DerinÖğrenme

Deep Face uygulamaları, genellikle yapay zeka ve derin öğrenme teknolojileri kullanarak çeşitli amaçlar için yüz değiştirme ve oluşturma işlemleri gerçekleştirir. Başlıca kullanım alanları: - Eğlence ve Sosyal Medya: Fotoğraf veya videolarda yüzleri değiştirerek eğlenceli içerikler oluşturmak. - Sanal Denemeler: Müşterilerin farklı saç stilleri, makyaj veya aksesuarları sanal olarak denemelerini sağlamak. - Film ve Video Prodüksiyonu: Sahne veya özel avatarlar oluşturmak, ön görselleştirme veya post prodüksiyona yardımcı olmak. - Eğitim Simülasyonları: Tarihi bağlamlarda veya senaryolarda modern yüzleri yerleştirerek görselleştirmeler oluşturmak. Ayrıca, deepfake teknolojisi, sahte içerik oluşturmak, yüzleri ve konuşmayı değiştirmek gibi daha tartışmalı kullanım alanlarına da sahiptir.

Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt alanı olarak kabul edilir.

ReLU (Rectified Linear Unit) ve sigmoid aktivasyon fonksiyonları arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Çıktı Aralığı: ReLU, giriş değerlerini pozitifse doğrudan, aksi takdirde sıfır olarak çıkarır ve çıktıyı [0, +∞] arasında bir değere dönüştürür. 2. Hesaplama Hızı: ReLU, hesaplama açısından daha verimlidir ve büyük veri setlerinde hızlı sonuçlar verir. 3. Gradyan Sorunu: Sigmoid fonksiyonu, derin ağlarda gradyan kaybı sorunlarına yol açabilir, çünkü büyük giriş değerlerinde gradyan çok küçük olur. 4. Kullanım Alanı: ReLU, özellikle derin sinir ağlarında yaygın olarak kullanılırken, sigmoid fonksiyonu iki sınıflı sınıflandırma problemlerinde idealdir.

Derin öğrenmede kullanılan yapay zeka türleri şunlardır: 1. Yapay Sinir Ağları (ANN): Derin öğrenmenin temel yapı taşıdır ve insan beynindeki sinir ağlarını taklit eder. 2. Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü tanıma ve işleme görevlerinde kullanılır. 3. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serileri ve sıralı veriler için kullanılır. 4. Generatif Adversarial Ağlar (GAN): İki sinir ağının birbiriyle rekabet ettiği bir yapıya sahiptir ve gerçekçi veriler üretir. Ayrıca, TensorFlow, PyTorch gibi açık kaynaklı makine öğrenimi çerçeveleri ve AWS Inferentia gibi özel yapay zeka işlemcileri de derin öğrenme uygulamalarında kullanılır.

Autoencoder ve derin öğrenme kavramları şu şekilde açıklanabilir: Autoencoder, derin öğrenme alanında kullanılan bir tür yapay sinir ağıdır. Amaçları: - Boyutluluk azaltma: Giriş verilerinin daha verimli, düşük boyutlu temsillerini öğrenmek. - Özellik öğrenme: Giriş verilerinden otomatik olarak önemli özellikleri çıkarmak. Mimarisi: Üç ana bileşenden oluşur: encoder (kodlayıcı), bottleneck (bottleneck) ve decoder (çözümleyici). Derin öğrenme ise, büyük miktarda veri ve yüksek hesaplama gücü gerektiren karmaşık problemlerin çözümünde kullanılan bir makine öğrenimi yöntemidir. Özellikleri: - Yapay sinir ağları: Beyindeki sinir hücrelerine benzer şekilde çalışır. - Öğrenme süreci: Veriler modele verilir, model veriyi analiz eder ve tahminler yapar. - Kullanım alanları: Görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans ve daha birçok alan.

Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), derin öğrenme temelli yapılarıyla görüntüleri analiz ederek anlamlandırma işlevi gören yapay zeka modelleridir. Temel bileşenleri: 1. Konvolüsyon Katmanları: Görüntülerdeki önemli özellikleri çıkarmak için filtreler kullanır. 2. ReLU (Rectified Linear Unit) Katmanları: Modele doğrusal olmama özelliği ekler. 3. Havuzlama Katmanları: Hesaplama yükünü azaltmak ve aşırı uyumu kontrol etmek için özellik haritalarının boyutlarını küçültür. 4. Tamamen Bağlı Katmanlar: Sınıflandırma yapmak için konvolüsyonel katmanlar tarafından çıkarılan özellikleri kullanır. Uygulama alanları: - Sağlık: Medikal görüntü analizi ve hastalık teşhisi. - Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri. - Otonom araçlar: Nesne algılama ve çevre anlama. - Perakende: Ürün tanıma ve envanter yönetimi.

Derin öğrenme için Python ve R dilleri daha iyi olarak kabul edilmektedir. Python, geniş kütüphane desteği, kullanıcı dostu sözdizimi ve esnekliği nedeniyle tercih edilir. R ise istatistiksel modelleme ve veri analizi için özel olarak tasarlanmış bir dildir ve veri biliminde yaygın olarak kullanılır. Diğer popüler derin öğrenme programlama dilleri arasında Java, C++ ve Julia da bulunmaktadır.

PSPNet (Pyramid Scene Parsing Network) modeli, ResNet mimarisine dayanmaktadır.

Derin öğrenmeye uygun olmayan veri, genellikle yapılandırılmamış ve etiketlenmemiş verilerdir. Ayrıca, az miktarda veri veya belirli bir kaynakla sınırlı kalan veriler de derin öğrenme için uygun olmayabilir, çünkü modeller genelleme yapamaz ve yeterli öğrenimi gerçekleştiremez.

LSTM (Uzun Kısa Vadeli Bellek) ve RNN (Tekrarlayan Sinir Ağları) arasındaki temel farklar şunlardır: - Mimari: LSTM, RNN'nin gelişmiş bir versiyonudur ve bellek hücreleri ile giriş, unutma ve çıktı kapılarına sahiptir. - Uzun Vadeli Bağımlılıklar: LSTM'ler, vanishing gradient problemini aşarak uzun vadeli bağımlılıkları daha etkili bir şekilde öğrenebilir. - Hesaplama Maliyeti: LSTM'ler, daha karmaşık gating mekanizmaları nedeniyle daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir. - Paralelleştirme: LSTM'ler ve RNN'ler sequential işleme yaparken, Transformerler paralel işleme yeteneğine sahiptir.

Görsel AI, metin tabanlı komutları yüksek kaliteli görsellere dönüştüren yapay zeka teknolojileridir. Bu tür araçlar, derin öğrenme modelleri kullanarak büyük miktarda görsel veriyle eğitilir ve aşağıdaki işlevleri yerine getirebilir: - Sanatsal ve yaratıcı görseller oluşturma. - Mevcut görsellerde stil transferi yapma. - Fotogerçekçi görüntüler üretme. Popüler görsel AI araçları arasında Midjourney, DALL·E 3, Ideogram ve Stable Diffusion bulunur.

ResNet kodu yazmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Gerekli kütüphaneleri import etmek: TensorFlow, Keras, NumPy ve diğer gerekli kütüphaneler. ```python import tensorflow from tensorflow.keras import Model, datasets, layers import numpy as np ``` 2. Veri yükleme ve ön işleme: CIFAR-10 gibi bir veri setini yüklemek ve işlemek. ```python (train_batches, validation_batches, test_batches) = preprocessed_dataset() ``` 3. Model yapısını oluşturmak: Temel blokları (ResidualBlocks) ve katmanları (Conv2D, Dense vb.) tanımlamak. ```python inputs, outputs = model_base((config.get("width"), config.get("height"), config.get("dim"))) model = Model(inputs, outputs, name=config.get("name")) ``` 4. Model başlatma ve derleme: Modelin kayıp fonksiyonu, optimizer ve metriklerle derlenmesi. ```python model.compile(loss=config.get("loss"), optimizer=config.get("optim"), metrics=config.get("optim_additional_metrics")) ``` 5. Model eğitimi: Eğitim ve doğrulama veri setlerini kullanarak modelin eğitilmesi. ```python trained_resnet = train_model(resnet, train_batches, validation_batches) ``` 6. Model değerlendirme: Eğitilen modelin test veri seti üzerinde değerlendirilmesi. ```python score = model.evaluate(test_batches, verbose=0) print(f'Test loss: {score[0]} / Test accuracy: {score ```

