Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Derin Öğrenme (Deep Learning) Nedir?

Büyük Veri ve Yapay Zeka

Deep Learning Nedir?

Deep Learning, makine öğreniminin gelişmiş bir şeklidir. Teknoloji, insan beyninin nasıl çalıştığına dayanır ve sinir ağlarından oluşur. Ayrıca verileri nesnelerin tanınması, konuşmaların yorumlanması ve belgelerin çevrilmesi dahil olmak üzere çeşitli amaçlarla işler ve analiz eder. Diğer makine öğrenimi biçimleri gibi bu teknoloji de yapay zekanın (AI) daha yaygın olarak kullanılabilmesini sağlar.

Deep Learning, temelde kendini ayarlama gibi bir ayırt edici özelliği olan gelişmiş bir Makine Öğrenimi biçimidir. Çünkü bir Deep Learning modeli, kendisini harici sinyaller - yani veriler - temelinde uyarlayabilir. Ancak Makine Öğrenimi, algoritmanın temel kodunda olduğu gibi yalnızca manuel ayarlamalar temelinde uyarlanabilir. Bu nedenle Deep Learning, nöral ağlar ile karıştırılmamalıdır. Genellikle Deep Learning ile karıştırılırlar, ancak aynı şey değildirler. Bir sinir ağı ya da nöral ağ, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve kapsayıcı yapay zeka için kullanılabilen bir tekniktir. Sinir ağları, bilgileri örneklere dayalı olarak sınıflandırmak için insan beyninin işleyişini taklit eder.

Deep Learning'in iyi bilinen örneği sürücüsüz arabalardır. Sürücüsüz arabalarda açık kullanıcı geri bildirimi gerektirmez. Derin Öğrenme algoritmaları tamamen istenen nihai sonuca odaklanır ve kendilerini buna göre ayarlar.

Deep Learning Nasıl Çalışır?

Deep Learning, insan beyninin işleyişini taklit etmek için mantıksal bir yapıya dayalı olarak verileri sürekli olarak analiz etmelidir. Bu mantıksal yapı yapay sinir ağları (artificial neural networks, ANN) tarafından sağlanır. Sinirsel DL ağları, farklı algoritma katmanlarından oluşur. Algoritmalar, sinir ağlarının kalıpları tanımasına ve farklı bilgi türlerini sınıflandırmasına izin verir. Farklı katmanlar, temelden derine doğru çalışan bir tür filtredir. İlk katman, en yaygın öğeleri 'filtreler' ve sonraki her katman, daha ince bir filtre uygular.

Katmanların her biri, filtreyi temel almak için geçmişten örnekler kullanır. Normal makine öğreniminden farklı olarak sinir ağları, DL'nin kendisinin bağlantıları görmesini sağlar ve böylece ne tür bir nesne olduğunu veya nasıl davranacağını giderek daha iyi belirleyebilir. Örneğin, bazı örnekler kullanarak, derin öğrenme 'a' harfini nasıl yazılmış olursa olsun (yazı tipi, el yazısı, farklı renkler) tanıyabilir. Bunun için kişinin sistemdeki olası tüm yolları tarif etmiş olması gerekmez. İnsan beyni gibi, DL de harfin "a" olduğunu belirlemek için ortak özellikleri çıkarır.

Derin Öğrenme Modelleri

Farklı yapay sinir ağı türleri vardır. Bir sistemi veya diğerini kullanma seçimi, şirketin onunla ulaşmak istediği hedefe bağlıdır. Bu nedenle Deep Learning modelleri de amaca göre değişkenlik gösterebilir. Derin öğrenme modelleri ve özellikleri ise şunlardır:

Deep Learning Avantajları

Deep Learning bazı konularda, belirli bir fenomeni bir insandan daha iyi tespit edebilir. YouTube videolarında kedileri tespit etmek gibi basit bir görev söz konusu olduğunda tabii ki pek bir şey ifade etmeyebilir. Ancak insan tarafından hemen tespit edilemeyen, düzensiz hücreleri veya diğer kanser göstergelerini tespit etmek söz konusu olduğunda tıp alanında gerçek bir fark yaratabilir. Ayrıca sadece tıp alanında değil, finansal kuruluşlar, çevrim içi mağazalar, yazılım şirketleri ve üretim tesisleri gibi alanlarda da pek şok pratik sağlar ve zaman, mali tasarruf edilmesine yardımcı olur.

