Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir? (2023)

Derin öğrenme, yapay zeka alanında önemli bir alt alan olan makine öğrenmesinin bir türüdür. Temelde insan beyninin çalışma şeklini taklit ederek bilgisayar sistemlerinin karmaşık verilerden öğrenmelerine olanak tanır. Özellikle büyük miktardaki verileri analiz etmek ve desenleri tespit etmek için kullanılır. Bu teknik, görüntü ve ses verileri gibi yüksek boyutlu, karmaşık verilerin işlenmesinde etkili olmuştur.

Derin öğrenmenin temel bileşeni yapay sinir ağlarıdır. Yapay sinir ağları, biyolojik nöronların işleyişini taklit eden matematiksel modellemelerdir. Bu ağlar, katmanlar halinde düzenlenmiş birçok yapay nöron içerir. En yaygın kullanılan derin öğrenme yapısı “derin sinir ağı” veya “derin yapay sinir ağı”dır.

Derin öğrenme süreci genellikle şu adımları içerir:

1. Veri Toplama ve Hazırlama: İlk adım verinin toplanması ve düzenlenmesidir. Veri, genellikle etiketli (etiketlenmiş verilerle, yani öğrenilmesi gereken desenlerle ilişkilendirilmiş) veya etiketsiz olabilir. Doğru veri seçimi ve düzenleme, modelin başarısını büyük ölçüde etkiler.

2. Model Mimarisi Seçimi: Veri toplandıktan ve düzenlendikten sonra, modelin nasıl tasarlanacağına karar verilir. Bu, katman sayısı, nöron sayısı ve aktivasyon fonksiyonları gibi faktörleri içerir. Daha derin ve karmaşık modeller, daha fazla deseni yakalayabilir, ancak daha fazla veri ve hesaplama gücü gerektirebilir.

3. İnitializasyon: Model, rastgele ağırlıklarla başlar. Bu ağırlıklar, modelin veriyi temsil etme yeteneğini belirler.

4. İleri Yayılım (Forward Propagation): Eğitim verisi modelden geçirilir. Bu işlemde her katmandaki nöronlar, girdi verilerini ağırlıkları ve aktivasyon fonksiyonlarını kullanarak işler. Son katmandan çıkan sonuç, tahminleri temsil eder.

5. Hata Hesaplama: Modelin tahminleri, gerçek etiketlerle karşılaştırılır ve bir hata değeri hesaplanır. Bu hata, modelin performansını ölçer.

6. Geri Yayılım (Backpropagation): Hata değeri, ağın arkasından başlayarak her katmandaki nöronlara doğru geri yayılır. Bu işlem, her ağırlığın hataya olan katkısını hesaplayarak ağırlıkların güncellenmesini sağlar.

7. Ağırlık Güncelleme: Backpropagation sonucunda elde edilen hata değerleri kullanılarak, modelin içindeki ağırlıklar güncellenir. Bu, modelin daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olur.

8. Yineleme (Iterasyon): 4-7 adımları birden fazla kez tekrarlanır. Model, her iterasyonda daha iyi hale gelir. Bu süreç, belirlenen bir hedefe ulaşılana veya sonuçlar tatmin edici olana kadar devam edebilir.

9. Model Değerlendirmesi: Eğitim tamamlandığında, model genellikle ayrı bir doğrulama veri kümesi üzerinde değerlendirilir. Bu, modelin gerçek dünya verilerine nasıl tepki verdiğini anlamamıza yardımcı olur.

10. Tahminler ve Sonuçlar: Eğitim tamamlandıktan sonra, model gerçek dünya verilerinde tahminler yapabilir.

Derin öğrenme, görüntü işleme, doğal dil işleme, konuşma tanıma, oyun oynama ve daha birçok alanda büyük başarılar elde etmiştir. Ancak, yeterli veri ve hesaplama kaynaklarının yanı sıra modelin aşırı öğrenme ve hesaplama yükü gibi zorlukları da göz önünde bulundurmak önemlidir.

Derin Öğrenme Uygulamaları

Derin öğrenme, çeşitli alanlarda etkileyici sonuçlar elde edilen bir teknik olduğundan, farklı uygulama alanlarında önemli başarılar göstermiştir. İşte derin öğrenmenin bazı ana uygulama alanları:

Görüntü İşleme ve Tanıma

• Nesne Tanıma: Derin öğrenme, görüntülerdeki nesneleri tanıma ve sınıflandırmada kullanılır. Örneğin, görüntülerdeki arabaları, kedileri, insanları vb. tespit etmek için kullanılır.
• Yüz Tanıma: Kişileri tanıma ve yüz özelliklerini çıkarma konusunda derin öğrenme kullanılır. Bu alandaki ilerlemeler, güvenlik, otomasyon ve sosyal medya uygulamalarında kullanılır.
• Tıbbi Görüntüleme: Derin öğrenme, röntgen, MR ve CT taramaları gibi tıbbi görüntülerde lezyonları, hastalıkları ve patolojileri tespit etmekte kullanılır.

Doğal Dil İşleme (NLP)

• Metin Sınıflandırma: Metinleri kategorilere ayırma işlemi için kullanılır. Örneğin, spam filtresi, duygu analizi gibi alanlarda kullanılır.
• Metin Üretimi: Metin oluşturma, özetleme, dil çevirisi gibi görevlerde derin öğrenme modelleri kullanılır.
• Konuşma Tanıma: Ses kayıtlarından metin çıkarmak için derin öğrenme teknikleri kullanılır. Sanal asistanlar ve transkript hizmetleri bu alanda kullanılır.

