DerinÖğrenme

Yeni nesil yapay zeka (YZ), üretken yapay zeka (Generative AI) olarak da bilinir ve makinelerin insan benzeri içerikler üretmesini sağlayan bir YZ türüdür. Üretken yapay zekanın bazı özellikleri: Derin öğrenme: Karmaşık görevleri ve büyük veri kümelerini ele almak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Yaratıcılık: Metin, görüntü, ses, ürün tasarımları ve kod gibi yeni çıktılar oluşturur. Sürekli öğrenme: Sistem veya makine, performansını sürekli olarak geliştirir. Kullanım alanları: Pazarlama: Pazarlama kampanyaları oluşturma ve müşteri tercihlerini tahmin etme. Sağlık: İlaç keşfi için yeni moleküller tasarlama. Yazılım geliştirme: Kod yazma ve programlama görevlerini otomatikleştirme. Eğlence endüstrisi: Animasyon, video oyunları ve sanal gerçeklik tasarımları.

HuggingFace, PyTorch, TensorFlow ve JAX derin öğrenme kütüphaneleri ile uyumludur.

DeepSeek-R1 modeli, 671 milyar parametre içermektedir.

DeepSeek R1 ve DeepSeek V3 arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari ve Eğitim: - DeepSeek V3, Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanır ve 671 milyar parametre ile eğitilmiştir. - DeepSeek R1, V3'ün temelini alır ve üzerine pekiştirme öğrenme teknikleri eklenerek mantıksal çıkarım ve problem çözme yetenekleri geliştirilmiştir. 2. Performans: - DeepSeek V3, genel görevlerde daha iyidir ve MMLU, MATH-500 ve Codeforces gibi benchmark testlerinde yüksek sonuçlar elde etmiştir. - DeepSeek R1, karmaşık matematiksel hesaplamalar, bilimsel araştırmalar ve stratejik karar alma gibi alanlarda daha üstündür. 3. Kullanım Alanı: - DeepSeek V3, içerik oluşturma, dil çevirisi ve sohbet robotları gibi genel amaçlı uygulamalar için uygundur. - DeepSeek R1, eğitim araçları, araştırma ve gelişmiş akıl yürütme gerektiren görevler için idealdir.

B200 ifadesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. NVIDIA Blackwell B200 Yapay Zeka Çipi: Bu çip, yapay zeka ve derin öğrenme gibi yüksek performans gerektiren alanlarda kullanılır. 2. B2 Vitamini (Riboflavin): Bu vitamin, enerji üretimi, hücre büyümesi ve steroidlerin parçalanması süreçlerinde yer alır.

Derin öğrenme ile birçok farklı işlem yapılabilir, bunlar arasında: 1. Sanal asistanlar: Siri, Alexa gibi dijital asistanlar, sözlü komutları anlayıp yorumlayarak bilgi sağlarlar. 2. Yüz tanıma: Sosyal medyada fotoğraflardaki kişileri etiketlemek için yüz tanıma teknolojisi kullanılır. 3. Kişiselleştirilmiş öneriler: Video akış platformları ve e-ticaret siteleri, kullanıcıların geçmiş tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunar. 4. Siber güvenlik: Sahte girişleri tespit ederek siber güvenliği sağlar. 5. Tıbbi analizler: Tıbbi görüntü analizinde hastalıkları teşhis eder ve sağlık tahminlerinde bulunur. 6. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlar, çevrelerini tanıyarak ve engelleri algılayarak kendi kendine hareket eder. 7. Doğal dil işleme: Metinleri bir dilden diğerine çevirmek, duygu analizi yapmak ve konuşma tanıma gibi görevler için kullanılır.

Nesne etiketleme iki ana yöntemle yapılabilir: 1. Manuel Etiketleme: Bu yöntemde, bir mühendis etiketleri belirler ve bu etiketleri görüntüye özgü bilgileri içeren bilgisayarla görme modeline aktarır. 2. Otomatik Etiketleme: Derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak yapılır. Bazı popüler nesne etiketleme araçları: - LabelImg: Python ile yazılmış, kullanıcı dostu bir arayüze sahip açık kaynaklı bir araç. - VGG Image Annotator (VIA): Tarayıcı üzerinden çalışan, hafif bir görüntü etiketleme aracı. - LabelMe: Etiketleme işlemlerini kolaylaştıran çevrimiçi bir araç. - CVAT (Computer Vision Annotation Tool): Büyük ölçekli projeler ve profesyonel kullanımlar için uygun, Intel tarafından geliştirilmiş bir araç.

