Derin öğrenme, yapay sinir ağları adı verilen beynin yapısı ve işlevinden esinlenen algoritmalarla ilgilenen bir makine öğrenimi alt dalıdır.
Sürücüsüz araçların arkasındaki önemli bir teknoloji olan derin öğrenme, "dur" işaretinin tanınmasını veya bir yayayı, bir elektrik direğini ayırt etmeyi sağlar.
Söz konusu yöntem; telefonlar, tabletler ve televizyonlar gibi tüketici cihazlarında ses kontrolünün anahtarıdır.
DERİN ÖĞRENMEYE YOĞUN İLGİ
Derin öğrenme, son zamanlarda ve iyi bir nedenle çok ilgi görüyor. Zira bu sayede daha önce mümkün olmayan sonuçlar elde ediliyor.
Derin öğrenmede, bir bilgisayar modeli, sınıflandırma görevlerini doğrudan görüntülerden, metinlerden veya sesten yapmayı öğrenir.
Derin öğrenme modelleri, bazen insan düzeyindeki performansı aşarak, "son teknoloji doğruluk" elde edebilir.
Modeller, büyük bir etiketlenmiş veri kümesi ve birçok katman içeren sinir ağı mimarileri kullanılarak eğitilir.
DERİN ÖĞRENMEDE ETKİLEYİCİ SONUÇLARA ULAŞMANIN NEDENLERİ
Derin öğrenme, her zamankinden daha yüksek seviyelerde tanıma doğruluğuna ulaşır. Bu, tüketici elektroniğinin kullanıcı beklentilerini karşılamasına yardımcı olur.
Sürücüsüz arabalar gibi güvenlik açısından kritik uygulamalar için çok önemlidir.
Derin öğrenmedeki son gelişmeler, bu yöntemin görüntülerdeki nesneleri sınıflandırmak gibi bazı görevlerde insanlardan daha iyi performans gösterdiği noktaya kadar gelişti.
Derin öğrenme ilk olarak 1980'lerde kuramsallaştırılmış olsa da, son zamanlarda yararlı olmasının iki ana nedeni vardır:
1- Derin öğrenme, büyük miktarda etiketli veri gerektirir. Örneğin sürücüsüz otomobil geliştirmek için milyonlarca görüntü ve binlerce saatlik video gerektirir.
2- Derin öğrenme, önemli bir bilgi işlem gücü gerektirir. Yüksek performanslı GPU'lar, derin öğrenme için verimli olan paralel bir mimariye sahiptir. Kümeler veya bulut bilişim ile birleştirildiğinde, bu, geliştirme ekiplerinin bir derin öğrenme ağı için eğitim süresini haftalardan saatlere veya daha azına indirmesine olanak tanır.
DERİN ÖĞRENME ÖRNEKLERİ
Derin öğrenme uygulamaları, otomatik sürüşten tıbbi cihazlara kadar endüstrilerde kullanılmaktadır.
Otomatik Sürüş: Otomotiv araştırmacıları, dur işaretleri ve trafik ışıkları gibi nesneleri otomatik olarak algılamak için derin öğrenmeyi kullanıyor. Ek olarak, kazaları azaltmaya yardımcı olan yayaları tespit etmek için derin öğrenme kullanılır.
Havacılık ve Savunma: Derin öğrenme, uydulardan nesneleri tespit etmek ve askeri birlikler için güvenli veya güvensiz bölgeleri belirlemek için kullanılır.
Tıbbi Araştırma: Kanser araştırmacıları, kanser hücrelerini otomatik olarak tespit etmek için derin öğrenmeyi kullanıyor. Kaliforniya Üniversitesi'nden (UCLA) ekipler, kanser hücrelerini doğru bir şekilde tanımlamak için derin öğrenme uygulamasını eğitmede kullanılan yüksek boyutlu bir veri kümesi sağlayan gelişmiş mikroskop oluşturdu.
Endüstriyel Otomasyon: Derin öğrenme, insanların veya nesnelerin makinelere güvenli olmayan bir mesafede bulunduğunu otomatik olarak algılayarak, ağır makinelerin etrafındaki işçi güvenliğini artırmaya yardımcı oluyor.
Elektronik: Derin öğrenme, otomatik işitme ve konuşma çevirisinde kullanılıyor. Örneğin, sesinize yanıt veren ve tercihlerinizi bilen ev yardımı cihazları, derin öğrenme uygulamaları tarafından desteklenmektedir.
