DerinÖğrenme

Görüntü işleme projeleri, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak belirli bilgileri çıkarmayı veya görüntüleri iyileştirmeyi amaçlayan projelerdir. İşte bazı görüntü işleme projesi örnekleri: 1. Yüz Tanıma: Yüzleri tanımlamak ve sınıflandırmak için dlib veya OpenCV kütüphaneleri kullanılarak projeler geliştirilebilir. 2. Nesne Tespiti: YOLOv8 gibi derin öğrenme modelleri ile görüntüler üzerinde nesne tespiti yapılabilir. 3. Renk Değiştirme: Numpy ve OpenCV kütüphaneleri kullanılarak resimlerin belirli kısımlarının rengi değiştirilebilir. 4. Tıbbi Görüntüleme: MRI ve BT görüntülerinin analizi, hastalıkların teşhisinde ve tıbbi görüntü işleme sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılır. 5. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, çevrelerini algılamak ve yönlendirmek için nesne tanıma ve izleme sistemlerini kullanır. Bu projeler, sağlık, güvenlik, sanayi ve eğlence gibi birçok sektörde uygulanabilir.

Derin öğrenmede uydu verileri, çeşitli uygulamalar için yüksek kaliteli bilgiler sağlamak amacıyla kullanılır. Uydu verilerinin derin öğrenme ile işlenmesinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: 1. Bina Taban İzi Çıkarma: Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden bina taban izlerini otomatik olarak çıkarmak için derin öğrenme modelleri kullanılır. 2. Arazi Örtüsü Sınıflandırma: Landsat 8 görüntüleri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması yapılır. 3. Süper Çözünürlük: Uydu görüntülerinin çözünürlüğünü artırmak için süper çözünürlük modelleri kullanılır. 4. Nesne Tespiti: Uydu görüntülerindeki nesneleri tespit etmek için makine öğrenimi modelleri eğitilir.

Yapay Zeka ve Akıllı Sistemler Laboratuvarı, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi ve araştırılmasının yapıldığı bir laboratuvardır. Bu tür laboratuvarlar, aşağıdaki gibi çeşitli alanlarda çalışmalar yürütür: Makine Öğrenimi: Makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan temel teknolojilerden biridir. Derin Öğrenme: Karmaşık verilerden anlamlı çıkarımlar yapılmasını sağlayan bir makine öğrenimi dalıdır. Doğal Dil İşleme: Makinelerin insan dilini anlaması, işlemesi ve taklit etmesi için geliştirilen bir yapay zeka dalıdır. Bilgisayarlı Görü: Dijital görüntüleri analiz etme ve anlama üzerine çalışan bir alandır. Yapay zeka laboratuvarları, sağlık, finans, eğitim, tarım ve ulaşım gibi birçok sektörde yenilikçi çözümler üretmek için çalışır.

Yapay zekada kullanılan bazı temel teknikler şunlardır: 1. Makine Öğrenimi: Verilerin analiz edilerek örüntülerin keşfedilmesi ve bu örüntülerin kullanılarak tahminler yapılması. 2. Derin Öğrenme: Makine öğreniminin bir alt dalı olup, büyük veri setlerinden daha karmaşık desenler öğrenebilir. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): İnsan dilini anlamak, yorumlamak ve yanıtlamak için kullanılır. 4. Görüntü İşleme: Bilgisayarlı görü, videolardan ve görüntülerden bilgi çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. 5. Konuşma Tanıma: İnsan konuşmasını yorumlamak, kelimeleri tanımlamak ve anlamı algılamak için kullanılır. Ayrıca, üretken yapay zeka gibi metin, fotoğraf, ses ve video gibi farklı formatlarda içerik oluşturabilen teknikler de mevcuttur.

LSTM (Long Short-Term Memory) modeli, sıralı verileri işlemek için tasarlanmış özel bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisidir. Temel özellikleri: - Uzun vadeli bağımlılıkları öğrenme: LSTM'ler, dizinin önceki kısımlarındaki bağlamın sonraki kısımları anlamak için önemli olduğu durumlarda etkilidir. - Bellek hücreleri ve kapılar: LSTM, bellek hücresinde depolanan bilgileri düzenlemek için üç ana "kapı" kullanır: unut kapısı, giriş kapısı ve çıkış kapısı. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi ve dil modelleme gibi görevlerde kullanılır. - Konuşma tanıma: Ses sinyallerindeki zamansal bağımlılıkları modelleyerek kullanılır. - Zaman serisi analizi: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için uygulanır. LSTM modelleri, PyTorch ve TensorFlow gibi popüler derin öğrenme çerçeveleri kullanılarak kolayca uygulanabilir.

