DerinÖğrenme

DeepSpeed, derin öğrenme modellerinin eğitimini ve çıkarımını hızlandırmak için kullanılan bir optimizasyon kütüphanesidir. Başlıca faydaları: - Model paralelizmi: Büyük modelleri daha küçük segmentlere ayırarak paralel işleme imkanı tanır, bu da eğitim süresini 10 kata kadar azaltabilir. - Dağıtılmış eğitim: Binlerce GPU veya TPU üzerinde eğitimi ölçeklendirir, daha hızlı yakınsama ve geliştirilmiş model doğruluğu sağlar. - Optimize edilmiş veri transferi: Verimli veri formatları ve sıkıştırma teknikleri kullanarak veri transferini minimize eder, gecikmeyi azaltır ve throughput'u artırır. - Otomatik ayarlama: En iyi performansı elde etmek için hiperparametreleri ve optimizasyon parametrelerini otomatik olarak ayarlar. DeepSpeed, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve otonom araçlar gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır.

Deia ve Dessa farklı bağlamlarda farklı anlamlara sahiptir: 1. Deia: "Diversity, Equity, Inclusion, and Accessibility" (Çeşitlilik, Eşitlik, Kapsayıcılık ve Erişilebilirlik) anlamına gelir ve bu kavram, iş yerlerinde ve toplumda çeşitliliği teşvik etmeyi ve herkese eşit fırsatlar sunmayı amaçlar. 2. Dessa: Toronto merkezli bir yazılım geliştirme şirketidir ve derin öğrenme teknolojileri kullanarak ekonomik empowerment için ürünler geliştirir.

Evrişim katmanı, evrişimsel sinir ağlarında (CNN) kullanılır çünkü bu katman, giriş görüntüsünden özellikleri çıkarmak için gereklidir. Evrişim katmanı, giriş verileri üzerinde kayan filtreler (çekirdekler) aracılığıyla görüntüdeki kenarlar, dokular ve desenler gibi uzamsal hiyerarşileri ve kalıpları tespit eder.

Recurrent Neural Network (RNN) algoritması, sıralı veya zaman serisi verilerini işlemek için kullanılan bir derin öğrenme yapısıdır. Temel özellikleri: - İç bellek: Önceki girdilerden gelen bilgileri hatırlar ve bu bilgileri yeni verilerin işlenmesinde kullanır. - Bilginin geri beslenmesi: Her adımda, bir sonraki adıma geçmek için gizli durumu günceller ve geri besler. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme (NLP): Dil modellemesi, sentiment analizi, makine çevirisi. - Konuşma tanıma. - Görüntü ve video işleme: Video sıralaması, yüz ifadeleri, jest tanıma. - Zaman serisi tahmini: Hisse senedi fiyatları veya hava durumu tahminleri. Varyantları: - Vanilla RNN: Basit bir yapıya sahiptir, ancak uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmekte sınırlıdır. - Long Short-Term Memory (LSTM): Vanishing gradient problemini aşmak için ek mekanizmalar kullanır. - Bidirectional RNN: Girişleri hem ileri hem de geri yönde işleyerek, her zaman adımı için hem geçmiş hem de gelecek bağlamını dikkate alır.

Derin öğrenmede kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme ve sınıflandırma görevlerinde kullanılır. 2. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serisi verileri ve dil modelleme için etkilidir. 3. Yapay Sinir Ağları (ANN): Genel amaçlı bir sinir ağıdır, çeşitli veri setlerinde kullanılabilir. Diğer önemli derin öğrenme algoritmaları ise şunlardır: 4. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM): RNN'in geliştirilmiş bir versiyonudur, daha uzun süreli ilişkileri öğrenme yeteneğine sahiptir. 5. Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN): Sahte veri üretme ve görseller oluşturma gibi uygulamalarda kullanılır. 6. Otomatik Kodlayıcılar (Autoencoders): Boyut azaltma ve veri sıkıştırma işlemlerinde etkilidir.

