Derin Öğrenme, yapay sinir ağlarının daha geniş ve karmaşık veri setlerini işleme yeteneğine odaklanan makine öğrenme alt dalıdır. Yapay sinir ağları, beyindeki sinir hücrelerinin veya nöronların matematiksel modellemesidir. Derin Öğrenme, bu yapay sinir ağlarının mimarisi ve çalışma prensipleri üzerine odaklanır ve son zamanlarda büyük bir popülarite ve başarı kazanmıştır.
Derin öğrenme, beş temel bileşenden oluşan bir mimariye sahiptir:
1. Girdi katmanı: Verilerin giriş noktasıdır. Bu noktada, veri setleri sinir ağına yüklenir ve işleme sürecine başlar.
2. Gizli katmanlar: Sinir ağının çekirdek bileşenidir. Bir veya birden fazla gizli katman, verilerin daha yüksek düzeyde temsilini sağlamak için kullanılır. Ne kadar çok gizli katman kullanılırsa, sinir ağı o kadar karmaşık hale gelir ve daha fazla öğrenme yeteneği kazanır.
3. Aktivasyon fonksiyonları: Bir sinir hücresinin çıktısını belirleyen matematiksel işlemlerdir. Bu fonksiyonlar, sinir ağının doğrusal olmayan ve karmaşık ilişkileri modellemesini sağlar.
4. Ağırlıklar: İki sinir hücresi arasındaki bağlantıyı temsil eden ve veri işlemesinde büyük bir rol oynayan sayısal değerlerdir. Bu ağırlıklar, sinir ağının öğrenme süreci boyunca ayarlanır ve güncellenir.
5. Çıktı katmanı: Sinir ağının sonucunun verildiği noktadır. Öğrenme süreci tamamlandığında, sinir ağı verilen bir girişe dayanarak bir tahmin veya sınıflandırma yapabilir.
Derin Öğrenme, çalışma prensiplerinde mevcut olan bir dizi algoritmayı kullanır. Bunlar arasında en popüler olanı, geriye yayılım algoritmasıdır. Bu algoritma, bir sinir ağının öğrenme sürecini optimize etmek için ağırlıkları günceller. Geriye yayılım algoritması, gerçek sonuç ve tahmini sonuç arasındaki hata miktarını minimize ederek çalışır.
Derin Öğrenme'nin bir diğer önemli prensibi, büyük veri setlerinde yeterince genelleme yapabilme yeteneğidir. Büyük veri setleri, sinir ağının daha karmaşık ilişkileri öğrenmesini ve daha doğru tahminler yapmasını sağlar.
Derin Öğrenme algoritmaları, çeşitli uygulama alanlarında büyük başarı elde etmiştir. Görüntü işleme, doğal dil işleme, ses tanıma gibi birçok alanda derin öğrenme kullanılır.
derin öğrenme, yapay sinir ağlarının mimarisi ve çalışma prensipleri üzerine odaklanan bir makine öğrenme alt dalıdır. Derin öğrenme, büyük ve karmaşık veri setlerini işleme yeteneği ile popülerlik kazanmıştır. Yapay sinir ağlarının mimarisi ve çalışma prensipleri üzerinde derinlemesine bir anlayışa sahip olmak, bu alanda daha başarılı bir şekilde çalışmanızı sağlayabilir."
.jpg)
.jpg)
