Derin Öğrenme ve Yapay Zeka Yoluyla Yaratılan 9 Harika Değer Örneği

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

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

Bu yazıda, böyle bir AI-Derin Öğrenme alt kümesini gözden geçireceğiz. Derin öğrenmenin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve gerçek hayattan derin öğrenme örneklerini iş başında çözelim.

• Derin Öğrenme, bir Yapay Zeka biçimi olan Makine Öğreniminin bir alt dalıdır. Yeniliği, Makine Öğreniminin sınırlamalarının üstesinden gelinmesine yardımcı oldu ve AI'yı daha geniş bir kullanım senaryosu grubuna uygulanabilir hale getirdi. En baştan başlayalım ve önce Yapay Zekayı anlayalım.

Yapay Zeka veya AI nedir?

Yapay Zeka, insan kararlarının matematiksel hesaplamalar olduğu fikrine dayanır. Bu, makineleri algoritmalarla eğitmenin ve bir insanın elde edeceği sonuçların aynısını elde etmenin mümkün olduğu anlamına gelir.

AI'nın Evrimi

İnsan benzeri düşünme yeteneğine sahip bir insansı veya makine kavramı yüzyıllardır var olmuştur. Mitolojide, efsanelerde ve kurgusal kreasyonlarda tekrar tekrar ortaya çıktı. Yunan Mitolojisinde Talos'tan Yahudi Folklorunda Golem'e kadar, insanlar çok eski zamanlardan beri AI'nın ilgisini çekmeye devam ediyor.

Yapay zeka, akademik bir disiplin olarak 1956'da kuruldu. Çeşitli alanlardan bilim insanlarının yapay bir beyin yaratma arayışıydı.

AI, yıllar içinde şüphecilerin yanı sıra amigo kızlar da topladı. Fikre bağlı olanların sürekli çabaları, yavaş yavaş AI'nın faydası hakkında bir fikir birliğine yol açtı.\

Bu tür 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 ile yaptı.

21. Yüzyılda Yapay Zeka

21. yüzyıl, gelişmiş bilgisayar sistemleri, büyük verilere erişim ve yapay zekaya yönelik iyimserlikle donatılmış olarak geldi. Bu, endüstriler arasında çeşitli AI araçlarının büyük ölçüde kabul edilmesini ve uygulanmasını sağladı.

Yapay zeka çılgınlığı piyasaları ele geçirdi ve ekoloji, ekonomi ve hatta tüketici ürünleri alanlarında yerini aldı. O zamandan beri, araştırma ve geliştirme yoluyla hızlı ilerlemeler kaydedilmektedir.

Yapay zeka donanımı, yazılımı, hizmetleri ve teknolojisi için küresel pazarın 2021'de 58,3 milyar ABD dolarından 2026'ya kadar 309,6 milyar ABD dolarına çıkacağı tahmin edilmektedir. Metin analizi, görüntü ve video işleme ve hatta konuşma tanımada önemli ilerleme kaydedilmiştir.

AI tabanlı araçlar bugün günlük hayatımıza girdi. Bazılarını yapay zeka olarak tanırken, bazıları daha gizlenmiş durumda. Bankacılık yazılımı, veri madenciliği ve hatta Google'ın Arama motoru, AI'nın kayda değer başarıları arasındadır. Ancak, genellikle sadece gelişen bilgisayar bilimi ürünlerine indirgenirler.

Makine Öğrenimi veya ML Nedir?

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

Makine Öğreniminin Evrimi

Makine Öğrenimi, yıllardır AI eğitim programının bir parçasıydı. Ancak 1970'lerin sonlarına doğru yapay zeka, bilgi tabanlı yaklaşımlara ve terk edilmiş algoritmalara odaklandı. Bu durum, her iki disiplin arasında bir kopuşa neden oldu.

Alandan teknisyenler ve araştırmacılar kendilerini ayrı bir alanda yeniden düzenlediler. Artık odak noktası günlük, gerçek hayat problemlerini çözmekti.

21. Yüzyılda Makine Öğrenimi

İnternetin doğuşu, verilere daha kolay erişimi beraberinde getirdi. 1990'larda ML, faydasını daha geniş bir kitleye gösterebildi ve gelişti.

O zamandan beri, Makine Öğrenimi uygulamaları yaygın endüstri sorunlarına çözümler sağlamıştır. Satış verilerinin 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 beslemelerimiz, 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 ortadan kaldırır ve daha ayrıntılı bir sürece uyum sağlar. Derin Öğrenme geliştikçe, ham girdi verileri aracılığıyla yüksek seviyeli, doğru çıktı elde etmek için amaç kalır.

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 katmandaki hangi nöronların etkinleştirileceğini de belirlerler.

