Deep Learning Nedir?

Deep learning yani Türkçe söylenişi ile derin öğrenme bilgisayarlar için kullanılan bir terimdir. Bilgisayarların kendi kendini geliştirdiği, sorunlara çözümler ürettiği bir dünyayı hayal eden bilim insanları tarafından geliştirilmiştir. Deep learning nedir incelendiğinde makine öğrenmesi ve yapay zekanın alt katmanı olduğu görülür.

Derin öğrenme makine öğrenmesinin bir alt katmanı olmasına rağmen daha fazla gelişmiştir. Aynı zamanda bilgisayarların bu yöntem ile sorunlara daha fazla insanlar gibi çözümler getirmesi mümkün olur. Deep learning teknolojinin gelişmeye devam etmesi ile birlikte geleceğin teknolojisinin çılgınca gelişmesi ön görülüyor.

VDS fiyatları konusundaki rekabetçi yaklaşımımız ile bütçenize uygun seçenekler bulabilirsiniz.

Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?

Bilim insanlarının 1940’lı yıllardan bu yana üzerinde çalıştığı yapay zeka, 1980’lerde makine öğrenmesi olarak yeni bir boyut kazanmıştır. Makine öğrenmesi cihaza verilen bir veri kümesini işlemden geçirmesi ve sınıflandırması üzerine kurulu bir sistemdir. Derin öğrenme nedir sorusuna ise makine öğrenmesinin alt katmanı olmakla birlikte daha gelişmişi olarak cevap verilebilir.

Derin öğrenme; bir cihazın insan müdahalesi olmadan verileri toplaması, bunları gözden geçirip sınıflandırması ve insan benzeri sonuçlar elde etmesi olarak açıklanabilir. İnsan bedeninde bulunan sinir ağlarının bir benzerinin bilgisayarlarda da oluşturulması fikrinin hayata geçirilmesi çalışmalarının sonucu olarak derin öğrenme bugün teknolojide yer alıyor.

Programlanabilir sinir ağı oluşturulan bilgisayarlar, görsel ve yazılı metinleri kullanarak doğru kararlar alabilme özelliğine sahip oluyor. Ayrıca derin öğrenme ile bilgisayarlar kendi kendilerini de düzeltebiliyor ve adapte olabiliyor. Kimilerine göre korkutucu olan bu gelişme toplumun büyük kesimi tarafından heyecanla karşılanıyor. Aynı zamanda günlük hayatın da pek çok bölümünde insanlar farkında olmadan derin öğrenme yetisi olan cihazların sunduğu kolaylıklardan yararlanıyorlar.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme nasıl çalışır sorusunun cevabı aslında bu teknolojinin geliştirilme düşüncesinin içinde yer alır. İnsan vücudunda bulunan karmaşık sinir sistemi; bilgileri toplama, değerlendirme, sınıflandırma ve sonuçlar çıkarma işini gerçekleştirir. Derin öğrenme de benzer şekilde yapay sinir ağı adı verilen katmanlı bir algoritma yapısı kullanır. Bu katmanlı algoritma ile makine öğrenmesinden farklılaşır ve yetenekli bir öğrenmeyi tanımlar.

Derin öğrenme basitçe makinelere insan zekasını taklit etme yeteneğinin kazandırılmasına dayanır. İnsan öğrenmesi gibi önce makine basit bir öğrenme süreci oluşur. Ardından makinede bilgiler birikmeye ve yenilenmeye devam eder. Derin öğrenme yanlış giden işler olduğunda bunun düzelmesi için insan müdahalesine ihtiyaç duymaz. Gerekli düzeltmeleri kendisi yapar ve hataları ortadan kaldırır. Denetimsiz öğrenme adı da verilen bu sistem ile deep learning geleceğin teknolojisi olarak dikkatleri çekmeyi başarıyor.

Derin Öğrenme Neden Önemli?

Teknolojinin gelişmesi adeta çılgın bir hızla devam ediyor. Bu durum ise veri toplama hızının da artmasında etkili oluyor. Her an çok sayıda verinin toplanması bunların değerlendirilmesi, sınıflandırılması hataların ayıklanarak düzeltilmesi derin öğrenme ile gerçekleşiyor. Derin öğrenme neden önemli sorusuna kısaca pek çok görevi insanlardan daha iyi ve hatasız olarak gerçekleştirmesidir şeklinde cevap verilebilir. İnsan hatası denilen kavramın ortadan kalkması için derin öğrenme büyük önem taşır.

