Derin öğrenme (deep learning), yapay sinir ağları (neural networks) kullanarak karmaşık desenleri ve ilişkileri öğrenmeyi sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden matematiksel modellemelerdir. Bu ağlar, birçok katmandan (layer) oluşur. Her katman, girdi verilerini alır, bu verilere özgü özellikleri öğrenir ve ardından bir sonraki katmana iletilen daha soyut özellikleri çıkarır. Her katmandaki düğümler (neuron), gelen verilere göre belirli bir şekilde etkinleştirilir ve bu şekilde ağ öğrenir.
Derin öğrenme, özellikle büyük veri setleri üzerinde karmaşık desenleri tanıma, konuşma ve görüntü tanıma gibi uygulamalarda başarılıdır. Bu teknik, özellikle sinir ağlarının çok katmanlı yapısı sayesinde daha önceki makine öğrenimi yöntemlerinden daha derin ve karmaşık özellikleri öğrenebilme yeteneği ile öne çıkar.
Yapay sinir ağları, derin öğrenmenin temelini oluşturur. Yani, derin öğrenme, yapay sinir ağlarını kullanarak belirli görevleri gerçekleştiren bir makine öğrenimi alt dalıdır. Yapay sinir ağları, genellikle bir girdi katmanı, bir veya daha fazla gizli katman ve bir çıktı katmanından oluşur. Her katman, önceki katmandan gelen sinyalleri alır, bu sinyalleri ağırlıklarla çarpar, bir aktivasyon fonksiyonu ile işler ve sonuçları bir sonraki katmana iletilir. Bu şekilde, ağ öğrenir ve belirli bir görevi yerine getirebilecek şekilde ayarlanır.
Sonuç olarak, derin öğrenme ve yapay sinir ağları birbiriyle ilişkilidir; derin öğrenme, yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık özellikleri öğrenme sürecidir. Yapay sinir ağları, derin öğrenmenin temel yapı taşlarıdır ve derin öğrenme, yapay sinir ağlarının çok katmanlı ve karmaşık yapılarını kullanarak daha üst düzeyde öğrenme yeteneklerine odaklanır.
© 2023 – 2024, Bedri Yılmaz.
BedriYilmaz.com by Bedri Yılmaz is licensed under Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
