Deep Learning (Derin öğrenme), bilgisayarlar üzerinden insanlara doğal bir biçimde benimsenmiş durumları yapmayı öğreten ve hedefleyen bir makine öğretim tekniği olarak bilinmektedir. Derin öğrenmenin asıl hedefi, sürücüsüz araçlar vb. birçok teknolojinin ardındaki sistemdir.
Bunlara nazaran trafik lambalarındaki dur işaretini tanımlayan ya da bir yayayı teknoloji sistemiyle benimseyen sistematik türlerdir. Android telefonlar, tabletler, televizyonlar ve vücut yapısı tanımı gibi tüketici cihazları bazında ses kontrolünü tanımlayan kod türü olarak bilinmektedir. Derin öğrenme, son yıllar niteliğinde ve iyi bir hedefin önderliğinde çok fazla ilgi görünümüne eşlik etmektedir. Daha öncelerinde ise ulaşılamayan sonuçları da öngörmesiyle ön plan da yerini bulmaktadır.
Derin öğrenme üzerinde, herhangi bir bilgisayar model aralığını doğru bir açıdan görüntülerken, seslendirilen yazılardan veya ses üzerindeki sınıflandırma frekanslarını, hareketleri de beraberinde öğretmeyi de hedefler. Derin öğrenme modeli genellikle, insan sistematiğinin mekanizma düzeyinde yer alan ve bu performansın üzerinde en son teknoloji sürüm doğruluğunu da ana hedef olarak sağlayabilmektedir. Modeller üzerinde, çok sayıda yer alan etiket kontrolü veri sistematik seti ve birçok katman kombinasyonunu içeren sinir ağına bağlı mimari olanaklar kullanılaraktan eğitilir.
Derin öğrenme ile birlikte hangi sonuçlar hedeflenebilir?
Önemli sorunun cevabı doğruluk üzerinde olmasıdır. Çünkü derin öğrenme, her zamanki durum sonuçlarından daha yüksek seviyeler hizasında tanımlama doğruluğu saptamaktadır. Bu sayede, tüketici açısından elektronik sistemin kullanıcı yönünden beklentiler hedefinde ise fazlasıyla karşılamaktadır ve bu sayede teknolojik arabalar gibi güvenlik açısından uygulanan kritik uygulamalar açısından da yeri çok ayrıdır. Derin öğrenme esnasındaki son gelişmeler, derin öğrenmeyi amaçlayan ve görüntülenen cisimleri sınıflandırma olasılığında bazı niteliklerde insanlar açısından daha iyi performansın sergilendiği noktalara ulaşılmaktadır.
İş Sektöründe Derin Öğrenme Kullanımı
Derin öğrenme sistemi, otomatik sürüş biçiminden tıbbi aygıt önergelerine kadar birçok sektör içeriğinde yer almaktadır.
Otomatik Araç Sürümü: Otomotiv sektöründe genellikle, dur işaretleri ve trafik kombinasyonları gibi cisimleri otomatik bir biçimde algılayarak derin öğrenme sistemi kullanılmaktadır. Bunlardan ayrıca yayaları tespit etmek amacında derin öğrenme sistemi ön plandadır ve bu durum niteliğinde kaza olasıklarının azalmasına fazlasıyla yardımcı olabilmektedir.
Havacılık ve Savunma Sistemi: Derin öğrenme sistemi, ilgi alanları hedefinde belirlenen uydular üzerinden gelen cisimleri belirleyerek ve birlikler açısından olası güvenli veya güvensiz bölgeleri belirleyerek uyarılarla bildirilmektedir.
Tıbbi Araştırma Yöntemi: Kanser vb. türevler araştırılırken, kanser hücrelerine yönelik otomatik yöntemlerle tespit edilmesi yönünden derin öğrenme sistemi kullanılmaktadır. Bu alanlardaki yönelime doğru, kanser hücrelerini doğru bir şekilde tanımlama amacında güncel açıdan derin öğrenme uygulamasını tanımlatmak için kullanılan yüksek boyut aralığında, bir veri aralığı sağlayabilen gelişmiş bir mikroskop temeli oluşturuldu.
Endüstriyel Sistem: Derin öğrenme niteliğinde, insanlara veya nesnelere yönelik makinelerin güvenirliği benimsenmeyen durumda belirli mesafeler aralığında belirtilerek otomatik durumlarda algılanması ile, ağır makinelere dayanarak etrafındaki işçi güvenirliğini de artırmayı hedefler.
Derin Öğrenme Sistemi Nasıl Çalışmaktadır?
Öncelikle derin öğrenme sistemi, sinir ağı uygulamasını kullanır, bu sebeplerin ışığında derin öğrenme sistemi genellikle terim olarak derin sinir ağları olaraktan söylenir.
“Derin” terimi genel anlamda sinir ağına oranla, gizli katmanlar arasındaki sayısıları belirterek ortaya çıkmaktadır. Belirtilen sinir ağı yalnızca 2-3 gizli katman içeriğine dayanırken, bu sistemdeki derin ağlar 150’ye kadar çıkabilmektedir.
Ayrıca bunlara dayanarak modelleme sistemi ile birlikte, manuel açıdan özellik gereksinimi duyulmadan bu özelliklere dayanan doğrudan veriler aralığında gösterilen büyük etiketli belirtilen veri kümeleri içinde ve sinir ağı mimarisine kurulan oryantasyon ışığında kullanılarak eğitilebilmektedir.
Derin sinir ağ programı popülarist türler hedefinde, evrimsel sinir ağları terimi yeri geldiğinde kullanılır . Bir CNN sistemi, öğrenilen ve hedeflenen özellikler ile devrede olmasıyla veriler ışığında birleştirilir ve 2B evrişim katmanları aralığında kullanılabilmektedir, bu mimari görüntüler bazında 2B veriler kombinasyonu ise ayrıca işletime çok uygun hale getirilip sunulmaktadır.
CNN’ler manuel özellik çakışımı açısından ihtiyaç olan durumları ortadan kaldırır, bu sebepler doğrultusunda görüntüler aralığında sınıflandırılırken, kullanılan özellikler tarzında tanımlamaması da gerekmemektedir. CNN, özellikleri doğrudan görüntü odağından çıkartılarak çalışmaya odaklanır. Bu saye de eğitimi eksik durumlar tespit edilerek bu yönde çalışmalara hedeflenebilmektedir.
Sizlere de bu konu ışığında bilgilendirmeye çalışmış bulunmaktayız.
