DerinÖğrenme

Derin öğrenmenin temel yapı taşı yapay sinir ağlarıdır (ANN). Yapay sinir ağları, insan beynindeki sinir hücrelerine benzer şekilde çalışan ve birden çok perceptronun katmanlar halinde düzenlendiği bir yapıdır. Derin öğrenme modellerinde kullanılan bazı yapay sinir ağı türleri şunlardır: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN - Convolutional Neural Networks). Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN - Recurrent Neural Networks). Derin İnanç Ağları (DBN - Deep Belief Networks). Kapsül Ağları (Capsule Networks).

Derin öğrenme nöronu, yapay sinir ağlarında bulunan ve insan beynindeki nöronlardan esinlenerek oluşturulmuş işleme birimleridir. Nöronlar, giriş verilerini alır, ağırlıklı bir toplam kullanarak işler ve çıktıyı sonraki katmana gönderir. Derin öğrenme modelleri, birkaç katmandan oluşan geleneksel yapay sinir ağlarından farklı olarak derin sinir ağları kullanır ve çok sayıda gizli katmana sahiptir.

Derin öğrenmede kaç nöron olması gerektiği, modelin karmaşıklığına ve çözülecek problemin türüne bağlıdır. Genel olarak, derin sinir ağlarında giriş katmanı, birden fazla gizli katman ve çıkış katmanı yer alır.

GAN (Üretken Çekişmeli Ağlar) ve VAE (Varyasyonel Otoencoderler) arasındaki temel farklar şunlardır: Mimari: GAN'lar, bir jeneratör ve ayırıcı (discriminator) olmak üzere iki sinir ağından oluşur. Amaç: GAN'lar, jeneratörün ayırıcı tarafından sahte olarak tanımlanamayacak gerçekçi örnekler üretmesini hedefler. Eğitim Mekanizması: GAN'lar, jeneratör ve ayırıcı arasında adversarial (çekişmeli) bir eğitim süreci kullanır. Çıktı Kalitesi: GAN'lar, genellikle daha yüksek kaliteli ve gerçekçi örnekler üretir. Kullanım Alanları: GAN'lar, genellikle görüntü ve ses gibi multimedya içerikleri oluşturmak için kullanılır.

GAN (Generative Adversarial Networks), bir derin öğrenme mimarisidir ve iki sinir ağını birbirleriyle rekabet edecek şekilde eğiterek özgün yeni veriler üretmeyi sağlar. GAN'ın kullanım alanları: Görüntü oluşturma. Sentetik veri büyütme. Görüntüden görüntüye çeviri. Eksik bilgi tamamlama. GAN, ayrıca GaN (Galyum Nitrür) olarak da kullanılabilir; bu, yüksek sıcaklık ve voltajlarda çalışma kabiliyeti nedeniyle yarı iletken olarak tercih edilen bir bileşiktir.

Derin öğrenme ile teşhis edilebilen bazı hastalıklar: Akciğer hastalıkları. Alzheimer hastalığı. Viral, bakteriyel ve COVID-19 pnömonisi. Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (ADHD). Derin öğrenme, tıbbi görüntü işleme, segmentasyon, sınıflandırma ve hastalık teşhisi gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Generative AI (Gen AI), yani üretken yapay zeka, şu şekilde çalışır: 1. Eğitim Aşaması. 2. Kalıpların Öğrenilmesi. 3. Çıktıların Oluşturulması. Gen AI'nın çalışma prensipleri genellikle iki ana yaklaşıma dayanır: Generative Adversarial Networks (GAN'lar). Otomatik Kodlayıcılar. Gen AI, metin, görsel, video ve ses gibi birçok formatta içerik üretebilir ve yaratıcı sanatlardan iş dünyasına, bilimsel araştırmalardan günlük hayata kadar geniş bir kullanım alanı bulur.

