Scalenut, G2 Güz Lideri 2022 oldu - İçerik Oluşturma Kategorisi

Olağanüstü teknolojik gelişmeler çağında yaşıyoruz. Her geçen gün, insan ırkı kontrol listesinde başka bir kutucuğu işaretliyor. Çağlar boyunca hayal bile edilemeyecek bir şey. Bu arayışın öncüsü Yapay Zekanın şafağıdır.

Zamanla, insanlar yapay zekayı geliştirmek ve mükemmelleştirmek için olağanüstü miktarda kaynak yatırımı yaptı. Amaç, birden fazla endüstri ve uygulama için optimum verimlilik sağlayan dönüşümdür.

Bu yazıda, AI-Derin Öğrenme'nin böyle bir alt kümesini inceleyeceğiz. Derin öğrenmenin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve eylem halindeki derin öğrenmenin gerçek hayattan örneklerini çözelim.

• Derin Öğrenme, Yapay Zekanın bir türü olan Makine Öğreniminin bir alt dalıdır. Yeniliği, Makine Öğreniminin sınırlamalarının üstesinden gelmeye yardımcı oldu ve yapay zekayı daha geniş bir kullanım durumu kümesine uygulanabilir hale getirdi. En baştan başlayalım ve önce Yapay Zekayı anlayalım.

Yapay Zeka veya Yapay Zeka Nedir?

Yapay Zeka, insan kararlarının matematiksel hesaplamalar olduğu fikrine dayanır. Bu, makineleri algoritmalarla eğitmenin ve bir insanla aynı sonuçlara varmanın mümkün olduğu anlamına gelir.

AI'nın Evrimi

İnsan benzeri düşünebilen insansı veya makine kavramı yüzyıllardır var. Mitolojide, efsanelerde ve kurgusal yaratımlarda defalarca boy gösterdi. Yunan Mitolojisindeki Talos'tan Yahudi Folklorundaki Golem'e kadar, insanlar çok eski zamanlardan beri yapay zekaya ilgi duymaya devam ediyor.

Akademik bir disiplin olarak AI, 1956'da kuruldu. Çeşitli alanlardan bilim adamlarının yapay bir beyin yaratma arayışıydı.

Yıllar geçtikçe, AI şüphecilerin yanı sıra amigo kızlar da topladı. Bu fikre bağlı olanların sürekli çabaları, yapay zekanın faydası hakkında yavaş yavaş bir fikir birliğine yol açtı.\

Bu türden ilk anıtsal başarı Deep Blue'dur. IBM tarafından üretilen ilk bilgisayar satranç oynama sistemiydi. 11 Mayıs 1997'de Deep Blue, hüküm süren dünya şampiyonu Garry Kasparov'u yendi. Bunu saniyede 200.000.000 hareket işleme kapasitesi sayesinde yaptı.

21. Yüzyılda Yapay Zeka

21. Yüzyıl, gelişmiş bilgisayar sistemleri, büyük verilere erişim ve yapay zekaya yönelik iyimserlikle donatılmış olarak geldi. Bu, endüstriler genelinde çeşitli yapay zeka araçlarının büyük ölçüde kabul görmesini ve uygulanmasını sağladı.

AI çılgınlığı piyasaları ele geçirdi ve ekoloji, ekonomi ve hatta tüketim ürünleri alanlarında yerini aldı. O zamandan beri, araştırma ve geliştirme yoluyla hızlı ilerlemeler kaydediliyor.

Yapay zeka donanımı, yazılımı, hizmetleri ve teknolojisine yönelik küresel pazarın 2021'de 58,3 milyar ABD dolarından 2026'da 309,6 milyar ABD dolarına çıkacağı tahmin ediliyor. Metin analizi, görüntü ve video işleme ve hatta konuşma tanımada önemli ilerleme kaydedildi.

Yapay zeka tabanlı araçlar bugün günlük hayatımıza girdi. Bazılarını yapay zeka olarak kabul etsek de bazıları daha gizlidir. Bankacılık yazılımı, veri madenciliği ve hatta Google'ın Arama motoru, AI'nın dikkate değer başarıları arasındadır. Bununla birlikte, genellikle yalnızca gelişen bilgisayar biliminin ürünlerine indirgenirler.

Makine Öğrenimi veya Makine Öğrenimi nedir?

Makine Öğrenimi, bir Yapay Zeka türüdür. Makine Öğrenimi Algoritmaları, kalıpları tespit etmek için büyük miktarda veriyi analiz eder. Bu analiz, geçmiş davranışa dayalı olarak sonuçları tahmin etmek için algoritmaları güçlendirir.

