Yapay zekayı dönüştüren sinir ağları ile derin öğrenmeyi keşfedin. Sağlık hizmetleri ve otonom araçlar üzerindeki uygulamaları, araçları ve gerçek dünyadaki etkilerini keşfedin.
Derin öğrenme (DL), verilerdeki karmaşık örüntüleri modellemek için birçok katmana sahip sinir ağlarını kullanmaya odaklanan bir makine öğrenimi (ML) alt kümesidir. Yapay zeka (AI) alanındaki gelişmeleri yönlendiren ve sistemlerin büyük miktarda veriden öğrenmesini sağlayan dönüştürücü bir teknolojidir.
Derin öğrenmenin merkezinde, katmanlar halinde organize edilmiş birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşan sinir ağları (NN) yer alır. Her nöron, girdiyi işleyerek ve çıktıyı bir sonraki katmana aktararak insan beyninin işlemlerini taklit eder. Derin öğrenme, ham verilerden daha üst düzey özellikleri yakalamak için birden fazla katman, dolayısıyla "derin" kullanır.
Konvolüsyonel sinir ağları(CNN'ler) özellikle görüntü verilerini içeren görevler için etkilidir. CNN'ler, kenarlar ve dokular gibi özellikleri çıkarmak için konvolüsyonel katmanlar uygular ve bu da onları bilgisayarla görme (CV) uygulamaları için ideal hale getirir.
Derin öğrenme, MRI ve CT taramaları gibi tıbbi görüntüleme uygulamalarıyla sağlık hizmetlerinde devrim yaratıyor. Sistemler CNN'leri kullanarak anormallikleri tespit edebilir ve doğru teşhislere yardımcı olarak hassasiyeti ve verimliliği artırabilir.
Otonom araçlar, nesneleri algılamak ve çevrelerini anlamak için derin öğrenmeye güveniyor. Görme yapay zekasını kullanan araçlar engelleri belirleyebilir, trafik işaretlerini okuyabilir ve gerçek zamanlı sürüş kararları vererek güvenliği ve navigasyonu iyileştirebilir.
Derin öğrenmenin önemli bir bileşeni, sinir ağlarını eğitmek için kullanılan bir teknik olan geriye yayılımdır. Bir önceki iterasyonda elde edilen hata oranına göre model ağırlıklarının ayarlanmasını ve zaman içinde kayıp fonksiyonunun en aza indirilmesini içerir.
Gradyan inişi, hataları en aza indirmek için ağırlıkları güncelleyerek sinir ağını optimize eden bir başka önemli algoritmadır. Model, epok adı verilen yinelemeler yoluyla doğruluğu ve performansı artırmayı öğrenir.
Derin öğrenme bir makine öğrenimi türü olsa da geleneksel makine öğreniminden farklıdır. Derin öğrenme metin, görüntü ve ses gibi yapılandırılmamış verilerle uğraşırken üstünlük sağlar ve geleneksel yöntemlere kıyasla minimum özellik mühendisliği gerektirir. Dahası, derin öğrenmenin verilerle ölçeklendirme yeteneği benzersizdir ve bu da onu büyük veri senaryoları için ideal hale getirir.
Etiketli veri kümelerine dayanan denetimli öğrenmenin aksine, derin öğrenme, üretken düşman ağları (GAN'lar) gibi teknikleri kullanarak açık etiketler olmadan kalıpları keşfetmek için denetimsiz öğrenmeyi de kullanabilir.
Gibi çerçeveler PyTorch ve TensorFlow derin öğrenme modelleri geliştirmek için gereklidir. Bu kütüphaneler, hem araştırma hem de endüstride yaygın olarak benimsenen sinir ağları oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için sağlam araçlar sağlar.
Derin öğrenme, benzeri görülmemiş doğruluk ve otomasyon sunarak yapay zeka yeteneklerini yeniden tanımlamaya devam ediyor. Aşağıdaki gibi araçlarla Ultralytics YOLOprofesyoneller, çeşitli sektörlerde yenilikçi çözümler için bu teknolojiden yararlanabilir.
Daha fazla keşif için, sorunsuz, kodsuz makine öğrenimi için Ultralytics HUB'a göz atın ve Ultralytics 'un kullanıcıları görsel yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmaları için nasıl güçlendirdiğini keşfedin.