Hacim ve ağırlık üzerinden ürün sayabilen yapay zeka, derin öğrenme (DL) ve bilgisayarlı görü (CV) gibi yapay zeka teknolojilerini kullanarak nesneleri tanıyıp sınıflandırabilen sistemlerdir. Bu tür yapay zeka uygulamaları, otonom araçlar ve robotik süreç otomasyonu gibi alanlarda kullanılarak, ürünlerin tanımlanması ve sayılması gibi görevleri otomatik hale getirir.

Yapay zekanın sekiz konusu şunlardır: 1. Makine Öğrenimi: Makinelerin deneyimlerden öğrenerek bir görevi otomatikleştirmesi. 2. Derin Öğrenme: Makine öğrenimini uygulamak için yapay sinir ağlarını kullanan bir alt küme. 3. Takviyeli Öğrenme: Makinenin deneme yanılma yoluyla en uygun eylemleri öğrenmesi. 4. Robotik: İnsan gibi davranabilen ve bazı eylemleri gerçekleştirebilen insansı makinelerin yaratılması. 5. Doğal Dil İşleme: Makinelerin dili ve konuşmayı analiz etmesi ve anlaması. 6. Bilgisayar Görüsü: Görüntülerden bilgi çıkarmak için yapay zekanın kullanılması. 7. Tavsiye Sistemleri: Kullanıcılara öneriler sunan sistemler. 8. Nesnelerin İnterneti (IoT): İnternet üzerinden bağlanan ve veri toplayıp paylaşan cihazlar ağı.

Transformer mimarisi, 2017 yılında Vaswani ve arkadaşları tarafından tanıtılan, doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka alanlarında çığır açan bir derin öğrenme modelidir. Temel özellikleri: - Paralel çalışabilme: Geleneksel RNN ve LSTM mimarilerine kıyasla daha verimli ve hızlı sonuçlar üretir. - Uzun bağlamları anlama: Dikkat (attention) mekanizmasını kullanarak, bir cümledeki her kelimenin diğer kelimelerle olan ilişkisini öğrenir ve bağlamı daha iyi anlar. - İki ana bileşen: Encoder (kodlayıcı) ve Decoder (çözücü). Kullanım alanları: - Makine çevirisi. - Metin özetleme. - Soru-cevap sistemleri. - Görüntü işleme (Vision Transformer - ViT). Öne çıkan modeller: - GPT (Generative Pre-trained Transformer). - BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

Evet, Keras derin öğrenme için kullanılan bir kütüphanedir.

TabNet, Google Research tarafından tanıtılan, tabular veriler için derin öğrenme mimarisidir. İşe yarar yönleri: - Otomatik özellik öğrenme: Ham veriden anlamlı özellik temsilleri çıkarır, manuel özellik mühendisliğine gerek kalmaz. - Ölçeklenebilirlik: Büyük ölçekli datasets'leri verimli bir şekilde işleyebilir, GPU desteği ile. - Yorumlanabilirlik: Modelin karar adımlarında girdi özelliklerinin önemini açıklar, bu da modelin tahminlerinin anlaşılmasını ve güvenilmesini sağlar. - Performans: Geleneksel makine öğrenme modelleri ve diğer derin öğrenme mimarilerine göre rekabetçi performans gösterir. Kullanım alanları: - Tahminsel modelleme (regresyon veya sınıflandırma). - Özellik seçimi. - Anomali tespiti.

Pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Kullanımı: Derin öğrenme, büyük miktarda etiketlenmiş veri gerektirirken, pekiştirmeli öğrenme, etiketli verilere ihtiyaç duymadan, bir ajanın çevre ile etkileşerek öğrenmesini sağlar. 2. Model Yapısı: Derin öğrenme modelleri, birden çok işlem katmanından oluşan yapay sinir ağları kullanırken, pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın bir ortamda eylemler yaparak ödüller alması ve bu ödülleri maksimize etmeyi öğrenmesi esasına dayanır. 3. Uygulama Alanları: Derin öğrenme, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi karmaşık problemlerde üstün performans gösterirken, pekiştirmeli öğrenme, robotik, oyun ve otonom araçlar gibi alanlarda kullanılır. 4. Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, eğitim ve tahmin işlemleri için yüksek işlem gücü ve donanım (GPU, TPU) gerektirirken, pekiştirmeli öğrenme, daha az işlem gücü ile çalışabilir.

