Derin öğrenme nedir?

Derin öğrenme nedir, katman sayısı neden önemlidir?

Ürün fotoğrafındaki nesneyi tanıyan, konuşmayı yazıya çeviren ve metni özetleyen sistemlerin çoğu derin öğrenmeye dayanır. Yöntem, çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla veriden karmaşık örüntüleri kendiliğinden öğrenir. Katman sayısı arttıkça model, ham veriden daha soyut özellikler çıkarabilir. Google'ın makine öğrenmesi dersinde sinir ağları bölümü (yeni sekmede açılır) bu yapıyı adım adım anlatır.

Derin öğrenme nasıl çalışır?

Özetle model, örnek verilerle eğitilirken her katmanda küçük sayısal ayarlar yapar ve tahminini gerçek sonuca yaklaştırır. Eğitim sonunda model, daha önce görmediği veride de tahmin üretebilir.

• Girdi katmanı: metin, görsel ya da ses gibi ham veriyi alır.
• Gizli katmanlar: veriyi adım adım daha soyut özelliklere dönüştürür.
• Çıktı katmanı: sınıf ya da sayı olarak sonucu verir.

Derin öğrenme ve makine öğrenmesi farkı nedir?

Derin öğrenme ve makine öğrenmesi farkı kapsamdadır. Makine öğrenmesi geniş bir alandır; derin öğrenme onun çok katmanlı sinir ağlarına dayanan bir koludur. Klasik yöntemlerde özellikleri çoğu zaman insan seçer, derin öğrenmede model bunları veriden kendisi çıkarır. Karşılığında daha çok veri ve işlem gücü ister.

Derin öğrenme neden çok veri ve işlem gücü ister?

Derin öğrenme modelleri çok sayıda ayarlanabilir değere sahiptir ve bu değerlerin her biri eğitim sırasında örnekler üzerinden öğrenilir. Bu yüzden eğitim hem çok örnek hem de güçlü donanım gerektirir. Çoğu işletme için daha pratik yol, önceden eğitilmiş bir modeli hazır bir hizmet üzerinden kullanmaktır; kendi verinizle yalnızca gerekirse ince ayar yapılır.

Her iş için derin öğrenme gerekir mi?

Her iş için derin öğrenme gerekmez. Basit kurallarla ya da klasik makine öğrenmesiyle çözülebilen bir iş için büyük bir model kurmak maliyetlidir ve sonucu açıklamak zorlaşır. Önce sorunu en basit yöntemle çözmeyi deneyin; yalnızca görsel, ses ya da serbest metin gibi yapılandırılmamış veri söz konusuysa derin öğrenmeyi düşünün.

Hazır hizmetler çoğu zaman sıfırdan model eğitmekten daha pratiktir. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi ayrımını ekibe anlatırken ölçütünüz veri miktarı olsun. Derin öğrenme nasıl çalışır diye merak edenler için hazır bir görsel tanıma hizmetini denemek iyi bir başlangıçtır. Derin öğrenme nedir diye soran biri için de bu küçük deneme yeterlidir.

Derin öğrenme e-ticarette nerede kullanılır?

Görsel arama, ürün fotoğrafından kategori tahmini, öneri sistemleri ve metin anlama gibi işlerin birçoğu derin öğrenme modellerine dayanır. Büyük dil modelleri de bu yöntemle eğitilir. Bu modellerin işinize nasıl uyarlanacağını Üretken Yapay Zeka Danışmanlığı sayfasında bulabilirsiniz.

e-Ticarette nerede kullanılır?

• Ürün fotoğrafından kategori ve özellik tahmini
• Görsel arama
• Kişiye özel ürün önerileri
• Müşteri mesajlarında niyet anlama

Derin öğrenme hakkında sık sorulanlar