Makine Öğreniminin Evrimi

Makine Öğrenimi, yıllarca yapay zeka eğitim programının bir parçasıydı. Bununla birlikte, 1970'lerin sonlarına doğru yapay zeka, bilgiye dayalı yaklaşımlara odaklandı ve algoritmaları terk etti. Bu, her iki disiplin arasında bir kopuşa neden oldu.

Sahadaki teknisyenler ve araştırmacılar kendilerini ayrı bir alanda yeniden organize ettiler. Artık odak noktası günlük, gerçek hayat problemlerini çözmekti.

21. Yüzyılda Makine Öğrenimi

İnternetin doğuşu, beraberinde verilere daha kolay erişim getirdi. 1990'larda makine öğrenimi, faydasını daha geniş bir kitleye gösterebildi ve gelişebildi.

O zamandan beri, Makine Öğrenimi uygulamaları yaygın endüstri sorunlarına çözümler sağlamıştır. Satış verileri analizi, ürün önerileri, dinamik fiyatlandırma, işletmelerin daha sağlam olmasına yardımcı oldu. Konuşma tanıma, yüz tanıma ve dolandırıcılık tespiti, sistemlerimizi daha güvenli hale getirdi.

Makine Öğrenimi algoritmaları her zamankinden daha sık etrafımızda. Facebook akışlarımız, Netflix önerilerimiz ve hatta hisse senedi tahminlerimiz, Derin Öğrenme yoluyla Makine Öğrenimi tarafından desteklenmektedir.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin Öğrenme, Makine Öğreniminin bir alt kümesidir. İnsan beyninin sinir ağını kopyalama çabası, DL algoritmalarının temelini oluşturur. Derin öğrenmenin evrimi, makinelerin eskisinden çok daha karmaşık tahminler yapmasını sağladı. Ayrıca her zamankinden daha fazla doğruluk sağladı.

Adından da anlaşılacağı gibi Derin Öğrenme, Makine Öğreniminden çok daha derin ve çok katmanlıdır. Doğrusal öğrenmeyi alt üst eder ve daha ayrıntılı bir sürece uyum sağlar. Derin Öğrenme geliştikçe, ham girdi verileri aracılığıyla yüksek düzeyde, doğru çıktı elde etmek amaç olmaya devam ediyor.

Sinir Ağları Nedir?

Sinir Ağları, Derin Öğrenme algoritmalarının üzerinde çalıştığı temeldir. İnsan beyninin işleyişini kopyalamak için tasarlanan bunlar, çok katmanlı bir ağ oluşturur.

Nöronlar, bir sinir ağının birçok katmanını oluşturur. Bu birbirine bağlı nöronlar bilgi transferini kolaylaştırır. Bir sinir ağının katmanları kabaca üç türe ayrılabilir.

Giriş Katmanı

Giriş için veriler önce piksellere bölünür. Her piksel daha sonra giriş katmanındaki bir nörona atanır. Kanallar daha sonra bu bilgiyi bir sonraki katmana taşır. Ayrıca bir sonraki katmanda hangi nöronların aktive edileceğini de belirlerler.

Gizli Katmanlar

Kanallar üzerinden analiz ve aktarım süreci birden çok gizli katman üzerinden devam eder. Doğru çıkışı sağlamak için her adımda belirli nöronlar etkinleştirilir. Önyargı (nöronlara atanan sayı) ve kanalların ağırlığı sürekli olarak ayarlanır. Ayrıca alınan çıktıyı belirlemek için katmanlar ve algoritmalar arasında farklılık gösterirler.

Çıktı Katmanı

Ağın diğer ucunda çıktı katmanı bulunur. Girdi ve gizli katmanlar arasında aktarılan ve analiz edilen veriler, çıktı katmanı aracılığıyla ortaya çıkar.

Derin Öğrenme Türleri

Derin Öğrenme veya Makine Öğrenimi çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Seçilen rota, algoritmanın verileri nasıl analiz edeceğini, gerekli insan müdahalesi miktarını ve nihai çıktıyı belirler. Öğrenmenin gerçekleşebileceği iki ana tür vardır.

Denetimli Öğrenme (SL)

Bu yöntemde, değişkenler iyi etiketlenmiştir. Bu, girdinin zaten doğru çıktıyla etiketlendiği anlamına gelir. Makine, ikisini birlikte eşlemek için eğitim alıyor.

Adından da anlaşılacağı gibi denetimli öğrenme, bir öğrencinin bir öğretmenin gözetiminde doğru yanıtlara ulaşmayı öğrenmesi gibidir.