Derin öğrenme için okunabilecek bazı önemli kitaplar şunlardır: 1. "Deep Learning" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville tarafından yazılmıştır. Bu kitap, derin öğrenmenin temellerini ve algoritmalarını kapsamlı bir şekilde ele alır. 2. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurélien Géron tarafından yazılmıştır. Kitap, pratik örneklerle derin öğrenmeyi öğretir ve popüler kütüphanelerle projeler gerçekleştirme imkanı sunar. 3. "Neural Networks and Deep Learning" - Charu C. Aggarwal tarafından yazılmıştır. Bu kitap, derin öğrenme dünyasına giriş yapmak isteyenler için uygundur ve teori, matematik ve Python kod örnekleri içerir. Ayrıca, "Deep Learning with Python" - François Chollet tarafından yazılmış ve derin öğrenme framework’ü Keras'ı kullanarak sinir ağlarının nasıl uygulanacağını anlatır.

Derin öğrenmede aktif öğrenme, modelin etiketlenmiş en önemli verileri seçerek öğrendiği yinelemeli bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu süreçte: 1. İlk veri seçim süreçleri için belirsizlik örneklemesi ve çeşitliliğe dayalı örnekleme gibi stratejiler kullanılır. 2. Seçilen veri noktaları manuel olarak etiketlenir ve eğitim veri kümesine eklenir. 3. Model, güncellenmiş veri kümesi üzerinde yeniden eğitilir ve etiketlenecek bir sonraki veri noktası kümesini seçer. 4. Bu süreç, model istenen doğruluğa ulaşana kadar tekrarlanır. Aktif öğrenme, veri etiketleme maliyetlerini azaltır ve modelin genel doğruluğunu artırır.

Derin Üretici Modeller dersi, Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı kapsamında "BİL635 - Derin Öğrenme" dersi olarak yer almaktadır. Ayrıca, Yıldız Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü'nde de "BLM5140 - Derin Üretici Modeller" adıyla seçmeli bir ders olarak sunulmaktadır.

Farmakolojide yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yapay zeka alt dallarını kullanır.

Dahua ITC413-PW4D-IZ1 kamerası, akıllı derin öğrenme algoritmaları kullanarak lisanssız araçların ve araçların türü, markası ve renginin tanınmasını sağlar. Başlıca işlevleri: - İzinsiz giriş ve başıboş dolaşma tespiti yaparak ışıklı ve sesli alarmları tetikler. - Harici cihazların kontrolü için dahili sinyal, veri ve iletişim portlarına sahiptir. - Kolay kurulum ve devreye alma için dahili LED kullanır. - Video izleme ve plaka okuma gibi yüksek çözünürlüklü görüntüler sunar. - IP67 ve IK10 koruma sınıfı ile dayanıklıdır.

Deep learning'in daha iyi olmasının bazı nedenleri: 1. Yüksek doğruluk: Deep learning modelleri, çeşitli görevlerde (konuşma işleme, görüntü tanıma gibi) yüksek doğruluk sağlayabilir. 2. Otomatik özellik çıkarma: Deep learning, verilerin içindeki ilgili özellikleri otomatik olarak belirleyebilir, bu da manuel mühendislik ihtiyacını azaltır. 3. Geniş uygulanabilirlik: Deep learning, otonom sürüşten finansal analize kadar birçok alanda kullanılabilir. 4. Sürekli öğrenme: Yeni verilerle güncellenebilme yeteneği sayesinde, deep learning modelleri zamanla kendilerini iyileştirebilir. 5. Hiyerarşik veri temsili: Karmaşık veri yapılarını daha basit özelliklerden başlayarak öğrenebilir ve bu da daha zengin ve anlamlı içgörüler sunar. Ancak, deep learning'in yüksek hesaplama gücü gereksinimi, veri kalitesi bağımlılığı ve yorumlanabilirlik zorlukları gibi dezavantajları da vardır.

Keras ile aşağıdaki gibi çeşitli işlemler yapılabilir: 1. Derin Öğrenme Modelleri Oluşturma: Keras, karmaşık derin öğrenme modellerini hızlı ve kolay bir şekilde oluşturmayı sağlar. 2. Görüntü Tanıma: CNN (Evrişimsel Sinir Ağları) yapısı ile etkili görüntü tanıma sistemleri oluşturulabilir. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): RNN ve LSTM modelleri ile metin analizleri yapılabilir. 4. Zaman Serisi Analizi: Keras, tahmin modelleri oluşturmak için kullanılabilir. 5. Transfer Öğrenme: Önceden eğitilmiş modellerin bilgilerini kullanarak yeni modeller oluşturma imkanı sunar. 6. Öneri Sistemleri: Kullanıcıların davranışları üzerinden içerik ve ürün önerileri sunan sistemler geliştirilebilir. Keras, TensorFlow, JAX ve PyTorch gibi farklı framework'lerle uyumlu çalışabilir.

