Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Derin öğrenme (aynı zamanda derin yapılandırılmış öğrenme, hiyerarşik öğrenme ya da derin makine öğrenmesi) bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır.
Yani en az bir adet yapay sinir ağının (YSA) kullanıldığı ve birçok algoritma ile, bilgisayarın eldeki verilerden yeni veriler elde etmesidir.
Derin öğrenme gözetimli, yarı gözetimli veya gözetimsiz olarak gerçekleştirilebilir. Derin yapay sinir ağları pekiştirmeli öğrenme yaklaşımıyla da başarılı sonuçlar vermiştir. Yapay sinir ağları, biyolojik sistemlerdeki bilgi işleme ve dağıtılmış iletişim düğümlerinden esinlenilmiştir. Yapay sinir ağlarının biyolojik beyinlerden çeşitli farklılıkları vardır. Özellikle, sinir ağları statik ve sembolik olma eğilimindeyken, çoğu canlı organizmanın biyolojik beyni dinamik(plastik) ve analogtur.
Tarihçe
Derin öğrenme kavramı, 1940'lardan beri geliştirilen sinir ağlarına dayanmaktadır. 1980'ler ve 1990'lar boyunca, araştırmacılar geri yayılım (backpropagation) ve destek vektör makineleri gibi daha gelişmiş tekniklerle sinir ağları üzerinde çalıştılar. 2000'lerde, büyük miktarda etiketli verinin ve daha güçlü donanımların kullanılabilir hale gelmesiyle, derin öğrenme alanında büyük ilerlemeler kaydedildi. Bu dönemde, yapay sinir ağları ve derin öğrenme, tanıma ve sınıflandırma görevlerinde insan seviyesinde performans sergilemeye başladı.
Derin Öğrenme Modelleri ve Teknikleri
Derin öğrenme modelleri, farklı yapı ve işlevlere sahip çeşitli sinir ağlarından oluşur. Başlıca derin öğrenme modelleri şunlardır:
- Yapay Sinir Ağları (ANN)
- Evrişimli Sinir Ağları (CNN)
- Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
- Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM)
- Generative Adversarial Networks (GAN)
Derin öğrenme algoritmaları, büyük veri kümesi üzerinde eğitilerek başarılı tahminler yapabilirler. Bu süreçte sıkça kullanılan teknikler şunlardır:
- Geri yayılım (Backpropagation)
- Aktivasyon fonksiyonları
- Dropout ve düzenlileştirme (Regularization)
- Stokastik Gradyan İnişi (SGD)
- Adam optimizasyonu
Uygulama Alanları
Derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve ses tanıma, doğal dil işleme, tıbbi görüntü analizi ve oyun stratejileri gibi çeşitli alanlarda başarıyla kullanılmaktadır. Ayrıca, otomotiv, eğlence, finans ve sağlık gibi sektörlerde önemli rol oynar.
Örnek kullanım alanları:
- Yüz tanıma sistemleri,
- Ses tanıma sistemleri,
- Araçlarda otopilot özelliği ve sürücüsüz kendi kendine giden araçlar,
- Alarm sistemleri, (kamera kayıtlarını sürekli kontrol etmek yerine, yalnızca olağandışı hareketlerde alarm sisteminin devreye girmesi gibi teknolojiler derin öğrenme sayesinde mümkün olmaktadır.)
- Sağlık sektöründe kanser araştırmaları, (Kanserli hücre örneklerinin tanıtıldığı derin öğrenme algoritmaları, yeni hücrelerin kanserli olup olmadığı tanısını koymakta hem daha hızlı hem de daha başarılı oluyor.)
- Görüntü iyileştirilmeleri,
- Tavsiye sistemleri (örneğin beğenilebilecek ürün, müzik ve film önerileri sunmada)
- Siber tehdit analizleri
Kaynakça
- ^ Bengio, Yoshua; LeCun, Yann; Hinton, Geoffrey (2015). "Deep Learning". Nature. 521 (7553). ss. 436-444. Bibcode:2015Natur.521..436L. doi:10.1038/nature14539.
