadır. Bu bilgi, mevcut ağ girişi işlenirken dikkate alınır. Google, arama motorları ve web tarayıcıları, sorgu önerilerinde bulunmak ve kullanıcının yazdıklarını tamamlamak için Tekrarlayan Sinir Ağlarını kullanır.

Önceki bilgilerin ağda saklanabilmesi, tekrarlayan sinir ağının temel avantajlarından biridir. Bu yetenek, bu tür bir ağın, birbirine bağımlı girdi verilerinin işlenmesinde iyi performans göstermesini sağlamıştır.

Tekrarlayan sinir ağlarının ana dezavantajlarından biri, zaman alıcı hesaplama yükü ve veri işlemedir çünkü veri işleme işleminin, ağ girişi kadar tekrarlanması gerekir. Ayrıca bu ağın giriş uzunluklarının uzun olması ve bu ağda “Hiperbolik Tanjant” (Tanh) veya “Doğrultulmuş Doğrusal Birim” (ReLU) aktivasyon fonksiyonlarının kullanılması durumunda ağın öğrenmesi bozulacaktır. Ağın ilk katmanlarının ağırlıkları güncellenmez.

Uzun kısa süreli hafıza

Uzun-kısa süreli bellek modeli, uzun süreli birbiriyle ilişkili verileri iyi bir şekilde öğrenebilen bir tür tekrarlayan sinir ağıdır. Başka bir deyişle kelime tahmin probleminde, daha önceki ifadelere göre bu modelin performansı özyinelemeli modele göre daha iyidir.

Bu ağ içindeki aktivasyon fonksiyonları, hesaplamaların modelin mevcut girişine uygulanmasında ağın önceki verilerinden hangi bilgilerin kullanılması gerektiğini ve hangi bilgilerin atılması gerektiğini belirtir. Bu model aralarında bağımlılık bulunan verileri öğrenmek için kullanılır. Metin analizi, hava durumu tahmini ve ağ trafiğindeki anormalliklerin belirlenmesi ile ilgili konular uzun-kısa süreli hafıza modeliyle çözülebilecek araştırmalar arasındadır.

Uzun-kısa süreli bellek modelinin temel avantajı, model girdileri arasındaki bağımlılığı dikkate almasıdır. Ayrıca bu model, yerleştirme sırası büyük önem taşıyan verileri işlemek için de kullanılabilir.

Uzun-kısa süreli bellek modelinin en önemli dezavantajlarından biri girdileri işlemek için çok fazla zaman ve hesaplama gerektirmesidir. Ayrıca ağ “fazla uyumlu” durumda olabilir aşırı uyum” (Aşırı uyum) .

Düşmanca üretken ağ

Rekabetçi üretken ağ, amacı eğitim verilerine benzer yeni “Örnekler” oluşturmak olan denetimsiz yaklaşım algoritmalarından biri olarak kabul edilir.

Rakip jeneratör ağı, “Jeneratör Ağı” ve “Ayrıcı Ağ” adı verilen iki sinir ağından oluşur. Üretken ağ, yeni örneklerin üretilmesinden sorumludur ve ayırıcı ağ, bu görüntünün orijinal eğitim verilerinin bir parçası mı olduğunu yoksa bu görüntünün üretken ağ tarafından mı oluşturulduğunu belirlemek için yeni oluşturulan örneği değerlendirir.

Rekabetçi ağın bazı uygulamaları bilgisayar oyunları tasarlamak, görüntüleri düzenlemek, bilimsel metinler ve romanlar üretmek ve çizgi film karakterleri üretmektir.

Rekabetçi üretken ağların en önemli avantajlarından biri etiketlenmemiş eğitim verileri kullanmasıdır. Dolayısıyla etiketli eğitim verilerinin hazırlanmasına gerek olmadığından paradan ve zamandan tasarruf sağlar.

Çekişmeli üretken modelin ana dezavantajlarından biri hesaplama yükü ve ağın öğrenilmesinin uzun sürmesidir. Bu ağ, her biri ayrı ağırlıklara sahip iki ayrı ağdan oluşur. Bu nedenle iki ağın eş zamanlı öğrenilmesi zaman alıcıdır. Ayrıca oluşturulan görüntünün eğitim veri görüntüleri ile karşılaştırılması, modelin performansı için uygun bir ölçü olamaz çünkü oluşturulan görüntülerin eğitim görüntülerine tam olarak benzemesi gerekmez.

Kendinden kodlayıcı modeli

Kendini kodlayan model, makine öğrenimindeki temel bileşen analizi (PCA) yöntemine benzer bir uygulamaya sahip olan denetimsiz algoritmalardan biridir . Verilerin boyutlarını küçültmek amacıyla bahsi geçen yöntemlerin her ikisi de kullanılmaktadır.

