Derin öğrenme, yapay sinir ağları ve derin sinir ağları gibi yapay zeka yöntemlerini kullanarak karmaşık veri yapılarını analiz etmek ve özelliklerini keşfetmek için kullanılan bir alan olarak tanımlanabilir. Derin öğrenme algoritması, bir veri setini giriş olarak alır ve ardından bu veri setindeki örüntüleri otomatik olarak öğrenerek, yeni verileri sınıflandırma veya tahmin gibi görevler için kullanılabilir hale getirir.
Otomatik kodlayıcılar, derin öğrenme tekniklerinin bir alt kümesidir ve gerekli özellikleri otomatik olarak çıkararak veri setlerini sıkıştırır. Veri setlerini daha az boyutta ifade etmenin yanı sıra, kodlayıcılar ayrıca girdi verilerindeki gizli yapıları da keşfedebilir. Türkçe'de bu yöntemlere genellikle "otomatik kodlayıcı" veya "otomatik özellik öğrenimi" denir.
Otomatik kodlayıcılar, girişleri temsil etmek ve kodlamak için bir kodlayıcı ağı kullanır. Bu ağın çıktısı, giriş verilerini daha az boyutta bir temsil şekline dönüştürür. Daha sonra, bir çözümleme ağı bu küçük temsilleri alır ve orijinal veriyi yeniden oluşturmak için girdi olarak kullanır. Otomatik kodlayıcılar, giriş verilerini temsil etmek ve küçültmek için unsupervised (öğreticisiz) öğrenme yöntemlerini kullanır. Bu, suni sinir ağlarının etkili bir şekilde kullanıldığı unsupervised öğrenme alanında büyük bir gelişme olarak kabul edilir.
Otomatik kodlayıcılar birkaç farklı türde uygulanabilir. Bunlar arasında otomatik kodlayıcılar, kısıtlayıcılardan elde edilen kodlayıcılar, otomatik kümelenme ve düşük boyutlu öznitelik çıkarma yöntemleri bulunur. Bu kodlayıcılar, çeşitli işlevselliklere sahip olabilir. Örneğin, veri sıkıştırma veya boyut indirgeme için kullanılabilirler. Ayrıca, gürültülü verilere dayanıklı olan veya seyrek veri yapılarındaki örüntüleri çıkaran kodlayıcılar da mevcuttur.
Otomatik kodlayıcılar, birçok alanda kullanılabilir. Örneğin, görüntü işleme, metin analizi, robotik ve biyomedikal mühendislik gibi çeşitli uygulamalarda kullanılırlar. Otomatik kodlayıcılar, veri analitiğinde büyük bir yol açma potansiyeline sahip olabilir çünkü yeni bilgiler çıkarma yeteneklerine sahiptirler ve veri boyutlarını azaltarak daha hızlı işlem yapılmasına olanak sağlarlar.
derin öğrenme ve otomatik kodlayıcılar, karmaşık veri setlerinde gizli özellikleri keşfetmek ve verileri daha etkili bir şekilde temsil etmek için kullanılan önemli yapay zeka yöntemleridir. Bu yöntemler, Türkçe dahil olmak üzere herhangi bir dilde geniş bir uygulama alanına sahiptir ve gelecekte daha da yaygın olarak kullanılması beklenmektedir."
.jpg)