- ^ Francois-Lavet, Vincent (2018). "An Introduction to Deep Reinforcement Learning". Foundations and Trends in Machine Learning. 11 (3–4). ss. 219-354. doi:10.1561/2200000071. 11 Temmuz 2019 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 13 Temmuz 2019.
- ^ Marblestone, Adam H.; Wayne, Greg; Kording, Konrad P. (2016). "Toward an Integration of Deep Learning and Neuroscience". Frontiers in Computational Neuroscience. 10: 94. arXiv:1606.03813. Bibcode:2016arXiv160603813M. doi:10.3389/fncom.2016.00094. PMC 5021692. PMID 27683554. S2CID 1994856.
- ^ Olshausen, B. A. (1996). "Emergence of simple-cell receptive field properties by learning a sparse code for natural images". Nature. 381 (6583): 607–609. Bibcode:1996Natur.381..607O. doi:10.1038/381607a0. PMID 8637596. S2CID 4358477.
- ^ Bengio, Yoshua; Lee, Dong-Hyun; Bornschein, Jorg; Mesnard, Thomas; Lin, Zhouhan (13 February 2015). "Towards Biologically Plausible Deep Learning". arXiv:1502.04156 [cs.LG].
- ^ Alom, Md Zahangir; Taha, Tarek M.; Yakopcic, Christopher; Westberg, Stefan; Sidike, Paheding; Nasrin, Mst Shamima; Van Esesn, Brian C.; Awwal, Abdul A. S.; Asari, Vijayan K. (12 Eylül 2018). "The History Began from AlexNet: A Comprehensive Survey on Deep Learning Approaches". arXiv:1803.01164 [cs]. 8 Nisan 2023 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 14 Nisan 2023.
- ^ a b "What Is Deep Learning? | How It Works, Techniques & Applications". www.mathworks.com (İngilizce). 14 Nisan 2023 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 14 Nisan 2023.
- ^ Beyaznet. . www.beyaz.net. 28 Mayıs 2020 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 20 Ağustos 2023.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Derin ogrenme ayni zamanda derin yapilandirilmis ogrenme hiyerarsik ogrenme ya da derin makine ogrenmesi bir veya daha fazla gizli katman iceren yapay sinir aglari ve benzeri makine ogrenme algoritmalarini kapsayan calisma alanidir Yani en az bir adet yapay sinir aginin YSA kullanildigi ve bircok algoritma ile bilgisayarin eldeki verilerden yeni veriler elde etmesidir Derin ogrenme gozetimli yari gozetimli veya gozetimsiz olarak gerceklestirilebilir Derin yapay sinir aglari pekistirmeli ogrenme yaklasimiyla da basarili sonuclar vermistir Yapay sinir aglari biyolojik sistemlerdeki bilgi isleme ve dagitilmis iletisim dugumlerinden esinlenilmistir Yapay sinir aglarinin biyolojik beyinlerden cesitli farkliliklari vardir Ozellikle sinir aglari statik ve sembolik olma egilimindeyken cogu canli organizmanin biyolojik beyni dinamik plastik ve analogtur TarihceDerin ogrenme kavrami 1940 lardan beri gelistirilen sinir aglarina dayanmaktadir 1980 ler ve 1990 lar boyunca arastirmacilar geri yayilim backpropagation ve destek vektor makineleri gibi daha gelismis tekniklerle sinir aglari uzerinde calistilar 2000 lerde buyuk miktarda etiketli verinin ve daha guclu donanimlarin kullanilabilir hale gelmesiyle derin ogrenme alaninda buyuk ilerlemeler kaydedildi Bu donemde yapay sinir aglari ve derin ogrenme tanima ve siniflandirma gorevlerinde insan seviyesinde performans sergilemeye basladi Derin Ogrenme Modelleri ve