Gizli Katmanlar

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

Çıktı Katmanı

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

Derin Öğrenme Türleri

Derin Öğrenme veya Makine Öğrenimi çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Seçilen rota, algoritmanın verileri nasıl analiz ettiğini, gereken insan müdahalesinin 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 haritalamak için eğitimde.

Adından da anlaşılacağı gibi, denetimli öğrenme, bir öğrencinin doğru cevaplara ulaşmak için bir öğretmen gözetiminde öğrenmesi gibidir.

Bu yöntem, daha basit görevler için harika çalışıyor. İyi etiketlenmiş bir eğitim veri seti oluşturarak başlarsınız. Eğitim sürecinden sonra bir veri testi yapabilirsiniz. Eğitim verilerinin bir alt kümesi, tahmin edilen çıktının doğru olup olmadığını yargılamak için testin temelidir.

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

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

Denetimsiz Öğrenme

Denetimli Öğrenme'nin aksine Denetimsiz Öğrenme'deki giriş verileri etiketlenmez. Bunun yerine eğitim, etiketlenmemiş veri kümeleriyle gerçekleşir. Desenler, belirtilen istemler olmadan tanımlanır. Denetimsiz öğrenme, insan beyninin bilgiyi nasıl işlediğine kıyasla benzerdir.

Temel benzerlikleri bulmak ve verileri bunlara dayalı olarak gruplandırmak için ham girdi analizi Denetimsiz Öğrenmenin amacıdır.

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

9 Örneklerle Derin Öğrenme Uygulamaları ve Örnekleri

1. Eğlence

Derin öğrenme, eğlence medyası oluşturma, yayınlama ve sunma sürecinden yararlandı. İnsan beden dilinin kameralar aracılığıyla analizi, sanal karakterlerin modellenmesini kolaylaştırdı. Derin video analizi, düzenleme, ses-video senkronizasyonu ve deşifre işlemlerini daha hızlı hale getirdi. Derin Öğrenme sayesinde film yapımında devrim yaşanıyor.

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

Spor eğlencesi de DL'nin avantajlarından yararlanır. Oyuncu duygularının, izleyici tepkisinin vb. analizi, saatlerce süren çekimlerden en iyi anları seçmeye yardımcı olur. Bunun harika bir örneği, Wimbledon 2018'de IBM Watson idi.

2. Sanal Asistanlar

Bugün sanal asistanlar, emrinizde bir insan kadar yetkilendirilmiştir. Sesinizin komutuyla not alabilir, eylemler gerçekleştirebilir ve hatta önerilerde bulunabilirler.

Sanal asistanlarımız, bizden veri çıkarmak için derin öğrenmeyi kullanır. Sesimizden, aksanımızdan, ziyaret ettiğimiz 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 çeşitlilik gösterir. 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, geniş arama motorları kitaplıklarından doğru görüntülere erişmeye yardımcı olur. Ayrıca galerinizdeki resimleri sıralar, böylece ihtiyacınız olanı hızlı bir şekilde bulabilirsiniz.

Yüz tanıma, güvenlik uygulamalarında yıllardır kullanılmaktadır. Akıllı telefonlar da artık yüzünüzü tanıyarak kilidini açıyor. Bu devrimlerin tümü Derin Öğrenme sayesindedir.

4. Sağlık

Sağlık sektörü, Derin Öğrenmenin insan yaşamını daha iyi hale getirmeye katkısının başlıca örneğidir. GPU tabanlı sistemler yıllar içinde sağlık çalışanlarının işini kolaylaştırdı. Ayrıca verimli tanı, standart tedavi ve genel olarak daha iyi performansa katkıda bulundular.

Derin öğrenme, sağlık sistemlerini güçlendirdi,

• Kaliteli işçi eksikliğini giderin
• Doğru erken evre teşhisi yapın
• Daha iyi patoloji raporları sunun
• Salgınları veya salgınları tahmin edin
• Tedavi yolunu standartlaştırın
• Yeni ilaçlar ve aşılar geliştirin

Sıklıkla şüpheyle karşılansa da Derin Öğrenme, araştırma amaçları için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Birçok sağlık sektörü 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 karmaşıklıkları ve nüansları sonsuzdur. Bu nedenle, ilerledikçe öğrenen ve gelişen Derin Öğrenme gibi sistemler üstünlüğe sahiptir.

NLP, yasal belgeler gibi uzun biçimli okuma materyallerinin özetlenmesinde kabul edilmektedir. Ayrıca metni sınıflandırmaya, duyguyu analiz etmeye ve soruları yanıtlamaya yardımcı olurlar.

