Derin öğrenme, yapay sinir ağları üzerinden gerçekleştirilen bir makine öğrenme yöntemidir. Bu yöntem, beynin bilgi işleme sürecini taklit eden yapay sinir ağlarının katmanlarının birbirine bağlanmasıyla oluşturulur. Evrişimsel sinir ağları (Convolutional Neural Networks veya CNN'ler), derin öğrenmenin önemli bir parçasıdır ve özellikle görsel analiz problemlerini ele almak için kullanılır.
CNN'ler, sinir ağlarının temel yapı taşlarını oluşturan sinir hücreleri veya nöronlar tarafından oluşturulan bir ağdır. Bu nöronlar, birbirine bağlı olan katmanlardan oluşur ve her bir katman, önceki katmandan gelen bilgileri işler. Evrişimsel sinir ağlarında yaygın olarak kullanılan katmanlar şunlardır: giriş katmanı (input layer), evrişim katmanı (convolutional layer), tabaka katmanı (pooling layer) ve tam bağlantı katmanı (fully connected layer).
Giriş katmanı, ağa gelen verileri alır ve ilk işlemi gerçekleştirir. Özellikle görüntü işleme problemlerinde, bu katmanda görüntünün pikselleri ile çalışılır. Evrişim katmanı, giriş verisinin üzerinde filtrelendirme işlemini gerçekleştirir. Her filtrenin, giriş veri üzerinde belirli bir bölgeye odaklanması ve bu bölgeyle ilgili öznitelikleri çıkarması amaçlanır. Filtreler, her bir pikselin çevresindeki piksellerle işlem yapar ve böylece görüntünün farklı öznitelikleri hakkında bilgi elde edilmiş olur.
Tabaka katmanı, evrişim katmanından elde edilen öznitelik haritasını küçültmek veya öznitelikleri vurgulamak için kullanılır. Bu katmanda, evrişim sonuçlarındaki gereksiz bilgiler atılır ve önemli bilgiler korunur. Tam bağlantı katmanı, ağdaki nöronların tümünün birbirine bağlandığı ve işlem gördüğü bir katmandır. Bu katmanda, elde edilen öznitelikler kullanılarak sınıflandırma veya tahminleme gibi işlemler gerçekleştirilir.
Derin öğrenme, büyük veri setleri üzerinde yoğun bir şekilde çalışır ve sürekli olarak öğrenme kapasitesine sahiptir. Bu sayede, daha karmaşık görevlerin gerçekleştirilmesi mümkün hale gelir. Örneğin, görüntü sınıflandırma, yüz tanıma, nesne algılama gibi problemlerde derin öğrenme yöntemleri oldukça etkili sonuçlar verir.
Derin öğrenme ve özellikle evrişimsel sinir ağları, günümüzde birçok alanda kullanılmaktadır. Tıptan otomotiv sektörüne, finanstan tarım alanına kadar birçok alanda derin öğrenme yöntemleri kullanılarak gelişmiş çözümler üretilmektedir. Örneğin, radyoloji alanında görüntü işleme ve teşhis konusunda derin öğrenme yöntemleri kullanılarak hastalık tespiti ve tedavi planlaması gibi konularda önemli ilerlemeler kaydedilmiştir.
derin öğrenme ve evrişimsel sinir ağları, yapay sinir ağları üzerinden gerçekleştirilen bir makine öğrenme yöntemidir. Bu yöntemler, büyük veri setleri üzerinde etkili sonuçlar üreten ve birçok alanda kullanılabilen bir potansiyele sahiptir. Evrişimsel sinir ağları özellikle görsel analiz problemlerini çözmek için kullanılır ve görüntü işleme, nesne tanıma gibi uygulamalarda etkili sonuçlar verir. Derin öğrenme teknolojileri hızla gelişirken, gelecekte daha da yaygın olarak kullanılması ve daha karmaşık problemleri çözme kapasitesinin artması beklenmektedir."
