Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?

Deep Learning Nedir?

Deep Learning, makine öğreniminin gelişmiş bir şeklidir. Teknoloji, insan beyninin nasıl çalıştığına dayanır ve sinir ağlarından oluşur. Ayrıca verileri nesnelerin tanınması, konuşmaların yorumlanması ve belgelerin çevrilmesi dahil olmak üzere çeşitli amaçlarla işler ve analiz eder. Diğer makine öğrenimi biçimleri gibi bu teknoloji de yapay zekanın (AI) daha yaygın olarak kullanılabilmesini sağlar.

Deep Learning, temelde kendini ayarlama gibi bir ayırt edici özelliği olan gelişmiş bir Makine Öğrenimi biçimidir. Çünkü bir Deep Learning modeli, kendisini harici sinyaller - yani veriler - temelinde uyarlayabilir. Ancak Makine Öğrenimi, algoritmanın temel kodunda olduğu gibi yalnızca manuel ayarlamalar temelinde uyarlanabilir. Bu nedenle Deep Learning, nöral ağlar ile karıştırılmamalıdır. Genellikle Deep Learning ile karıştırılırlar, ancak aynı şey değildirler. Bir sinir ağı ya da nöral ağ, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve kapsayıcı yapay zeka için kullanılabilen bir tekniktir. Sinir ağları, bilgileri örneklere dayalı olarak sınıflandırmak için insan beyninin işleyişini taklit eder.

Deep Learning'in iyi bilinen örneği sürücüsüz arabalardır. Sürücüsüz arabalarda açık kullanıcı geri bildirimi gerektirmez. Derin Öğrenme algoritmaları tamamen istenen nihai sonuca odaklanır ve kendilerini buna göre ayarlar.

Deep Learning Nasıl Çalışır?

Deep Learning, insan beyninin işleyişini taklit etmek için mantıksal bir yapıya dayalı olarak verileri sürekli olarak analiz etmelidir. Bu mantıksal yapı yapay sinir ağları (artificial neural networks, ANN) tarafından sağlanır. Sinirsel DL ağları, farklı algoritma katmanlarından oluşur. Algoritmalar, sinir ağlarının kalıpları tanımasına ve farklı bilgi türlerini sınıflandırmasına izin verir. Farklı katmanlar, temelden derine doğru çalışan bir tür filtredir. İlk katman, en yaygın öğeleri 'filtreler' ve sonraki her katman, daha ince bir filtre uygular.

Katmanların her biri, filtreyi temel almak için geçmişten örnekler kullanır. Normal makine öğreniminden farklı olarak sinir ağları, DL'nin kendisinin bağlantıları görmesini sağlar ve böylece ne tür bir nesne olduğunu veya nasıl davranacağını giderek daha iyi belirleyebilir. Örneğin, bazı örnekler kullanarak, derin öğrenme 'a' harfini nasıl yazılmış olursa olsun (yazı tipi, el yazısı, farklı renkler) tanıyabilir. Bunun için kişinin sistemdeki olası tüm yolları tarif etmiş olması gerekmez. İnsan beyni gibi, DL de harfin "a" olduğunu belirlemek için ortak özellikleri çıkarır.

Derin Öğrenme Modelleri

Farklı yapay sinir ağı türleri vardır. Bir sistemi veya diğerini kullanma seçimi, şirketin onunla ulaşmak istediği hedefe bağlıdır. Bu nedenle Deep Learning modelleri de amaca göre değişkenlik gösterebilir. Derin öğrenme modelleri ve özellikleri ise şunlardır:

