Derin Öğrenme Nedir?
İngilizce: Deep Learning
Yayın: · Son güncelleme:
Derin Öğrenme Nedir? Kısaca
Derin öğrenme, çok sayıda katmandan oluşan yapay sinir ağlarıyla veriden karmaşık kalıpları otomatik olarak öğrenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin çok katmanlı yapay sinir ağları kullanan alt dalıdır. "Derin" kelimesi, ağdaki katman sayısının fazlalığını anlatır. Sohbet botları, görsel üreticiler, konuşma tanıma ve makine çevirisi gibi bugünkü yapay zekâ uygulamalarının çoğu derin öğrenmeye dayanır.
Derin öğrenme nasıl çalışır?
Bir yapay sinir ağı, birbirine bağlı yapay nöron katmanlarından oluşur. Veri ilk katmana girer, her katman bir öncekinin çıktısını işleyip bir sonrakine aktarır. Örneğin bir fotoğrafta:
- İlk katmanlar kenar ve renk geçişlerini,
- Orta katmanlar göz, tekerlek gibi parçaları,
- Son katmanlar "kedi" ya da "araba" gibi bütün nesneleri tanımayı öğrenir.
Eğitim sırasında ağın tahmini doğru cevapla karşılaştırılır, hata geri yayılım yöntemiyle katmanlara dağıtılır ve ağırlıklar gradyan inişiyle küçük adımlarla güncellenir.
Klasik makine öğrenmesinden farkı
Klasik yöntemlerde hangi özelliklere bakılacağını çoğu zaman insanlar belirler. Derin öğrenmede model, ham veriden (piksel, ses dalgası, metin) anlamlı özellikleri kendisi çıkarır. Bunun karşılığında çok daha fazla veri ve güçlü donanım (genellikle GPU) gerekir.
Nelere dikkat etmeli?
Derin öğrenme modelleri çok başarılı olabilir ama neden belirli bir karar verdiklerini açıklamak zordur; bu yüzden "kara kutu" olarak anılırlar. Eğitimleri pahalıdır, verideki önyargıyı öğrenebilirler ve az veriyle eğitildiklerinde kolayca aşırı öğrenmeye düşebilirler.
Sıkça Sorulan Sorular
Derin öğrenme ile makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalıdır. Temel farkı, çok katmanlı sinir ağları kullanması ve özellikleri ham veriden kendisinin çıkarmasıdır; bu da daha fazla veri ve işlem gücü gerektirir.
Derin öğrenme için neden GPU kullanılır?
Sinir ağlarının eğitimi, aynı anda yapılabilen çok sayıda matris çarpımından oluşur. GPU'lar bu tür paralel hesaplamaları işlemcilere göre çok daha hızlı yapar.