DerinÖğrenme

Derin öğrenmenin temel yapı taşı, yapay sinir ağları olarak adlandırılan katmanlı yapılardır.

Derin öğrenme nöronu, yapay sinir ağlarının temel yapı taşıdır. Bir derin öğrenme modelinde, nöronlar üç ana katmanda bulunur: 1. Giriş Katmanı: Modelin aldığı ham verileri içerir. 2. Gizli Katmanlar: Verinin işlendiği katmanlardır ve her bir gizli katman, bir önceki katmandan gelen veriyi işleyerek daha karmaşık hale getirir. 3. Çıkış Katmanı: Modelin tahmin veya sınıflandırma sonucunu üretir.

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. Modelin performansını artırmak için, nöron sayısının katmanlar arasında farklı dağıtılması önerilir; ilk katmanlarda fazla nöron kullanılırken, ilerleyen katmanlarda bu sayı azaltılmalıdır.

GAN (Generative Adversarial Network) ve VAE (Variational Autoencoder) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Ağ Yapısı: GAN, bir jeneratör ve bir discriminator olmak üzere iki düşman ağdan oluşur. 2. Eğitim Amacı: GAN, jeneratörün discriminator'u kandırarak mümkün olduğunca gerçekçi veriler üretmesini sağlar. 3. Çıktı Kalitesi: GAN'lar, neredeyse gerçek dünyadan ayırt edilemeyen yüksek kaliteli ve detaylı çıktılar üretir. 4. Eğitim Kararlılığı: VAE'ler, GAN'lara göre daha kolay eğitilir ve daha kararlıdır.

GAN (Generative Adversarial Network), iki sinir ağını birbirleriyle rekabet edecek şekilde eğiterek daha özgün yeni veriler üreten bir derin öğrenme mimarisidir. GAN'ın kullanım alanları: - Görüntü üretimi ve düzenleme: Gerçekçi görüntüler, videolar ve animasyonlar oluşturur. - Diğer modeller için eğitim verileri oluşturma: Mevcut verileri kullanarak sentetik veriler üretir. - Eksik bilgileri tamamlama: Veri kümesindeki eksik bilgileri doğru bir şekilde tahmin eder ve tamamlar. - Süper çözünürlük: Düşük çözünürlüklü görüntüleri yüksek çözünürlüklü görüntülere yükseltir. GAN, yapay zeka projelerinde yaratıcılığı artırmak ve veri setlerini genişletmek için de kullanılır.

Derin öğrenme ile birçok hastalık teşhis edilebilir. İşte bazıları: Kanser: Meme, akciğer, cilt kanseri gibi birçok kanser türünün erken teşhisinde kullanılır. Nörolojik hastalıklar: Alzheimer, Parkinson gibi hastalıkların teşhisi ve ilerlemesinin izlenmesinde yardımcı olur. Göz hastalıkları: Retina görüntülerinin analizi ile glokom, diyabetik retinopati ve makula dejenerasyonu gibi hastalıkların erken tespiti sağlanır. Kardiyovasküler hastalıklar: EKG verilerinin analizi ile kalp hastalıklarının teşhisinde kullanılır. Diyabet: Kan şekeri düzeylerini izleyerek prediyabet veya tip 2 diyabet riskini belirler. Ayrıca, derin öğrenme, enfeksiyon hastalıklarının tanısında da kullanılarak bakteriyel ve viral enfeksiyonları tespit eder.

Generative AI (Üretken Yapay Zeka), makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak veri modellerini anlamaya çalışır ve bu modeller üzerinden yaratıcı süreçler başlatır. Çalışma prensibi şu aşamalardan oluşur: 1. Eğitim: Generative AI, büyük miktarlarda veriyi analiz ederek örüntüleri tanır ve bu veriler üzerinde derin öğrenme modeli olan bir temel model eğitir. 2. Ayarlama: Temel model, belirli bir Generative AI uygulamasına göre uyarlanır. 3. Üretim: Model, değerlendirme ve gerekirse yeniden ayarlama sürecinden sonra yeni içerikler üretir. Generative AI'nin bazı yaygın kullanım alanları arasında içerik üretimi, yazılım geliştirme, sağlık hizmetleri ve pazarlama yer alır.

