Derin Öğrenme

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan makine öğrenmesi yaklaşımıdır. “Derin” ifadesi, ağın giriş ve çıktı katmanları arasında çok sayıda öğrenme katmanı bulunmasını ifade eder. Geleneksel makine öğrenmesinde veriden kullanılacak özelliklerin bir bölümü uzmanlar tarafından belirlenebilir. Derin öğrenmede ise model ham veriden gerekli temsilleri kendisi öğrenebilir. Örneğin görüntü sınıflandırmada klasik bir sistem için kenar, renk veya şekil özellikleri elle tasarlanabilir. Derin öğrenme modeli ise bu özellikleri eğitim sürecinde otomatik olarak oluşturur. Alt katmanlar basit özellikleri, üst katmanlar ise daha karmaşık yapıları öğrenir. Bir görüntüde önce kenarlar, sonra dokular, nesne parçaları ve son olarak bütün nesne tanınabilir. Derin öğrenmenin gelişmesinde büyük veri kümeleri, güçlü grafik işlemciler ve yeni eğitim yöntemleri etkili olmuştur. Özellikle 2010’lu yıllardan itibaren görüntü ve konuşma işleme alanlarında önemli ilerlemeler sağlanmıştır. Evrişimli sinir ağları görüntülerde, yinelemeli ağlar sıralı verilerde, dönüştürücü mimariler ise dil ve çok modlu uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Derin öğrenme sistemleri milyonlarca veya milyarlarca parametre içerebilir. Parametreler, modelin eğitim sırasında öğrendiği sayısal değerlerdir. Büyük modeller yüksek performans sunabilir ancak eğitim maliyeti, enerji tüketimi ve donanım gereksinimi artar. Bu nedenle her problem için en büyük modeli kullanmak gerekli değildir. Derin öğrenme modellerinin performansı veri kalitesine bağlıdır. Dengesiz veya taraflı veriler adaletsiz sonuçlar üretebilir. Ayrıca derin öğrenme modelleri eğitim verisinden farklı koşullarda başarısız olabilir. Küçük görüntü değişiklikleri veya farklı anlatım biçimleri modelin tahminini etkileyebilir. Derin öğrenmenin açıklanabilirliği de önemli bir araştırma alanıdır. Sağlık ve hukuk gibi yüksek riskli alanlarda model kararlarının gerekçelerinin anlaşılması gerekir. Derin öğrenme bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, ses üretimi, robotik ve bilimsel keşiflerde kullanılmaktadır. Derin öğrenme yapay zekânın tamamı değildir. Mantık, planlama, sembolik yöntemler ve geleneksel makine öğrenmesi teknikleri de önemli olmaya devam etmektedir.