Derin öğrenme, herhangi bir insan müdahalesine gerek kalmadan, algoritma ve büyük veri kullanılarak çıktılar oluşturup cevaplar veren makine öğrenme tekniğindir. Derin öğrenme algoritmaları, verileri belirli bir mantıksal yapı ile sürekli olarak analiz ederek insanların yapacağı gibi benzer sonuçlar çıkarmaya çalışır. Bunu başarmak için, derin öğrenme, sinir ağları adı verilen çok katmanlı bir algoritma yapısı kullanmaktadır. Sinir ağ tasarımı gerçekleştirilirken insan beyninin yapısı örnek alınmıştır. Kalıpları belirlerken ve farklı bilgi türlerini sınıflandırırken beynimizi kullandığımız gibi, sinir ağlarına da veriler üzerinde aynı görevleri yerine getirmeleri öğretilebilmektedir.
Bir yapay zeka algoritması cevabı yanlış verdiğinde bir insan devreye girmelidir. Derin öğrenme modelinde ise algoritma kendi sinir ağı modelini kullanarak cevabın doğru veya yanlış olduğunu belirleyebilmektedir. Derin öğrenme sistemleri ne kadar çok veri ile çalışırlarsa doğrulukları o kadar artmaktadır. Yapay sinir ağları, verileri işlerken, son derece karmaşık matematiksel hesaplamaları içeren bir dizi ikili (doğru veya yanlış) sorudan alınan cevaplarla verileri sınıflandırmaktadır. Derin öğrenme sistemleri, işlenen büyük miktarda veriye sahip oldukları ve çeşitli karmaşık matematiksel hesaplamaları içerdikleri için güçlü donanım gerektirir.
Sinir ağları, kümeleme veya sınıflandırma gibi birçok görevi gerçekleştirmemizi sağlamaktadır. Sinir ağları ile etiketlenmemiş verileri bu verilerdeki örnekler arasındaki benzerliklere göre gruplayabilir veya sıralayabiliriz. Yapay sinir ağı yapısı sayesinde derin öğrenme, makine öğrenimi modellerinin asla çözemeyeceği görevleri başarı ile çözebilmektedir. Son yıllarda yapay zeka alanında ortaya çıkan yenilikler derin öğrenmeden kaynaklanmaktadır. Derin öğrenme uygulamaları, otomatik sürüşten tıbbi araştırmalara kadar birçok alanda kullanılmaktadır. Bunlardan bazıları;
- Otomatik Sürüş: Derin öğrenme modelleri, otonom araçların her gün yolda karşılaşabilecekleri milyonlarca senaryoya hazırlanması için kullanılmaktadır. Test aşamasında olan sürücüsüz otomobiller sinir ağları sayesinde kaçınılması gereken nesneleri belirleyebilmektedirler. Otonom araçlar trafik ışıklarını tanıyıp ileriye gitmenin veya hareketsiz kalmanın ne zaman güvenli olduğuna karar verebilmektedirler.
- Havacılık ve Savunma: Derin öğrenme uydular kullanılarak belirli bir alanın askeri birlikler için güvenli olup olmadığının belirlenmesi için kullanılmaktadır.
- Tıbbi Araştırma: Derin öğrenme uygulamaları, hastalar için tedavi planları tasarlama ve kanser türlerinin erken tespiti için tıbbi testlerde kullanılmaktadır.
- Endüstriyel Otomasyon: Derin öğrenme, insanların veya nesnelerin makinelere güvenli olmayan bir mesafede bulunduğunu otomatik olarak algılayarak ağır makinaların çevresinde çalışanların güvenliğini artırmaya yönelik kullanılmaktadır.
Derin öğrenme henüz başlangıç aşamasındadır ve önümüzdeki yıllarda yaşamı ve toplumu değiştirecektir.
