Tanım
Derin öğrenme, büyük veri kümelerinden desenler öğrenmek için çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan makine öğrenmesinin bir alt alanıdır. Görüntü tanıma, konuşma ve doğal dil işleme gibi görevlerde mükemmeldir.
Amaç
Amaç, yoğun manuel özellik mühendisliği gerektirmeden ham verilerden özellikleri ve gösterimleri otomatik olarak öğrenmektir. Bu sayede yapay zeka performansında çığır açan gelişmeler elde edilebilir.
Önem
- Görme, konuşma ve NLP'de son teknoloji yapay zekayı destekler.
- Büyük veri kümeleri ve bilgi işlem kaynakları gerektirir.
- Geleneksel ML yöntemlerine kıyasla daha az yorumlanabilir.
- Hem akademik araştırmaları hem de ticari uygulamaları yönlendirir.
Nasıl Rezervasyon Yaparım ?
- Çoklu gizli katmanlara sahip ağ mimarisini tanımlayın.
- Giriş verilerini besleyin ve ağ üzerinden iletin.
- Hataları gerçek duruma göre hesaplayın.
- Ağırlıkları güncellemek için hataları geri yay.
- Doğruluk sabitlenene kadar eğitimi tekrarlayın.
Örnekler (Gerçek Dünya)
- Google Translate: Makine çevirisi için derin sinir ağlarını kullanır.
- AlphaFold (DeepMind): Derin öğrenme ile protein yapı tahmini.
- Tesla Otopilot: Otonom sürüşte görme için derin sinir ağları.
Referanslar / İlave Okumalar
- Derin Öğrenme — Goodfellow, Bengio & Courville (MIT Press).
- “Derin CNN'lerle ImageNet Sınıflandırması” — Krizhevsky ve diğerleri, NeurIPS 2012.
- Stanford CS231n: Görsel Tanıma için Evrişimli Sinir Ağları.
