Deep Learning, Derin Öğrenme, yapay sinir ağları (YSA) veya derin yapay sinir ağları (DYSA) olarak bilinen, birçok katmanlı yapay sinir ağlarının alt kümesidir.
Deep Learning, Derin Öğrenme, yapay sinir ağları (YSA) veya derin yapay sinir ağları (DYSA) olarak bilinen, birçok katmanlı yapay sinir ağlarının alt kümesidir. Bu ağlar, öğrenme işlemlerinde, daha yüksek seviyede özellikler öğrenmek için daha fazla katman kullanırlar. Bu katmanlar arasında veri işleme ve özellik öğrenme gerçekleşir. Bu, daha yüksek düzeyde abstraksiyon ve genelleştirmeye olanak tanır. Örneğin, resim tanıma, ses tanıma, metin işleme, görüntü işleme ve benzeri uygulamalar için kullanılır.
Deep Learning, özellikle büyük ve karmaşık veri kümelerinde çok etkili bir öğrenme yöntemidir. Örneğin, ses, görüntü ve metin verileri için, bu verilerin özelliklerini öğrenmek için daha az özellik ön işleme gerektirir. Bu, veri işleme ve öğrenme işlemlerini daha hızlı ve etkili hale getirir.
Ayrıca, Derin Öğrenme modelleri sınıflandırma, regresyon, tahmin, kodlama-çözümleme, ve generatif modelleme gibi çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. Özellikle ses, görüntü, metin ve gözlemler gibi doğal diller için, Derin Öğrenme modelleri çok etkili sonuçlar elde edebilir.
Derin Öğrenme yöntemleri, günümüzde birçok endüstri alanında kullanılmaktadır. Örneğin, sağlık, finans, e-ticaret, sosyal medya, otomotiv, enerji, hava taşımacılığı, güvenlik ve diğer alanlarda sıklıkla kullanılmaktadır.
Derin Öğrenme, yapay sinir ağları (YSA) veya derin yapay sinir ağları (DYSA) olarak bilinen, birçok katmanlı yapay sinir ağlarının alt kümesidir. Derin öğrenme kavramı ilk olarak 1940 ve 1950'lerde yapay sinir ağlarının tasarımı ve eğitimi üzerine çalışmalar yapılmaya başlandı. Ancak, o dönemde teknolojik sınırlılıklar nedeniyle, çok katmanlı yapay sinir ağlarının eğitimi gerçekleştirilemedi.
1986 yılında, Hinton ve arkadaşları tarafından geri yayılım (backpropagation) algoritmasının kullanılması ile çok katmanlı yapay sinir ağlarının eğitimi gerçekleştirilebildi. Ancak, o dönemde hala yeterli veri ve bilgisayar gücü mevcut değildi.
2006 yılında, Hinton ve arkadaşları tarafından yapılan çalışmalar ile derin öğrenme tekrar gündeme geldi ve bu alandaki çalışmalar hızlandı. Özellikle, 2010 yılından sonra, derin öğrenme algoritmalarının performansı ve öğrenme hızındaki artış, bu alanın popüler hale gelmesine neden oldu. Günümüzde, derin öğrenme, birçok endüstri alanında kullanılmaktadır.
Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları (YSA) terimleri arasında bir fark vardır. Yapay Sinir Ağları (YSA), sinir hücrelerinin yapay olarak taklit edildiği matematiksel modellerdir. YSA, veri işleme ve öğrenme işlemlerinde kullanılabilir. Örneğin, sınıflandırma, regresyon, tahmin ve diğer uygulamalar için kullanılabilir.
Derin Öğrenme, YSA'nın bir alt kümesidir. Derin Öğrenme, özellikle büyük ve karmaşık veri kümelerinde çok etkili bir öğrenme yöntemidir. Derin öğrenme, yapay sinir ağları olarak bilinen, birçok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanır. Bu katmanlar arasında veri işleme ve özellik öğrenme gerçekleşir. Bu, daha yüksek düzeyde abstraksiyon ve genelleştirmeye olanak tanır. Örneğin, resim tanıma, ses tanıma, metin işleme, görüntü işleme ve benzeri uygulamalar için kullanılır.
Derin öğrenme algoritmaları, yapay sinir ağları (YSA) tabanlıdır ve çok katmanlı bir mimariye sahiptir. Örnekler arasındaki özellikleri öğrenmek için kullanılan popüler algoritmalar arasında:
Sinir Ağları (NN): Temel yapay sinir ağı türüdür.
Derin Sinir Ağları (DNN): Çok katmanlı yapay sinir ağlarıdır.
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Görüntü veya video verileri için kullanılır.
Zaman Serisi Sinir Ağları (RNN): Zaman serisi verileri için kullanılır.
Yığınli Sinir Ağları (LSTM): Zaman serisi verilerinde hatırlama kapasitesi olan RNN türüdür.
Derin Öğrenme algoritmaları arasında GPT-3 vb.daha sonra çıkan modellerde bulunmaktadır.
Genetik algoritma (GA) ve derin öğrenme arasındaki ilişki, genellikle optimizasyon problemleri çözmek için kullanılan algoritmalardır.
Genetik algoritma, bir nesil boyunca evrimleşen bir popülasyonda çözümler aramak için kullanılan bir algoritmadır. GA, bir problemi çözmek için en iyi çözümü bulmak için birçok çözüm seçeneğini denemekte ve bunların arasından en iyi olanı seçmektedir.
Derin öğrenme, ağırlıkları ve parametreleri optimize etmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu parametreler, veriyle eğitilen bir ağın performansını etkiler. Derin öğrenme algoritmaları, veri kümesinde bir çözüm aramak için kullanılır ve bu çözüm, veri kümesinde en iyi performansı veren ağırlıklar ve parametrelerdir.
GA ile derin öğrenme arasındaki ilişki, optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan algoritmalardır. GA, en iyi çözümü bulmak için birçok çözüm seçeneğini denemekte, Derin öğrenme ise veri kümesinde bir çözüm aramakta ve en iyi performansı veren ağırlıklar ve parametreleri bulmaktadır.
