Derin Öğrenme nedir?

Derin üretken öğrenme, öğrenilen girdilerden yeni çıktılar oluşturmaya odaklanan derin öğrenmedir. Geleneksel olarak derin öğrenme, veriler arasındaki ilişkileri belirlemeye odaklanmaktaydı. Derin öğrenme modelleri, veri kümesindeki düzenleri tanımak için büyük miktarda veriyle eğitilirdi.

Derin üretken öğrenme, düzen tanımaya üretim ekler. Bu tür modeller veri düzenlerini arar ve ardından kendi benzersiz düzenlerini oluşturur. Örneğin, birkaç kitaptaki metni analiz edebilir ve ardından orijinal kitaplarda bulunmayan yeni cümleler ve paragraflar oluşturmak için bu bilgileri kullanabilirler.

Derin üretken öğrenme, modern üretken yapay zeka ve altyapı modellerinin temelidir . Bu modeller soruları yanıtlamak, metinden görüntüler oluşturmak ve içerik yazmak gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmek için büyük veriler üzerinde eğitilmiş geniş ölçekli derin öğrenme teknolojilerini kullanır.

Altyapı modellerine giriş videosunu izleyin

Derin öğrenmenin otomotiv, havacılık, imalat, elektronik, tıbbi araştırma ve diğer alanlarda çeşitli kullanım örnekleri vardır.

• Sürücüsüz otomobiller, nesne algılama için derin öğrenme modellerinden yararlanır.
• Savunma sistemleri, uydu görüntülerindeki ilgi alanlarını işaretlemek için derin öğrenmeyi kullanır.
• Tıbbi görüntü analizi, tıbbi tanı için kanser hücrelerini tespit etmek üzere derin öğrenmeyi kullanır.
• Fabrikalar, insanların veya nesnelerin makinelere güvenli olmayan bir mesafede olduğunu algılamak için derin öğrenme uygulamalarını kullanır.

Derin öğrenmenin bu çeşitli kullanım örnekleri; bilgisayarlı görü, konuşma tanıma, doğal dil işleme (NLP), öneri altyapıları ve üretici yapay zeka olmak üzere beş geniş kategoride gruplandırılabilir.

Bilgisayar görüşü

Bilgisayar görüşü, görüntülerden ve videolardan otomatik olarak bilgi ve içgörüler çıkarır. Görüntüleri insanların anladığı gibi anlamak için derin öğrenme teknikleri kullanılabilir. Görüntü işlemenin aşağıdakiler gibi çeşitli uygulama alanları vardır:

• Güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri görüntü ve video arşivlerinden otomatik olarak çıkarmak için içerik denetimi
• Yüzleri tanımak ve gözlerin açık olması, gözlük ve sakal gibi özellikleri ayırt etmek için yüz tanıması
• Marka logolarını, giysi, güvenlik ekipmanı ve diğer görüntü ayrıntılarını tanımlamak için görüntü sınıflandırma

Konuşma tanıma

Derin öğrenme modelleri, değişen konuşma kalıplarına, ses perdesine, tonuna, dile ve aksana rağmen insan konuşmasını analiz edebilir. Amazon Alexa, metinden sese ve sesten metne dönüştürme yazılımları gibi sanal asistanlar, aşağıdaki görevleri yerine getirmek için konuşma tanıma teknolojisini kullanır:

• Çağrı merkezi temsilcilerine yardımcı olma ve çağrıları otomatik olarak sınıflandırma.
• Klinik görüşmeleri gerçek zamanlı olarak belgelere dönüştürme.
• İçerik kapsamını genişletmek için videolara ve toplantı kayıtlarına düzgün şekilde alt yazı ekleme.
• Akıllı sesli yardım için komut dosyalarını istemlere dönüştürme.

