Derin Öğrenme: Bilmeniz Gereken Her Şey

Bu makalede derin öğrenme dünyasını derinlemesine inceleyerek derin öğrenmenin iç işleyişini, türlerini, uygulamalarını ve karşılaştığı zorlukları keşfedeceğiz. Ayrıca derin öğrenmenin geleceğini ve yapay zekanın manzarasını nasıl şekillendirmeye devam ettiğini de tartışacağız.

İçindekiler

• Derin öğrenme nedir?
• Derin öğrenme ve makine öğrenimi karşılaştırması
• Derin öğrenme nasıl çalışır?
• Derin öğrenme ağlarının türleri
• Uygulamalar
• Zorluklar ve sınırlamalar
• Derin öğrenmenin geleceği
• Çözüm

Derin öğrenme nedir?

Derin öğrenme, derin sinir ağları (DNN'ler) olarak bilinen, birçok katmana sahip sinir ağlarını kullanan, makine öğreniminin (ML) bir alt kümesidir. Bu ağlar, özellik detektörleri olarak görev yapan, nöronlar veya düğümler adı verilen çok sayıda birbirine bağlı birimden oluşur. Her sinir ağı, verileri almak için bir giriş katmanına, tahminler oluşturmak için bir çıkış katmanına ve verileri işleyip anlamlı modeller çıkarmak için birden fazla gizli katmana sahiptir.

Örneğin, ilk katmanlar bir görüntü tanıma ağındaki kenarlar ve köşeler gibi basit özellikleri algılayabilirken, daha derin katmanlar yüzler veya nesneler gibi daha karmaşık yapıları tanıyabilir. Bir dil işleme ağında, ilk katmanlar tek tek harfler veya sesler gibi temel unsurları tanımlayabilirken, daha derin katmanlar dilbilgisini, bağlamı ve hatta cümlelerde ifade edilen duyguları anlayabilir.

İlk sinir ağlarında yalnızca birkaç gizli katman bulunurken, derin sinir ağlarında çok sayıda, bazen de yüzden fazla gizli katman bulunur. Birden fazla gizli katmanın eklenmesi, ağı daha esnek hale getirir ve eğitim verilerinin ötesinde genelleşen karmaşık kalıpları öğrenmede daha iyi hale getirir. Sonuç olarak, modern sinir ağlarının çoğu derin sinir ağlarıdır.

Derin öğrenme ve makine öğrenimi

Derin öğrenme ve makine öğrenimi sıklıkla birlikte anılır ancak temel farklılıklara sahiptir. Basitçe söylemek gerekirse, derin öğrenme bir tür makine öğrenimidir. Makine öğrenimi modelleri, tahminlerde bulunmak için verilerdeki kalıpları öğrenen bir yapay zeka (AI) biçimidir.

Doğrusal regresyon, rastgele ormanlar, k-en yakın komşular ve destek vektör makineleri gibi makine öğrenimi modelleri oldukça basittir ve insan tarafından tanımlanan özelliklere dayanır. Örneğin insanlar ev fiyatlarını tahmin etmek için metrekare, yatak odası sayısı ve mahalle özellikleri gibi özellikler sağlar. Makine öğrenimi modelleri, tahminlerde bulunmak için bu özelliklerin önemine ince ayar yapar ancak bunların doğruluğu, sağlanan özelliklerin kalitesine bağlıdır.

Derin öğrenme modelleri ise önceden tanımlanmış özelliklere ihtiyaç duymaz. Eğitim sırasında özellikleri bağımsız olarak, rastgele değerlerden başlayıp zamanla gelişerek öğrenirler. Bu onların, insanların gözden kaçırabileceği önemli kalıpları bulmalarına ve daha iyi tahminlere yol açmalarına olanak tanıyor. Ayrıca, daha basit makine öğrenimi modellerine göre çok daha fazla özelliği işleyebilirler ve genellikle resimler ve metin gibi ham verileri işlemede çok daha iyidirler.

Derin öğrenme modelleri sağlam olmasına rağmen bazen daha basit modeller daha iyi olabilir. Derin öğrenme büyük veri kümelerine ihtiyaç duyar ve bunların iç işleyişini anlamak zor olabilir. Daha az veriye sahip olduğunuzda veya modelin tahminlerini nasıl yaptığını açıklamanız gerektiğinde daha basit makine öğrenimi modelleri daha uygun olabilir.

Derin öğrenme nasıl çalışır?

