Derin Öğrenme Nedir?

Yapay zeka dünyasında pek çok şey oluyor. Makinelerin yapabildikleri şeyleri nasıl gerçekleştirebildiklerini merak ediyor olabilirsiniz. Google'ın paragrafların tamamını bir dilden diğerine milisaniyeler içinde nasıl çevirebildiğini hiç merak ettiniz mi? Netflix ve YouTube'un nasıl iyi öneriler sunabildiğini? ya da kendi kendine giden arabaların nasıl mümkün olduğunu?

İşte bu yeniliklerin tamamı derin öğrenmenin ve yapay sinir ağlarının ürünü. Derin öğrenme, yapay sinir ağları adı verilen beynin yapısı ve işlevinden ilham alan algoritmalarla ilgilenen makine öğreniminin bir alt alanıdır. Bu yazımızda derin öğrenmenin ne olduğunu, ne işe yaradığını ve nasıl çalıştığını anlatıyoruz. Derin öğrenme ile ilgili daha fazla bilgi edinmek için kitaplar arıyorsanız, bu listemize bir göz atabilirsiniz. Keyifli okumalar!

Derin öğrenme, insan beyninin karmaşık karar verme gücünü simüle etmek için derin sinir ağları adı verilen çok katmanlı sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimidir.

Bir bilgisayara kedileri tanımayı öğrettiğinizi düşünün: bıyık, kulak ve kuyruk aramasını söylemek yerine ona binlerce kedi resmi gösteriyorsunuz. Bilgisayar ortak kalıpları kendi kendine buluyor ve bir kediyi nasıl tanımlayacağını öğreniyor. İşte derin öğrenmenin özü budur.

Derin öğrenme, otomasyonu iyileştiren, analitik ve fiziksel görevleri insan müdahalesi olmadan gerçekleştiren birçok uygulama ve hizmeti yönlendirir. Derin öğrenme, görüntü sınıflandırmaya, dil çevirisine ve konuşma tanımaya yardımcı olur. Herhangi bir örüntü tanıma problemini insan müdahalesi olmadan çözmek için derin öğrenme kullanılır.

Teknik açıdan derin öğrenme, insan beyninden ilham alan "sinir ağları" adı verilen bir şeyi kullanır. Derin sinir ağı veya DNN, üç veya daha fazla katmana sahip bir sinir ağıdır. Uygulamada çoğu DNN'nin çok daha fazla katmanı vardır. DNN'ler, olguları tanımlamak ve sınıflandırmak, kalıpları ve ilişkileri tanımak, olasılıkları değerlendirmek, tahminlerde bulunmak ve kararlar almak için büyük miktarda veri üzerinde eğitilir.

Tek katmanlı bir sinir ağı yararlı, yaklaşık tahminler ve kararlar verebilirken, derin bir sinir ağındaki bu ek katmanlar, sonuçların daha doğru olmasına ve optimize edilmesine yardımcı olur. Katman sayısı arttıkça ağ "derinleşir" ve daha karmaşık özellikleri öğrenmesine ve daha karmaşık görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır.

Derin Öğrenmenin Temel Kavramları

Derin öğrenme algoritmalarının ve uygulamalarının inceliklerine dalmadan önce, bu teknolojiyi bu kadar devrim niteliğinde kılan temel kavramları anlamak önemli. Bu bölümde derin öğrenmenin yapı taşlarını inceliyoruz:

👉 1. Sinir ağları

Derin öğrenmenin kalbinde insan beyninden ilham alan hesaplamalı modeller olan sinir ağları yer alır. Bu ağlar, bilgiyi işlemek ve karar vermek için birlikte çalışan birbirine bağlı düğümlerden veya "nöronlardan" oluşur. Tıpkı beynimizin farklı görevler için farklı bölgeleri olması gibi, bir sinir ağının da belirli işlevler için tasarlanmış katmanları vardır.

👉 2. Derin sinir ağları

Bir sinir ağını "derin" yapan şey, giriş ve çıkış arasında sahip olduğu katmanların sayısıdır. Derin bir sinir ağı, daha karmaşık özellikleri öğrenmesine ve daha doğru tahminler yapmasına olanak tanıyan birden fazla katmana sahiptir. Bu ağların "derinliği", derin öğrenmeye adını ve karmaşık sorunları çözme gücünü veren şeydir.