Sinir ağı eğitimi, genellikle denetimli öğrenme yöntemiyle yapılır. Eğitim süreci şu adımları içerir: 1. Sinir Ağı Mimarisinin Tanımlanması: Ağ katmanlarının sayısı, türü (tam bağlantılı, evrişimli, yinelemeli), her katmandaki düğüm sayısı ve diğer parametreler belirlenir. 2. Başlangıç Ağırlıklarının Atanması: Genellikle rastgele, ortalama 0 ve standart sapması 1 olan değerlerle başlatılır. 3. Eğitim Verilerinin Hazırlanması: Girdi desenleri ve bilinen çıktılardan oluşan bir veri seti hazırlanır. 4. İleri Geçiş (Forward Pass): Girdi desenleri ağa sunulur ve çıktı katmanına iletilir. 5. Hata Hesaplaması: Hesaplanan çıktı, gerçek veya istenen çıktı ile karşılaştırılır. 6. Geri Geçiş (Backward Pass): Hata, ağırlıkların ayarlanması için geriye doğru yayılır. 7. Parametre Ayarlaması: Ağ parametreleri, sapma belirli bir eşik değerin altına düşene veya belirlenen eğitim yineleme sayısına ulaşılana kadar ayarlanır. Eğitim için MATLAB, Simulink, XERION, SNNS, SAS gibi yazılımlar kullanılabilir.

Sağlık alanında derin öğrenme şu şekillerde kullanılabilir: Daha hızlı teşhis. Kişiselleştirilmiş sağlık. Bilgisayar destekli teşhis (CAD). Sigorta dolandırıcılığı tespiti. İlaç keşfi. Derin öğrenme, sağlık alanında hastalıkların erken tanısında ve tedavisinde önemli bir potansiyele sahiptir. Ancak, bu teknolojilerin kullanımı sırasında veri gizliliği ve etik konuların dikkate alınması gereklidir.

Dino kelimesi farklı alanlarda farklı işlevlere sahip olabilir. İşte bazı örnekler: Kripto Para: Dino (DINO), güvenli, hızlı ve merkeziyetsiz bir kripto para birimidir. Sohbet Uygulaması: Dino, masaüstü için modern, açık kaynaklı bir sohbet istemcisidir. Oyun: Chrome tarayıcısında internetsiz zamanlarda oynanabilen Dino oyunu, mobil cihazlarda da erişilebilir hale getirilmiştir.

Sentezleme yöntemi, farklı alanlarda çeşitli şekillerde uygulanabilir: Kimya: Maddeleri veya elementleri bir araya getirerek farklı bileşikler oluşturma işlemidir. Biyokimya: Proteinlerin yapısının özelleştirilmesi, biyopolimer ve biyoyakıt üretimi gibi işlemler için kullanılır. Müzik: Ses tasarımı yaparken, osilatörlerden çıkan geniş spektral içerikli sinyallerin filtre kullanılarak şekillendirilmesi işlemidir. Ayrıca, elektrik ark yöntemi ve kimyasal buhar çökeltme (KBÇ) gibi yöntemler de karbon nanotüp (KNT) sentezinde kullanılır.

Derin öğrenmenin tıpta bazı kullanım alanları: Hızlı teşhis: Tıbbi görüntülerin (CT taraması, MRI, X-ışınları) analizinde derin öğrenme, tanıların doğruluğunu artırır ve süreci otomatikleştirir. Kişiselleştirilmiş tedavi: Genomik analizler sayesinde, bir hastanın genetik yapısına uygun tedavi yöntemleri geliştirilebilir. Bilgisayar destekli teşhis (CAD): Tümörlerin iyi veya kötü huylu olarak ayırt edilmesi gibi tıbbi görüntü yorumlama süreçlerinde kullanılır. İlaç keşfi: Hasta verileri analiz edilerek yan etkiler ve dozajlar belirlenebilir, yeni ilaçlar geliştirilebilir. Önleyici tıp: Komplikasyonları önceden tespit ederek, operasyon öncesi veya sonrası alınacak tedbirlerle riskleri azaltır. Derin öğrenme, tıpta yaşamı değiştiren ve hayat kurtaran gelişmelere olanak tanır.