Python derin öğrenme kütüphaneleri arasında öne çıkanlar şunlardır: 1. TensorFlow: Google tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir makine öğrenimi ve derin öğrenme kütüphanesidir. 2. PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir kütüphanedir. 3. Keras: TensorFlow ve Theano gibi altta yatan kütüphaneleri kullanarak çalışan, yüksek seviyeli bir derin öğrenme kütüphanesidir. 4. Scikit-learn: Geniş bir makine öğrenimi araç setini içeren, açık kaynaklı bir kütüphanedir. 5. OpenCV: Bilgisayarlı görüş uygulamaları geliştirmek için kullanılan, görüntü işleme ve video analizi gibi görevler için tercih edilen bir kütüphanedir.

Ajans Press, yapay zeka teknolojilerini kullanan bir kuruluştur. Ajans Press, yapay zeka destekli ses tanıma yazılımı ve derin öğrenme algoritmaları kullanarak televizyon haberlerinin deşifrelerini saniyeler içerisinde yapabilmektedir.

Şiir yazan bazı yapay zeka örnekleri şunlardır: 1. Bard: Toronto ve Melbourne Üniversiteleri ile IBM'in ortak çalışması sonucu geliştirilen bu yapay zeka, kelimeleri anlamlı şekilde kullanarak sone türünde şiirler yazabilmektedir. 2. Deep-speare: Bu yapay zeka, Project Gutenberg'den alınan 2.700 soneyi analiz ederek derin öğrenme yöntemiyle şiir yazmayı öğrenmiştir. 3. 2 lise öğrencisinin geliştirdiği yapay zeka: Kayseri'de Nuh Mehmet Küçükçalık Anadolu Lisesi öğrencileri tarafından geliştirilen bu yapay zeka, öğrenebilen bir algoritma ile daha önce hiç yazılmamış şiirler yazabilmektedir. 4. GPT-3: OpenAI tarafından geliştirilen bu yapay zeka, text-davinci-003 modeli ile kafiyeli şiirler ve daha uzun yazılar yazabilmektedir.

Yapay zeka dünyasında öne çıkan 10 temel terim şunlardır: 1. Makine Öğrenimi (Machine Learning – ML): Verilerden öğrenerek insan müdahalesi olmadan gelişen algoritmaların genel adı. 2. Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarını kullanarak büyük veri setlerinden öğrenme sağlayan makine öğrenimi dalı. 3. Sinir Ağları (Neural Networks): İnsan beyninden ilham alınarak tasarlanan ve verileri işleyerek öğrenmeyi sağlayan algoritmalar bütünü. 4. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing – NLP): Bilgisayarların insan dilini anlaması, işlemesi ve üretmesi için kullanılan teknolojiler bütünü. 5. Yapay Genel Zekâ (Artificial General Intelligence – AGI): İnsan zekâsına benzer şekilde geniş bir yelpazede öğrenme ve problem çözme yeteneğine sahip yapay zekâ türü. 6. Zayıf Yapay Zekâ (Weak AI): Belirli bir görevde uzmanlaşan ve genel zekâya sahip olmayan yapay zekâ sistemleri. 7. Güçlü Yapay Zekâ (Strong AI): İnsan seviyesinde bilişsel yetilere sahip olabilen ve bilinçli kararlar alabilen yapay zekâ türü. 8. Veri Madenciliği (Data Mining): Büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler ve kalıplar çıkarmayı amaçlayan süreç. 9. Etik Yapay Zekâ (Ethical AI): Yapay zekâ teknolojilerinin adil, güvenilir ve sorumlu şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını amaçlayan disiplin. 10. Üretken Yapay Zekâ (Generative AI): Yeni içerik üretebilen yapay zekâ modelleri (örneğin, metin, görüntü, ses üretimi gibi).