Bu yöntem, daha basit görevler için harika çalışıyor. İyi etiketlenmiş bir eğitim veri kümesi oluşturarak başlarsınız. Eğitim sürecinden sonra bir veri testi yapabilirsiniz. Eğitim verilerinin bir alt kümesi, tahmin edilen çıktının doğru olup olmadığına karar vermek için yapılan testin temelini oluşturur.

[İnfografik: İsimler, öğrenme, test, çıktı ile etiketlenmiş süreç şekilleri]

SL modelleri, dolandırıcılık tespiti, spam filtreleme, risk değerlendirmesi ve hatta sosyal medya algoritmaları gibi gerçek hayattaki uygulamalarda çalışır. Üç türden en yaygın kullanılanıdır.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimli Öğrenmenin aksine, Denetimsiz Öğrenmedeki girdi verileri etiketlenmez. Bunun yerine eğitim, etiketlenmemiş veri kümeleriyle gerçekleşir. Modeller, belirtilen bilgi istemleri olmadan tanımlanır. Denetimsiz öğrenme, insan beyninin bilgiyi işleme biçimine kıyasla benzerdir.

Denetimsiz Öğrenmenin amacı, altta yatan benzerlikleri bulmak ve verileri bunlara göre gruplandırmak için ham girdinin analizidir.

Etiketlerin olmaması, karmaşık ve girift işlemeye izin verir. Ne tür verilerin analiz edilebileceğinin kapsamını açar.

9 Uygulama ve Örneklerle Derin Öğrenme Örnekleri

1. Eğlence

Derin öğrenme, eğlence ortamı oluşturma, yayınlama ve sunma sürecine fayda sağlamıştır. İnsan vücut dilinin kameralar aracılığıyla analiz edilmesi, sanal karakterlerin modellenmesini kolaylaştırmıştır. Derin video analizi, düzenleme, ses-video senkronizasyonu ve transkripsiyon işlemlerini daha hızlı hale getirdi. Derin Öğrenme sayesinde film yapımı devrim yaratıyor.

Akış hizmetleri ve sosyal medya platformları, Derin Öğrenmeden yararlanır. Son kullanıcıya daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmalarına yardımcı olur. Önerilerden reklamlara, Derin Öğrenme en iyi hedeflemeyi kolaylaştırır. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook, algoritmalarına Derin Öğrenmeyi dahil ediyor.

Spor eğlencesi de DL'nin avantajlarından yararlanır. Oyuncu duygularının analizi, izleyicilerin tepkisi vb., saatlerce süren çekimden en iyi vurguların seçilmesine yardımcı olur. Bunun harika bir örneği, Wimbledon 2018'deki IBM Watson'dı.

2. Sanal Asistanlar

Bugün sanal asistanlar, emrinize amade bir insan kadar yetkilendirilmiş durumda. Sesinizin komutuyla notlar alabilir, eylemler gerçekleştirebilir ve hatta önerilerde bulunabilirler.

Sanal asistanlarımız, bizden veri çıkarmak için derin öğrenmeden yararlanır. Sesimizden aksanımıza, gittiğimiz yerlerden sevdiğimiz şarkılara kadar her şeyi biliyorlar. Bu, zaman içinde ihtiyaçlarınıza göre daha iyi ve daha kişisel hale gelmelerine yardımcı olur.

Derin öğrenme, Siri, Alexa, Google Asistan ve diğer birçok sanal asistanın temelini oluşturur.

3. Görsel Tanıma

Görsel tanıma sistemleri, temelden çok katmanlı olanlara kadar değişir. Derin öğrenme modelleri, görüntüleri konuma, öğelere ve hatta kişilere göre tanımlayabilir ve sıralayabilir.

Sosyal medya platformlarında müstehcenlik için görüntü analizi, herkes için daha güvenli bir ortam yaratılmasına yardımcı olur. Görsel tanıma, arama motorlarının geniş kitaplıklarından doğru görüntülere erişmeye yardımcı olur. Ayrıca galerinizdeki görüntüleri sıralar, böylece ihtiyacınız olanı hızlı bir şekilde bulabilirsiniz.

Yüz tanıma yıllardır güvenlik uygulamalarında kullanılmaktadır. Akıllı telefonlar da artık yüzünüzü tanıyarak kilidi açıyor. Bu devrimlerin hepsi Derin Öğrenme sayesindedir.