Evrişimsel sinir ağlarının (CNN) mimarisi genellikle beş ana katmandan oluşur: 1. Evrişim ve ReLU katmanı. 2. Havuzlama katmanı. 3. Tam bağlı katman. 4. Bırakma katmanı. 5. Aktivasyon fonksiyonları katmanı. Ayrıca, CNN'ler genellikle giriş verilerini aldıktan sonra katman katman işlemler yaparak eğitim sürecini gerçekleştirir ve bir final çıktısı verir.

Çekişmeli Üretici Ağ (GAN) iki derin sinir ağından oluşur: üretici ağ ve ayırıcı ağ. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Üretici ağ, eğitim setini analiz eder ve veri özniteliklerini tanımlar. 2. Ayıcı ağ da benzer şekilde ilk eğitim verilerini analiz eder ve öznitelikler arasında bağımsız olarak ayrım yapar. 3. Üretici ağ, belirli özniteliklere gürültü (veya rastgele değişiklikler) ekleyerek veri özniteliklerini değiştirir. 4. Üretici ağ, değiştirilmiş verileri ayırıcı ağa iletir. 5. Ayıcı ağ, oluşturulan çıktının orijinal veri kümesine ait olma olasılığını hesaplar. 6. Ayıcı ağ, bir sonraki döngüde gürültü vektörü rastgeleleştirmesini azaltmak için üretici ağa kılavuzluk yapar. 7. Üretici ağ, ayırıcı ağın hata olasılığını en üst düzeye çıkarmaya çalışır; buna karşılık, ayırıcı ağ hata olasılığını en aza indirmeye çalışır. Bu süreç, eğitim yinelemelerinde devam eder ve her iki ağ da bir denge durumuna ulaşana kadar sürekli olarak gelişir.

En iyi aktivasyon fonksiyonu, kullanılan derin öğrenme modeline ve problemin türüne bağlı olarak değişir. İşte bazı yaygın aktivasyon fonksiyonları ve kullanım alanları: 1. ReLU (Rectified Linear Unit): Günümüzde derin öğrenme modellerinde en çok kullanılan aktivasyon fonksiyonudur. 2. Sigmoid: İkili sınıflandırma problemlerinde idealdir ve çıktı 0 ile 1 arasında bir değere sıkıştırır. 3. Tanh (Hiperbolik Tanjant): Çıktıyı -1 ile 1 arasında sonuçlandırır ve sigmoid fonksiyonuna göre daha iyi sonuçlar verebilir. 4. Softmax: Çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde kullanılır ve her sınıfa ait bir olasılık hesaplar.

Derin öğrenmenin temel amacı, karmaşık problemleri çözmek ve makinelere insan benzeri öğrenme yetenekleri kazandırmaktır. Bu, aşağıdaki gibi alanlarda uygulanabilir: - Görüntü ve ses tanıma: Yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi ve otonom araçlar gibi. - Doğal dil işleme: Chatbotlar, makine çevirisi ve metin sınıflandırma. - Finans ve risk yönetimi: Kredi riski değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespiti. - Üretim optimizasyonu: Stok yönetimi ve kalite kontrolü. Derin öğrenme, büyük veri kümelerinden anlamlı bilgiler çıkararak, otomasyon ve verimliliği artırır.

RCDT (Relational Change Detection Transformer) Japon dilinde değil, uzaktan algılama değişim tespiti görevlerinde kullanılan bir derin öğrenme tabanlı çerçevedir. İşlevi: RCDT, çok çözünürlüklü görüntülerdeki değişimlerin verimli ve yüksek doğrulukla tespitini sağlar. Bileşenleri: RCDT, ağırlık paylaşan bir Siamese Backbone, ilişkisel çapraz dikkat modülü (RCAM) ve yüksek çözünürlüklü kısıtlamalarla son iyileştirmeleri gerçekleştiren bir Özellikler Kısıtlama Modülü (FCM) içerir.