ImageNet veri seti, bilgisayarla görme ve derin öğrenme alanlarında önemli bir yere sahiptir çünkü: 1. Kapsamlı ve Yapılı Veri: ImageNet, 20.000'den fazla kategoride 14 milyondan fazla elle etiketlenmiş görüntü içerir. 2. Benchmark Olarak Kullanımı: Yıllık ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Challenge (ILSVRC) için temel veri seti olarak hizmet eder. 3. Derin Öğrenme Modellerinin Gelişimi: AlexNet, VGGNet, GoogLeNet ve ResNet gibi birçok başarılı bilgisayarla görme mimarisi, ImageNet üzerinde geliştirilmiştir. 4. Eğitim ve Transfer Öğrenme: ImageNet'te önceden eğitilmiş modeller, daha sonra daha küçük ve daha spesifik veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılarak transfer öğrenimi için kullanılır.

Build a large language model (LLM) from scratch ifadesi, sıfırdan bir büyük dil modeli oluşturma sürecini anlatır. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Hedeflerin Belirlenmesi: Modelin ne amaçla kullanılacağının belirlenmesi (chatbot, metin üretimi vb.). 2. Veri Toplama ve Ön İşleme: Geniş ve çeşitli bir veri setinin toplanması ve bu verilerin temizlenmesi, tokenize edilmesi gibi işlemlerden geçirilmesi. 3. Model Mimarisinin Seçimi: Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) veya transformer tabanlı gibi uygun bir mimari seçimi. 4. Modelin Oluşturulması: Seçilen mimariye göre derin öğrenme kütüphaneleri (TensorFlow, PyTorch) kullanılarak modelin oluşturulması. 5. Hipervariyatların Ayarlanması: Öğrenme oranı, parti boyutu gibi parametrelerin ayarlanması ve modelin performansının değerlendirilmesi. 6. Metin Üretimi: Modelin eğitildikten sonra metin üretebilmesi için gerekli adımların atılması. 7. İnce Ayar (Fine-Tuning): Modelin performansının daha da iyileştirilmesi için gerekli ayarlamaların yapılması. 8. Ölçeklendirme: Modelin daha iyi performans göstermesi için gerekirse büyütülmesi veya daha fazla veri ile eğitilmesi. 9. Dağıtım: Modelin web uygulaması, mobil uygulama veya diğer platformlarda kullanıma sunulması. 10. Sürekli İyileştirme: Modelin performansının izlenmesi, kullanıcı geri bildirimlerinin toplanması ve modelin zamanla daha da geliştirilmesi.

Çuval içindeki ürünleri sayabilen yapay zeka, Görüntü İşleme (Computer Vision) teknolojisi ile ilişkilidir. Bu tür yapay zeka, derin öğrenme yöntemlerini kullanarak görsel verileri analiz eder ve içindeki nesneleri tanır. Böylece, çuval içindeki ürünlerin sayısını belirleyebilir.

Robot kol derin öğrenme, robot kolların nesneleri tanıyıp kavrayabilmesi için yapay sinir ağları ve büyük veri kullanarak öğrenme sürecidir. Bu süreçte derin öğrenme modelleri, robot kolun: 1. Nesneleri tespit eder ve görüntü işleme yöntemleriyle yön ve uzunluklarını hesaplar. 2. Şablon eşleştirme ile nesnelerin hızlarını belirler. 3. Gerekli bilgileri elde ettikten sonra nesneleri kavrar. Derin öğrenme, robotların otonom olarak çalışabilmesi için geliştirilen sistemlerde önemli bir rol oynar.