Doğal dil işleme

Bilgisayarlar, metin verilerinden ve belgelerden öngörü ve anlam elde etmek için derin öğrenme algoritmaları kullanır. Doğal, insan tarafından oluşturulan metni işleme yeteneği, şunlar dahil olmak üzere çeşitli kullanım örnekleri içerir:

• Otomatik sanal temsilciler ve sohbet robotları
• Belgelerin veya haber makalelerinin otomatik olarak özetlenmesi
• E-posta ve form gibi uzun belgelerin iş zekası analizi
• Sosyal medyadaki olumlu ve olumsuz yorumlar gibi duyguları belirten anahtar ifadeleri dizine ekleme

Öneri altyapıları

Uygulamalar, kullanıcı etkinliğini izlemek ve kişiselleştirilmiş öneriler geliştirmek için derin öğrenme yöntemlerini kullanabilir. Kullanıcıların davranışlarını analiz edebilir ve yeni ürün veya hizmetler keşfetmelerine yardımcı olabilirler. Örneğin,

• Kişiselleştirilmiş videolar ve içerikler önerirler.
• Özelleştirilmiş ürün ve hizmetler önerirler.
• Kullanıcı konumuna ve davranışına göre alakalı içerikleri vurgulamak için arama sonuçlarını filtreleyin

Üretken Yapay Zeka

Üretici yapay zeka uygulamaları yeni içerikler oluşturabilir ve son kullanıcılarla daha karmaşık şekilde iletişim kurabilir. Karmaşık iş akışlarını otomatikleştirmeye, beyin fırtınası yapmaya ve akıllı bilgi aramalarına yardımcı olabilirler. Örneğin, Amazon Q Business ve Amazon Q Geliştirici gibi üretken yapay zeka araçlarıyla kullanıcılar şunları yapabilir:

• Doğal dil soruları sorabilir ve birden fazla dahili bilgi kaynağından özet cevaplar alabilir.
• Kod önerileri, otomatik kod tarama ve yükseltmeler alabilir.
• Yeni belgeleri, e-postaları ve başka pazarlama içeriklerini daha hızlı oluşturabilir.

Makine öğrenimi, derin öğrenme ve üretken yapay zeka terimleri, sinir ağı teknolojisindeki ilerlemeleri gösterir.

Makine öğrenimi

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme algoritmaları, geleneksel makine öğrenimi tekniklerini daha verimli hale getirmek için çıkmıştır. Geleneksel makine öğrenimi yöntemleri, yazılımı eğitmek için önemli ölçüde insan çabası gerektirir. Örneğin, hayvan görüntüsü tanıma işleminde aşağıdakileri yapmanız gerekir:

• Yüz binlerce hayvan görüntüsünü manuel olarak etiketlemek.
• Makine öğrenimi algoritmalarının bu görüntüleri işlemesini sağlamak.
• Bu algoritmaları bir dizi bilinmeyen görüntü üzerinde test etmek.
• Bazı sonuçların neden yanlış olduğunu belirlemek.
• Sonuç doğruluğunu artırmak için yeni görüntüleri etiketleyerek veri kümesini geliştirmek.

Bu sürece denetlenen öğrenim denir. Denetimli öğrenmede sonuç doğruluğu yalnızca geniş ve yeterince çeşitli bir veri kümesiyle iyileşme gösterir. Örneğin, eğitim veri kümesi daha fazla siyah kedi görüntüsü içerdiğinden, algoritma siyah kedileri doğru şekilde tanımlarken beyaz kedileri tanımlayamayabilir. Bu durumda, makine öğrenimi modellerini tekrar eğitmek için daha fazla beyaz kedi görüntüsü etiketlemeniz gerekir.

Derin öğrenmenin makine öğrenimine kıyasla avantajları

Derin öğrenme ağı, geleneksel makine öğrenimine kıyasla aşağıdaki avantajlara sahiptir. 

Yapılandırılmamış verilerin verimli işlenmesi

Makine öğrenimi yöntemleri, eğitim veri kümesinin sonsuz varyasyonları olabileceğinden işlenmesi zor olan yapılandırılmamış verileri (metin belgeleri gibi) bulur. Öte yandan, derin öğrenme modelleri yapılandırılmamış verileri kavrayabilir ve manuel özellik ayıklama gerçekleştirmeden genel gözlemler yapabilir. Örneğin, bir sinir ağı bu iki farklı girdi cümlesinin aynı anlama sahip olduğunu fark edebilir:

• Nasıl ödeme yapacağımı söyleyebilir misin?
• Nasıl para transferi yaparım? 