Derin öğrenme, verileri birden fazla katman aracılığıyla işlemek ve analiz etmek için derin sinir ağlarını kullanarak karmaşık tahminler üretir.

1 Giriş katmanı

Süreç, nöronların temel bilgileri tespit ettiği giriş katmanında başlar. Örneğin, bir dil modelinde nöronlaroveyatgibi harfleri tek tek tanıyabilir.

2 Gizli katman

Daha sonra gizli katmanlar devreye giriyor. Giriş katmanında etkinleştirilen nöronlar,gibiharf kombinasyonları gibi daha karmaşık özellikleri tespit eden ilk gizli katmandaki nöronları uyarır. Sinyal ek gizli katmanlardan geçerken ağ giderek daha soyut özellikleri tanımlar. Nöronlar arasındaki bağlantıların ağırlıkları bu aktivasyonların gücünü belirler.

3 Soyut özellik tespiti

Ağ, daha derin gizli katmanlarda daha soyut özellikleri tespit eder. Bu yetenek, derin sinir ağlarının, metin oluşturma veya görüntülerdeki nesneleri tanıma gibi soyut akıl yürütme gerektiren karmaşık görevleri yerine getirmesine olanak tanır.

4 Çıkış katmanı

Son olarak ağ, çıktı katmanında bir tahmin üretir. Bu katmandaki her nöron olası bir sonucu temsil eder. Örneğin, "bir zamanlar ___" ifadesini tamamlarken bir nöronzamanı, başka birrüyayıve üçüncü biryatağıtemsil edebilir. Ağ, her sonucun olasılığını tahmin eder ve en olası olanı seçer. Bazı ağlar, özellikle dil modelleri, çoğu zaman en olası cevabı seçerek değişkenlik getirir, çeşitli ve doğal çıktılar sağlar.

Derin sinir ağları, girdileri birden fazla katman aracılığıyla işleyerek karmaşık kalıpları ve özellikleri öğrenir, bu da onları görüntü tanıma ve doğal dil işleme (NLP) gibi görevler için güçlü araçlar haline getirir.

Derin öğrenme ağlarının türleri

Derin öğrenme, her biri belirli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmış çeşitli türdeki sinir ağlarını kapsar. Bu farklı mimarileri anlamak, yeteneklerini etkili bir şekilde kullanmak için çok önemlidir.

İleri beslemeli sinir ağları (FNN'ler)

FNN'ler veya "vanilya" sinir ağları, bilgiyi tek yönde işler: girişten çıkışa. Kredi kartı dolandırıcılığını tespit etmek veya kredileri ön onaylamak gibi basit tahmin görevleri için idealdirler. Eğitim, modeli tahmin hatalarına göre ayarlayan geri yayılım yoluyla gerçekleşir.

Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler)

RNN'ler, dil çevirisi gibi dinamik güncellemeler gerektiren görevler için uygundur. Girdi dizilerini hesaba katmak için zaman içinde geriye yayılımı (BPTT) kullanırlar, bu da onları sıralı verilerdeki bağlamı ve ilişkileri anlamada etkili kılar.

Uzun kısa süreli hafıza (LSTM)

LSTM ağları, önemli ayrıntıları korurken ilgisiz bilgileri seçici olarak unutarak tekrarlayan sinir ağlarını geliştirir ve bu ağları uzun vadeli bağlam muhafazası gerektiren görevler için pratik hale getirir. Uzun kısa süreli bellek ağları, Google Çeviri'nin yeteneklerini artırdı ancak doğrusal işlemleri nedeniyle büyük veri kümelerinde yavaş olabilir.

Evrişimsel sinir ağları (CNN'ler)

CNN'ler, görüntüleri kenarlar ve şekiller gibi görsel özellikler açısından tarayarak görüntü tanımada öne çıkar. Uzamsal bilgiyi korurlar ve nesneleri görüntüdeki konumlarına bakılmaksızın tanıyabilirler, bu da onları birçok görüntü tabanlı uygulama için son teknoloji haline getirir.

Üretken çekişmeli ağlar (GAN'lar)

GAN'lar bir jeneratör ve yarışan bir ayırıcıdan oluşur. Jeneratör sahte veriler oluşturur ve ayrıştırıcı bunu sahte olarak tanımlamaya çalışır. Her iki ağ da geri yayılım yoluyla gelişir. Üretken rakip ağlar, gerçekçi veriler üretmek için mükemmeldir ve görüntü tanımada faydalıdır.

