Deep learning (derin öğrenme), yapay zekâ ve makine öğrenmesi alanının bir alt dalıdır. İnsan beynindeki sinir yapısından esinlenerek geliştirilen yapay sinir ağlarını kullanır. Amaç, bilgisayarların verilerden örüntüler çıkararak karar verebilmesini sağlamaktır.
Deep learning’in özellikleri şöyledir:
- Büyük miktarda veriyi analiz ederek öğrenir.
- Karmaşık problemleri çözmek için çok katmanlı yapay sinir ağları kullanır.
- Özellikle görüntü işleme, ses tanıma ve doğal dil işleme gibi alanlarda etkilidir.
İçindekiler
Deep Learning ile Machine Learning Arasındaki Farklar
Deep learning çoğu zaman machine learning (makine öğrenmesi) ile karıştırılır. Aslında deep learning, makine öğrenmesinin bir alt kümesidir. Ancak önemli bazı farkları vardır.
| Özellik | Machine Learning | Deep Learning |
| Özellik çıkarımı | İnsan müdahalesi gerekir | Otomatik olarak yapılır |
| Veri miktarı | Daha az veri ile çalışabilir | Büyük veri gerekir |
| Hesaplama gücü | Orta seviye yeterli | Yüksek donanım gerekir |
| Model yapısı | Daha sade algoritmalar | Çok katmanlı sinir ağları |
Deep learning daha güçlü ve karmaşık yapılarla çalışır, bu nedenle derinlik gerektiren projelerde tercih edilir.
Deep Learning Nasıl Çalışır?
Deep learning, çok katmanlı yapay sinir ağları sayesinde çalışır. Sinir ağları, verileri katman katman analiz ederek sonuç üretir.
Çalışma Yapısı
- Girdi katmanı (Input Layer): Veriler (örneğin bir resim ya da metin) sisteme girilir.
- Gizli katmanlar (Hidden Layers): Veriler burada işlenir, örüntüler ve ilişkiler aranır.
- Çıkış katmanı (Output Layer): Nihai karar ya da sınıflandırma yapılır.
Her katman, verileri belirli matematiksel işlemlerle analiz eder. Katmanların sayısı arttıkça modelin “derinliği” artar.
Deep Learning Bileşenleri Nelerdir?
Derin öğrenmenin başarılı olabilmesi için bazı temel bileşenlere ihtiyaç vardır. Bunlar sistemin yapı taşlarıdır.
1. Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks)
- İnsan beyninden ilham alınarak geliştirilmiş bağlantı ağı sistemleridir.
2. Aktivasyon Fonksiyonları
- Her nöronun çıkışını belirleyen matematiksel fonksiyonlardır.
- Örnekler: ReLU, Sigmoid, Tanh
3. Geri Yayılım (Backpropagation)
- Modelin hatasını hesaplayarak ağırlıkları günceller.
4. Eğitim Verisi
- Modelin öğrenmesi için gerekli olan örnek veri kümesidir.
5. Optimizasyon Algoritmaları
- Hataları en aza indirmek için modelin nasıl güncelleneceğini belirler.
- Örneğin: Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam
Deep Learning Nerelerde Kullanılır?
Deep learning günümüzde pek çok alanda aktif olarak kullanılmaktadır. Özellikle büyük veriyle çalışan sistemlerde yüksek başarı sağlar.
Yaygın kullanım alanları şunlardır:
- Görüntü işleme: Yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi
- Ses tanıma: Siri, Alexa gibi sesli asistanlar
- Doğal dil işleme (NLP): Chatbot, otomatik çeviri
- Otonom araçlar: Görsel sensörlerden gelen verileri yorumlama
- Finans sektörü: Dolandırıcılık tespiti, yatırım tahmini
- Sağlık: Hastalık tahmini, teşhis sistemleri
Deep Learning Algoritmaları ve Modelleri
Deep learning dünyasında birçok farklı algoritma ve model vardır. Her biri farklı türden problemler için geliştirilmiştir.
En çok kullanılan deep learning modelleri şunlardır:
- Convolutional Neural Networks (CNN): Görüntü işleme için idealdir. Örnek: Yüz tanıma, resim sınıflandırma.
- Recurrent Neural Networks (RNN): Zaman serileri ve metin analizi için kullanılır. Örnek: Dil modeli oluşturma, metin tahmini.
- Long Short-Term Memory (LSTM): RNN’in gelişmiş hâlidir, uzun süreli ilişkileri öğrenebilir. Örnek: Chatbot, konuşma tanıma.
- Generative Adversarial Networks (GAN): Gerçekçi görseller, sesler veya videolar üretir. Örnek: Deepfake videolar, görüntü iyileştirme.
