İçindekiler[Saklamak][Göstermek]
Robotların insanlardan daha akıllı olduğu fikri, Bilim Kurgu var olduğu sürece kolektif hayal gücümüzü ele geçirdi.
Bununla birlikte, Yapay Zeka (AI) henüz bu seviyeye ulaşmamış olsa da, Google, Tesla ve Uber'in sürücüsüz arabalarla yaptığı testlerin kanıtladığı gibi, makine zekası üretmede önemli ilerlemeler kaydettik.
Bu teknik ilerlemeyi sağlayan Makine Öğrenimi yaklaşımı olan Derin Öğrenmenin ölçeklenebilirliği ve faydası, AI'nın üniversitelerden ve araştırma laboratuvarlarından ürünlere başarılı geçişinden kısmen sorumludur.
Bir sonraki bilgisayar devrimi yapay zeka, derin öğrenme ve makine öğrenme.
Bu teknolojiler, kalıpları ayırt etme ve daha sonra geçmişte toplanan verilere dayanarak gelecekteki olayları tahmin etme kapasitesi üzerine kuruludur. Bu, Amazon'un çevrimiçi satın aldığınızda neden fikirler ürettiğini veya Netflix'in 1980'lerin korkunç filmlerini sevdiğinizi nasıl bildiğini açıklıyor.
AI kavramlarını kullanan bilgisayarlar bazen "akıllı" olarak adlandırılsa da, bu sistemlerin çoğu kendi kendilerine öğrenmezler; insan etkileşimi gereklidir.
Veri bilimcileri, uygulamada uygulanacak değişkenleri seçerek girdileri hazırlar. tahmine dayalı analitik. Derin öğrenme ise bu işlevi otomatik olarak gerçekleştirebilir.
Bu gönderi, derin öğrenme, kapsamı ve gelecekteki potansiyeli hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen tüm veri severler için bir alan rehberi görevi görür.
Derin Öğrenme nedir?
Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesi olarak düşünülebilir.
Bilgisayar algoritmalarını inceleyerek kendi kendine öğrenme ve iyileştirme üzerine kurulu bir alandır.
Derin öğrenme, makine öğreniminin aksine yapay öğrenme ile çalışır. nöral ağlar, insanların nasıl düşündüğünü ve öğrendiğini taklit etmesi gerekiyordu. Yakın zamana kadar, bilgisayar güç kısıtlamaları nedeniyle sinir ağlarının karmaşıklığı kısıtlandı.
Bununla birlikte, Büyük Veri analitiğindeki ilerlemeler, daha büyük, daha güçlü sinir ağlarını mümkün kıldı ve bilgisayarların karmaşık durumları insanlardan daha hızlı izlemesini, anlamasını ve yanıt vermesini sağladı.
Okumanızı öneririz - Tesla Sinir Ağı Mimarisi Açıklaması
Görüntü kategorizasyonu, dil çevirisi ve konuşma tanıma, derin öğrenmeden yararlandı. İnsan etkileşimine ihtiyaç duymadan herhangi bir örüntü tanıma sorununu çözebilir.
Esasen üç veya daha fazla katmanlı sinir ağı. Bu sinir ağları, sınırlı bir başarı ile de olsa, insan beyninin muazzam hacimli verilerden “öğrenmesini” sağlayarak, insan beyninin aktivitesini taklit etmeye çalışır.
Bir sinir ağının tek bir katmanı hala yaklaşık tahminler üretebilirken, daha fazla gizli katman, doğruluğu optimize etmeye ve ayarlamaya yardımcı olabilir.
Sinir Ağı Nedir?
Yapay sinir ağları, insan beyninde görülen sinir ağlarına dayanmaktadır. Genellikle bir sinir ağı üç katmandan oluşur.
Üç seviye giriş, çıkış ve gizlidir. Aşağıdaki şemada eylem halindeki bir sinir ağı görülmektedir.
Yukarıda gösterilen sinir ağının yalnızca bir gizli katmanı olduğundan, "sığ sinir ağı" olarak adlandırılır.
Daha karmaşık yapılar oluşturmak için bu tür sistemlere daha fazla gizli katman eklenir.
Derin Ağ nedir?
Derin bir ağda birçok gizli katman eklenir.
Bu tür tasarımların eğitimi, ağdaki gizli katmanların sayısı arttıkça, yalnızca ağın uygun şekilde eğitilmesi için gereken süre açısından değil, aynı zamanda gereken kaynaklar açısından da giderek daha karmaşık hale gelmektedir.
Girişi, dört gizli katmanı ve çıkışı olan derin bir ağ aşağıda gösterilmiştir.
Derin Öğrenme nasıl çalışır?