Deneyap kamerayla yüz tanıma işlemi, genellikle yapay zeka ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak özel yazılımlar aracılığıyla gerçekleştirilir. Adımlar: 1. Veri Toplama: Yüz tanıma algoritmasının eğitilmesi için farklı insanların yüz verileri toplanır. 2. Öznitelik Çıkarma: Toplanan yüz verilerinden yüz öznitelikleri çıkarılır (gözler, burun, ağız gibi). 3. Eğitim: Öznitelikler, yapay zeka algoritmaları ve derin öğrenme modelleri kullanılarak eğitilir. 4. Tanıma: Eğitim sürecinden sonra, Deneyap kameranın görüş alanına giren yüzler analiz edilerek kimlik doğrulaması yapılır. 5. Kullanım: Güvenlik sistemlerinde veya sınırlı erişime sahip alanlarda yüz tanıma özelliği kullanılır. Bu teknoloji, kişisel gizlilik ve veri güvenliği konularında hassasiyet gerektirdiğinden, kullanımı belirli yönetmelikler çerçevesinde olmalıdır.

Derin üretici model (deep generative model), büyük ve karmaşık veri setlerinden denetimsiz (unsupervised) bir şekilde örnekler üretebilen, öğrenme yeteneğine sahip bir modeldir. Bu modeller, veri setinin içerdiği özellikleri öğrenerek gerçekçi örnekler oluşturabilirler. Bazı derin üretici model türleri şunlardır: Variational Autoencoder (VAE): Autoencoder'ın geliştirilmiş bir versiyonu olup, gizli uzayda belirsizlik ve olasılık dağılımını modelleme yeteneği ile öne çıkar. Generative Adversarial Networks (GAN): Gerçekçi yeni veriler üretmekte kullanılan, bir üretici (generator) ve bir ayırt edici (discriminator) ağı içeren modeldir.

Derin öğrenmede kullanılan bazı önemli veri setleri şunlardır: 1. CIFAR-10 ve CIFAR-100: 32x32 boyutunda renkli görüntülerden oluşan, nesne tanıma görevleri için kullanılan veri setleri. 2. ImageNet: 14 milyondan fazla etiketli görüntü içeren, büyük ve çeşitli bir veri seti, nesne tanıma ve sınıflandırma için kullanılır. 3. COCO (Common Objects in Context): 330.000'den fazla görüntü içeren, nesne tespiti ve segmentasyonunda kullanılan veri seti. 4. MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology): El yazısı rakamlarının tanınması için kullanılan, 60.000 eğitim örneği ve 10.000 test örneği içeren veri seti. 5. PASCAL VOC: Nesne tespiti ve sınıflandırma görevleri için kullanılan, çeşitli nesne sınıflarını içeren veri seti. Bu veri setleri, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi için kritik öneme sahiptir.

Cornell Üniversitesi'nde geliştirilen yapay zeka modelleri arasında Multimodal Açıklamalar (PJ-X) ve derin öğrenme tabanlı akustik yan kanal saldırısı modelleri öne çıkmaktadır. 1. Multimodal Açıklamalar (PJ-X) modeli, sorulara sadece cevap vermekle kalmayıp aynı zamanda görsel bir açıklama da sunan bir öğrenme modelidir. 2. Akustik yan kanal saldırısı modeli ise ses sinyallerinden klavye girişlerini çözebilen ve yazma sırasında tuş vuruşlarını tahmin edebilen bir derin öğrenme modelidir.

Hiperparametre optimizasyonu, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının performansını artırmak için hiperparametrelerin en iyi değerlerini seçme sürecidir. Hiperparametreler, modelin öğrenme süreci öncesinde belirlenen ve modelin nasıl öğrenmesi gerektiğini tanımlayan ayarlardır. Bu optimizasyon işlemi, farklı yöntemlerle yapılabilir: - Grid Search: Belirlenmiş hiperparametre değerleri kümesi arasında her bir kombinasyonu deneyerek en iyi hiperparametreleri bulur. - Random Search: Hiperparametrelerin rastgele seçilen kombinasyonlarını dener. - Bayesian Optimization: Geçmiş deneylerden elde edilen bilgileri kullanarak gelecekteki deneylerin verimliliğini artırır. Doğru hiperparametre optimizasyonu, modelin doğruluğunu, hızını ve genel performansını önemli ölçüde artırabilir.

Deep learning'in öğrenilme süresi, birçok faktöre bağlı olarak değişir. Genel olarak: Temel kurslar: Part-time çalışarak, derin öğrenmenin temellerini öğrenmek 4-6 hafta sürebilir. Daha ileri konular ve pratik uygulamalar: 2-3 ay gibi daha uzun bir süre gerektirir. Ayrıca, derin öğrenme yolculuğunu hızlandırabilecek bazı öneriler de vardır: Motivasyon ve zaman taahhüdü: Derin öğrenmeye olan güçlü bir istek ve her hafta düzenli olarak çalışma, süreci hızlandırabilir. Ön bilgi: Programlama ve makine öğrenimi konularında temel bilgiye sahip olmak, öğrenme eğrisini kısaltır. Kaynak kullanımı: Coursera, edX gibi platformlardaki özel kurslar ve resmi TensorFlow ve PyTorch dokümantasyonu, en güncel ve doğru bilgileri sağlar.