Self-encoder modelinin performansını daha iyi anlayabilmek için somut bir örnek kullanılabilir. Bir kişinin arkadaşı için bir gigabayt boyutunda bir yazılım dosyasını paylaşmak istediğini varsayalım. Bu kişi Google Drive gibi bir internet platformuna yazılım dosyası yüklemek isterse bu çok zaman alacaktır. Ancak bu kişi dosyayı sıkıştırırsa boyutu küçülür ve bu dosyayı internette daha kısa sürede paylaşabilir. Dosyayı aldıktan sonra, alıcı sıkıştırılmış dosyayı açabilir ve orijinal dosyaya erişebilir.

Önceki örnekte, bir gigabayt boyutundaki yazılım dosyası, sıkıştırma işleminin girdisi olarak kabul edilmiştir. Ayrıca, dosya sıkıştırma işlemine veri şifreleme, orijinal dosyanın sıkıştırmasını açma işlemine ise veri şifre çözme adı verilir. Bu işlem kendi kendini şifreleyen modellerde yapılan bir işlemdir. Yani bu modeller 3 ana bileşenden oluşuyor:

• “Encoder” : Modelin kodlayıcı kısmı giriş sıkıştırmasından sorumludur. Bu sıkıştırma işlemi, sıkıştırılmış verinin orijinal durumuna döndürülebilmesini sağlayacak şekilde gerçekleştirilir.
• Kod : Modelin orta katmanı olan kod katmanı, girdi verilerinin hangi yönlerinin göz ardı edileceğine ve verinin hangi yönlerinin kalması gerektiğine karar verir.
• “Dekoder” : Kod çözücü bölümü sıkıştırılmış kodu orijinal durumuna dönüştürür.

Kendi kendini kodlayan modellerin uygulamalarından bazıları arasında görüntü sıkıştırma, gürültü giderme ve meme kanseri tespiti sayılabilir.

Kendi kendini şifreleyen modellerin en önemli avantajlarından biri hacimli verilerin boyutlarının küçültülmesidir. Böylece verinin kodlanan kısmı diğer derin öğrenme modellerinde de kullanılabilir.

Rakip üreteç modeliyle karşılaştırıldığında, kendi kendini kodlayan modelin görüntülerin yeniden üretilmesinde iyi bir verime sahip olmaması bu modellerin ana dezavantajlarından biridir. Ayrıca veri sıkıştırma sırasında önemli bilgiler atılabilir ve kod çözme aşamasından sonra kurtarılamayabilir.

Kendi kendini organize eden çizim modeli

Her biri birçok özelliğe sahip olan çok büyük miktarda verinin olduğu bir durumda, özellikler arasındaki ilişkileri daha iyi anlayabilmek için normal veri görselleştirme araçlarını kullanmak kolay değildir. Bu durumda özellikleri temsil etmenin en iyi yolu, kendi kendini düzenleyen bir çizim modeli kullanmaktır. Bu model, özellikleri görselleştirmek için verilerin boyutluluğunu azaltır ve ilgisiz özellikleri ortadan kaldırır.

Bu yöntemde benzer veriler gruplandırılarak tek boyutlu veya iki boyutlu olarak görüntülenir. Bu modelin çalışma yöntemi diğer derin öğrenme modellerine benzer. Ağın ağırlıkları rastgele başlatılır ve ağ öğrenmenin her adımında, giriş verisinden yeni bir örnek seçilir ve bunun diğer verilerle benzerliği ölçülür.Kendi kendini organize eden çizim modeli (SOM)

Modelin “En İyi Eşleşen Birim” (BMU) adı verilen bir kısmı, seçilen örneğe en yakın eğitim verisini belirler ve ağırlık vektörü güncellendikten sonra diğer benzer eğitim verilerinin yeni örneğe olan mesafesi de azaltılır. Bu işlemin tekrarlanmasıyla tüm benzer veriler iki boyutlu uzayda birbirine yakın yerleştirilecektir.

Bu model, görüntü analizi, süreç kontrolü ve incelemesi, hata tespiti ve tıbbi alanda verilerin 3 boyutlu görselleştirilmesi için kullanılır.

Kendi kendini organize eden çizim modelinin temel avantajlarından biri, verilerin daha iyi anlaşılması ve yorumlanması için bu model kullanılarak tasvir edilebilmesidir. Ayrıca bu model sayesinde girdi verilerinin boyutları küçültülerek verilerin benzerliği kolaylıkla fark edilebilmektedir.

Kendi kendini organize eden çizim modelinin ana dezavantajlarından biri, bu model için eğitim verilerinin miktarı çok küçük veya çok büyükse, modelin çıktıda doğru bilgiyi gösterememesidir.