Sinir ağları, nöronların insan beynini nasıl oluşturduğuna benzer şekilde düğüm katmanlarından oluşur. Bireysel katman düğümleri, komşu katmanlardaki düğümlere bağlanır.
Bir ağdaki katman sayısı, derinliğini gösterir. içinde tek bir nöron insan beyni binlerce mesaj alıyor.
Sinyaller, onlara ağırlıklar atan bir yapay sinir ağındaki düğümler arasında hareket eder.
Daha yüksek ağırlığa sahip bir düğüm, altındaki düğümler üzerinde daha büyük bir etkiye sahiptir. Son katman, bir çıktı sağlamak için ağırlıklı girdileri birleştirir.
Derin öğrenme sistemleri, işlenen büyük miktarda veri ve ilgili çok sayıda karmaşık matematiksel hesaplama nedeniyle güçlü donanıma ihtiyaç duyar.
Derin öğrenme eğitim hesaplamaları, bu kadar gelişmiş teknolojiyle bile haftalar alabilir.
Derin öğrenme sistemleri, doğru bulguları sağlamak için önemli miktarda veri gerektirir; dolayısıyla bilgi, büyük veri kümeleri biçiminde beslenir.
Verileri işlerken, yapay sinir ağları, çok karmaşık matematiksel hesaplamaları içeren ikili evet veya yanlış soruların dizisine verilen yanıtlara dayalı olarak bilgileri sınıflandırabilir.
Örneğin bir yüz tanıma algoritması, yüzlerin kenarlarını ve çizgilerini tanımlamayı ve tanımayı öğrenir.
Daha sonra yüzlerin daha önemli unsurları ve sonunda yüzlerin tüm temsilleri.
Algoritma zaman içinde kendini eğiterek doğru yanıtların olasılığını artırır.
Bu durumda yüz tanıma algoritması zamanla yüzleri daha doğru tanıyacaktır.
Derin Öğrenme VS Makine Öğrenimi
Derin öğrenme, onun bir alt kümesiyse, makine öğreniminden nasıl farklıdır?
Derin öğrenme, kullandığı veri türleri ve öğrenmek için kullandığı yöntemler açısından geleneksel makine öğreniminden farklıdır.
Tahminler oluşturmak için makine öğrenimi algoritmaları yapılandırılmış, etiketlenmiş veriler kullanır; bu, belirli özelliklerin modelin giriş verilerinden belirlendiği ve tablolar halinde gruplandırıldığı anlamına gelir.
Bu mutlaka yapılandırılmamış verileri kullanmadığı anlamına gelmez; bunun yerine, eğer öyleyse, genellikle onu yapılandırılmış bir biçime sokmak için bazı ön işlemlerden geçer.
Derin öğrenme, genellikle makine öğreniminin gerektirdiği veri ön işlemesinin bir kısmını ortadan kaldırır.
Bu algoritmalar, metin ve resimler gibi yapılandırılmamış verileri alıp yorumlayabilir, ayrıca özellik çıkarmayı otomatikleştirerek insan uzmanlarına olan güveni azaltır.
"Kedi", "köpek", "hamster" gibi kategoriler halinde düzenlemek istediğimiz çeşitli evcil hayvanların resimlerinden oluşan bir koleksiyonumuz olduğunu düşünelim.
Derin öğrenme algoritmaları, bir hayvanı diğerinden ayırmada hangi özelliklerin (kulaklar gibi) en önemli olduğunu bulabilir. Bu özellik hiyerarşisi, makine öğreniminde bir insan uzmanı tarafından manuel olarak belirlenir.
Derin öğrenme sistemi daha sonra değişir ve doğruluk için kendini ayarlar. dereceli alçalma ve bir hayvanın yeni bir anlık görüntüsü hakkında daha kesin tahminler üretmesine izin veren geri yayılım.
Derin Öğrenme uygulamaları
1. chatbots
Sohbet robotları, istemci sorunlarını birkaç saniye içinde çözebilir. Bir sohbet robotu, bir yapay zeka (AI) metin veya metin okuma yoluyla çevrimiçi iletişim kurmanızı sağlayan araç.
İnsanlarla aynı şekilde iletişim kurabilir ve eylemleri gerçekleştirebilir. Chatbotlar, müşteri hizmetlerinde, sosyal medya pazarlamasında ve istemci anlık mesajlaşmasında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Girdilerinize otomatik yanıtlarla yanıt verir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak birçok yanıt biçimi üretir.
2. Kendi kendine giden arabalar
Derin Öğrenme, sürücüsüz arabaların gerçeğe dönüşmesinin arkasındaki birincil faktördür.
Bir model oluşturmak için bir sisteme bir milyon veri seti yüklenir, öğrenmek için makineleri eğitinve ardından bulguları güvenli bir ortamda değerlendirin.