Transformatörler ve dikkat

Transformatörler, özellikle doğal dil işlemede derin öğrenmede bir atılımı temsil ediyor. Farklı girdi öğelerinin önemini tartmak için dikkat mekanizmalarını kullanırlar. Önceki modellerin aksine, transformatörler verileri paralel olarak işleyerek büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar. Öz-dikkat, dönüştürücülerin bir girdideki tüm öğeler arasındaki ilişkileri dikkate almasına olanak tanıyarak onları metin oluşturma ve çeviri gibi görevlerde son derece etkili kılar.

Derin öğrenmenin uygulamaları

Derin öğrenme modelleri, bir zamanlar bir makinenin çözmesi imkansız görünenler de dahil olmak üzere birçok gerçek dünya sorununa uygulandı.

Otonom araçlar

Otonom araçlar, trafik sinyallerini ve işaretlerini, yakındaki arabaları ve yayaları tanımak için derin öğrenme modellerine güveniyor. Bu araçlar, çevrenin kapsamlı bir görünümünü oluşturmak için lidar, radar ve kameralardan gelen verileri birleştiren sensör füzyonunu kullanıyor. Derin öğrenme algoritmaları, yönlendirici kararlar vermek için bu verileri gerçek zamanlı olarak işler. Örneğin Tesla'nın Otopilot sistemi, çevreyi yorumlamak ve buna göre gezinmek için sinir ağlarını kullanarak güvenliği ve verimliliği artırıyor.

Büyük dil modelleri (LLM'ler) ve sohbet robotları

Derin öğrenme modelleri, ChatGPT ve Gemini gibi insan benzeri sohbet robotlarının yanı sıra Copilot gibi kod yazma araçlarının merkezinde yer alıyor. Büyük dil modelleri (LLM'ler), çok miktarda metin verisi üzerinde eğitilir ve bu onların son derece doğru insan dilini anlamalarına ve oluşturmalarına olanak tanır. Bu modeller tutarlı konuşmalar yapabilir, soruları yanıtlayabilir, makaleler yazabilir ve hatta doğal dildeki açıklamalara dayalı kod parçacıkları üreterek programlamaya yardımcı olabilir. Örneğin, OpenAI'nin GPT-4'ü kod yazabilir, e-posta taslakları yazabilir ve çeşitli konularda ayrıntılı açıklamalar sağlayabilir.

Yazma yardımı

Yazma araçları, daha iyi yazmanıza yardımcı olmak için derin öğrenme modellerinden yararlanır. Bu araçlar dilbilgisi, noktalama işaretleri, stil ve netlik konusunda öneriler sağlamak için tüm cümleleri ve paragrafları analiz eder. Örneğin Grammarly, yazınızın içeriğini anlamak ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için gelişmiş doğal dil işleme tekniklerini kullanır. Tonlamayı tespit edebilir, eşanlamlıları önerebilir ve hatta yazınızı okunabilirliği ve etkileşimi artıracak şekilde yapılandırmanıza yardımcı olabilir.

Görüntü oluşturma

DALL-E gibi derin öğrenme modelleri, son zamanlarda bir metin istemine dayalı yeni görüntüler oluşturma veya üçüncü bir görüntünün stilini kullanarak mevcut bir görüntünün yeni bir versiyonunu oluşturmak için stil aktarımları gerçekleştirme konusunda ilerleme kaydetti. Örneğin, kendi fotoğrafınızı ve tabloya bir referans girerek Vincent van Gogh'unYıldızlı Gece(1889) tablosu tarzında bir profil fotoğrafı oluşturabilirsiniz. Bu modeller, son derece gerçekçi ve yaratıcı görüntüler üretmek için evrişimli sinir ağları ile üretken rakip ağların bir kombinasyonunu kullanır.

Öneri sistemleri

Müzik uygulamanız yeni sanatçıları keşfetmenize nasıl yardımcı oluyor? Derin öğrenme modelleri, tercihlerinizdeki kalıpları öğrenmek için önceki dinleme geçmişinizi kullanır ve ardından, beğendiklerinize benzer yeni şarkıları tahmin eder. Bu öneri sistemleri, dinleme alışkanlıkları, arama sorguları ve beğeniler ve atlamalar gibi kullanıcı etkileşimleri dahil olmak üzere çok miktarda kullanıcı verisini analiz eder. Spotify ve Netflix gibi hizmetler, kişiselleştirilmiş içerik sağlamak için bu modelleri kullanıyor, böylece kullanıcı deneyimi daha ilgi çekici ve bireysel zevklere göre uyarlanıyor.