Büyük dil modelleri (LLM), insan benzeri metinleri anlama ve üretme yeteneğine sahip gelişmiş üretici yapay zeka sistemleridir. LLM'lerin çalışma şekli şu adımlardan oluşur: 1. Eğitim. 2. Tahmin. 3. Üretim. LLM'ler, minimum ipuçlarından tahminler yapma konusunda mükemmeldir ve insan girdilerine dayalı içerik oluşturmak için üretken yapay zekada yaygın olarak kullanılmaktadır. LLM'lerin çalıştığı bazı alanlar şunlardır: dil çevirisi; metin sınıflandırması; duygu analizi; metin oluşturma; soru cevaplama. LLM'ler, "halüsinasyon", önyargı ve nefret söylemleri gibi istenmeyen durumlar ortaya çıkarabilir.

Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: Kapsam: Yapay zeka, insan zekasını taklit eden geniş bir kavramdır; derin öğrenme ise yapay sinir ağlarını kullanarak büyük miktarda veriyi işleyen ve analiz eden bir makine öğrenimi alt kümesidir. Teknikler: Derin öğrenme, çok katmanlı derin sinir ağlarını kullanırken, yapay zeka mantık, kural tabanlı sistemler ve istatistiksel yöntemler içerir. Veri İşleme: Derin öğrenme, büyük ve yapılandırılmamış veri kümeleriyle çalışırken, yapay zeka daha küçük ve yapılandırılmış veri kümeleri için uygundur. Karmaşıklık: Derin öğrenme, çok karmaşık hesaplamalar ve büyük veri setleri gerektirir; yapay zeka ise daha basit problemler için kullanılabilir. Performans: Derin öğrenme, büyük verilerle yüksek doğruluk sağlar, yapay zeka ise verilere fazla bağımlı olmadan temel muhakeme yapabilir. Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt dalı olmasına rağmen, her yapay zeka uygulaması derin öğrenme gerektirmez.

Derin pekiştirmeli öğrenme, karmaşık ortamlarda optimum davranışları öğrenmek için derin sinir ağlarını kullanarak deneme-yanılma yöntemiyle çalışan bir makine öğrenimi dalıdır. Derin pekiştirmeli öğrenmenin bazı kullanım alanları: Robotik: Nesne manipülasyonu, hareket ve montaj gibi karmaşık görevleri yerine getirmek için robotların eğitilmesi. Oyun oynama: Go ve çeşitli video oyunlarında insanüstü performans elde edilmesi. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlarda navigasyon, yol planlama ve karar verme. Kaynak optimizasyonu: Enerji şebekeleri ve trafik sinyal kontrolü gibi karmaşık sistemlerin yönetilmesi. Öneri sistemleri: Kullanıcı katılımını veya memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak için öneri dizilerinin optimize edilmesi. Sağlık hizmetleri: Hasta durumlarına ve sonuçlarına dayalı olarak en uygun tedavi politikalarının veya ilaç dozajlarının keşfedilmesi.

Sophia'nın zekası konusunda farklı görüşler bulunmaktadır: Bazı uzmanlar, Sophia'nın sadece önceden yazılmış senaryoları takip ettiğini ve anlamlı ifadelerinin büyük kısmının önceden hazırlandığını düşünmektedir. Hanson Robotics'ten Ben Goertzel, Sophia'nın çok sayıda yapay zeka yönteminden yararlandığını ve bir insandan çok bir kullanıcı arayüzü olduğunu belirtmektedir. Yaratıcısı David Hanson ise Sophia'nın ses tanıma, yüz tanıma ve görsel veri işleme yöntemlerini kullandığını ifade etmektedir. Sophia'nın bazı yetenekleri: Yüz ifadelerini ve jestleri taklit edebilme. Doğal dil işleme ve derin öğrenme kullanarak insanlarla iletişim kurabilme. Karmaşık problemleri hızlı bir şekilde çözebilme. Sonuç olarak, Sophia'nın gerçek bir yapay genel zeka (AGI) olmadığı, ancak gelişmiş yapay zeka ve robotik teknolojilerle donatılmış bir insansı robot olduğu söylenebilir.

