Derin Öğrenme Nedir?

Deep Learning, son yıllarda gördüğümüz ve bugün hala gördüğümüz tüm medya yutturmacalarından ve ANI’deki atılımların çoğundan sorumlu olan Machine Learning’in bir alt bölümüdür. (Evet farkındayım biraz sert oldu 🙂 )

Temelde Makine Öğrenimi ile aynı şeydir: Etiketli veri algoritmasını verirsiniz ve etiketi tahmin etmeyi öğrenir. Makine Öğrenimi arasındaki fark, Yapay Sinir Ağları denilen daha modern ve daha karmaşık algoritmalar kullanmanızdır. Buna karşılık: Makine Öğrenmesi’nde daha basit, geleneksel algoritmalar kullanıyorsunuz.

Karmaşıklıkları, yeni teknik keşifler ve yeterli veri ve hesaplama gücünün mevcudiyeti nedeniyle, Derin Öğrenme algoritmaları birçok görevde önceki kriterleri kırabildiği ve hatta bazılarında insanları iyi performans gösterebileceği (örneğin: Histopatolojik Görüntü Analizi, veya Netflix’te film önermek).

Yapay Sinir Ağları (örneğin, Derin Öğrenme algoritmaları) geleneksel algoritmalardan neredeyse her zaman daha iyi performans gösterse de, bazı dezavantajları vardır.

Sinir Ağlarının insan beyni gibi inşa edildiğini ya da ondan ilham aldığını sık sık duyuyorsunuz, ancak gerçekte, bununla ilgisi yok.

Başlangıçta beyinden esinlendikleri yerler olduğu doğrudur, ancak nasıl çalıştıkları hakkındaki detaylar biyolojik insan beyinlerinin nasıl çalıştığı ile tamamen ilişkili değildir. Birçok kişinin Derin Öğrenme ve Sinir Ağları terimlerini birbirlerinin yerine kullandığını unutmayın.

Derin Öğrenme Projesi Örneği:Derin bir öğrenme projesi, yüksek bir bakış açısıyla baktığınızda, bir Makine Öğrenimi projesinden çok da farklı değildir. Sadece çok daha fazla veriye, daha fazla hesaplama gücüne ve çok yetenekli mühendislere ihtiyacınız var.

Bu kısacık yazımızda çokça birbirine karıştırılan kavramların biraz daha kafanızda karışmasını sağladıysak ne mutlu bize 🙂 İyi bloglar efendim.