Derin öğrenme alanında çalışan programcılar, farklı araştırmalara dayanarak farklı programlama dilleri kullanmaktadır. Örneğin birçok yapay zeka uzmanı, doğal dil işleme konusunda araştırma yapmak için Python programlama dilini seçiyor. Ayrıca güvenlik ve ağ saldırılarının tespiti alanında çalışan kişiler Java programlama dilini diğer programlama dillerine tercih etmektedir.

Ayrıca belirli bir programlama diline hakim olan bilgisayar mühendisleri, derin öğrenme ile ilgili projelerde aynı dili kullanmayı tercih etmektedir. Ancak kişisel tercih ve beğenilerden bağımsız olarak makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanında en yaygın ve yaygın olarak kullanılan programlama dillerini şu şekilde sıralayabiliriz:

• Python programlama dili
• R programlama dili
• Julia programlama dili
• Java programlama dili
• Lisp programlama dili
• MATLAB programlama dili

Aşağıda yukarıda belirtilen dillerin özellikleri ve bu dillerdeki yapay zeka alanına ilişkin araçlar ele alınmaktadır.

Python programlama dilinin derin öğrenmede kullanımı nedir?

Python, son yıllarda derin öğrenme alanında en popüler programlama dillerinden biri olarak kabul ediliyor. Birçok veri bilimi ve yapay zeka uzmanı, veri bilimi ve yapay zeka ile ilgili veri analizi ve araştırmaları için bu dili kullanıyor çünkü bu dil, basit olmasının yanı sıra, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini uygulamaya yönelik çeşitli kütüphanelere sahip. Python, Google, Instagram, Facebook, Netflix, YouTube ve Amazon gibi büyük şirketlerin çeşitli programlama projelerinde kullanılıyor.

Python dilini kullanarak makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini hayata geçirmek isteyen kişiler, bu dilin aşağıda belirtilen kütüphanelerini rahatlıkla kullanabilirler:

• Metinsel verilerle çalışmak için NLTK, SciKit ve NumPy kütüphaneleri kullanılır.
• Görüntü işleme için Sci-Kit ve OpenCV kütüphaneleri kullanılmaktadır.
• Librosa kütüphanesi ses verilerini işlemek için kullanılabilir.
• Derin öğrenme modellerini uygulamak için TensorFlow , Keras ve PyTorch kütüphaneleri kullanılabilir.
• Sci-Kit kütüphanesi, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için kullanılır.
• Sci-Py kütüphanesi bilimsel hesaplama için kullanılır.
• Verileri ve bilgileri görselleştirmek için Matplotlib , Sci-Kit ve Seaborn kütüphaneleri kullanılır.

R programlama dilinin derin öğrenmede kullanımı nedir?

İstatistikçiler, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak, verileri analiz etmek ve istatistiksel görevleri gerçekleştirmek için kullanılan R programlama dilini geliştirdiler. Bu dil, “açık erişimli” (Açık Kaynak) programlama dillerinden biridir ve matris hesaplamalarının çeşitli işlemlerini gerçekleştirme olanağı sağlar.

R programlama dili, makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek ve değerlendirmek için, kütüphanelerinin bir listesi olarak adlandırılabilecek çeşitli araçlara sahiptir:

• MICE kitaplığı “eksik” veriler ve değerlerle çalışmak için kullanılır.
• CARET kütüphanesi sınıflandırma ve “regresyon” problemlerini uygulamak için kullanılır .
• PARTY ve rpart kütüphaneleri veri bölümleme için kullanılır.
• RandomFOREST kütüphanesi “Karar Ağacı”nı oluşturmak için kullanılır .
• Veri işleme için dplyr ve tidyr kütüphaneleri kullanılabilir.
• Verileri görselleştirmek için ggplot 2 kütüphanesi kullanılır .
• Verileri ve bilgileri raporlamak için Rmarkdown ve Shiny kütüphaneleri kullanılabilir.

Derin öğrenme için Julia programlama dili

Julia programlama dili, makine öğrenimi alanında Python ve R programlama dillerinin rakiplerinden biri olarak kabul edilen dinamik ve genel amaçlı programlama dillerinden biridir. Bu dil sayısal analiz ve hesaplamalı bilimlerde yüksek verimliliğe sahiptir.

Ayrıca Julia dili, TPU ve GPU gibi makine öğrenimi algoritmalarını uygulamak için gerekli tüm donanımları destekler ve bu dil aracılığıyla modeller bulut üzerinde çalıştırılabilir. Apple, Disney, Oracle ve NASA gibi büyük şirketler, makine öğrenimi alanındaki kapsamlı özellikleri nedeniyle bu dili kullanıyor.