• Convolutional neural networks (CNN): Görüntülerdeki gibi yapısal nüansları ayırt etmek için evrişimli sinir ağları geliştirilmiştir. CNN'ler ile bunlar, üzerlerinde görülebilen çizgiler, daireler, gözler, yüzler vb. gibi desenlere ve nesnelere göre sınıflandırılabilir. Önceden düzenlenmesi gerekmeyen ham görüntüleri kullanabilirler. Bu da, bu ağları görüntülerin sınıflandırılması ve nesnelerin tanımlanması için çok uygun hale getirir. Ancak, derin öğrenmenin metinleri doğal bir dilde sınıflandırdığı doğal dil işleme (NLP, doğal dil işleme) için de kullanılırlar. Örneğin, NLP aracılığıyla sistem, alınan bir e-postanın şirket içinde hangi departmana yönelik olduğunu, departmanın adı yer almasa bile belirleyebilir.
• Recurrent neural networks (RNN): Tekrarlayan sinir ağları, yarı veya yapılandırılmamış verilerin yorumlanması için kullanılır. Örneğin, çeviri yapmak veya konuşma tanıma için kullanılabilirler. Bu teknoloji, sesli asistanların "sahibinin sesini ve aksanını" tanımasını sağlar. RNN'lerde önemli bir unsur, sistemin belleğidir. Bu bellek, toplanan bilgileri depolar ve buna göre girdi ve çıktıyı ayarlar. Konuşma asistanı örneğinde bir süre sonra bölgesel ifadeleri de anladığı ve hatta kullandığı görülür. Örnek olarak mesaj yazarken karşınıza çıkan kelime önerileri verilebilir.
• Generative adversarial networks (GAN): Üretici rakip ağlar, var olmayan insanların yüzleri veya gerçekte yapılmamış hareketlerin yapıldığı videolar (deep fake) gibi gerçekçi görünen ancak olmayan görüntüler oluşturmak için kullanılır. GAN'ler aslında iki ağdan oluşur. İlk ağ görüntüleri oluşturur. İkinci ağ bunları analiz eder. Bu ikinci ağ 'antagonist'tir. Gerçek görüntüleri tanımak üzere eğitilmiştir ve gerçek görünmeyen her şeyi rapor eder. Bu sayede GAN'ler, oluşturulan görüntülerin gerçek görüntülerden ayırt edilemez olmasını sağlar.

Deep Learning Avantajları

Deep Learning bazı konularda, belirli bir fenomeni bir insandan daha iyi tespit edebilir. YouTube videolarında kedileri tespit etmek gibi basit bir görev söz konusu olduğunda tabii ki pek bir şey ifade etmeyebilir. Ancak insan tarafından hemen tespit edilemeyen, düzensiz hücreleri veya diğer kanser göstergelerini tespit etmek söz konusu olduğunda tıp alanında gerçek bir fark yaratabilir. Ayrıca sadece tıp alanında değil, finansal kuruluşlar, çevrim içi mağazalar, yazılım şirketleri ve üretim tesisleri gibi alanlarda da pek şok pratik sağlar ve zaman, mali tasarruf edilmesine yardımcı olur.

Belirli faaliyetlere daha az zaman ve çaba harcamamız gerektiği gerçeği, kuruluşları Tam Süreli Eşdeğerlerden (FTE) kurtarır. Daha fazla veri ve bilgi işlem gücü kullanılabilir hale geldikçe, derin öğrenme sayesinde öğrenen bilgisayarlar tarafından daha fazla iş üstlenilebilir. Bu da organizasyonları daha verimli hale getirir.

Bağımsız olarak karar veren bilgisayarlar, yükünüzün azalmasını ve diğer faaliyetler için daha fazla zamanınızın olmasını sağlar. Ancak etik kurallar devreye girdiğinde insanlar adına karar vermek hala tartışmalı bir konudur. Görev sınırı belirlendiğinde ise Deep Learning yaşamın her alanında geleceği şekillendirmesi ve yeni pratiklere yol açması büyük bir olasılıktır.

Derin Öğrenme Kullanım Alanları Nelerdir?

