Derin Öğrenme Nedir?

Bir çocuğa kedi tanımayı öğretirken "kulakları üçgen, bıyıkları var" diye kural yazmazsın; ona yüzlerce kedi gösterirsin ve o kendisi öğrenir. Derin öğrenme bilgisayara aynı yolla öğretir: kuralları insan yazmaz, sistem çok sayıda örnekten kendisi çıkarır.

Yapay sinir ağı

Derin öğrenmenin temelinde yapay sinir ağları vardır. Bunlar beyindeki sinir hücrelerinden esinlenen, birbirine bağlı basit hesap birimlerinden oluşur. Her bağlantının bir ağırlığı vardır. Öğrenme, bu ağırlıkların doğru değerleri bulana kadar azar azar ayarlanmasıdır.

Neden "derin"

Ağ, üst üste dizilmiş çok sayıda katmandan oluşur. Bir görüntü tanıma ağında ilk katmanlar kenar ve çizgi gibi basit şekilleri, ortadaki katmanlar göz ve kulak gibi parçaları, son katmanlar ise "bu bir kedi" gibi bütün kavramları yakalar. Katman sayısı arttıkça ağ daha karmaşık örüntüleri öğrenebilir; "derin" adı buradan gelir.

Nasıl eğitilir

• Ağa bir örnek verilir ve tahmin yapması istenir.
• Tahmin, doğru cevapla karşılaştırılır ve hatanın büyüklüğü ölçülür.
• Ağırlıklar, hatayı biraz azaltacak yönde düzeltilir.
• Bu döngü milyonlarca örnekle defalarca tekrarlanır.

Bu çok fazla hesap gerektirdiği için derin öğrenme modelleri genellikle GPU ile eğitilir.

Nerede kullanılır

• Telefondaki yüz tanıma ve fotoğraf düzenleme
• Sesli asistanlar ve konuşmayı yazıya çevirme
• Çeviri ve metin üreten dil modelleri
• Tıbbi görüntülerde hastalık işaretlerini bulma

Sınırları

Derin öğrenme modelleri çok veri ve enerji ister. Ayrıca bir kararı neden verdiklerini açıklamak zordur. Eğitim verisindeki hatalar ve önyargılar da modele aynen geçer.

Derin öğrenme, kuralları yazmak yerine örnek göstererek öğretmektir.

İlgili makaleler: Makine Öğrenmesi Nedir? · Ekran Kartı (GPU) Nedir? · Büyük Dil Modelleri (LLM) Nedir?