Uber Yapay Zeka Pittsburgh'daki laboratuvarlar, yalnızca sürücüsüz arabaları daha yaygın hale getirmeye çalışmakla kalmıyor, aynı zamanda yemek dağıtım olanakları gibi sayısız akıllı özelliği sürücüsüz arabaların kullanımıyla bütünleştirmeye çalışıyor.
Kendi kendini süren araç geliştirme konusundaki en acil endişe, beklenmeyen olaylarla uğraşmaktır.
Derin öğrenme algoritmalarının tipik özelliği olan sürekli bir test ve uygulama döngüsü, milyonlarca senaryoya daha fazla maruz kaldığı için güvenli sürüş sağlar.
3. Sanal Asistan
Sanal Asistanlar, doğal dildeki sesli komutları tanıyan ve sizin adınıza bir şeyler yapan bulut tabanlı programlardır.
Amazon Alexa, Cortana, Siri ve Google Assistant gibi sanal asistanlar yaygın örneklerdir.
Potansiyellerini tam olarak kullanmak için internete bağlı cihazlara ihtiyaç duyarlar. Asistana bir komut verildiğinde, Derin Öğrenme algoritmalarını kullanan önceki karşılaşmalara dayalı olarak daha iyi bir deneyim sunma eğilimindedir.
4. Eğlence
Netflix, Amazon, YouTube ve Spotify gibi şirketler, deneyimlerini geliştirmek için müşterilerine uygun film, şarkı ve video önerileri sunuyor.
Tüm bunlardan Derin Öğrenme sorumludur.
Çevrimiçi akış şirketleri, bir kişinin tarama geçmişine, ilgi alanlarına ve etkinliğine dayalı olarak ürün ve hizmet önerileri sunar.
Derin öğrenme algoritmaları ayrıca otomatik olarak altyazı oluşturmak ve sessiz filmlere ses eklemek için de kullanılır.
5. Robotik
Derin Öğrenme, insan benzeri işler yapabilen robotların geliştirilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Derin Öğrenme destekli robotlar, rotalarındaki engelleri tespit etmek ve rotalarını hızla düzenlemek için gerçek zamanlı güncellemeler kullanır.
Hastanelerde, fabrikalarda, depolarda, envanter yönetiminde, ürün imalatında vb. şeyleri taşımak için kullanılabilir.
Boston Dynamics robotları, itilip kakıldıklarında insanlara tepki verir. Bulaşık makinesini boşaltabilirler, düştüklerinde kalkabilirler ve çeşitli diğer aktiviteleri gerçekleştirebilirler.
6. Sağlık Hizmeti
Doktorlar günün her saati hastalarıyla birlikte olamazlar, ancak neredeyse her zaman yanımızda olan bir şey telefonlarımızdır.
Derin öğrenme ayrıca tıbbi teknolojilerin, yakaladığımız görüntülerden ve hareket verilerinden gelen verileri analiz ederek olası sağlık sorunlarını ortaya çıkarmasına olanak tanır.
Örneğin, AI'nın bilgisayarlı görme programı, düşmelerin yanı sıra zihinsel bir durumdaki değişiklikleri tahmin etmek için bir hastanın hareket modellerini takip etmek için bu verileri kullanır.
Derin öğrenme, fotoğrafları ve daha fazlasını kullanarak cilt kanserini tanımlamak için de kullanılmıştır.
7. Doğal Dil İşleme
Gelişen doğal dil işleme teknolojisi, robotların iletişimleri okumasını ve onlardan anlam çıkarmasını sağlamıştır.
Bununla birlikte, yaklaşım, bir ifadenin anlamını veya amacını etkilemek için kelimelerin birleştiği yolları hesaba katmadan, aşırı basitleştirilebilir.
Derin öğrenme, doğal dil işlemcilerinin tümcelerdeki daha karmaşık kalıpları tanımasına ve daha doğru yorumlar sunmasına yardımcı olur.
8. Bilgisayarla Görme
Derin öğrenme, insan zihninin bilgiyi nasıl işlediğini ve kalıpları nasıl tanıdığını kopyalamaya çalışır ve onu vizyon tabanlı AI uygulamalarını eğitmek için ideal bir yöntem haline getirir.
Bu sistemler art arda etiketlenmiş fotoğraf setlerini alabilir ve kullanarak uçaklar, yüzler ve silahlar gibi öğeleri tanımayı öğrenebilir. derin öğrenme modelleri.
Derin Öğrenme Eylemde
En sevdiğiniz müzik akışı hizmetinin beğenebileceğiniz şarkıları önermesinin yanı sıra, derin öğrenme insanların hayatlarını nasıl değiştiriyor?