Deep Learning geleceğin teknolojisi gibi görünse de gündelik hayatta zaten var olan bir gerçeklik. Derin öğrenmenin popüler kullanım alanları ise şöyle sıralanabilir:

• Mali dolandırıcılık tespiti: Bankalar ve diğer finansal kuruluşlar, günümüzde dolandırıcılığı önleme alanında büyük teknolojik çabalar sarf etmek zorundadır. Örneğin dijital para işlemlerinde dolandırıcılığın tespiti oldukça önemlidir. Dolandırıcılığı önlemek amacıyla öncelikle müşteri davranış kalıpları hazırlanır. Bu kalıplar netleştiğinde, dolandırıcılığa işaret edebilecek şüpheli davranışlar olup olmadığını belirlemek çok daha kolaydır. Kalıpları ve olağan dışı etkinlikleri belirlemek için makine öğrenimi ve derin öğrenme kullanılır.
• Sağlık sorunlarının hızlı tespiti: Derin öğrenmenin büyük bir etkiye sahip olduğu sektörlerden biri de sağlık hizmetleridir. Sistem artık birçok patolojiyi daha hızlı ve daha kolay tespit edebilir. Bazı kanserleri, kemik erimesini, çocuklarda konuşma bozukluklarını, Alzheimer gibi rahatsızlıklarda Deep Learning sayesinde elde edilen verilerden yola çıkarak anomaliler daha kolay tespit edilebilir.
• Kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi: Birçok web mağazası, müşterilerin ilgi alanlarını ve zevklerini öğrenmek için derin öğrenmeyi kullanır. Bu şekilde onlara kişiselleştirilmiş bir şekilde ürünler sunabilirler. Amazon, müşterilerinin önerilerini arama geçmişine veya istek listesindeki öğelere göre gösterir. Örneğin, bir müşterinin 'ev' adında bir istek listesi varsa ve bu liste çok sayıda mutfak gereçleri içeriyorsa, web mağazası ara sıra ev aletleri önerileri içeren bir e-posta gönderir. Netflix, HBO, Prime, Disney veya Spotify gibi akış platformları da aynı şekilde çalışır. Müzik, dizi ya da film önerir ve kullanıcı olarak olumlu tepki verirseniz bu tarzda önerilere devam ederler.
• Üretim Sektörü: Geleceğin üretim tesisleri robotik, bulut hesaplama, nesnelerin interneti (IOT) ve katmanlı imalat gibi birçok çığır açan alanın yakınlaşmasını görecektir. Bu alanların birçoğu ciddi görsel iş gerektirmektedir. İnsanların tüm montaj, kusur tespiti ve benzeri işleri yapmalarından ziyade süreçler daha iyi karar vermeye olanak sağlamak için sensör bilgilerini geliştiren bir derin öğrenme algoritmasına devredilir.
• Otomotiv: Tesla, Volvo ve diğer otomotiv OEM’leri (orijinal malzeme üreticisi) kendi kendine giden arabaları piyasaya sürmeye çalışmaktadır. Otomatik araçlar çevreye çok az zarar vererek nasıl hızlı ve etkili bir biçimde taşımacılık yapılacağı konusunda çok ciddi gelecek vaat etmektedir. Derin öğrenmeyi kargoya dayalı otomotiv sektörüne uygulamak, yol lojistiğine dayalı herhangi bir şirketin kar marjını artırabilir.
• Perakende: Perakende sektörü de ciddi sayıda görsel bilgi içermektedir. Bazı şirketler bir müşterisine tavsiyelerde bulunmak için bir önceki stil seçimlerini kullanarak bir şablon oluşturmakta ve o kişinin ne tür kıyafetler satın alabileceğini çözmektedir. Uzak gelecekte, perakendeciler alışveriş yapan kişilere, doğal dili yorumlayabilen ve alışveriş yapan kişilere kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi sunan asistan botları sağlayabilirler.

‍

Deep Learning, Machine Learning ve verilerin dijitalleşme süreçlerinde yapay zeka artık hayatın önemli bir parçasıdır. Komtaş da yapay zeka destekli hizmetleri ile iş süreçlerini dijitalleştirmek istediğinizde size özel çözümler sunarak şirket ve kuruluşunuzu geleceğe göre şekillendirmenize yardımcı olur. Siz de Komtaş çözümlerine göz atabilir, hemen iletişime geçebilirsiniz.