Bilişim

Derin Öğrenme Nedir Neden Önemlidir? Derin Öğrenmede Kariyer

Derin Öğrenme Nedir Neden Önemlidir? Derin Öğrenmede Kariyer. Makine öğrenimi daha basit kavramları kullanırken, derin öğrenme, insanların nasıl düşündüğünü ve öğrendiğini taklit etmek için tasarlanmış yapay sinir ağlarıyla çalışır.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesi olarak düşünülebilir. Bilgisayar algoritmalarını inceleyerek kendi kendine öğrenmeyi ve geliştirmeyi esas alan bir alandır. Yakın zamana kadar, sinir ağları bilgi işlem gücü ile sınırlıydı ve bu nedenle karmaşıklık açısından sınırlıydı. Bununla birlikte, Büyük Veri analitiğindeki ilerlemeler, bilgisayarların insanlardan daha hızlı gözlem yapmasına, öğrenmesine ve karmaşık durumlara tepki vermesine izin vererek daha büyük, karmaşık sinir ağlarına izin verdi.

Derin öğrenme, görüntü sınıflandırmaya yardımcı oldu; dil çevirisi, konuşma tanıma. Herhangi bir örüntü tanıma problemini insan müdahalesi olmadan çözmek için kullanılabilir.

Birçok katmandan oluşan yapay sinir ağları, derin öğrenmeyi yönlendirir. Derin Sinir Ağları (DNN), her katmanın görüntü, ses ve metinden anlam çıkaran temsil ve soyutlama gibi karmaşık işlemleri gerçekleştirebildiği ağ türleridir. Makine öğreniminde en hızlı büyüyen alan olarak kabul edilen derin öğrenme, gerçekten yıkıcı bir dijital teknolojiyi temsil ediyor ve giderek daha fazla şirket tarafından yeni iş modelleri oluşturmak için kullanılıyor.

Şimdi Derin Öğrenmenin ne olduğunu anladığınıza göre, nasıl çalıştığını anlamaya başlayalım.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay Zeka ve makine öğrenimi, bilgi işlemde bir sonraki devrimin temel taşlarıdır. Bu teknolojiler, geçmişte gözlemlenen verilere dayanarak, kalıpları tanıma yeteneğine dayanır ve gelecekteki sonuçları tahmin eder. Bu, çevrimiçi alışveriş yaparken Amazon’un sunduğu önerileri veya Netflix’in 80’lerin kötü filmlerine olan tutkunuzu nasıl bildiğini açıklıyor.

Yapay zeka ilkelerini kullanan makinelere genellikle “akıllı” denilse de, bu sistemlerin çoğu kendi kendine öğrenmiyor; insan programlamasının müdahalesi gereklidir. Veri bilimcileri, tahmine dayalı analitik için kullanılacak değişkenleri seçerek girdileri hazırlar. Derin öğrenme ise bu işi otomatik olarak yapabilir.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Sinir ağları, insan beyninin nöronlardan oluşması gibi, düğüm katmanlarıdır. Bireysel katmanlardaki düğümler, bitişik katmanlara bağlanır. Ağın sahip olduğu katman sayısına göre daha derin olduğu söyleniyor. İnsan beynindeki tek bir nöron, diğer nöronlardan binlerce sinyal alır.

Bir yapay sinir ağında, sinyaller düğümler arasında hareket eder ve karşılık gelen ağırlıkları atar. Daha ağır ağırlıklı bir düğüm, bir sonraki düğüm katmanı üzerinde daha fazla etki gösterecektir. Son katman, bir çıktı üretmek için ağırlıklı girdileri derler.

Derin öğrenme sistemleri, işlenmekte olan büyük miktarda veriye sahip oldukları ve birkaç karmaşık matematiksel hesaplama içerdiği için güçlü donanım gerektirir. Ancak bu kadar gelişmiş donanımla bile bir sinir ağının eğitimi haftalar alabilir.

Derin öğrenme sistemleri, doğru sonuçlar döndürmek için büyük miktarda veri gerektirir; buna göre bilgi, devasa veri kümeleri olarak beslenir. Yapay sinir ağları, verileri işlerken, oldukça karmaşık matematiksel hesaplamaları içeren bir dizi ikili doğru veya yanlış sorudan alınan yanıtlarla verileri sınıflandırabilmektedir.

Örneğin, bir yüz tanıma programı, yüzlerin kenarlarını ve çizgilerini, ardından yüzlerin daha önemli kısımlarını ve son olarak da yüzlerin genel temsillerini algılamayı ve tanımayı öğrenerek çalışır. Zamanla, program kendini eğitir ve doğru cevapların olasılığı artar. Bu durumda yüz tanıma programı yüzleri zamanla doğru bir şekilde tanımlayacaktır.