Görünüşe göre derin öğrenme, geniş bir uygulama yelpazesine giriyor. Facebook kullanan herkes, yeni resimler yayınladığınızda, sosyal sitenin sık sık arkadaşlarınızı tanıdığını ve etiketlediğini fark edecektir.
Derin öğrenme, Siri, Cortana, Alexa ve Google Now gibi dijital asistanlar tarafından doğal dil işleme ve konuşma tanıma için kullanılır.
Gerçek zamanlı çeviri, Skype üzerinden sağlanır. Birçok e-posta hizmeti, istenmeyen iletileri gelen kutusuna ulaşmadan önce algılama becerisinde gelişmiştir.
PayPal, sahte ödemeleri önlemek için derin öğrenmeyi kullandı. Örneğin CamFind, herhangi bir nesnenin fotoğrafını çekmenize ve mobil görsel arama teknolojisini kullanarak onun ne olduğunu belirlemenize olanak tanır.
Derin öğrenme, özellikle Google tarafından çözüm sağlamak için kullanılıyor. Google Deepmind tarafından geliştirilen bir bilgisayar programı olan AlphaGo, mevcut Go şampiyonlarını geride bıraktı.
DeepMind tarafından geliştirilen WaveNet, şu anda mevcut olan konuşma sistemlerinden daha doğal görünen konuşmalar oluşturabilir. Google Çeviri, sözlü ve yazılı dilleri çevirmek için derin öğrenme ve resim tanıma kullanır.
Herhangi bir fotoğraf Google Planet kullanılarak tanımlanabilir. AI uygulamalarının geliştirilmesine yardımcı olmak için Google, Tensorflow derin öğrenme yazılım veritabanı.
Derin Öğrenmenin Geleceği
Derin öğrenme, teknolojiyi tartışırken kaçınılmaz bir konudur. Derin öğrenmenin teknolojinin en önemli unsurlarından biri haline geldiğini söylemeye gerek yok.
Yapay zeka, derin öğrenme, makine öğrenimi vb. teknolojilerle ilgilenen yalnızca kuruluşlardı. Bireyler de teknolojinin bu unsuruyla, özellikle derin öğrenmeyle ilgilenmeye başlıyor.
Derin öğrenmenin bu kadar dikkat çekmesinin birçok nedeninden biri, tahmin doğruluğunu geliştirirken daha iyi veriye dayalı kararlara izin verme kapasitesidir.
Derin öğrenme geliştirme araçları, kitaplıkları ve dilleri, birkaç yıl içinde herhangi bir yazılım geliştirme araç setinin düzenli bileşenleri haline gelebilir.
Bu mevcut araç setleri, yeni modellerin basit tasarımı, kurulumu ve eğitiminin önünü açacaktır.
Stil dönüştürme, otomatik etiketleme, müzik oluşturmave diğer görevleri bu becerilerle yapmak çok daha kolay olacaktır.
Hızlı kodlamaya olan talep hiç bu kadar büyük olmamıştı.
Derin öğrenme geliştiricileri, gelecekte çok çeşitli kullanıma hazır ve takılabilir algoritma kitaplıklarına erişime izin veren entegre, açık, bulut tabanlı geliştirme ortamlarını giderek daha fazla kullanacak.
Derin öğrenmenin çok parlak bir geleceği var!
Faydası sinir ağı büyük miktarda heterojen veriyle başa çıkmakta üstün olmasıdır (beynimizin her zaman uğraşmak zorunda olduğu her şeyi düşünün).
Bu, özellikle büyük miktarda veri toplayabilen güçlü akıllı sensörler çağımızda geçerlidir. Geleneksel bilgisayar sistemleri, çok fazla veriyi elemek, sınıflandırmak ve bunlardan sonuçlar çıkarmak için mücadele ediyor.
Sonuç
Derin öğrenme güçler otomasyonu ve analitiği geliştirebilen yapay zeka (AI) çözümlerinin çoğu süreçler.
Çoğu kişi, interneti veya cep telefonlarını kullandıklarında günlük olarak derin öğrenme ile iletişim kurar.
Derin öğrenme, YouTube videoları için altyazı oluşturmak için kullanılır. Telefonlarda ve akıllı hoparlörlerde ses tanıma gerçekleştirin.
Diğer birçok kullanım arasında, görüntüler için yüz tanımlaması yapın ve kendi kendini süren otomobillere izin verin.
Ve veri bilimciler ve akademisyenler giderek daha karmaşık hale gelen derin öğrenme çerçevelerini kullanan derin öğrenme projeleri, bu tür yapay zeka günlük hayatımızın giderek daha önemli bir parçası haline gelecek.
Yorum bırak