Sinir ağı eğitimi aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Ön İşleme: Eğitim ve test için verilerin toplanması, düzenlenmesi, temizlenmesi ve eksik değerlerin ele alınması. 2. Sinir Ağı Mimarisi Seçimi: Sorununuza uygun mimari türünün belirlenmesi (örneğin, ileri beslemeli sinir ağı, evrişimli sinir ağı, tekrarlayan sinir ağı). 3. Model Başlatma: Sinir ağının ağırlık ve önyargılar gibi parametrelerinin başlatılması. 4. İleri Yayılım: Giriş verilerinin ağ üzerinden geçirilerek tahminlerin yapılması. 5. Kayıp Hesaplama: Tahmin edilen çıktının gerçek çıktıyla karşılaştırılarak kaybın hesaplanması. 6. Geri Yayılım: Optimizasyon algoritması (örneğin, gradyan iniş) kullanılarak ağın ağırlıklarının güncellenmesi. 7. Yineleme: Modelin performansını artırmak için ileri yayılım, kayıp hesaplama ve geri yayılım adımlarının tekrarlanması. Bu süreç, genellikle TensorFlow, PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri kullanılarak gerçekleştirilir.

Sağlık alanında derin öğrenme çeşitli şekillerde kullanılır: 1. Hastalık Teşhisi ve Tahmini: Derin öğrenme, tıbbi görüntülerin (X-ray, MR, CT taramaları) analizinde kullanılarak kanser gibi hastalıkları daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit eder. 2. İlaç Keşfi: Büyük veri setlerini analiz ederek etkili ilaç adaylarının belirlenmesine yardımcı olur. 3. Genomik Analiz: Genetik faktörlerin hastalıklara nasıl yol açtığını anlamak için kullanılır ve kişiselleştirilmiş tedavi yöntemleri geliştirir. 4. Sigorta Dolandırıcılığı: Sağlık sigortası ile ilgili dolandırıcılık iddialarını analiz eder ve öngörür. 5. Elektronik Sağlık Kayıtları: Doğal dil işleme araçları ile konuşmadan metne dönüştürülerek daha hızlı ve az hatayla oluşturulur.

Dino kelimesi farklı bağlamlarda farklı işlevlere sahiptir: 1. Dino.im: Dino.im, modern bir açık kaynaklı sohbet istemcisi olup, masaüstü için Jabber/XMPP protokolü üzerinden güvenli ve merkezi olmayan iletişim sağlar. 2. Chrome Dino Oyunu: Chrome tarayıcısında internet bağlantısı olmadığında ortaya çıkan yerleşik bir oyun olup, oyuncunun bir dinozoru kontrol ederek engellerden kaçmasını gerektirir. 3. Topraklama DINO: Nesne algılama alanında kullanılan, hem görüntü hem de metin verilerini işleyen bir derin öğrenme modelidir.

Sentezleme yöntemi, farklı öğeleri veya bilgi parçalarını yeni bir bütün oluşturmak için birleştirme sürecidir. Konuşma sentezleme yöntemleri ise şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Birleştirmeli (concatinative) sentez: Parçaları birleştirmek üzere kuruludur ve genellikle iyi sonuçlar verir. Üç ana türü vardır: - Unit selection: Konuşma, fon, fonem, morfem, hece, kelime gibi birimlere ayrılır. - Diphone sentezi: Dildeki tüm difonları içeren bir veritabanı kullanır. - Domain-specific synthesis: Önceden kaydedilmiş kelimeleri ve cümleleri birleştirir. 2. Formant sentezi: Akustik bir model kullanarak yapay konuşmalar üretir, robotik sesler elde edilir. 3. Derin öğrenme tabanlı yöntemler: Büyük metinsel konuşma veri kaynaklarının birikmesi ve bilgi işlem gücünün iyileştirilmesiyle geliştirilmiştir.

