Derin Öğrenme
Nedir ve neden önemlidir
Derin öğrenme, bir bilgisayarı konuşma tanıma, görüntü tanımlama ve tahmin yapma gibi insan benzeri görevleri yerine getirmek üzere eğiten bir makine öğren imi alt kümesidir. Verileri kullanarak sınıflandırma, tanıma, tespit etme ve tanımlama yeteneğini geliştirir. Derin öğrenmeye yönelik mevcut ilgi, kısmen yapay zekayı (AI) çevreleyen vızıltıdan kaynaklanmaktadır.
Siri, Cortana veya ChatGPT gibi günlük sistemleri düşünün. Bunlar kısmen derin öğrenme ile desteklenmektedir.
Derin öğrenme nasıl çalışır?
Derin öğrenme, çözdüğünüz sorunları temsil etme konusundaki düşüncelerinizi değiştirir. Derin öğrenme ile veriler, derin algoritmalar aracılığıyla bilgisayarı, işleme katmanlarını kullanarak kalıpları tanıyarak kendi kendine öğrenmesi için eğitir. Derin öğrenmeyi daha önce hiç duymamış biriyseniz, tüm bunların nasıl çalıştığını merak ediyor olabilirsiniz.
Diyelim ki maydanozu kişnişten ayıran bir araç yarattınız. Tamamen farklı iki bitki. Makine öğrenimi ile araca hangi özelliklerin ayırt edilebileceğini söylemeniz gerekir. Bu durumda, yaprak türü olacaktır. Ancak derin öğrenme ile özellikler sinir ağları tarafından zaten seçilmiştir. Tüm bunlar otomatik ve denetimsiz bir öğrenme süreciyle gerçekleştirilir.
Derin öğrenmenin vaadi, iyi genelleme yapan, iyi uyum sağlayan ve yeni veriler geldikçe sürekli olarak gelişen tahmin sistemlerine yol açabilmesidir.
Hayvanların Korunması için Derin Öğrenme
Bir bilgisayar bir görüntüyü nasıl "görür"? SAS Advanced Analytics R&D Kıdemli Müdürü Jared Peterson, derin öğrenme sinir ağlarının bilgisayarlı görünün arkasındaki bilim olduğunu gösteriyor.
Bu derin öğrenme örneğinde, bilgisayar programı hayvanların korunmasına yardımcı olmak için hayvan izlerini yorumlamayı öğreniyor.
Derin öğrenmenin evrimi
Yıllar içinde, insandan makineye arayüzler büyük ölçüde gelişmiştir. Fare ve klavyenin yerini hareket, kaydırma, dokunma ve konuşmanın alması, yapay zeka ve derin öğrenmeye olan ilginin artmasına yol açıyor.
Şu anda derin öğrenmeyi ilerleten çeşitli gelişmeler var:
- Analitik iyileştirmeler, derin öğrenme yöntemlerinin performansını artırmıştır.
- Yeni makine öğrenimi yaklaşımları, derin öğrenme modellerinin doğruluğunu artırmıştır.
- Metin çevirisi ve görüntü sınıflandırması gibi uygulamalara uygun yeni sinir ağı sınıfları geliştirilmiştir.
- Nesnelerin İnternetinden gelen veri akışı, sosyal medyadan gelen metinsel veriler, doktor notları ve soruşturma tutanakları dahil olmak üzere, çok sayıda derin katmana sahip sinir ağları oluşturmak için çok daha fazla veri mevcuttur.
- Dağıtık bulut bilişim ve grafik işlem birimlerinin hesaplama alanındaki ilerlemeleri, inanılmaz bir hesaplama gücünü hizmetimize sunmuştur. Bu düzeyde bir bilgi işlem gücü, derin öğrenme yoluyla derin algoritmaları eğitmek için gereklidir.
Derin öğrenme fırsatları ve uygulamaları
Derin öğrenme algoritmalarının yinelemeli doğası, katman sayısı arttıkça karmaşıklaşması ve ağları eğitmek için gereken büyük hacimli veriler nedeniyle derin öğrenme problemlerini çözmek için çok fazla hesaplama gücüne ihtiyaç vardır.
Derin öğrenme yöntemlerinin temel bilgi modelindeki değişiklikleri sürekli olarak iyileştirme ve bunlara uyum sağlama yeteneği, veri analitiğine daha dinamik bir davranış kazandırma fırsatı sunmaktadır.
Bu olasılıklardan biri, müşteri analizlerinin daha fazla kişiselleştirilmesidir. Favori yayın hizmetinizin, önceki izleme geçmişinize göre beğenebileceğiniz programların özelleştirilmiş bir listesini oluşturması buna bir örnek olabilir.
Derin öğrenme tekniklerinin şu anki odak noktası bilişsel bilişim uygulamaları olsa da, daha geleneksel veri analitiği uygulamalarında da büyük bir potansiyel bulunmaktadır. Örneğin, zaman serisi analizi.
