Derin Öğrenme (DL)

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin Öğrenmenin özünde, giriş ve çıkış katmanları arasında birden fazla gizli katmana sahip sinir ağları olan derin sinir ağları vardır. Derin Öğrenme'deki "derin" bu derinliği ifade eder. Her katman, girdilerine bir aktivasyon fonksiyonu tarafından yönetilen matematiksel bir işlem uygulayan işlem birimleri (nöronlar) içerir. Eğitim sırasında ağa büyük veri kümeleri beslenir ve ağın dahili parametrelerini veya ağırlıklarını ayarlamak için geriye yayılma adı verilen bir algoritma kullanılır. Tipik olarak gradyan inişi gibi bir optimizasyon algoritması tarafından yönlendirilen bu ayarlama süreci, modelin tahminleri ile bir kayıp fonksiyonu tarafından tanımlanan gerçek zemin gerçeği arasındaki farkı en aza indirir. Bu, ağın açıkça programlanmadan karmaşık kalıpları otomatik olarak keşfetmesini sağlar. Modern DL'nin popülerleşmesine yardımcı olan önemli bir tarihsel makale, ImageNet veri kümesinde en son teknolojiye sahip sonuçlar elde eden 2012 tarihli AlexNet makalesidir.

Derin Öğrenme Vs. Makine Öğrenimi

Derin Öğrenme, Makine Öğreniminin bir alt kümesi olsa da, temel ayrım veri temsiline yaklaşımlarında yatmaktadır. Geleneksel makine öğrenimi yöntemleri genellikle manuel özellik mühendisliğine dayanır; burada alan uzmanları modelin doğru tahminler yapmasına yardımcı olmak için ham verilerden titizlikle özellikler oluşturur. Buna karşılık, DL modelleri otomatik özellik çıkarımı gerçekleştirir. Derin ağların hiyerarşik yapısı, ilgili özellikleri doğrudan verilerden öğrenmelerini sağlar. Bu, DL'yi manuel özellik mühendisliğinin genellikle pratik olmadığı görüntüler, metin ve ses gibi yapılandırılmamış verileri işlemek için özellikle güçlü kılar. Örneğin, görüntü tanımada, bir DL modeli ilk katmanlarında kenarları ve dokuları, daha sonra orta katmanlarda gözler ve burunlar gibi nesnelerin parçalarını ve son olarak daha derin katmanlarda yüzler gibi nesnelerin tamamını tanımlamayı öğrenebilir.

Uygulamalar ve Örnekler

Derin Öğrenmenin karmaşık verileri işleme yeteneği, çok sayıda sektör ve uygulamada benimsenmesine yol açmıştır. Öne çıkan iki örnek şunlardır:

1. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, gerçek zamanlı algılama için büyük ölçüde DL'ye güvenir. Son teknoloji DL modelleri ailesi olan Ultralytics YOLO modelleri, yayaları, diğer araçları ve trafik işaretlerini tanımlamak için nesne algıl amada kullanılır. Benzer şekilde DL, güvenli navigasyon için çok önemli olan sürülebilir yol yüzeyini çevresinden ayırmak için görüntü segmentasyonu için kullanılır. Sürücüsüz araçlarda yapay zeka kullanımı hakkında daha fazla bilgi edinin.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde, DL modelleri tıbbi taramaları analiz ederek radyologlara yardımcı olur. Görme için popüler bir DL mimarisi olan Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), beyin MR'larındaki tümörler gibi anormallikleri veya X ışınlarındaki hastalık belirtilerini yüksek doğrulukla tespit etmek için eğitilebilir. Bu, beyin tümörü tespiti gibi uygulamalarda görüldüğü gibi, daha erken teşhis ve iyileştirilmiş hasta sonuçlarına yol açabilir.

Araçlar ve Çerçeveler

DL modellerinin geliştirilmesi çeşitli yazılım kütüphaneleri ve platformları tarafından kolaylaştırılmaktadır. Popüler açık kaynak çerçeveleri şunları içerir:

• PyTorch: Esnekliği ve Python öncelikli yaklaşımı ile bilinir(PyTorch ana sayfası). Ultralytics modelleri PyTorch kullanılarak oluşturulmuştur.
• TensorFlow: Google AI tarafından geliştirilmiştir ve kapsamlı bir ekosistem sunar(TensorFlow ana sayfası).
• Keras: Kullanıcı dostu olmasıyla bilinen TensorFlow'un üzerinde çalışabilen üst düzey bir API(Keras ana sayfası).

Ultralytics HUB gibi platformlar, özellikle YOLO11 gibi modelleri kullanan bilgisayarla görme görevleri için özel modelleri eğitmek, DL modellerini dağıtmak ve yönetmek için entegre ortamlar sağlar. Etkili geliştirme genellikle titiz hiperparametre ayarlama, performans metriklerini anlama ve verimli model eğitimi için GPU hızlandırmayı kullanma gibi uygulamaları içerir. Bu karmaşık sistemlerin geliştirilmesi ve dağıtımı genellikle MLOps uygulamaları ile yönetilir.