Derin öğrenmenin yapılan çalışmalara rağmen henüz geliştirilme aşamasında olduğu değerlendirildiğinde gelecekte insan hayatında çok önemli bir yer bulacağı görülüyor. Derin öğrenmenin getirdiği hatasız iş yapma modelinden pek çok şirket yararlanmaya başlamıştır. Yeni iş fikirlerinin geliştirilmesi ve hayata geçirilmesinde de derin öğrenme şirketler tarafından kullanılıyor.

Derin öğrenme savunma sanayisinde de önemli bir yer tutar. Ülkelerin siber saldırılara ve düşmanlarından gelecek saldırılara karşı hazır olabilmeleri için çözümler geliştirir. Düşman ülkeler tarafından yapılacak saldırıların en iyi şekilde karşılanması için doğru stratejilerin geliştirilmesi derin öğrenme ile mümkün olur.

Derin öğrenmenin pek çok alanda kullanılması ile birlikte teknolojinin çok daha hızlı bir gelişim sürecine girmesi bekleniyor. Bunun yanında sağlık sektöründe etkin kullanımı ile insan ömrünün uzaması ve kanser gibi hastalıklar nedeniyle ölüm oranlarının minimize edilmesi mümkün olur.

Derin Öğrenme Uygulamaları

Günlük hayatınızda çok fazla fark etmeseniz de aslında derin öğrenme uygulamaları ile karşılaşırsınız. Bu uygulamaların yapılan çalışmalar ile her geçen gün daha fazla günlük hayatın içinde olmaya başlaması ise kaçınılmazdır. Çok basit bir örnek vermek gerekirse derin öğrenme ile Netflix kişiye özel izleme seçenekleri sunar. Aynı şekilde e-posta hesabınıza gelen maillerin hangisinin spam olduğunu tespit edilerek spam kutusuna ayrılması da sık karşılaştığınız derin öğrenme uygulamaları arasında yer alır. Derin öğrenme uygulamaları ile karşılaşabileceğiniz ve sık kullanıldığı alanlar arasında şunlar öne çıkar:

• Yüz tanıma sistemleri: Emniyet teşkilatlarında bulunan yüz tanıma sistemleri ile aranan kişilerin kalabalıklar içinde de tespit edilmesi mümkün olur. Ayrıca mobil cihazlarda da yüz tanıma sistemleri emniyetli kullanım sunar. Yüksek güvenliğin olması gereken bölümlere girişte de yüz tanıma sistemleri kullanılır.
• Sürücüsüz otomobiller: Henüz yaygınlaşmamış olsa da sürücüsüz otomobiller kimi yerlerde lokal olarak denenmektedir. Derin öğrenme teknolojisine sahip olan otomobiller trafik ışıklarını algılar, yolda bulunan diğer araçları ve nesneleri algılayarak bunların ne gibi hareketleri olabileceğini algılar ve buna uygun olarak çözümler getirir.
• Sağlık sektörü: İnsan sağlığını tehdit eden önemli hastalıklar arasında olan kanserin erken teşhisinde derin öğrenme etkili olarak kullanılır. Kanserde erken teşhis gibi ayrıca hangi hücrelerin ileride kanser oluşturma riskinin bulunduğu da tespit edilir.
• Görüntü iyileştirilmeleri: Çekilen fotoğraf ve videoların görüntülerinin iyileştirilmesi sağlanabilir.
• Alarm sistemleri: Güvenlik kamera ve alarmlarına eklenen derin öğrenme teknolojisi ile alarm sadece tehdit oluşması durumunda çalar. Aynı zamanda güvenlik kameraları da saatlerce kayıt almak yerine sadece güvenliği tehdit edecek hareketlilik olması halinde kayıt alır.
• İzleme ve dinleme seçenekleri: Dijital platformlarda müzik, film, dizi tavsiyelerinin kişiye özel oluşturulmasında kullanılır.
• Siber tehdit analizleri: Siber ortamda karşılaşılacak tehditlerin türünün ne olduğu vs. araştırılmasında yardımcı olur.