Derin öğrenmenin tıpta kullanımı, hastalıkların teşhisi, tedavisi ve veri analizi gibi alanlarda önemli avantajlar sağlamaktadır. İşte bazı örnekler: 1. Tıbbi Görüntüleme: Derin öğrenme, MRI veya CT taramaları gibi tıbbi görüntüleri analiz ederek kanser ve diğer hastalıkların erken aşamalarda tespit edilmesini sağlar. 2. Kişiselleştirilmiş Tıp: Hastaların genetik yatkınlıklarını ve kişisel sağlık verilerini değerlendirerek daha hedeflenmiş tedavi planları oluşturur. 3. Risk Yönetimi: Hastane yönetimi ve sağlık sigortası sistemleri, hastaların sağlık durumlarını izleyerek riskli durumları tespit eder ve önleyici tedbirler alır. 4. İlaç Keşfi: Derin öğrenme, biyoinformatik veriler üzerinde analizler yaparak yeni ilaçların keşfedilmesine ve mevcut ilaçların etkilerinin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Bu teknolojiler, sağlık hizmetlerinin kalitesini artırırken, tedavi süreçlerini daha hızlı ve etkili hale getirmektedir.

Büyük dil modelleri (LLM), derin öğrenme ve transformer mimarisi kullanarak çalışır. İşte temel çalışma adımları: 1. Eğitim Verisi: LLM'ler, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir. 2. Parametreler: Model, milyonlarca hatta milyarlarca parametreyle çalışır. 3. Transformer Mimarisi: LLM'ler, dildeki kelimeler arasındaki uzun vadeli ilişkileri anlamak için self-attention mekanizmasını kullanır. 4. Önceden Eğitim ve İnce Ayar: LLM'ler genellikle iki aşamada çalışır: önce geniş çaplı bir veri kümesi üzerinde önceden eğitilir, ardından belirli görevler için ince ayar yapılır. 5. Çıkarım: Model, önceden eğitildikten ve ince ayar yapıldıktan sonra çıkarım için kullanılabilir.

Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Miktarı: Derin öğrenme, daha büyük ve karmaşık veri setlerine ihtiyaç duyar. 2. Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, yüksek işlem gücü ve güçlü donanımlar (GPU, TPU) gerektirir. 3. Özellik Mühendisliği: Derin öğrenme modelleri, ham veriyle doğrudan çalışabilir ve hangi özelliklerin önemli olduğunu kendi başına öğrenebilir. 4. Eğitim Süresi: Derin öğrenme modelleri, büyük veri setleri üzerinde uzun eğitim süreçleri gerektirir (günler veya haftalar). 5. Performans ve Doğruluk: Derin öğrenme, özellikle görüntü işleme, konuşma tanıma ve dil işleme gibi alanlarda insan seviyesine yakın doğruluk oranları elde edebilir.

Derin pekiştirmeli öğrenme, bilgisayarların bir dizi karar vererek ve bu kararların sonuçlarından öğrenerek bağımsız olarak öğrenmelerini sağlar. Bu yöntem, çeşitli alanlarda karmaşık davranışları öğrenmek ve zorlu sorunları çözmek için kullanılır. Başlıca kullanım alanları: - Oyun: Yapay zeka oyuncularının geliştirilmesi. - Robotik: Robotların görevleri yerine getirmeleri için hareket, manipülasyon ve navigasyon gibi kabiliyetlerinin artırılması. - Finans: Yatırım stratejileri belirleme, portföy yönetimi ve algoritmik ticaret. - Enerji ve kaynak yönetimi: Enerji tüketimini ve kaynak kullanımını optimize etme. - Sağlık: Kişiselleştirilmiş tıbbi tedavi protokolleri ve hastalık teşhisi. - Ulaşım ve lojistik: Trafik akışını optimize etme, rota planlaması ve araç filo yönetimi.