Tıbbi tanı

Bazı dil işleme modelleri, test sonuçları, anket yanıtları, doktor ziyaretlerinden alınan notlar ve tıbbi geçmiş gibi hasta kayıtlarındaki bilgileri analiz edebilir ve hastaların semptomlarının olası nedenlerini ortaya çıkarabilir. Örneğin, IBM'in Watson Health'i, yapılandırılmamış tıbbi kayıtlardan ilgili bilgileri çıkarmak için doğal dil işlemeyi kullanıyor. Benzer şekilde görüntü tanıma modelleri, radyologların anormal sonuçları tespit etmesine yardımcı olmak için radyoloji raporlarını okuyabilir. Derin öğrenme modelleri, X ışınları ve MRI gibi tıbbi görüntülerdeki kalıpları tanımlamak için kullanılarak kanser ve nörolojik bozukluklar gibi durumların erken tespitine yardımcı olur.

Derin öğrenmenin zorlukları ve sınırlamaları

Derin öğrenme modelleri, güçlerine rağmen esnektir ve gerçek maliyetlere sahiptir. Derin öğrenmeyi kullanmanın bazı zorlukları şunlardır:

• Veri gereksinimleri: Derin öğrenme modelleri, onları iyi eğitmek içinçok fazlaveri gerektirir. Örneğin OpenAI'nin GPT-3 modeli, en küçüğü tüm Wikipedia makalelerini içeren beş veri kümesi üzerinde eğitildi.
• Hesaplama maliyetleri: Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve çalıştırılması, hesaplama açısından oldukça yoğundur ve enerji ve maliyet açısından yoğundur.
• Önyargı: Önyargılı verilerle eğitilen modeller, bu önyargıyı miras alacak ve yanıtlarına dahil edecektir. Örneğin, bir görüntü tanıma modelini %90 oranında köpek ve %10 oranında kedi görüntüsü üzerinde eğitmek, eğer gerçek dünya görüntülerinin %50'si kedileri içeriyorsa, modeli iyi bir şekilde hazırlamayacaktır.
• Yorumlanabilirlik: Derin öğrenme modelinin çoğunu oluşturan "gizli katmanlar", tahminlerini yapmak için ne yaptıklarını bilmek zor olabileceğinden uygun şekilde adlandırılmıştır. Bazı durumlarda bu iyi olabilir. Diğerlerinde ise tahminde neyin yer aldığını bilmek önemlidir. Örneğin, bir modelin yeni bir tedaviye yanıt olarak hastanın sonuçlarını nasıl tahmin ettiğini anlamak bilimsel ve tıbbi açıdan gereklidir.
• Sahte görüntüler ve yanlış bilgi: DeepDream gibi üretken rakip ağlar, sahte ancak ikna edici görüntüler üretebilir. Bunlar yanlış ellere geçtiğinde yanlış bilgi yaymak için kullanılabilir. Benzer şekilde, ChatGPT gibi sohbet robotları yanlış bilgileri “halüsinasyona uğratabilir” ve her zaman doğruluk kontrolü yapılmalıdır.

Derin öğrenmenin geleceği

Geleceğin derin öğrenme için neler getireceğini bilmek zor olsa da, burada aktif olarak geliştirilebilecek birkaç alan var:

• Büyük dil modelleri gelişmeye devam ediyor: OpenAI gibi kuruluşlar geçmiş başarılardan faydalanmaya devam ediyor ve modellerinin yanıtlarının daha iyi ve daha doğru olduğunu görmeyi beklemelisiniz.
• Çok modlu öğrenme: Bazı son teknoloji derin öğrenme modelleri, farklı bilgi türlerini genelleştirmek için çok modlu olarak eğitilir; örneğin, metin üzerinde eğitilmiş bir model, konuşma veya görüntülerle ilgili bilgileri tahmin edebilir.
• Yorumlanabilirlik: Derin öğrenme modelleri nispeten şeffaf olmasa da gelecekte tahminlerine nasıl ulaştıklarını anlamayı kolaylaştıracak daha fazla araç görebiliriz.

Çözüm

Derin öğrenme, ister yaban hayatı kamerasında bir ayıyı tespit etmek, ister hastalıklar için yeni tedaviler keşfetmek veya daha net yazmak olsun, bugün karşılaştığımız birçok sorunun üstesinden gelme potansiyeline sahip güçlü bir araçtır.