Gizli ilişkiler ve düzen keşfi

Derin öğrenme uygulaması, büyük miktarda veriyi daha derinlemesine analiz edebilir ve eğitilmemiş olabileceği yeni öngörüler ortaya çıkarabilir. Örneğin, tüketici alımlarını analiz etmek için eğitilmiş bir derin öğrenme modelini düşünün. Model, yalnızca daha önce satın aldığınız ürünler için verilere sahiptir. Ancak yapay sinir ağı, satın alma düzeninizi diğer benzer müşterilerin düzenleriyle karşılaştırarak size henüz satın almadığınız yeni ürünler önerebilir.

Denetimsiz öğrenme

Derin öğrenme modelleri, kullanıcı davranışına bağlı olarak zaman içinde öğrenebilir ve gelişebilir. Etiketli veri kümelerinin büyük varyasyonlarına ihtiyaç duymazlar. Örneğin, tuşlama davranışınızı analiz ederek sözcükleri otomatik olarak düzelten veya öneren bir sinir ağı düşünün. Sinir ağının İngilizce dilinde eğitildiğini ve İngilizce sözcükler için yazım denetimi yapabildiğini varsayalım. Bununla birlikte, danke gibi İngilizce olmayan kelimeleri sık sık yazıyorsanız sinir ağı bu kelimeleri de otomatik olarak öğrenir ve otomatik olarak düzeltir.

Geçici veri işleme

Geçici veri kümeleri büyük varyasyonlara sahiptir. Bir örnek, bir bankadaki kredi geri ödeme tutarlarıdır. Bir derin öğrenme sinir ağı, finansal işlemleri analiz ederek ve bazılarını dolandırıcılık tespiti için işaretleyerek yollarla bu verileri kategorize edip sıralayabilir.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme hakkında daha fazla bilgi edinin»

Üretken Yapay Zeka

Üretici yapay zeka, makine öğreniminin ve derin öğrenmenin sinir ağlarını bir sonraki seviyeye taşımıştır. Makine öğrenimi ve derin öğrenme tahmine ve örüntü tanımaya odaklanırken, üretici yapay zeka algıladığı düzenlere dayalı benzersiz çıktılar üretir. Üretken AI teknolojisi, veri modellerini benzersiz şekillerde birleştirmek için birkaç farklı sinir ağını birleştiren dönüştürücü mimari üzerine inşa edilmiştir. Derin öğrenme ağları önce metni, görüntüleri ve diğer verileri matematiksel soyutlamalara dönüştürür ve ardından bunları tekrar anlamlı yeni düzenlere dönüştürür.

Bulut altyapısında üretken yapay zeka ve derin öğrenme kullanmak, uygulamaları daha hızlı tasarlamanıza, geliştirmenize ve eğitmenize yardımcı olur. 

Hız

Sinir ağlarınızın ihtiyaç duyduğu karmaşık matematiksel işlemleri gerçekleştirmek için GPU ve CPU kümelerini kullanarak üretken yapay zeka ve derin öğrenme modellerini daha hızlı eğitebilirsiniz. Daha sonra bu modelleri büyük miktarda veriyi işlemek ve giderek daha alakalı sonuçlar üretmek için kullanabilirsiniz.

Ölçeklenebilirlik

Bulut üzerinden sunulan geniş kapsamlı isteğe bağlı kaynaklar sayesinde, her boyuttaki yapay zeka derin öğrenme modellerini ele almak için neredeyse sınırsız donanım kaynaklarına erişebilirsiniz. Sinir ağlarınız, farklı işlemci türleri ve miktarları arasında iş yüklerini sorunsuz ve verimli bir şekilde dağıtmak için birden fazla işlemciden yararlanabilir.

Araçlar

Dizüstü bilgisayarlar, hata ayıklayıcılar, profil oluşturucular, işlem hatları ve AIOps gibi birçok yapay zeka ve derin öğrenme aracına erişebilirsiniz. Modeli barındırmak için altyapıya gerek kalmadan, mevcut üretici yapay zeka modelleriyle bir hizmet olarak buluttan çalışabilirsiniz. Ekipler, sınırlı bilgi ve eğitimle bile üretici yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarını kullanmaya başlayabilir.