👉 3. Aktivasyon fonksiyonları

Bir sinir ağında aktivasyon fonksiyonları karar vericiler gibidir. Bir sonraki katmana hangi bilgilerin iletilmesi gerektiğini belirlerler. Bu işlevler, ağın verilerden öğrenmesine ve ayrıntılı kararlar almasına olanak tanıyarak karmaşıklık düzeyini artırır.

Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi Farkları Nelerdir?

Derin öğrenme, makine öğreniminin özel bir şeklidir ve her ikisi de yapay zeka (AI) alanının bir parçasıdır.

Makine öğrenimi algoritmaları, tahminlerde bulunmak için yapılandırılmış, etiketli verilerden yararlanır. Bu, belirli özelliklerin model için giriş verilerinden tanımlandığı ve tablolar halinde düzenlendiği anlamına gelir.

Derin öğrenme, makine öğreniminde yer alan bazı veri ön işlemelerini ortadan kaldırır. Bu algoritmalar, metin ve görseller gibi yapılandırılmamış verileri alıp işleyebilir ve özellik çıkarmayı otomatikleştirerek uzmanlara olan bağımlılığın bir kısmını ortadan kaldırır.

Örneğin, farklı evcil hayvanların bir dizi fotoğrafına sahip olduğumuzu ve "kedi", "köpek", "hamster" gibi kategorilere ayırmak istediğimizi varsayalım. Derin öğrenme algoritmaları, her bir hayvanı diğerinden ayırmak için hangi özelliklerin (örneğin kulaklar) en önemli olduğunu belirleyebilir. Makine öğreniminde bu özellikler hiyerarşisi bir insan tarafından manuel olarak oluşturulur.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme modelleri sinir ağı mimarilerine dayanmaktadır. İnsan beyninden ilham alan bir sinir ağı, girdileri istenen çıktılarla ilişkilendiren katmanlı bir yapıdaki birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşur.

Bir sinir ağının giriş ve çıkış katmanları arasındaki nöronlara gizli katmanlar denir. “Derin” terimi genellikle sinir ağındaki gizli katmanların sayısını ifade eder. Derin öğrenme modellerinde yüzlerce hatta binlerce gizli katman bulunabilir. Nasıl ki kalıpları tanımlamak ve farklı bilgi türlerini sınıflandırmak için beynimizi kullanıyorsak, sinir ağlarına da veriler üzerinde aynı görevleri yerine getirmeyi öğretebiliriz.

Sinir ağlarının ayrı ayrı katmanları, büyükten küçüğe doğru çalışan ve doğru sonucu tespit etme ve verme olasılığını artıran bir tür filtre olarak da düşünülebilir. İnsan beyni de benzer şekilde çalışır. Ne zaman yeni bir bilgi alsak, beyin onu bilinen nesnelerle karşılaştırmaya çalışır. Aynı kavram derin sinir ağları tarafından da kullanılır.

Sinir ağları kümeleme, sınıflandırma veya regresyon gibi birçok görevi gerçekleştirmemize olanak sağlar.

Sinir ağları ile etiketlenmemiş verileri, verilerdeki örnekler arasındaki benzerliklere göre gruplandırabilir veya sıralayabiliriz. Ayrıca sınıflandırma durumunda, veri setindeki örnekleri farklı kategorilere ayırmak için ağı etiketli bir veri seti üzerinde eğitebiliriz.

Yapay sinir ağları, derin öğrenme modellerinin, makine öğrenme modellerinin asla çözemeyeceği görevleri çözmesini sağlayan benzersiz yeteneklere sahiptir.

Yapay zekada son yıllarda yaşanan gelişmelerin tamamı derin öğrenmeye dayanmaktadır. Derin öğrenme olmasaydı, sürücüsüz arabalarımız, sohbet robotlarımız veya Alexa ve Siri gibi kişisel asistanlarımız olmazdı. Netflix'in hangi filmleri önereceği konusunda hiçbir fikri olmayacaktı.