Müşteri hizmetleri ve deneyim sohbet araçları da NLP için mükemmel bir kullanım alanı buldu. 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 eklenmesine yardımcı oldu.

Modeller, müşteri işlemlerindeki kalıpları tanımlar, kredi puanlarını takip eder ve anormal aktivite görüldüğünde alarm verir. Bu tür uygulamalar kredi kartı dolandırıcılıklarına yardımcı oldu ve kurtarma ve sigorta işlemlerinde tasarruf sağladı.

7. Dil Çevirisi

Dünya küçüldükçe bilgiyi tercüme edebilme ihtiyacı artıyor. Deep Learning, yazılımın harfleri tanımlamasını ve bunları istenen dile çevirmesini sağladı.

Otomatik Makine Çevirileri şu anda iki şekilde yapılabilmektedir - 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. gibi uygulamalar sayesindedir.

8. Piksel Restorasyonu

Yıllardır akıllı telefonlardaki kamera kalitesi ve güvenlik sistemleri sorunlu olmaya devam etti. Birçok durumda, hala öyle. İnsanları tanımlamak için videolara yakınlaştırma, genellikle sınırlı çözünürlük nedeniyle engellenir.

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

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

9. Kendi Kendine Sürüş Arabaları

Bir zamanlar sadece fantastik rüyalarda görünen bir fikir, kendi kendine giden arabalar artık her zamankinden daha fazla bir gerçek. İnsanları mükemmelleştirmeye bu kadar yakın olan bu muhteşem başarıyı besleyen nedir? Tahmin ettiniz, Derin Öğrenme.

Çok katmanlı bir Derin Öğrenme algoritmaları ağı, sürücüsüz arabalara hayat veriyor. Kendi kendini süren arabalar, tabelaları ve yolları tanımlayabilir, trafikte manevra yapabilir ve hatta yol tıkanıklıkları gibi gerçek zamanlı unsurları barındırabilir.

Bu, kameralardan, sensörlerden ve coğrafi haritalamadan gelen verilerle mümkün olur. Kendi kendini süren araçları mükemmelleştirmek için Derin Öğrenme modellerimizi geliştirmek için araştırmalar devam ediyor.

Sürücüsüz arabalar, birçok günlük insan sorununu çözmeye hazır. Birçok kullanım örneğinin yanı sıra ticari teslimatların yanı sıra günlük taşıma için de kullanılabilirler.

Derin Öğrenmeye Pazar Tepkisi

Derin Öğrenme, kendi anlayışında, çözümleri aracılığıyla gerçek yaşam sorunlarını çözmek için yola çıktı. Amacına ulaştığını söylemek yetersiz kalır.

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

• 2020-2025 tahmini dönemi için, Derin Öğrenme pazarının %42,56'lık bir CAGR kaydetmesi bekleniyor.
• 2019 itibariyle Kuzey Amerika, DL pazarında en yüksek paya sahipti.
• 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.

Derin Öğrenmenin Sınırlamaları

Derin Öğrenmenin devrimci gücü göz önüne alındığında, sınırlarını belirtmek haksızlık gibi görünebilir. Ancak, sınırlamalara sadece bu sınırlamalar olarak bakmak önemlidir. İyileştirme ve büyüme kapsamından başka bir şey ifade etmezler.

Derin Öğrenmenin bildiğimiz mevcut sınırlamalarından bazılarına 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. Bu İngiliz Polisi yazılımının çıplaklardan kum tepelerini 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, hüküm süren insan şampiyonunu o oyunda yenebilir. Ancak, ona başka bir oyun sunun ve modeldeki aynı talimat seti zaferi garanti etmez.

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

Araştırmacılar ve bilim adamları, çabalarını Derin Öğrenmenin diğer sınırlamalarına işaret etmeye koydular. Bazıları doğrudan şüphecilikten kaynaklanırken, bazıları gerçek yapıcı eleştirilerdir. Derin Öğrenmeyi ve etkinliğini iyileştirmeye yönelik sürekli ilerlemeler kaydedilmektedir.

Çözüm

Derin Öğrenme zaten günlük hayatımızın ve kullandığımız hizmetlerin ayrılmaz bir parçası haline getiriyor. Gelecek de Derin Öğrenmenin daha geniş kabulünü ve benimsenmesini sağlıyor gibi görünüyor. Birden fazla alanda ve endüstride kullanımı, DL modellerinin potansiyelini gözler önüne seriyor.

Tahminler, önümüzdeki yıllarda Derin Öğrenme pazarı için olağanüstü bir büyüme gösteriyor. İşletmelerin AI ve DL dünyasına dalmaları için iyi bir zaman. Derin Öğrenmeden yararlanacak işletmeler ve sektörler için de umut verici bir tablodur.