Belirli faaliyetlere daha az zaman ve çaba harcamamız gerektiği gerçeği, kuruluşları Tam Süreli Eşdeğerlerden (FTE) kurtarır. Daha fazla veri ve bilgi işlem gücü kullanılabilir hale geldikçe, derin öğrenme sayesinde öğrenen bilgisayarlar tarafından daha fazla iş üstlenilebilir. Bu da organizasyonları daha verimli hale getirir.

Bağımsız olarak karar veren bilgisayarlar, yükünüzün azalmasını ve diğer faaliyetler için daha fazla zamanınızın olmasını sağlar. Ancak etik kurallar devreye girdiğinde insanlar adına karar vermek hala tartışmalı bir konudur. Görev sınırı belirlendiğinde ise Deep Learning yaşamın her alanında geleceği şekillendirmesi ve yeni pratiklere yol açması büyük bir olasılıktır.

Derin Öğrenme Kullanım Alanları Nelerdir?

Deep Learning geleceğin teknolojisi gibi görünse de gündelik hayatta zaten var olan bir gerçeklik. Derin öğrenmenin popüler kullanım alanları ise şöyle sıralanabilir:


Deep Learning, Machine Learning ve verilerin dijitalleşme süreçlerinde yapay zeka artık hayatın önemli bir parçasıdır. Komtaş da yapay zeka destekli hizmetleri ile iş süreçlerini dijitalleştirmek istediğinizde size özel çözümler sunarak şirket ve kuruluşunuzu geleceğe göre şekillendirmenize yardımcı olur. Siz de Komtaş çözümlerine göz atabilir, hemen iletişime geçebilirsiniz.

sözlüğe geri dön

Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü'nü Keşfet

İlişkisel Veri Tabanı Nedir?

İlişkisel bir veri tabanı, birbiriyle ilişkili tablolardan oluşur ve her tablo belirli bir veri türünün - bir varlığın - verilerini içerir. İlişkisel model, gerçekliği tanımlar ve genellikle varlık sayısı kadar ayrı tabloya sahiptir. İlişkisel bir veri tabanı, tüm veri öğelerini yalnızca bir kez görüntülemeye çalışır.

DETAYLI İNCELE
Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi Nedir?

Ürün yaşam döngüsü yönetimi (product lifecycle management), bir ürünün yaşam döngüsünün belirli aşamalarından geçerken incelenmesini ifade eder.

DETAYLI İNCELE
Veri Kalitesi (Data Quality) Nedir?

Veri kalitesinin net bir tanımını yapmak zordur. Gerçek şu ki, veriler kullanma amacına ulaşırsa veri kaliteniz iyidir. Örneğin, kuruluşa yön vermek için bir yönetim panosunda doğru değerlerin gösterilmesi, yönetimin de tutarlı olmasını ve sürecin doğru yönetilmesini sağlar.

DETAYLI İNCELE
REFERANSLARIMIZ

Başarılı İş Ortaklarımıza Katılın!

Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.

İlETİŞİM FORMU

Sizi Tanımak için Sabırsızlanıyoruz

Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.

Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
İLETİŞİME GEÇ
BAŞARI HİKAYESİ

Vodafone - Next Generation Insight Başarı Hikayesi

Analythinx'in özel olarak geliştirdiği proje ile Vodafone abonelerine en iyi deneyimi sunmayı ve müşteri deneyimini arttırmayı hedefledik.

HEMEN İZLE
HEMEN İNCELE
%8
Abone Geçişlerindeki Azalma
6 Puan
Memnuniyette İyileşme
%4
Yatırımın Gelire Etkisindeki Artış
Bu internet sitesinde, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve internet sitesinin verimli çalışmasını sağlamak amacıyla çerezler kullanılmaktadır. “Kabul Et” butonuna tıkladığınızda bu çerezlerin kullanılmasını kabul etmiş olursunuz. Çerezleri nasıl kullandığımız, sildiğimiz ve engellediğimiz ile ilgili detaylı bilgi için lütfen Gizlilik Politikası sayfasını okuyunuz.
Veri Bilimi ve Veri Analitiği Sözlüğü

Heading

Heading