Nvidia AI, yapay zeka görevlerini hızlandırmak ve kolaylaştırmak için donanım, yazılım ve platformların bir araya getirildiği bir ekosistemdir. Nvidia AI'nin işe yaradığı bazı alanlar: Otonom araçlar: Navigasyon ve güvenlik için AI kullanımı. Sağlık sektörü: Tıbbi görüntüleme ve genomik analizlerle teşhislerin hızlandırılması. Finans: Dolandırıcılık tespiti ve ticaret algoritmalarının optimize edilmesi. Eğlence: Oyunlarda AI destekli görsel iyileştirmeler (örneğin, DLSS). Ayrıca, Nvidia AI derin öğrenme, bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme gibi alanlarda da çözümler sunar.

Yinelemeli sinir ağı (YSA), sıralı veri girişini işlemek ve belirli bir sıralı veri çıkışına dönüştürmek için eğitilmiş derin öğrenme modelidir. YSA'ların temel özellikleri: - Nöronlar: Giriş, çıktı ve gizli katmanlar halinde düzenlenmiştir. - Geri bildirim döngüleri: Bilgiyi ağ içinde saklamasını sağlar. - Uzun vadeli bağımlılıklar: Geçmişteki verileri hatırlayarak gelecekteki tahminleri iyileştirir. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme: Metin sınıflandırma, dil çevirisi ve duygu analizi. - Zaman serisi tahmini: Hisse senedi fiyat tahmini ve anomali tespiti. - Görüntü tanıma: Evrişimli sinir ağları ile birlikte kullanılır.

Transformer ve CNN (Convolutional Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari ve Odak Alanı: - CNN: Bilgisayar görüşü görevleri için tasarlanmıştır ve yerel özellikleri ve mekansal hiyerarşileri öğrenmek için kullanılır. - Transformer: Doğal dil işleme (NLP) görevleri için geliştirilmiştir ve kendi dikkat mekanizmaları ile paralel işleme yeteneklerine sahiptir. 2. Veri İşleme: - CNN: Tüm görüntüyü doğrudan işler ve filtreler kullanarak görüntüdeki tüm pikselleri dikkate alır. - Transformer: Görüntüyü bir dizi patceye böler ve bu patceleri bir dizi olarak işler. 3. Performans ve Sınırlamalar: - CNN: Daha verimli ve daha az parametre ile iyi performans gösterir, ancak küçük bağlamlarda ve sınırlı veri setlerinde daha iyidir. - Transformer: Küresel bağlamı daha iyi yakalar ve daha büyük veri setlerinde daha iyi performans gösterir, ancak daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir.

CNN (Convolutional Neural Network) modelinde aşağıdaki katmanlar ve bileşenler kullanılarak tanımlama yapılır: 1. Convolutional Layer (Evrişim Katmanı): Görüntüyü ele alan ilk katmandır ve filtreler (kerneller) kullanarak görüntüdeki belirli özellikleri yakalar. 2. Activation Functions (Aktivasyon Fonksiyonları): Genellikle ReLU (Rectified Linear Unit) kullanılır ve modelin doğrusal olmayan özellikleri öğrenmesini sağlar. 3. Pooling Layer (Havuzlama Katmanı): Boyutsallığı azaltır ve önemli özellikleri koruyarak hesaplama karmaşıklığını düşürür. 4. Fully Connected Layer (Tam Bağlantılı Katman): Evrişimli katmanlardan ve havuzlama katmanlarından geçen görüntüyü düz bir vektör haline getirir ve sınıflandırma için kullanır. Model eğitimi sürecinde ise geniş bir etiketlenmiş veri seti kullanılır ve model, veriler üzerinde çalışarak doğru tahminler yapmayı öğrenir.

Derin öğrenme, bazı açılardan zor olabilir. Bunun başlıca nedenleri şunlardır: 1. Büyük Veri ve Yüksek Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, milyonlarca veri noktasını işleyebilen sinir ağları gerektirir ve bu da büyük işlem gücü ve geniş veri setleri gerektirir. 2. Karmaşık Modeller: Derin öğrenme modelleri, birçok parametre ve gizli katman içerir, bu da modellerin nasıl çalıştığını anlamayı zorlaştırır. 3. Etiketli Veri İhtiyacı: Derin öğrenme modellerinin etkili olabilmesi için geniş ve yeterince çeşitli etiketli veri kümelerine ihtiyaç vardır. 4. Yorumlanabilirlik: Derin öğrenme modellerinin tahminleri, kara kutu olarak kabul edilir ve bu da sonuçların yorumlanmasını zorlaştırır.

Transformer ve RNN arasındaki temel farklar şunlardır: 1. İşleme Yaklaşımı: RNN'ler, verileri sırayla işleyerek her adımda önceki bilgilerin hafızada tutulmasını sağlar. 2. Uzun Mesafe Bağımlılıkları: RNN'ler, vanishing gradient sorunu nedeniyle uzun mesafe bağımlılıklarını yakalamada zorlanır. 3. Eğitim ve Performans: RNN'ler genellikle daha basit ve kaynak açısından daha az yoğundur, ancak uzun diziler üzerinde eğitilmesi daha zordur. 4. Uygulama Alanları: RNN'ler, konuşma tanıma ve zaman serisi tahminleri gibi ince taneli zamansal dinamiklerin önemli olduğu uygulamalarda tercih edilir.