4. Sağlık

Sağlık sektörü, Derin Öğrenmenin insan hayatını daha iyi hale getirmeye yaptığı katkının en iyi örneğidir. Yıllar içinde GPU tabanlı sistemler sağlık çalışanlarının işini kolaylaştırdı. Ayrıca etkili tanıya, standartlaştırılmış tedaviye ve genel olarak daha iyi performansa katkıda bulundular.

Derin öğrenme, sağlık sistemlerini şu konularda güçlendirdi:

• Kaliteli işçi eksikliğini gidermek
• Erken aşamada doğru tanı koyun
• Daha iyi patoloji raporları sunun
• Salgınları veya salgınları tahmin edin
• Tedavi yolunu standardize edin
• Yeni ilaçlar ve aşılar geliştirin

Genellikle şüpheyle karşılansa da, Derin Öğrenme araştırma amaçları için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Birçok sağlık devi de daha hızlı, daha iyi tedavi sunmak ve maliyetleri azaltmak için Derin Öğrenme modellerini benimsiyor.

5. Doğal Dil İşleme (NLP)

Metin veya konuşmanın analizi ve doğru çıktıyı sunmak için anlaşılması, Doğal Dil İşleme veya NLP'dir.

İnsan dilinin karmaşıklığı ve nüansları sonsuzdur. Bu nedenle, Derin Öğrenme gibi ilerledikçe öğrenen ve gelişen sistemler üstündür.

NLP, yasal belgeler gibi uzun biçimli okuma materyallerini özetlemede kabul görüyor. Ayrıca metni sınıflandırmaya, duyguları analiz etmeye ve soruları yanıtlamaya yardımcı olurlar.

Müşteri hizmetleri ve deneyim sohbet araçları da NLP için mükemmel bir kullanım alanı bulmuştur. Karmaşıklıkları anlama ve hatta bağımsız olarak ifadeler oluşturma yeteneği, botların mükemmel verimlilikle çalışmasını sağlar.

6. Dolandırıcılık Tespiti

Bankacılık ve finans sektörü hileli işlemlere ve dolandırıcılara yabancı değil. Derin Öğrenme tabanlı güvenlik sistemlerinin benimsenmesi, ekstra bir koruma katmanı eklemeye yardımcı oldu.

Modeller, müşteri işlemlerindeki kalıpları tanımlar, kredi puanlarını takip eder ve anormal bir faaliyet görüldüğünde alarm verir. Bu tür uygulamalar, kredi kartı dolandırıcılıklarına yardımcı oldu ve kurtarma ve sigortada para tasarrufu sağladı.

7. Dil Çevirisi

Dünya küçüldükçe bilgiyi çevirebilme ihtiyacı artıyor. Derin Öğrenme, yazılımın harfleri tanımlamasını ve bunları istenen dile çevirmesini sağladı.

Otomatik Makine Çevirileri şu anda iki şekilde yapılabilir - metnin otomatik çevirisi ve görüntü çevirisi.

Bu tür araçlar, yalnızca küresel iş amaçları için değil, aynı zamanda günlük yaşam için de kullanışlıdır. İster turist olun, ister yurtdışındaki arkadaşınız için özel bir jest yapmak isteyin, dil artık bir engel değil. Tüm bunlar, boşlukları kapatmak için Derin Öğrenmeyi içeren Google Çeviri, Google Lens vb. uygulamalar sayesindedir.

8. Piksel Restorasyonu

Akıllı telefonlarda ve güvenlik sistemlerinde kamera kalitesi yıllarca sorunlu kaldı. Birçok durumda, hala öyle. İnsanları tanımlamak için videoları yakınlaştırma, genellikle sınırlı çözünürlük nedeniyle engellenir.

2017 yılında Google Brain araştırmacıları tarafından eğitilen bir DL ağı olan Pixel Recursive Super Resolution bir çözüm buldu. Ağ, yüzlerin düşük çözünürlüklü görüntülerini alıp iyileştirebildi. Geliştirme, öne çıkan özellikleri vurgulayacak ve tanımlamayı mümkün kılacak kadar önemliydi.

Derin öğrenme yoluyla görüntü iyileştirme uygulamaları çoktur. Ancak en önemlisi, polis departmanları ve kolluk kuvvetleri tarafından adalet sistemlerini güçlendirmek için kullanılabilirler.

9. Sürücüsüz Arabalar

Bir zamanlar sadece fantastik rüyalarda görülen bir fikir olan sürücüsüz otomobiller artık her zamankinden daha gerçek. Mükemmelleşmeye bu kadar yakın olan bu olağanüstü başarıyı besleyen nedir? Tahmin ettin, Derin Öğrenme.

