Begüm ÖNCÜ’nün 20 Ağustos 2025 tarihli yazısı: Derin Öğrenme
Derin öğrenme, yapay zeka ve makine öğrenimi tabanının oluşturulması noktasında önemli bir konumdadır. İnsan beyninin çalışma metodolojisi baz alınarak, yapay sinir ağları aracılığıyla elde edilen veriler üzerinden Yapay Zeka, öğrenme yeteneği kazanmaktadır. Derin öğrenmenin temelini yapay sinir ağları oluşturmaktadır. Burada nöronların takip ettiği akış; giriş katmanı, gizli katman ve çıkış katmanı olarak sıralanabilir.
Yapay sinir ağları, bir dizi nörondan oluşan çok katmanlı bir yapıya sahiptir. Her nöron iletildiğinde bilgi giriş katmanına alınır. Burada veri modeli sisteme alınır. Sonrasında gizli katmana iletilir. Gizli katmada ise, gelen veriler işlenir ve anlamlı bir desen oluşturulur. Çıkış katmanında da sonuçlar toplanmaktadır. Bir derin öğrenme modeli, genellikle gözlem ve öğrenme aşamaları üzerinden eğitilmektedir. Model, başlangıçta rastgele değerlerle başlar ve eğitim sürecinde iletilen tüm verileri optimize ederek devam eder.
Kayıp fonksiyon ise, modelin ne kadar başarılı olduğunu belirler ve bu fonksiyonun en aza indirilmesi amacıyla geri yayılım çalışması yapılır. Derin öğrenme modeli için tercih edilen veri işleme uygulamalarına göre belirli mimariler tercih edilir. Örneğin, konvolüsyonel sinir ağları (CNN) mimarisi özellikle görüntü işleme uygulamaları kapsamında sıklıkla kullanılır. Görüntülerin uzamsal özelliklerini koruyarak bu gibi özelliklerini otomatik olarak öğrenme yeteneğine sahiptir. Konvolüsyonel sinir ağları (CNN) mimarisinin katmanlarından konvolüsyon katmanı, görüntüden özelliklerin çıkarılmasını sağlar. Bu veri devamında havuzlama katmanında işlenir görüntünün boyutları küçültülür ve bu sayede planlama maliyetleri düşürülür. En son aşamada ise tam bağlantılı katman aracılığıyla görüntü sınıflandırılır.
Kullanılan diğer mimari çeşidi ise tekrarlayan sinir ağları (RNN)’dir. Tekrarlayan sinir ağları, özellikle sıralı verilerle (metin - zaman serileri gibi) çalışmak için tasarlanmıştır. Tekrarlayan sinir ağları RNN, önceki adımlardan iletilen verileri depolayarak bu toplanan verilerin zaman dilimindeki ilişkilerini öğrenmektedir. Bu yapılar, dil modeli oluşturma, makine çevirisi gibi uygulamalarda kullanılmaktadır. Derin öğrenmenin uygulama alanları arasında; görüntü tanıma, doğal dil işleme, oyun oynama bulunmaktadır. Derin öğrenme, özellikle görüntü tanıma uygulamalarında oldukça başarılı bir seviyeye ulaşmıştır. Örneğin, bir teknoloji firmasının oluşturduğu fotoğraf uygulaması CNN'leri aktif olarak kullanmaktadır. CNN’ler tarafından taranan fotoğraftaki kişiler, sistemde mevcut olan kayıtlar üzerinden işlenerek sınıflandırılabilmektedir.
Aynı zamanda, bu fotoğraf uygulamasını kullanan kullanıcıların da etiketlenmesini sağlayabilmektedir. RNN'lerin ise doğal dil işleme alanında başarılı olduğu gözlemlenmektedir. Örneğin, metin analizi, duygu analizi ve otomatik metin oluşturma gibi görevlerde kullanılmasıyla öne çıkmaktadır. Günümüzde de metin oluşturma amacıyla birçok alanda tercih edilmektedir.
Derin öğrenme, günümüzde birçok alanda yenilikler kazandırmaktadır. Görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme, otonom araç teknolojileri gibi çeşitli uygulama alanlarında derin öğrenme teknolojisinin sunduğu avantajlardan yararlanılmaktadır. Gelecekte de, derin öğrenmenin gelişimiyle beraber daha fazla kapsamlı ve yenilikçi uygulamaların ortaya çıktığını gözlemleyeceğiz. Özellikle Yapay Zeka tabanlı uygulamaları için derin öğrenmenin önemli katkılarını ve bu alandaki araştırma ve gelişmelerin oldukça önem kazanacağı ön görülmektedir.