Ses klonlama, bir insanın sesinin yapay zeka ile kopyalanması sürecidir. Ses klonlamanın bazı kullanım alanları: Kişiselleştirilmiş marka: Tüm içeriklerde tutarlı bir ses kimliği oluşturma. Karakter oluşturma: Animasyon karakterleri veya oyun geliştirme için benzersiz sesler yaratma. Eğitim içeriği: Kişiselleştirilmiş ve etkileyici e-öğrenme materyalleri hazırlama. Pazarlama ve reklam: Akılda kalıcı bir sesle marka bilinirliğini artırma. Ses klonlama teknolojisi, dolandırıcılık amacıyla da kullanılabilir, bu nedenle siber güvenlik riskleri taşır.

Deep learning (derin öğrenme), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Sağlık: Hastalık teşhisi, medikal görüntü analizi. Otomotiv: Otonom araç sistemleri. Finans: Dolandırıcılık tespiti, hisse senedi tahmini. E-ticaret: Öneri sistemleri. Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri. Dil işleme: Otomatik çeviri, chatbotlar. Endüstri ve üretim: Kalite kontrol, öngörücü bakım. Ayrıca, derin öğrenme bilgisayarlı görü, ses tanıma, doğal dil işleme ve oyun stratejileri gibi alanlarda da başarıyla kullanılmaktadır.

Derin öğrenme programı başlatmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Eğitim Almak: Online eğitimler: "Derin Öğrenme" ve "Yapay Zeka" gibi konularda Geleceği Yazanlar gibi platformlardan eğitim alınabilir. Kurslar: Microsoft Learn gibi platformlarda "Derin Öğrenme Modellerini Eğitin ve Değerlendirin" gibi kurslar mevcuttur. 2. Gerekli Araçları Edinmek: Programlama Dili: Genellikle Python kullanılır. Bulut Tabanlı Ortamlar: Microsoft Azure Notebook veya Google Colab gibi bulut tabanlı platformlar, kurulum gerektirmeden geliştirme imkanı sunar. 3. Temel Kavramları Öğrenmek: Yapay Sinir Ağları (ANN): Sinir ağlarının nasıl çalıştığını öğrenmek önemlidir. CNN (Evrişimli Sinir Ağları): Görüntü işleme ve nesne tanıma gibi görsel görevler için kullanılır. RNN (Öz Yinelemeli Sinir Ağları): Zaman serisi ve dil modeli gibi ardışık verilerle çalışmak için uygundur. LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek): Gradyan kaybı sorununu aşmak için geliştirilmiştir. 4. Uygulama Geliştirmek: Veri Seti: Eğitim için büyük miktarda veri gereklidir. Model Tasarımı: Teoriye hakim olmak, uygun model tasarlamayı sağlar. Derin öğrenme, karmaşık bir konu olduğundan, başlangıç aşamasında profesyonel bir mentor veya eğitimciden destek almak faydalı olabilir.

Huawei MindSpore, mobil, kenar ve bulut senaryolarında verimli geliştirme, yüksek performans ve esnek dağıtım sağlayan açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Başlıca işlevleri: Kolay geliştirme. Verimli uygulama. Tüm senaryolara uyum. MindSpore, veri bilimcileri ve algoritma mühendisleri için dostane bir tasarım ve verimli yürütme ile AI geliştiricilerinin donanım performansını maksimize ederken modelleri daha verimli bir şekilde oluşturmalarını sağlamayı amaçlar. Ayrıca, Huawei'nin Ascend AI işlemcileri için yerel destek sunarken, GPU'lar ve CPU'lar gibi diğer donanımları da destekler.