Stereo net analizi şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Stereo Kalibrasyon: Kameraların iç ve dış parametrelerinin belirlenmesi için yapılır. 2. Stereo Düzeltme: Kameraların görüntülerinin satır hizalı hale getirilmesi işlemidir. 3. Stereo Eşleştirme: Bir kamera görüntüsündeki noktaların diğer kamera görüntüsünde de bulunması hedeflenir. 4. Yeniden Yansıtma: Eşleşen noktalar için kamera görüntüsünün 3-boyutlu hale dönüştürülmesi işlemidir. Derinlik haritasında gürültü ve ayrık noktaları engellemek için, 3-boyutlu uzayda modeller üzerinde filtreleme yapılabilir. Ayrıca, derin öğrenme tabanlı stereo analiz yöntemlerinde, daha soyut ve anlamlı bilgiler elde etmek için derin evrişimsel sinir ağları (DCNN) kullanılır.

"Backbone" terimi farklı alanlarda farklı amaçlarla kullanılır: 1. Anatomi: Omurga anlamına gelir ve bir hayvan veya insanın iskelet sisteminin bir parçası olarak kullanılır. 2. Bilgisayar Bilimi: Tek sayfa uygulamaları (SPA) ve dinamik web uygulamalarının geliştirilmesinde kullanılan bir JavaScript frameworküdür. 3. Derin Öğrenme: Bilgisayar görüşünde, sinir ağı modellerinin ilk katman dizisi olarak, ham giriş verilerini işleyerek kompakt ve bilgilendirici bir temsil oluşturmak için kullanılır.

CNN (Convolutional Neural Network), görüntü işleme ve nesne tanıma alanlarında sıkça kullanılan bir derin öğrenme algoritmasıdır. CNN algoritmasının temel bileşenleri: - Convolutional Layers (Evrişim Katmanları): Filtreler kullanarak görüntüdeki özellikleri çıkarır. - Pooling Layers (Havuzlama Katmanları): Veri boyutunu küçülterek hesaplama maliyetini azaltır. - Activation Functions (Aktivasyon Fonksiyonları): Doğrusal olmayan özelliklerin öğrenilmesini sağlar. - Fully Connected Layers (Tam Bağlantılı Katmanlar): Özellikleri analiz ederek sınıflandırma yapar. CNN algoritmasının çalışma prensibi: 1. Giriş Görüntüsü: Görüntü, filtrelerle analiz edilerek düşük seviyeli özellikler çıkarılır. 2. Boyut Azaltma: Önemli bilgiler kaybolmadan veri boyutu küçültülür. 3. Sınıflandırma: Tam bağlantılı katmanlar ile özellikler analiz edilerek sınıflandırma yapılır. Uygulama alanları: Tıbbi görüntüleme, otonom araçlar, güvenlik sistemleri ve endüstriyel otomasyon gibi alanlarda kullanılır.

Derin öğrenmeye başlamak için Python programlama dili önerilmektedir. Python, derin öğrenme algoritmalarının kodlarını yazmak için gerekli kütüphaneleri (TensorFlow, Keras, PyTorch gibi) sunar ve açık kaynak kodlu, çoklu platform uyumlu bir dildir.

CNN (Convolutional Neural Network) ve RNN (Recurrent Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri İşleme Şekli: - CNN: Resim gibi grid-like verileri işler ve her bir kısmı birlikte değerlendirir. - RNN: Sıralı verileri (metin, konuşma, zaman serisi) işler ve önceki adımları hatırlayarak zamansal bağımlılıkları yakalar. 2. Parametre Paylaşımı: - CNN: Aynı kuralları resmin farklı kısımları için uygulayarak tekrar tekrar kullanır. - RNN: Aynı kuralları zaman adımları boyunca kullanarak hafızayı korur. 3. Mimari: - CNN: Konvolüsyonel katmanlar, havuzlama katmanı ve tamamen bağlı katmanlardan oluşur. - RNN: Giriş katmanı, gizli katmanlar ve çıktı katmanından oluşur; gizli katmanlar önceki adımların hafızasını içerir. 4. Kullanım Alanları: - CNN: Görüntü tanıma, nesne tespiti, yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır. - RNN: Dil işleme, makine çevirisi, konuşma tanıma, hisse senedi piyasası tahminleri gibi alanlarda kullanılır.

ResNet ve VGG arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari: VGG, basit ve derin bir mimariye sahiptir, 3x3 boyutlarında küçük convolutional filtreler kullanır ve genellikle 16 veya 19 katmana sahiptir. 2. Performans: ResNet, vanishing gradient sorununu çözdüğü için daha derin ağlarda daha iyi performans gösterir ve genellikle daha yüksek doğruluk oranları elde eder. 3. Eğitim Süresi ve Kaynaklar: VGG, daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir ve eğitimi daha uzun sürer. 4. Kullanım Alanları: VGG, genel görevler ve transfer öğrenme için uygundur.