Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramlarını açıklayan eğitici bir içeriktir.
- Video, yapay zekanın genel tanımıyla başlayıp makine öğreniminin kural temelli değil istatistiksel olarak kendi kendine öğrenebilen algoritmalar üzerine kurulu olduğunu açıklıyor. Ardından derin öğrenme kavramını, yapay sinir ağları ve yapay öğrenme ağları üzerinden anlatıyor. Kedi-kuş resimlerini ayırt etme örneği üzerinden, derin öğrenmenin nasıl çalıştığını, yapboz parçası gibi parçalara ayrılan bilgilerin nasıl aktarıldığını ve doğru-yanlış kararların nasıl değerlendirildiğini adım adım açıklıyor.
- 00:02Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
- Yapay zeka, insanların zeki olarak düşündükleri şeyleri algoritmalarla yapabilme alanıdır.
- Makine öğrenimi, kural temelli değil, istatistiksel olarak kendi kendine öğrenebilen algoritmalar üzerine kuruludur.
- Eskiden insanlar kedi ve kuş resimlerini ayırt etmek için manuel kurallar yazarken, makine öğrenimi bu tür örneklerden kendi kurallarını çıkarır.
- 00:41Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları
- Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalıdır ve yapay sinir ağları kullanır.
- Derin öğrenmede, resim gibi veriler küçük parçalara ayrılır ve bu parçalar farklı katmanlarda işlenir.
- Her katmanda bilgiler aktarılır ve en son katmanda toplanarak karar verilir.
- 01:37Derin Öğrenmenin Çalışma Prensibi
- Derin öğrenme algoritması çalıştığında, en son katmandaki sonuçlar değerlendirilir.
- Doğru karar veren katmanlara daha fazla değer verilir, yanlış karar verenlere değer azaltılır.
- Bu sistemde herhangi bir katmana ne yapması gerektiği söylenmez, kendi kendine öğrenerek gelişir.