Machine Learning (Makine Öğrenimi), veri setlerinden öğrenmek ve bu öğrenmeyi gelecekteki karar alma süreçlerinde kullanmak için algoritmalar uygular. Deep Learning (Derin Öğrenme) ise Machine Learning’in bir alt kümesi olup, büyük miktarda veri ve karmaşık algoritmalar kullanarak kendi başına öğrenebilen ve karar verebilen neural networks (sinir ağları) oluşturur.
Deep Learning (Derin Öğrenme), çok katmanlı yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks) kullanarak veriden otomatik özellik çıkarımı yapan bir Machine Learning (Makine Öğrenmesi) alt dalıdır. Görüntü işleme, doğal dil işleme (NLP) ve ses tanıma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Deep Learning (Derin Öğrenme), birçok sektörde verimlilik ve otomasyon sağlar. Yaygın kullanım örnekleri şunlardır:
Görüntü Tanıma (Image Recognition): Üretim hatalarında kalite kontrol, sağlıkta medikal görüntü analizi.
Doğal Dil İşleme (NLP): Chatbot'lar, müşteri hizmetleri otomasyonu, duygu analizi.
Tahminleme (Forecasting): Finansal piyasa analizleri, talep tahmini.
Otonom Sistemler (Autonomous Systems): Sürücüsüz araçlar, robotik sistemler.
Kişiselleştirme (Personalization): Öneri sistemleri (recommender systems) ile e-ticaret ve dijital içerik platformlarında kullanıcıya özel öneriler sunmak.
Yapay sinir ağı, insan beynindeki nöronlar örnek alınarak tasarlanmış, birden çok katmandan ve bu katmanlardaki nöronlardan oluşan bir modeldir. Girdileri alıp, ağırlıklı bağlantılar üzerinden geçirerek çıktılar üretir ve bu çıktılara göre kendini optimize eder.
Yapay sinir ağlarındaki temel işlem birimidir. Girdi değerlerini alır, ağırlıklarla çarpar, toplar ve bir aktivasyon fonksiyonuna (activation function) sokarak çıktı üretir. Her nöron öğrenme sürecinde bu ağırlıkları optimize eder.
Katman, sinir ağındaki nöronların bir araya gelerek oluşturduğu yapıdır. Genellikle üç tür katman vardır: giriş katmanı (input layer), gizli katmanlar (hidden layers) ve çıkış katmanı (output layer). Derin öğrenme modelleri, birden fazla gizli katman içerebilir.
Aktivasyon fonksiyonu, bir nöronun çıktısını belirleyen matematiksel fonksiyondur. Modelin doğrusal olmayan ilişkileri öğrenmesini sağlar. Yaygın örnekleri ReLU, Sigmoid ve Tanh’dır.
Modelin tahmin ettiği sonuç ile gerçek sonuç arasındaki farkı ölçen fonksiyondur. Bu değer ne kadar küçükse, model o kadar başarılıdır. Örneğin, sınıflandırma problemlerinde genellikle cross-entropy loss kullanılırken, regresyonda mean squared error tercih edilir.
Tüm eğitim verisinin sinir ağına bir kez verilmesidir. Model bir epoch boyunca tüm veriyi görür ve ağırlıklarını günceller. Birden fazla epoch boyunca eğitim yapılır.
Eğitim sırasında verinin kaç örneklik alt kümelere (mini-batch) ayrılacağını belirleyen parametredir. Daha küçük batch size daha sık güncelleme yapar, daha büyük batch size daha stabil ama yavaş öğrenmeye yol açabilir.
TechPro Education mezunları, dünyanın önde gelen teknoloji şirketlerinde göz alıcı pozisyonlarda çalışıyorlar. Siz de onlardan biri olabilirsiniz!