Derin Öğrenme Ne Zaman Ortaya Çıktı?

Makine öğrenimi kavramı, 1950'lerde İngiliz matematikçi Alan Turing'in önermesiyle ortaya çıktı. Daha sonra, Arthur Samuel ilk bilgisayar öğrenme programı ile makine öğrenimini ortaya attı. Arthur Samuel’in programı bilgisayar her seferinde ne oynandığını kontrol ediyor, her zaman daha iyi yolları bulmaya çalışıyor, hataları düzeltiyor ve bu verilerden kazanmanın yollarını arıyordu. Devam eden yıllarda çeşitli makine öğrenimi teknikleri popüler oldu.

2001 yılında, bir görüntüdeki yüzleri gerçek zamanlı olarak tespit etmek için Adaboost adlı bir makine öğrenme algoritması geliştirildi. Sinir ağları için en önemli ilerleme, internetten alınan milyonlarca etiketli görüntünün yer aldığı bir veri tabanı olan ImageNet ile önemli miktarda etiketli verinin kullanıma sunulması sayesinde gerçekleşti.

Görüntüleri manuel olarak etiketleme gibi hantal bir görevin yerini kitlesel kaynak kullanımı aldı ve bu da ağlara neredeyse sınırsız bir eğitim materyali kaynağı sağladı. Yıllar geçtikçe teknoloji şirketleri derin öğrenme kütüphanelerini açık kaynak haline getirdi.

Derin Öğrenme Neden Önemli?

Derin öğrenmenin bu kadar popüler olmasının nedenleri şunlardır:

Yapılandırılmamış verileri işleme: Yapılandırılmış veriler üzerinde eğitilen modeller, yapılandırılmamış verilerden kolayca öğrenebilir. Bu da veri kümelerinin standartlaştırılmasında zaman ve kaynakları azaltır.
Büyük verileri işleme: Grafik işleme birimlerinin (GPU'lar) kullanıma sunulması ile, derin öğrenme modelleri büyük miktarda veriyi ışık hızıyla işleyebilir.
Yüksek doğruluk: Derin öğrenme modelleri, bilgisayarlı görüntülerde, doğal dil işlemede (NLP) ve ses işlemede en doğru sonuçları sağlar.
Desen tanıma: Çoğu model, makine öğrenimi mühendisinin müdahalesini gerektirir. Ancak derin öğrenme modelleri, her türlü deseni otomatik olarak algılayabilir.

Derin Öğrenme Uygulamaları

Gerçek dünyadaki derin öğrenme uygulamaları günlük hayatımızın bir parçasıdır, ancak çoğu durumda ürün ve hizmetlere o kadar iyi entegre edilmiştir ki kullanıcılar arka planda gerçekleşen karmaşık veri işlemenin farkında olmazlar. İşte bazı önemli derin öğrenme uygulamaları:

Bilgisayar görüşü: Bilgisayar görüşü, otonom araçlarda nesneleri tespit etmek ve çarpışmaları önlemek için kullanılır. Ayrıca yüz tanıma, poz tahmini, görüntü sınıflandırma ve anormallik tespiti için de kullanılır.
Doğal Dil İşleme (NLP): Çeviri hizmetleri, konuşma tanıma sistemleri ve sohbet robotları gibi araçlar, insan dilini etkili bir şekilde anlamak ve oluşturmak için derin öğrenmeyi kullanır.
Otonom Araçlar: Derin öğrenme, sürücüsüz araçlardaki bilgisayarlı görme sistemlerine ve karar verme süreçlerine yardımcı olarak nesnelerin tanınmasına, yön bulmasına ve engellerden kaçınmasına olanak tanır.
Sağlık Hizmetleri: Röntgen ve MRI taramalarından hastalıkları teşhis etmekten hasta sonuçlarını tahmin etmeye ve tedavileri kişiselleştirmeye kadar derin öğrenme, sağlık hizmetlerinde kullanılır.
Finans: Derin öğrenme, finans sektöründe algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti, müşteri hizmetleri ve risk yönetimi için kullanılır.
Öneri Sistemleri: Netflix, YouTube ve Spotify gibi şirketler, film, video veya müzik önermek amacıyla kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz etmek için derin öğrenmeyi kullanır.
Robotik: Robotlar, çevrelerini yorumlamak ve karmaşık görevleri bağımsız olarak gerçekleştirmeyi öğrenmek için derin öğrenmeyi kullanır.
Tarım: Derin öğrenme, bitki hastalıklarını ve besin eksikliklerini tanımlamaya yardımcı olur.
Üretim: İmalat endüstrilerinde tahmine dayalı bakım, kalite kontrol ve tedarik zinciri yönetimi için derin öğrenmeden yardım alınır.
Sanat ve Müzik: Bağımsız olarak sanat yaratan veya müzik besteleyen araçlar, mevcut stilleri analiz etmek ve yeni yaratımlar oluşturmak için derin öğrenmeden yararlanır.
Sesli Asistanlar: Siri, Alexa ve Google Asistan, doğal dili anlamak ve alakalı yanıtlar ve eylemler sağlamak için derin öğrenmeyi kullanır.
Hava Durumu Tahmini: Derin öğrenme modelleri, hava durumu tahminlerinin doğruluğunu artırmak için uydulardan ve sensörlerden gelen verileri işler.
İlaç Keşfi: Derin öğrenme, potansiyel yeni ilaçların tanımlanmasını ve bunların etkililiğinin tahmin edilmesini hızlandırarak geliştirme süresini ve maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.

Derin Öğrenme Modelleri

Derin öğrenme modelleri üç temel tipte sınıflandırılabilir: Evrişimli sinir ağları (CNN), yinelenen sinir ağları (RNN) ve dönüştürücüler (transformers).

1. Evrişimli Sinir Ağları (CNN)

Evrişimli Sinir Ağları (CNN veya Convolutional Neural Networks), genellikle görsel verilerin analizinde kullanılan derin öğrenme modelleridir. Bu modeller, görüntüleri sınıflandırma, nesne tanıma ve görüntülerden bilgi çıkarma gibi işlemler için özellikle uygundur.

CNN'ler, bir görüntüyü küçük parçalara bölen ve her bir parçadaki özellikleri algılayan birden fazla katmandan oluşur. Bu süreç, özellikle görsel örüntüleri tanıma konusunda çok etkilidir çünkü model, basit özelliklerden (kenarlar, renkler gibi) başlayarak daha karmaşık özelliklere (nesnelerin şekilleri gibi) doğru ilerleyen bir yapıya sahiptir.

2. Yinelenen Sinir Ağları (RNN)

Yinelenen Sinir Ağları (RNN - Recurrent Neural Networks), zamanla bağlantılı verileri işlemek için tasarlanmış bir derin öğrenme modelidir. Bu tür ağlar, özellikle dizi verileri üzerinde çalışırken, önceki adımlardan gelen bilgileri mevcut adıma taşıyabilme özelliği ile bilinirler. Bu özellik, RNN'leri dil işleme, ses tanıma, müzik üretimi gibi zamanla ilgili bağlamın önemli olduğu uygulamalar için uygun kılar.

3. Dönüştürücüler (Transformers)

Dönüştürücüler ya da İngilizce adıyla "Transformers", dil işleme görevlerinde etkili olan derin öğrenme modelleridir. 2017 yılında "Attention is All You Need" başlıklı bir makale ile tanıtılmışlardır ve o zamandan beri doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratmışlardır. BERT ve ChatGPT gibi büyük dil modellerinin temelini oluşturur.

Derin Öğrenme Kariyeri

Yapay zeka alanında çalışacak profesyonellere her geçen gün ilgi artıyor. Makine öğrenimi mühendisleri yüksek talep görüyor çünkü ne veri bilimciler ne de yazılım mühendisleri makine öğrenimi alanı için gereken becerilere tam olarak sahip değil.

Kariyer fırsatları ve maaş açısından derin öğrenme tercih edilebilecek bir alan. Derin öğrenme alanında kendinizi geliştirmek istiyorsanız açık olan ücretsiz bootcamp ve meet-up etkinliklerimize göz atabilirsiniz.