TeknikleriDerin ogrenme modelleri farkli yapi ve islevlere sahip cesitli sinir aglarindan olusur Baslica derin ogrenme modelleri sunlardir Yapay Sinir Aglari ANN Evrisimli Sinir Aglari CNN Tekrarlayan Sinir Aglari RNN Uzun Kisa Vadeli Bellek LSTM Generative Adversarial Networks GAN Derin ogrenme algoritmalari buyuk veri kumesi uzerinde egitilerek basarili tahminler yapabilirler Bu surecte sikca kullanilan teknikler sunlardir Geri yayilim Backpropagation Aktivasyon fonksiyonlari Dropout ve duzenlilestirme Regularization Stokastik Gradyan Inisi SGD Adam optimizasyonuUygulama AlanlariDerin ogrenme bilgisayarli goru ve ses tanima dogal dil isleme tibbi goruntu analizi ve oyun stratejileri gibi cesitli alanlarda basariyla kullanilmaktadir Ayrica otomotiv eglence finans ve saglik gibi sektorlerde onemli rol oynar Ornek kullanim alanlari Yuz tanima sistemleri Ses tanima sistemleri Araclarda otopilot ozelligi ve surucusuz kendi kendine giden araclar Alarm sistemleri kamera kayitlarini surekli kontrol etmek yerine yalnizca olagandisi hareketlerde alarm sisteminin devreye girmesi gibi teknolojiler derin ogrenme sayesinde mumkun olmaktadir Saglik sektorunde kanser arastirmalari Kanserli hucre orneklerinin tanitildigi derin ogrenme algoritmalari yeni hucrelerin kanserli olup olmadigi tanisini koymakta hem daha hizli hem de daha basarili oluyor Goruntu iyilestirilmeleri Tavsiye sistemleri ornegin begenilebilecek urun muzik ve film onerileri sunmada Siber tehdit analizleriKaynakca Bengio Yoshua LeCun Yann Hinton Geoffrey 2015 Deep Learning Nature 521 7553 ss 436 444 Bibcode 2015Natur 521 436L doi 10 1038 nature14539 Francois Lavet Vincent 2018 An Introduction to Deep Reinforcement Learning Foundations and Trends in Machine Learning 11 3 4 ss 219 354 doi 10 1561 2200000071 11 Temmuz 2019 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 13 Temmuz 2019 Marblestone Adam H Wayne Greg Kording Konrad P 2016 Toward an Integration of Deep Learning and Neuroscience Frontiers in Computational Neuroscience 10 94 arXiv 1606 03813 Bibcode 2016arXiv160603813M doi 10 3389 fncom 2016 00094 PMC 5021692 PMID 27683554 S2CID 1994856 Olshausen B A 1996 Emergence of simple cell receptive field properties by learning a sparse code for natural images Nature 381 6583 607 609 Bibcode 1996Natur 381 607O doi 10 1038 381607a0 PMID 8637596 S2CID 4358477 Bengio Yoshua Lee Dong Hyun Bornschein Jorg Mesnard Thomas Lin Zhouhan 13 February 2015 Towards Biologically Plausible Deep Learning arXiv 1502 04156 cs LG Alom Md Zahangir Taha Tarek M Yakopcic Christopher Westberg Stefan Sidike Paheding Nasrin Mst Shamima Van Esesn Brian C Awwal Abdul A S Asari Vijayan K 12 Eylul 2018 The History Began from AlexNet A Comprehensive Survey on Deep Learning Approaches arXiv 1803 01164 cs 8 Nisan 2023 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 14 Nisan 2023 a b What Is Deep Learning How It Works Techniques amp Applications www mathworks com Ingilizce 14 Nisan 2023 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 14 Nisan 2023 Beyaznet www beyaz net 28 Mayis 2020 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 20 Agustos 2023