Derin Öğrenme (DL)

Derin öğrenme (DL), makine öğreniminin (ML) insan beyninin bilgiyi işleme şeklini taklit eden özel bir alt kümesidir. Geleneksel ML genellikle manuel özellik çıkarmaya dayanırken, derin öğrenme bunu yapay sinir ağları (ANN) olarak bilinen çok katmanlı yapılar kullanarak otomatikleştirir. Bu ağlar Bu ağlar, verileri hiyerarşik bir şekilde işleyen, birbirine bağlı düğümler veya nöronlardan oluşan katmanlardan oluşur. Bu "derinlik", modellerin karmaşık kalıpları ve temsilleri doğrudan görüntü, ses ve metin gibi ham girdilerden öğrenmesini sağlar ve bu da onları yapılandırılmamış veri sorunlarını çözmek için olağanüstü güçlü kılar.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır

Derin öğrenmenin temel mekanizması, verilerin çok sayıda doğrusal olmayan işleme biriminden geçmesini içerir. Standart bir ileri beslemeli sinir ağında, bilgi giriş katmanından birkaç "gizli" katmandan geçerek son olarak çıkış katmanına ulaşır. Eğitim aşamasında ağ, tahminlerindeki hataya göre iç parametrelerini ( weights and biasesolarak bilinir) ayarlar. Bu ayarlama genellikle stokastik gradyan inişi (SGD) gibi bir optimizasyon algoritması ile geri yayılımla birleştirilerek kayıpları en aza indirgemek için gerçekleştirilir.

Derin öğrenme, büyük miktarda veriyle çalışırken öne çıkar. Performansında bir platoya ulaşabilen daha basit algoritmalardan farklı olarak, DL modelleri genellikle eğitim verilerinin boyutu arttıkça iyileşmeye devam eder. Bu ölçeklenebilirlik, bu devasa mimarileri eğitmek için gereken ağır hesaplama yükünü hızlandırmak için genellikle yüksek performanslı GPU'ların kullanılmasının başlıca nedenidir.

Temel Mimariler ve Farklılıklar

Derin öğrenme genellikle makine öğrenmesiyle karıştırılır, ancak aradaki fark insan müdahalesinin düzeyi ve mimari karmaşıklıkta yatmaktadır. Makine öğrenmesi genellikle yapılandırılmış veriler ve insan tarafından tasarlanmış özellikler gerektirir. Derin öğrenme ise tam tersine otomatik özellik çıkarma işlemi gerçekleştirir.

Derin öğrenmede belirli veri türlerini işlemek için birkaç özel mimari mevcuttur:

• Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler): Bunlar, görüntü işleme görevleri için altın standarttır. Konvolüsyonel katmanlar kullanarak, uzamsal hiyerarşileri korurlar, bu da onları nesne algılama ve görüntü segmentasyonu için ideal hale getirir.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): Sıralı veriler için tasarlanan RNN'ler ve LSTM'ler gibi daha gelişmiş varyantları, zaman serisi analizi ve konuşma tanıma için çok önemlidir.
• Transformers: Doğal dil işleme (NLP) backbone modern backbone transformers, tüm dizileri paralel olarak işlemek için kendi kendine dikkat mekanizmalarını kullanır ve gelişmiş büyük dil modellerini (LLM'ler) destekler.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Derin öğrenme, akademik teoriden modern teknoloji yığınlarının merkezine taşınmıştır. İşte bunun etkisine ilişkin iki somut örnek :

1. Otonom Sürüş: Otonom araçlar, güvenli bir şekilde yol alabilmek için büyük ölçüde derin öğrenmeye dayanır. YOLO26 gibi modeller, yayaları, diğer araçları ve trafik işaretlerini detect video akışlarını gerçek zamanlı olarak işler. Bu, çok nesneli izleme ve derinlik tahmini gibi karmaşık görevleri içerir ve anlık kararlar alınmasını sağlar.
2. Tıbbi Teşhis: Sağlık hizmetlerinde DL algoritmaları, radyologlara X-ışınları ve MRG gibi tıbbi görüntüleri analiz ederek yardımcı olur. Örneğin, sağlık hizmetlerinde AI, segmentasyon modellerini kullanarak tümörleri veya anomalileri insan uzmanlarla eşdeğer veya bazen onlardan daha yüksek bir hassasiyetle tespit eder ve böylece daha erken müdahaleler yapılmasını sağlar.

Derin Öğrenmeyi Uygulama

Aşağıdaki gibi araçlar PyTorch ve TensorFlow , derin öğrenmeye erişimi TensorFlow , ancak üst düzey arayüzler bunu daha da kolaylaştırmaktadır. ultralytics paket, geliştiricilerin sıfırdan sinir ağları tasarlamaya gerek kalmadan en son teknoloji mimarilerden yararlanmalarını sağlar.

Önceden eğitilmiş bir derin öğrenme modelini yükleme ve bir görüntü üzerinde çıkarım yapma işleminin kısa bir örneği aşağıda verilmiştir:

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO26 model (a Convolutional Neural Network)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform object detection on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the results to see identified objects and bounding boxes
results[0].show()

Gelecekteki Eğilimler ve Araçlar

Bu alan, daha verimli ve yetenekli modellere doğru hızla gelişmektedir. Transfer öğrenimi gibi teknikler, kullanıcıların önceden eğitilmiş büyük modelleri daha küçük, belirli veri kümeleri üzerinde ince ayarlamasına olanak tanıyarak önemli ölçüde zaman ve hesaplama kaynaklarından tasarruf sağlar. Ayrıca, üretken yapay zekanın yükselişi, DL'nin gerçekçi görüntülerden kodlara kadar yeni içerik oluşturma yeteneğini göstermektedir.

İş akışlarını kolaylaştırmak isteyen ekipler için Ultralytics , derin öğrenme projelerinin yaşam döngüsünü yönetmek için kapsamlı bir ortam sunar. İşbirliğine dayalı veri etiketlemeden bulut tabanlı eğitime ve dağıtıma kadar, bu araçlar deneysel araştırma ile üretime hazır uygulamalar arasındaki boşluğu doldurmaya yardımcı olur. Matematiksel temelleri daha derinlemesine anlamak için, MIT Deep Learning Book gibi kaynaklar kapsamlı teorik bilgiler sunar.