Günümüzde derin öğrenme, yapay zeka alanında büyük bir popülerlik kazanmış ve birçok uygulama alanında başarıyla kullanılan bir teknoloji haline gelmiştir. Derin öğrenme, yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık problemleri çözebilmeyi hedefleyen bir makine öğrenme alt alanıdır.
Derin öğrenme, esnek ve genel bir öğrenme modelidir. Bu nedenle, karmaşık veri yapılarını analiz etmek, anlamak ve öğrenmek için oldukça kullanışlıdır. Büyük miktarda etiketli veri kullanılarak yapay sinir ağlarına dayanan bir modelin eğitilmesi gerekmektedir. Bu eğitim sürecinde, veriler katmanlarda işlenir ve son katmanda bir çıktı elde edilir. İleri beslemeli yapay sinir ağları, bu modelin en yaygın kullanılan türüdür.
Yapay sinir ağları, biyolojik sinir sistemlerinin matematiksel bir modelidir. Bir yapay sinir ağı, çoklu girişler ve çıkışları olan bir bilgi işleme sistemidir. Girişler, sinir hücrelerine (nöronlara) iletilir ve her nöron, gelen sinyali işler ve sonuçları diğer nöronlara aktarır. Bu şekilde, bilgi ağ üzerindeki katmanlardan geçer ve çıktıya ulaşır. Derin öğrenme, bu yapay sinir ağlarının çoklu katmanlı yapısını kullanır.
Bir yapay sinir ağı, tabakalar (katmanlar) şeklinde düzenlenir. Derin öğrenme modellerinde tipik olarak, giriş katmanı, gizli katmanlar ve çıkış katmanı bulunur. Her katman, birbirine tamamen bağlı nöronlardan oluşur. Her nöron, gelen sinyalleri ağırlıklarla (weights) çarpar ve bir aktivasyon fonksiyonunu uygular. Bu sayede, sinir ağı, veri üzerinde matematiksel işlemler gerçekleştirir.
Derin öğrenme, veriye özgü özelliklerin otomatik olarak belirlenmesini sağlar. Verinin içerdiği anlamlı özniteliklerin çıkarılmasında başarılıdır. Bu sayede, bir görüntünün üzerinde tanıma yapmak, metni tanımak veya bir dil modelini gerçekleştirmek gibi işlemler yapılabilir. Derin öğrenme modelleri, veri tarafından dağıtılan örneleri işleyerek otomatik olarak öznitelikleri çıkarmak için çok sayıda katman kullanır.
Derin öğrenme, çeşitli alanlarda başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme, oyun oynama, otonom araçlar ve hatta sağlık gibi alanlarda kullanımı vardır. Bu uygulamalarda derin öğrenme, yüksek düzeyde performans göstermiştir ve insan performansını veya hatta onu aşabilen sonuçlar elde etmiştir.
derin öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak karmaşık problemleri çözmek için kullanılan bir yapıdır. Çok sayıda katmanı olan bu ağlar, veriden anlamsal öznitelikleri otomatik olarak çıkarır ve çeşitli uygulamalarda başarıyla kullanılır. Günümüzde hızla gelişen bu teknoloji, gelecekte yapay zeka alanında daha da yaygınlaşacaktır."