Sinyal işlemede derin öğrenme, büyük veri setlerinden anlamlı sonuçlar çıkarmak için yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt dalıdır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için çok miktarda sinyal verisi toplanır. 2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Yapay sinir ağları modeli kurulur. 4. Eğitim: Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı sinyallerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılarak yeni sinyallerle karşılaştığında tahminler yapar veya kararlar alır. Kullanım alanları arasında görüntü tanıma, ses işleme, doğal dil işleme ve otonom sistemler bulunmaktadır.

Transfer learning ve fine-tuning arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Eğitim Kapsamı: - Transfer learning: Sadece son katmanlar yeni görev için eğitilir, modelin geri kalanı dondurulur. - Fine-tuning: Tüm model veya belirli katmanlar eğitilir, bu da modelin daha fazla uyum sağlamasına olanak tanır. 2. Veri Gereksinimleri: - Transfer learning: Küçük datasets için uygundur, çünkü önceden eğitilmiş modelin genel özellikleri yeterlidir. - Fine-tuning: Daha büyük ve orijinal dataset'e benzer bir dataset gerektirir. 3. Hesaplama Maliyeti: - Transfer learning: Daha az hesaplama kaynağı ve zaman gerektirir. - Fine-tuning: Daha fazla hesaplama gücü ve zaman ihtiyacı vardır. 4. Adaptasyon: - Transfer learning: Modelin genel özelliklerini koruma eğilimindedir ve yeni görevlere adaptasyonu sınırlıdır. - Fine-tuning: Daha fazla katman ayarlandığından, yeni göreve daha iyi uyum sağlar.

Evrişimli sinir ağları (CNN), özellikle görüntü ve video gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış özel bir sinir ağı türüdür. CNN'nin çalışma prensibi şu katmanların ardışık olarak uygulanmasıyla gerçekleşir: 1. Evrişim Katmanı: Giriş görüntüsüne filtreler uygulanarak öznitelikler (kenar, köşe, nesne) çıkarılır. 2. Aktivasyon Katmanı: Giriş sinyali üzerinde doğrusal olmayan bir dönüşüm olan aktivasyon fonksiyonu uygulanır. 3. Havuzlama Katmanı: Boyut indirgeme işlemi yapılır, bu sayede hesaplama karmaşıklığı azaltılır ve aşırı uyum kontrol edilir. 4. Flattening Katmanı: Çoklu katmanlardan tek düzlemli bir vektöre dönüşüm sağlanır. 5. Fully Connected Katmanı: Flattening katmanında dönüştürülen vektörler, yapay sinir ağlarına giriş olarak verilir. CNN, bu katmanların yardımıyla görüntülerdeki hiyerarşik yapıları otomatik ve uyarlanabilir bir şekilde öğrenir.

Derin öğrenme ile uydu görüntüleri şu şekilde işlenir: 1. Ön İşleme: Uydu görüntüleri, analiz için kullanılabilir hale getirmek üzere temizlenir ve düzeltilir. 2. Görüntü Segmentasyonu: Görüntü, kara, su veya bitki örtüsü gibi farklı bölgelere ayrılarak yüzey türlerinin odaklanmış analizi ve sınıflandırılması yapılır. 3. Nesne Algılama: Binalar, yollar veya araçlar gibi belirli nesneler tanımlanır ve tam olarak belirlenir. 4. Değişim Tespiti: Farklı aralıklarla çekilen görüntüler karşılaştırılarak ormansızlaşma, kentleşme veya mevsimsel değişimler gibi zaman içindeki değişiklikler izlenir. 5. Görüntü Sınıflandırma: Arazi türleri, eğitim verilerinden öğrenilen kalıplara göre kategorize edilir ve ayrıntılı haritaların oluşturulması sağlanır. Bu işlemler için Unet, MaskRCNN ve SingleShotDetector gibi derin öğrenme modelleri kullanılır.