İş Yerinde Derin Öğrenme Örneği

Diyelim ki amaç bir sinir ağının köpek içeren fotoğrafları tanımasını sağlamak. Tüm köpekler tam olarak birbirine benzemez. Örneğin bir Rottweiler ve bir Fino köpeği düşünün. Ayrıca, fotoğraflar köpekleri farklı açılardan ve değişen miktarlarda ışık ve gölge ile göstermektedir. Bu nedenle, herhangi bir kişinin “köpek” olarak etiketleyebileceği birçok köpek yüzü örneği ve (beklendiği gibi) “köpek değil” olarak etiketlenen köpek olmayan nesnelerin resimlerini içeren bir eğitim seti derlenmelidir.

Sinir ağına beslenen görüntüler veriye dönüştürülür. Bu veriler ağda hareket eder ve çeşitli düğümler farklı öğelere ağırlıklar atar. Son çıktı katmanı, görünüşte bağlantısız bilgileri derler – tüylü, burnu vardır, dört bacağı vardır, vb. – ve çıktıyı verir: köpek.

Şimdi, sinir ağından alınan bu cevap, insan tarafından üretilen etiketle karşılaştırılacaktır. Bir eşleşme varsa, çıktı onaylanır. Değilse, sinir ağı hatayı not eder ve ağırlıkları ayarlar. Sinir ağı, ağırlıklarını tekrar tekrar ayarlayarak köpek tanıma becerilerini geliştirmeye çalışır. Bu eğitim tekniğine, sinir ağlarına bir köpeği neyin “yaptığı” açıkça söylenmediğinde bile gerçekleşene denetimli öğrenme denir. Zamanla verilerdeki kalıpları tanımalı ve kendi başlarına öğrenmelidirler.

Derin Öğrenmenin ne olduğunu öğrendikten ve çalışma prensiplerini anladıktan sonra biraz geriye gidelim ve Derin Öğrenmenin yükselişini görelim.

Derin Öğrenmenin Yükselişi

Makine Öğrenimi ‘nin 1950’lerde İngiliz matematikçi Alan Turing’in yapay zekalı “öğrenme makinesini” önermesiyle gerçekleştiği söyleniyor. Arthur Samuel ilk bilgisayar öğrenme programını yazdı. Onun programı, bir IBM bilgisayarının dama oyununda daha uzun süre oynamasını sağladı. Takip eden yıllarda, çeşitli makine öğrenimi teknikleri modaya girdi ve çıktı.

Yapay sinir ağları, ağırlıklandırmaların yanlış bir şekilde en az hata verdiği ‘yerel minimum’ probleminden rahatsız olduklarından, makine öğrenimi araştırmacıları tarafından çoğunlukla göz ardı edildi. Ancak, bilgisayarla görme ve yüz tanıma gibi bazı makine öğrenimi teknikleri ilerledi.

2001 yılında, bir görüntüdeki yüzleri gerçek zamanlı olarak algılamak için Adaboost adlı bir makine öğrenme algoritması geliştirildi. Görüntüleri, “görüntüde koyu lekeler arasında, muhtemelen bir burun köprüsünü gösteren parlak bir nokta var mı?” gibi karar kümeleri aracılığıyla filtreledi. Veriler karar ağacında aşağılara doğru hareket ettiğinde, bir görüntüden doğru yüzü seçme olasılığı arttı.

Güçlü grafik işleme birimleri nihayet pazara girdiğinde, sinir ağları birkaç yıl daha lehine dönmedi. Donanım destekli yeni araştırmacılar, görüntüleri çalıştırmak, işlemek ve işlemek için süper bilgisayarlar yerine masaüstü bilgisayarları kullanacak.

Sinir ağları için en önemli atılım, İnternet’ten milyonlarca etiketlenmiş görüntüden oluşan bir veri tabanı olan ImageNet ile önemli miktarda etiketlenmiş verinin tanıtılması nedeniyle gerçekleşti. Görüntüleri manuel olarak etiketlemenin hantal görevinin yerini kitle kaynak kullanımı aldı ve ağlara neredeyse sınırsız bir eğitim materyali kaynağı sağladı. Teknoloji şirketleri derin öğrenme kitaplıklarını açık kaynak haline getirdi. Örnekler arasında Google Tensorflow , Torch için Facebook açık kaynak modülleri , GitHub’da Amazon DSSTNE yer alırve Microsoft CNTK.