Derin Öğrenme algoritmalarından oluşan çok katmanlı bir ağ, sürücüsüz arabaları hayata geçiriyor. Kendi kendini süren otomobiller, tabelaları ve yolları belirleyebilir, trafikte manevra yapabilir ve hatta yol tıkanıklıkları gibi gerçek zamanlı unsurları barındırabilir.

Bu, kameralardan, sensörlerden ve coğrafi haritalamadan elde edilen verilerle mümkün olur. Sürücüsüz araçları mükemmelleştirmek için Derin Öğrenme modellerimizi geliştirmeye yönelik araştırmalar devam ediyor.

Sürücüsüz arabalar, birçok günlük insan sorununu çözecek şekilde ayarlanmıştır. Birçok kullanım durumunun yanı sıra ticari teslimatların yanı sıra günlük taşıma için de kullanılabilirler.

Derin Öğrenmeye Piyasa Tepkisi

Derin Öğrenme, anlayışında gerçek hayattaki sorunları çözümleri aracılığıyla çözmek için yola çıktı. Amacına ulaştığını söylemek yetersiz kalır.

Derin Öğrenmenin kabulü ve benimsenmesi her geçen gün yeni sektörlere ulaşıyor. DL'nin gelecek vaat eden geleceği hakkında fikir veren pazarın bazı kritik faktörlerine bakalım.

• 2020-2025 tahmini dönemi için, Derin Öğrenme pazarının %42,56'lık bir YBBO kaydetmesi bekleniyor
• 2019 itibariyle Kuzey Amerika, DL pazarında en yüksek paya sahip.
• Okyanusya alt bölgesi ve Hint-Pasifik, Derin Öğrenme pazarı için en yüksek büyüme oranını sergiliyor
• Önemli oyuncular arasında Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation ve Amazon Web Services Inc. yer almaktadır.

Derin Öğrenmenin Sınırlamaları

Derin Öğrenmenin devrim niteliğindeki gücü göz önüne alındığında, sınırlamalarına dikkat çekmek haksızlık gibi gelebilir. Bununla birlikte, sınırlamalara sadece bu sınırlamalar olarak bakmak önemlidir. İyileştirme ve büyüme kapsamından başka bir şey ifade etmiyorlar.

Derin Öğrenmenin bildiğimiz bazı mevcut sınırlamalarına bakalım.

1. Muazzam miktarda veri ihtiyacı

Herhangi bir Derin Öğrenme modelinin verimliliği, eğitim verilerinin miktarına ve kalitesine bağlıdır. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, bu kadar büyük miktarda veriye herkes erişemez.

Derin öğrenme sistemlerinin veri bolluğuna bu kadar yüksek bağımlılığı bir sınırlama teşkil etmektedir. Aynı zamanda, bu İngiliz Polisi yazılımının kum tepelerini çıplaklardan ayırt edememesi gibi talihsiz olaylara da yol açar.

2. Bağlamı anlayamama

Derin Öğrenmenin bir diğer eksikliği, değişen bağlamlara uyum sağlayamamasıdır.

Örneğin, bir oyun oynamak için eğitilmiş bir Derin Öğrenme modeli, o oyundaki hüküm süren insan şampiyonunu yenebilir. Ancak ona başka bir oyun sunun ve modeldeki aynı talimat seti zaferi garanti etmez.

Bağlamdaki her değişiklikte Derin Öğrenme modellerinin yeniden eğitilmesi ihtiyacı, hızlı büyüme zamanlarında bir sınırlama olarak görülebilir.

Araştırmacılar ve bilim adamları, Derin Öğrenmenin diğer sınırlamalarına dikkat çekmek için çaba sarf ettiler. Bazıları doğrudan şüphecilikten kaynaklanırken, bazıları gerçek yapıcı eleştirilerdir. Derin Öğrenmeyi ve etkinliğini iyileştirmeye yönelik sürekli ilerlemeler kaydedilmektedir.

Çözüm

Derin Öğrenme, halihazırda günlük hayatımızın ve kullandığımız hizmetlerin ayrılmaz bir parçası haline geldi. Gelecek de, Derin Öğrenmenin daha geniş kabul görmesini ve benimsenmesini sağlayacak gibi görünüyor. Birden fazla alanda ve endüstride kullanılması, DL modellerinin potansiyelini gösterir.

Tahminler, önümüzdeki yıllarda Derin Öğrenme pazarı için olağanüstü bir büyüme gösteriyor. İşletmelerin AI ve DL dünyasına dalması için iyi bir zaman. Derin Öğrenmeden faydalanacak işletmeler ve endüstriler için de umut verici bir tablo.