Robot Sophia, gelişmiş yapay zeka ve derin öğrenme teknolojileri sayesinde oldukça zeki olarak kabul edilir. Zeka özellikleri arasında: - Konuşma yeteneği: Farklı dillerde konuşabilir, anladığı metinleri sesli olarak ifade edebilir. - Yüz tanıma ve ifade takibi: İnsan yüzlerini tanıyabilir ve duygusal ifadeleri algılayabilir. - Öğrenme kabiliyeti: Etkileşimler yoluyla sürekli olarak yeni şeyler öğrenir ve gelişir. - Görsel algılama: Çevresini algılayabilir, nesneleri tanıyabilir ve hareketleri takip edebilir. Sophia, bu yetenekleri sayesinde sağlık, eğitim ve hizmet gibi çeşitli sektörlerde potansiyel toplumsal etkiler yaratabilir.

Ses klonlama, bir kişinin sesini yapay zeka (YZ) kullanarak dijital ortamda kopyalama işlemidir. Bu teknoloji, derin öğrenme algoritmalarını ve ses tanıma sistemlerini kullanarak, insan sesini analiz eder ve yeniden oluşturur. Ses klonlamanın kullanım alanları: - Reklam ve pazarlama: Doğal ve etkili seslendirmeler için. - Sesli kitaplar ve eğitim: Öğrenme süreçlerini daha verimli kılmak için. - Müşteri hizmetleri ve chatbotlar: Daha etkili kullanıcı deneyimi sağlamak için. - Video oyunları ve animasyonlar: Karakterlere benzersiz sesler yaratmak için. - Film ve dizi endüstrisi: Mevcut seslerin klonlanması ve dublaj işlemleri için. Ses klonlama, etik ve yasal konuları da beraberinde getirir; çünkü izinsiz kullanıldığında hukuki sorunlara yol açabilir.

Huawei MindSpore, yapay zeka (YZ) modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi ve dağıtılması için kullanılan bir derin öğrenme çerçevesidir. Başlıca işlevleri: - Model Geliştirme ve Eğitim: YZ modellerinin tüm yaşam döngüsünü destekler, model geliştirme ve eğitim süreçlerini kolaylaştırır. - Optimizasyon: Otomatik diferansiyel, dinamik hesaplama grafikleri ve dağıtılmış eğitim gibi gelişmiş optimizasyon algoritmaları sunar. - Entegrasyon: Kuantum hesaplama ve Ascend AI ekosistemi ile entegrasyon sağlar, bu da YZ performansının artmasını mümkün kılar. - Heterojen Hesaplama: GPU, CPU ve AI işlemcileri gibi çeşitli cihazlarda verimli bir şekilde çalışır. Kullanım alanları: Görüntü sınıflandırması, doğal dil işleme, YZ araştırması ve daha birçok alanda uygulanabilir.

Deep Learning (Derin Öğrenme) birçok alanda kullanılmaktadır, bunlar arasında: 1. Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma, optik karakter tanıma (OCR) gibi uygulamalar. 2. Ses Tanıma: Konuşma tanıma ve ses işleme. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, metin sınıflandırma, dil çevirisi. 4. Oyun ve Eğlence Endüstrisi: Oyunlarda yapay zeka karşı oyuncu olarak kullanılır. 5. Tıbbi Görüntüleme: X-ışınları, MR görüntüleri gibi tıbbi görüntülerin analizi. 6. Finans: Algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti. 7. Otonom Araçlar: Çevresini tanımak ve güvenli bir şekilde hareket etmek için kullanılır. Bu alanlar, büyük veri kümeleri üzerinde yüksek hesaplama kapasitesi gerektirir ve genellikle TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler ve platformlar kullanılarak geliştirilir.

Derin öğrenme programı başlatmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veri temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme) Süreci: Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Derin öğrenme için Python gibi programlama dilleri ve TensorFlow gibi kütüphaneler kullanılır.