LLVM çerçevesine sahip Julia dili, yazılı kodu en hızlı sürede çalıştırabilir. Böylece makine öğrenmesi alanındaki programcılar modelin çıktısına en kısa sürede ulaşabilmektedir. Ayrıca Julia kodu Python ve R gibi diğer programlama dilleri kullanılarak derlenebilir. Ayrıca dil, derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerini uygulamak için TensorFlow, MLBase.jl, Flux.jl ve SciKitlearn.jl kitaplıklarını destekler ve Uygulama ve Uygulama için Visual Studio ve Juno gibi Entegre Geliştirme Ortamlarında (IDE’ler) kullanılabilir. Kullanılan Julia dil kodlarının yürütülmesi.

Derin öğrenmede Java programlama dili

Python ve R, makine öğrenimi alanında en popüler diller arasında yer alsa da Java programlama dili ile çalışma tecrübesine sahip programcılar, dil öğrenmek için daha fazla zaman harcamalarına gerek kalmadığı için yapay zeka modellerini bu dil ile hayata geçirmeyi tercih ediyorlar. yeni bir.

Hadoop ve Spark gibi büyük veri işleme araçları da Java ile yazılmıştır. Ayrıca birçok kurumsal yazılım projesi Java ile hayata geçirilmektedir. Bu, Java programcılarının makine öğrenimi algoritmalarını uygulamasını, kitaplıkları kullanmasını, programlarda hata ayıklamasını ve verileri grafiksel olarak görüntülemesini kolaylaştırdı.

Ayrıca Java programlama dili, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamaya yönelik birçok kütüphaneye sahiptir. Örneğin, Java’nın Arbiter kütüphanesi, makine öğrenimi modellerinin “hiperparametrelerini” ayarlamak için kullanılabilir. Ayrıca Deeplearning 4 J kütüphanesini kullanarak K-En Yakın Komşu gibi ortak makine öğrenme algoritmalarını ve çeşitli sinir ağlarını uygulamak mümkündür.

Lisp programlama dilinin derin öğrenmede kullanımı nedir?

“Liste İşleme” anlamına gelen Lisp programlama dili, yapay zeka alanında en eski ikinci programlama dili olarak kabul ediliyor. Python, Julia ve Java programlama dillerinin üreticileri, Lisp dilinin yapay zeka alanında kullanılmasından fikir alarak, makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyle ilgili araçlar ve kütüphaneler geliştirdiler.

İlk ELIZA chatbot projesi de Lisp dili ile hayata geçirildi. Günümüzde bu dil aynı zamanda e-ticaret sohbet robotlarının tasarlanması ve oluşturulmasında da kullanılıyor. Bu dil tüm makine öğrenimi algoritmalarını uygulamaya uygun olsa da bilinen makine öğrenimi ve derin öğrenme kütüphanelerini desteklememektedir. Ayrıca bu dili öğrenmek zordur ve bu nedenle bu dilin hedef kitlesi sınırlıdır ve derin öğrenme alanında yeni başlayanlar, programlama öğrenmeye başlarken diğer programlama dillerini tercih etmeyi tercih etmektedirler.

MATLAB programlama dilinin derin öğrenmede uygulaması nedir?

Yapay zeka alanında çalışmaya ilgi duyan yeni başlayanlar, MATLAB programlama dilini öğrenerek makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını kolaylıkla uygulayabilirler. Ayrıca MATLAB dili, büyük verileri yönetmek ve görselleştirmek için çeşitli araç ve işlevlere sahiptir.

MATLAB dilinin önemli avantajlarından biri de az miktarda kod yazarak farklı yapay zeka modellerini hayata geçirebilmenizdir. Bu nedenle bu dil, derin öğrenme alanında uzmanlık ve derin bilgiye sahip olmayan ve yalnızca bu teknoloji alanını öğrenmek isteyen kişiler için uygundur.

Çözüm

Derin öğrenme, kuruluşların birçok faaliyetini ve insan hayatını değiştiren yapay zekanın en önemli dallarından biri olarak değerlendiriliyor. Bu makale, derin öğrenme nedir sorusuna cevap arayan, derin modellerin özellikleri ve çeşitli yaklaşımları hakkında bilgi edinmek isteyenler için uygundur. Ayrıca bu makalede yapay zeka alanında en sık sorulan sorulardan biri olan “Makine öğrenmesi ile derin öğrenmenin iki dalı arasındaki farklar nelerdir” başlığı ele alınarak bu alanların her birinin uygulaması incelenmiştir. Ayrıca bu makalenin sonunda en yaygın derin öğrenme modellerinden bazıları tanıtılarak her birinin uygulaması ve özellikleri anlatılmıştır.