İlgili Makale: Yapay Zeka AI Çerçeveleri Tensör Akışı RNN Theano PyTorch Caffe2

Derin Öğrenme Uygulama Alanları

Sevebileceğiniz müzikler öneren en sevdiğiniz müzik akışı hizmetinin yanı sıra, derin öğrenme insanların hayatlarını nasıl etkiliyor? Görünen o ki, derin öğrenme her boyuttaki uygulamada yolunu buluyor. Facebook ‘u kullanan herkes, yeni fotoğraflar yüklediğinizde sosyal platformun genellikle arkadaşlarınızı tanımladığını ve etiketlediğini fark etmekten başka bir şey yapamaz.

Siri, Cortana, Alexa ve Google Asistan gibi dijital asistanlar, doğal dil işleme ve konuşma tanıma için derin öğrenmeyi kullanır. Skype, sözlü konuşmaları gerçek zamanlı olarak çevirir. Birçok e-posta platformu, spam iletileri daha gelen kutusuna ulaşmadan belirlemede ustalaştı. PayPal, sahte ödemeleri önlemek için derin öğrenmeyi hayata geçirdi. CamFind gibi uygulamalar, kullanıcıların herhangi bir nesnenin resmini çekmesine ve mobil görsel arama teknolojisini kullanarak nesnenin ne olduğunu keşfetmesine olanak tanır.

Özellikle Google, çözümler sunmak için derin öğrenmeden yararlanıyor. Google Deepmind’in AlphaGo bilgisayar programı yakın zamanda Go oyununda ayakta kalan şampiyonları yendi. DeepMind ‘ın WaveNet ‘i, şu anda piyasada bulunan konuşma sistemlerinden daha doğal görünen insan sesini taklit eden konuşmalar üretebilir. Google Çeviri, sesli ve yazılı dilleri çevirmek için derin öğrenme ve görüntü tanıma kullanıyor. Google Planet, herhangi bir fotoğrafın nerede çekildiğini belirleyebilir. Google, yapay zeka uygulamaları üretmeye yardımcı olmak için derin öğrenme yazılımı veritabanı olan Tensorflow’u geliştirdi.

Okumaya Devam Edin: Google Yerel Diller İçin Woolaroo Uygulamasını Tanıttı

Derin öğrenme henüz emekleme aşamasındadır ve önümüzdeki on yıllarda toplumu dönüştürecektir. Kendi kendine giden arabalar dünya çapında test ediliyor; sinir ağlarının karmaşık katmanı, kaçınılması gereken nesneleri belirlemek, trafik ışıklarını tanımak ve hızı ne zaman ayarlayacağını bilmek için eğitiliyor.

Sinir ağları, hisse senedi fiyatlarından hava durumuna kadar her şeyi tahmin etmede ustalaşıyor. Hisse senetlerinin ne zaman satılacağını veya bir kasırga öncesinde ne zaman tahliye edileceğini önerebilecek dijital asistanların değerini düşünün. Derin öğrenme uygulamaları, tıbbi hastalar için kanıta dayalı tedavi planları tasarlama ve kanserlerin erken teşhisine yardımcı olma becerisini geliştirerek hayat kurtaracak bile.

Şimdi, Derin Öğrenmenin ne olduğunu açıkça anladığınıza ve bu son teknolojide ilerlemek istediğinize göre, kariyer beklentilerini bilmelisiniz.

Derin Öğrenme Kariyer Beklentileri

Yapay zeka alanı ciddi anlamda yetersizdir. Tüm şirketler şu anda henüz derin öğrenme becerilerine sahip profesyonelleri işe almıyor olsa da, bu tür eğitimli uzmanlara sahip olmanın, rekabetçi kalmak ve inovasyonu yönlendirmek isteyen kuruluşlar için kademeli olarak önemli bir gereklilik haline gelmesi bekleniyor.

Makine öğrenimi mühendisleri yüksek talep görüyor çünkü ne veri bilimcileri ne de yazılım mühendisleri makine öğrenimi alanında tam olarak gereken becerilere sahip değil. Makine öğrenimi mühendisinin rolü, boşluğu doldurmak için gelişti. Derin öğrenme, kariyer fırsatları ve ödeme açısından umut verici mi? Biraz…

Derin Öğrenme Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Bu yeni teknolojinin bir parçası olmak için daha iyi bir zaman olmamıştı. Tensorflow, açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir ve program ögelerini öğrenmek, derin öğrenme kariyer yolunda olanlar için mantıklı bir adımdır. Eğitimli bir iş gücü geliştirmek ve bilgi işlemde bir sonraki devrimi yönlendirmeye yardımcı olmak için eğitim ve doğru kimlik bilgilerini kazanmak çok önemlidir.

İlgili Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Başa dön tuşu