Yeni içeriğimizde derin öğrenme ve yapay sinir ağlarına ilişkin bilinmesi gereken temel bilgilere yer vereceğiz. İşte konuya ilişkin detaylar…
Derin Öğrenme Tanımı
Makine öğrenmesinin bir alt dalı olarak kabul edilen derin öğrenme, yapay zekanın da bir alt dalıdır. Derin öğrenme algoritmasının bir makine öğrenmesi algoritması olduğu da söylenebilir fakat her makine öğrenmesi algoritması derin öğrenme olarak kabul edilemez.
Derin öğrenmede denetimsiz, denetimli, yarı denetimli öğrenmelerden bahsedilebilir. İnsan beynine benzemekte olan yapay sinir ağlarıyla çalışmaktadır. Hesaplama gücünün oldukça arttığı günümüzde kesin bir sayı koyulmamış olsada çok katmanlı yapay sinir ağlarına derin öğrenme denilmektedir.
Yapay Sinir Ağları Tanımı
Her nöronun bilgi işlem birimini temsil etmekte olduğu, birbiriyle ilişkili yapay nöronlarından oluşmakta olan ağa yapay sinir ağları denilmektedir. İnsan beynini taklit ederek bilgileri birbirine aktaran bağlı düğümler bulunmaktadır. Düğümler birbirleri ile bu bağlamda etkileşime girerek bilgi paylaşımında bulunmaktadır. Her düğüm girdi almakta ve iletmesinin öncesinde bazı işlemleri gerçekleştirmektedir. Söz konusu işlemler aktivasyon fonksiyonu olarak da isimlendirilen, doğrusal olmayan matematiksel fonksiyon tarafından yerine getirilmektedir.
Yapay sinir ağları kendi içerisinde çeşitli türlere ayrılmaktadır: Convolutional Neural Network (CNN/Evrişimli Sinir Ağı), Recurrent Neural Network (RNN/Yinelenen Sinir Ağları), Long-Short Term Memory (LSTM/Uzun Kısa Vadeli Hafıza Ağları) gibi türleri vardır.
Derin öğrenme günümüzde en çok sağlık sektöründe, otonom araç sektöründe, yüz tanıma sistemleri ve havacılık sistemlerinde kullanılmaktadır. Sağlık alanında kanserli hücrelerin önceden belirlenebilmesini sağlaması özellikle öne çıkmaktadır.