Derin Öğrenme Nedir?
Yüz tanıma sistemlerinden araçlardaki otopilot özelliğine, görüntü iyileştirmeden siber tehdit analizlerine, alarm sistemlerinden kanser araştırmalarına uzanan geniş kullanım alanıyla derin öğrenme uygulamaları, modern hayatın hemen hemen her alanında yer alıyor. Okumaya devam ederek derin öğrenme nedir, sorusunun yanıtını bulabilir, derin öğrenmenin çalışma mekanizmasını, makine öğrenmesiyle arasındaki farkları ve en yaygın uygulama biçimlerini detaylıca öğrenebilirsiniz.
Derin öğrenme (Deep Learning); insan beynindeki nöronların çalışma prensibinden ilham alan yapay sinir ağlarının, çok katmanlı ve karmaşık yapılarıyla büyük veri setlerini işleyerek öğrenmesini sağlayan bir makine öğrenimi alt dalıdır. Çok sayıda gizli katman (hidden layers) içeren bu mimari, literatürde "derin yapılandırılmış öğrenme" veya hiyerarşik öğrenme olarak da adlandırılır. 1940'larda geliştirilmeye başlayarak sinir ağlarından köklenen bu model, ilerleyen on yıllar içinde daha da gelişerek büyür. Özellikle 2000'li yıllardan sonra GPU (Grafik İşlemci Birimi) teknolojisindeki gelişmeler ve Büyük Veri (Big Data) çağının başlamasıyla, derin öğrenme modelleri daha önce mümkün olmayan bir hızla eğitilebilir hale gelmiştir. Bu teknolojik sıçrama sayesinde; görüntü tanıma, doğal dil işleme ve strateji oyunları gibi alanlarda insan performansını yakalayan veya aşan sistemler geliştirilmiştir.
Derin Öğrenme Modelleri
- Yapay Sinir Ağları: Yapay sinir ağları, derin öğrenmenin temelini oluşturan yapılardır. İnsan beynindeki nöronlardan ilham alınarak geliştirilmiş bu modeller, giriş katmanları, gizli katmanlar ve çıkış katmanlarından oluşur. Veriler katmanlar arasında ilerlerken ağırlıklar ve bağlantılar sürekli güncellenir. Bu sayede model, karmaşık ilişkileri ve örüntüleri öğrenebilir. Bu ağlar, genellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır.
- Evrişimli Sinir Ağları: Evrişimli sinir ağları, özellikle görüntü ve video verileri üzerinde yüksek başarı sağlar. Bu modeller, görüntülerdeki kenar, şekil ve desen gibi yerel özellikleri otomatik olarak öğrenir. Filtreler ve havuzlama katmanları sayesinde hem boyut azaltma yapılır hem de önemli görsel özellikler korunur. Evrişimli sinir ağları, yüz tanıma, nesne tespiti ve tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
- Tekrarlayan Sinir Ağları: Tekrarlayan sinir ağları, sıralı ve zamana bağlı verilerle çalışmak üzere tasarlanmıştır. Bu modeller, önceki adımlardan gelen bilgiyi hafızasında tutarak sonraki tahminleri etkileyebilir. Zaman bağımlılığı olan verilerde bağlamı koruma avantajı sunar. Bunlar, konuşma tanıma, metin analizi ve zaman serisi tahminlerinde sıkça tercih edilir.
- Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM): LSTM ağları, standart RNN'lerde (Tekrarlayan Sinir Ağları) görülen "unutma" (vanishing gradient) problemini çözmek ve uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmek için tasarlanmıştır. Önemli bilgileri saklayıp gereksiz olanları eleyebilen bu yapı, uzun dizilerde daha dengeli öğrenme sağlar. Doğal dil işleme ve konuşma teknolojilerinde etkili sonuçlar üretir.
- Çekişmeli Üretici Ağlar (GAN): GAN modelleri, birbirine karşı rekabet eden iki ayrı sinir ağından (Üretici ve Ayırt Edici) oluşur. Üretici ağ yeni ve gerçekçi veriler üretmeye çalışırken ayırt edici ağ bu verilerin gerçek mi yoksa yapay mı olduğunu anlamaya çalışır. Bu rekabetçi yapı sayesinde yüksek kaliteli görseller, sentetik veriler ve yaratıcı içerikler üretilebilir.
Derin Öğrenme Teknikleri
- Aktivasyon Fonksiyonları: Aktivasyon fonksiyonları, sinir ağının öğrendiği bilgileri nasıl ileteceğini belirler. Bu fonksiyonlar sayesinde model, sadece doğrusal ilişkileri değil, daha karmaşık yapıları da öğrenebilir. Dolayısıyla aktivasyon fonksiyonları, hangi bilginin önemli olduğuna karar verilmesine büyük ölçüde yardımcı olur.
- Geri Yayılım: Geri yayılım, modelin yaptığı hatalardan öğrenmesini sağlayan temel tekniktir. Model, tahmin ile gerçek sonuç arasındaki farkı hesaplar ve bu hatayı geriye doğru yayarak bağlantı ağırlıklarını günceller. Bu süreç tekrarlandıkça model daha doğru sonuçlar üretir.
- Regularizasyon (Düzenlileştirme): Modelin eğitim verisini aşırı öğrenmesini (Overfitting) engellemek ve genelleme yeteneğini artırmak için kullanılan tekniklerdir (Örn: Dropout, L1/L2). Amaç, modelin sadece eğitim verisinde değil, yeni ve görülmemiş verilerde de başarılı olmasını sağlamaktır. Bu sayede daha dengeli ve güvenilir sonuçlar elde edilir.
- Stokastik Gradyan İnişi (SGD): Modelin hata oranını (loss function) minimize etmek için ağırlıkların iteratif olarak güncellenmesini sağlayan temel optimizasyon algoritmasıdır. Veriler küçük parçalar halinde işlenir ve her adımda model biraz daha iyi hale getirilir. Bu yöntem, öğrenme sürecini hızlandırır ve daha esnek bir yapı sunar.
- Adam Optimizasyonu: Adam optimizasyonu, öğrenme sürecini daha dengeli ve verimli hale getiren bir tekniktir. Modelin önceki adımlardaki öğrenme hızını dikkate alarak daha akıllı güncellemeler yapmasını sağlar. Bu sayede farklı veri türlerinde istikrarlı sonuçlar elde edilebilir.
