Son yıllarda teknolojide yaşanan hızlı gelişmeler günlük yaşamı ve çalışma alanlarını köklü bir biçimde değiştirdi. Bu sayede eskiden sadece bilim kurgu filmlerinde gördüğümüz yapay zekâ gibi kavramlar artık günümüz yaşamında doğal bir parça haline geldi.
Yapay zekâ, makinelerin insan benzeri düşünebilmesini ve karar verebilmesini sağlayan bir teknolojidir. Bu noktada yapay zekanın bir alt dalı olarak deep learning ya da derin öğrenmenin ne anlama geldiği de en çok araştırılan konulardan biridir.
Derin öğrenme bilgisayarların insan beynine benzeyen bir şekilde öğrenmesini sağlayan bir teknolojidir. Bu öğrenme aşamasında derin sinir ağları adı verilen çok katmanlı yapılar kullanılır. Bu sayede bilgisayarlar karmaşık görevleri kendi başlarına öğrenebilir ve çözebilir.
Örneğin bir bilgisayara kedileri tanımayı öğretmek istediğinizi düşünebilirsiniz. Bu noktada bilgisayara “bıyık ve kuyruk” demek yerine binlerce kedi resmi gösterirsiniz. Bilgisayar kedi resimlerindeki ortak özellikleri kendisi bulur. Bu sayede bir kediyi nasıl tanıyacağını öğrenir. Derin öğrenmenin mantığı da bu şekildedir.
Derin öğrenme bazı işleri insan müdahalesi olmadan yapan birçok uygulamanın arkasında çalışır. Bunlar arasında görüntüleri sınıflandırabilir, konuşmayı tanıyabilir, metinleri çevirebilir ve karmaşık sorunları çözebilir. Kısaca bilgisayarın örüntüleri kendi başına tanımasını sağlar.
Derin öğrenme teknolojisinin nasıl çalıştığın anlamak için aşağıdaki kavramları bilmek önemlidir:
Sinir ağları insan beyninden ilham alınarak geliştirilmiş bir yapı olarak tanımlanır. Bu ağlar birbirine bağlı küçük birimlerden yani nöronlardan oluşur. Her nöron aldığı bilgiyi işler ve diğer nöronlara aktarır. Tıpkı beynimizdeki bölgelerin farklı görevleri üstlenmesi gibidir. Sinir ağları da bu şekilde bilgileri katman katman işler.
Herhangi bir sinir ağını “derin” yapan şey giriş ve çıkış katmanları arasındaki bulunan ara katmanlardır. Bu ara katmanlar sayesinde sinir ağları daha karmaşık bilgileri öğrenebilir. Bu sayede daha doğru tahminler yapar. Bununla beraber katman sayısı arttıkça ağ daha da derinleşir ve daha zor görevleri çözebilir.
Aktivasyon fonksiyonları sinir ağlarının karar vericileri olarak tanımlanabilir. Bu noktada hangi bilginin bir sonraki katmana iletileceğini belirlerler. Böylece ağ verilerden öğrenir ve karmaşık ilişkileri anlayabilir.