Otonom Sistemler ve Robotik

• Otonom Araçlar: Derin öğrenme, sürücüsüz araçların çevrelerini algılaması, trafik işaretlerini tanıması ve güvenli bir şekilde sürüş yapması için kullanılır.
• Robot Kontrolü: Robotlar için görevleri öğrenme, haritalama ve navigasyon sağlamak için kullanılır.

Sağlık ve Tıp

• Hastalık Tanıma: Derin öğrenme, tıbbi görüntülerde kanser, retina hastalıkları gibi hastalıkları tespit etmek için kullanılır.
• İlaç Keşfi: Yeni ilaçlar ve bileşenlerin keşfi için moleküler yapı analizinde kullanılır.

Finansal Analiz

• Piyasa Tahminleri: Hisse senedi fiyatları, döviz kurları ve diğer finansal verilerin analizi ve gelecekteki trendlerin tahmini için kullanılır.
• Dolandırıcılık Tespiti: Finansal işlemlerde dolandırıcılığı tespit etmek için derin öğrenme kullanılır.

Gaming ve Eğlence

• Oyun Oynama: Derin öğrenme, oyun karakterlerinin davranışlarını ve yapay zeka düşmanlarını kontrol etmek için kullanılır.
• Sanat ve Yaratıcılık: Stil transferi, resim oluşturma ve diğer sanatsal uygulamalar için kullanılır.

Çeviri ve Dil Modelleri

• Çeviri: Dil çevirisi yaparken derin öğrenme, daha doğru ve akıcı sonuçlar elde etmek için kullanılır.
• Dil Modelleri: Metin üretimi ve dil anlama üzerine çalışan büyük dil modelleri, bu alanda kullanılır.

Enerji ve Verimlilik

• Enerji Tüketimi Tahminleri: Enerji tüketimini tahmin etmek ve yönetmek için derin öğrenme teknikleri kullanılır.

Derin öğrenmenin bu alanlardaki uygulamaları sürekli olarak gelişmekte olup, yeni alanlar ve kullanım senaryoları da keşfedilmektedir. Bu uygulamalar, derin öğrenmenin gerçek dünya problemlerine çözüm sunabilme yeteneğini göstermektedir.

Popüler Derin Öğrenme Veri Setleri

Derin öğrenme uygulamalarında kullanılan veri setleri, ilgili problemleri çözmek ve modelleri eğitmek için önemlidir. İşte derin öğrenmede sıkça kullanılan bazı popüler veri setleri:

1. ImageNet: Görüntü işleme ve nesne tanıma alanında en ünlü veri setlerinden biridir. 1.2 milyon etiketli görüntüden oluşur ve 1000 farklı nesne sınıfını içerir. ImageNet, özellikle derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi ve test edilmesi için yaygın olarak kullanılır.

2. CIFAR-10 ve CIFAR-100: Bu veri setleri, 32×32 piksel boyutlu renkli görüntülerden oluşur ve sırasıyla 10 ve 100 farklı nesne sınıfını içerir. CIFAR-10’da daha genel nesne sınıfları bulunurken, CIFAR-100 daha spesifik sınıfları içerir.

3. MNIST: Temel bir veri seti olan MNIST, el yazısı rakamları içeren 28×28 piksel boyutlu siyah-beyaz görüntülerden oluşur. Rakamlar 0-9 arasındaki rakamları temsil eder ve genellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının temelini anlamak için kullanılır.

4. UCI Machine Learning Repository: Bu depo, çeşitli makine öğrenmesi veri setlerini içerir. Hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılan bu veri setleri, derin öğrenme modelleri ile de kullanılabilir.

5. Penn Treebank (PTB): Bu veri seti, doğal dil işleme modellerinin eğitimi ve değerlendirmesi için kullanılır. Özellikle dil modelleri ve dil analizi üzerine çalışan araştırmalarda kullanılır.

6. COCO (Common Objects in Context): COCO veri seti, nesne algılama, segmentasyon ve metinle ilişkilendirilmiş nesneler gibi görevler için kullanılır. 200.000’den fazla görüntü içerir ve geniş bir nesne çeşitliliğini temsil eder.

7. IMDB: Bu veri seti, İnternet Film Veritabanı’ndan elde edilen film incelemelerini içerir. Doğal dil işleme modellerinin duygu analizi ve metin sınıflandırma gibi görevlerini incelemek için kullanılır.

8. Labeled Faces in the Wild (LFW): Bu veri seti, yüz tanıma algoritmalarını test etmek için kullanılır. 13.000’den fazla kişinin 5.000’den fazla yüz görüntüsünü içerir.

9. WMT News Translation Task: Dil çevirisi uygulamaları için kullanılan bu veri seti, farklı diller arasındaki metin çevirilerini içerir. Veri seti, büyük ve karmaşık dil modellerini eğitmek için kullanılır.

10. Cityscapes: Bu veri seti, sürücüsüz araçların kullanımı için geliştirilmiş şehir manzaralarını içerir. Yol, bina, trafik işareti gibi nesnelerin etiketli görüntülerini içerir.

Bu sadece birkaç örnek ve derin öğrenme uygulamaları için kullanılan veri setleri oldukça çeşitlidir. Probleme ve uygulamaya bağlı olarak daha spesifik veri setleri de kullanılabilir.