Derin öğrenmenin uygulanabileceği bir başka yol da mevcut analitik işlemlerin daha verimli ve daha kolay hale getirilmesidir. Yakın zamanda SAS, konuşmadan metne transkripsiyon problemlerinde derin sinir ağlarını denedi. Standart tekniklerle karşılaştırıldığında, derin sinir ağları uygulandığında kelime hata oranı %10'dan fazla azaldı. Sinir ağları ayrıca veri ön işleme, özellik mühendisliği ve modellemenin yaklaşık 10 adımını ortadan kaldırdı. Etkileyici performans kazanımları ve zaman tasarrufu bir paradigma değişimine işaret ediyor.
Günümüz dünyasında derin öğrenme
Derin öğrenmenin etkisi önemli ve daha yeni başlıyor.
Derin öğrenme ve GAN'lar: Nasıl ilişkilendirilirler
Çekişmeli üretici ağlar (GAN) bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. GAN'lar veri bilimcilerin veriye aç derin öğrenme modelleri için sentetik veriler oluşturmasına yardımcı olur. Bu önemlidir çünkü sentetik verilerin kullanılması, daha önce mümkün olmayan derin öğrenme modellerinin oluşturulmasına olanak tanır.
SAS'ın derin öğrenmeyi nasıl kullandığını keşfedin
Bu adım adım kılavuz, birden fazla sinir ağı modelini karşılaştırır ve bunların nasıl kullanılacağını açıklar. Derin öğrenme tekniklerine ve uygulamalarına giriş yapacak ve SAS'ın derin sinir ağı modellerinin oluşturulmasını nasıl desteklediğini öğreneceksiniz.
Görüntüleri gömmek için derin öğrenme nasıl kullanılır?
Gömme modelleri, görüntüler gibi girdi verilerinin boyutluluğunu azaltır. Bir gömme modeliyle, giriş görüntüleri düşük boyutlu vektörlere dönüştürülür - böylece diğer bilgisayarlı görü görevlerinin kullanımı daha kolay olur. Önemli olan, benzer görüntülerin benzer vektörlere dönüştürülmesi için modeli eğitmektir.
Derin öğrenme nasıl çalışır?
Derin öğrenme, analitikle çözdüğünüz sorunları temsil etme konusundaki düşüncelerinizi değiştirir. Bilgisayara bir problemi nasıl çözeceğini söylemekten, bilgisayarı problemi kendisinin çözmesi için eğitmeye geçer.
Özellik gösterimi
Derin öğrenme, model oluşturmada özellik mühendisliğinden özellik temsiline geçen bir paradigma değişimidir.
Derin öğrenme katmanları
Derin öğrenme, bilinmeyenleri tahmin etmek için bilinen değişkenleri kullanmak yerine, verilerin gizli özelliklerini tanımak için verilerin katmanlarına bakar.
Derin öğrenme sonuçları
Derin öğrenmenin vaadi, iyi genelleme yapan, iyi uyum sağlayan ve yeni veriler geldikçe sürekli olarak gelişen tahmin sistemlerine yol açabilmesidir. Artık bir modele uymuyorsunuz. Bunun yerine, görevi eğitirsiniz.
Analitiğe geleneksel yaklaşım, eldeki verileri kullanarak yeni değişkenler türetmek için özellikler tasarlamak, ardından bir analitik model seçmek ve son olarak bu modelin parametrelerini (veya bilinmeyenlerini) tahmin etmektir. Bu teknikler, tamlık ve doğruluk modelin ve özelliklerinin kalitesine bağlı olduğu için iyi genelleme yapamayan tahmin sistemleri ortaya çıkarabilir. Örneğin, özellik mühendisliği ile bir suistimali önleme modeli geliştiriyorsanız, bir dizi değişkenle başlarsınız ve büyük olasılıkla veri dönüşümlerini kullanarak bu değişkenlerden bir model türetirsiniz. Modelinizin bağlı olduğu 30.000 değişkenle karşılaşabilirsiniz, o zaman modeli şekillendirmeniz, hangi değişkenlerin anlamlı, hangilerinin anlamsız olduğunu bulmanız ve bu şekilde devam etmeniz gerekir. Daha fazla veri eklemek, her şeyi baştan yapmanızı gerektirir.
Derin öğrenme ile yeni yaklaşım, modelin formülasyonunu ve spesifikasyonunu, katmanlardaki düzenliliklerden verilerin gizli özelliklerini tanımayı öğrenen hiyerarşik karakterizasyonlarla (veya katmanlarla) değiştirmektir.
SAS'tan İleri Analitik
Derin öğrenme, veri bilimcinin araç setindeki tekniklerden yalnızca biridir. Tahmin, metin analitiği ve optimizasyon gibi diğer gelişmiş analitik teknikleri hakkında bilgi edinin.
Önerilen Kaynaklar
-
Makale
Five AI TechnologiesDo you know the difference between artificial intelligence and machine learning? And can you explain why computer vision is an AI technology? Find out in this short explainer.
-
Makale
A guide to machine learning algorithms and their applicationsDo you know the difference between supervised and unsupervised learning? How about the difference between decision trees and forests? Or when to use a support vector algorithm? Get all the answers here.
-
Makale
Fraud detection and machine learning: What you need to knowMachine learning and fraud analytics are critical components of a fraud detection toolkit. Here’s what you’ll need to get started – from integrating supervised and unsupervised machine learning in operations to maintaining customer service while defending against fraud.