Derin öğrenme, çok sayıda katmandan oluşan yapay sinir ağlarıyla büyük veriden karmaşık örüntüleri öğrenen makine öğrenmesi yöntemidir.
Derin Öğrenme ne demek?
"Derin" sözcüğü, ağdaki katman sayısının fazlalığını anlatır. Her katman veriyi bir öncekinden biraz daha soyut bir biçime dönüştürür: bir görselde ilk katmanlar kenarları, sonrakiler şekilleri, en üsttekiler ise nesneleri tanır.
Derin öğrenme; görüntü tanıma, konuşma tanıma, çeviri ve büyük dil modelleri gibi bugünkü yapay zekâ atılımlarının çoğunun temelidir. Güçlü olması için çok veri ve GPU gibi yüksek işlem gücü gerektirir.
Yakın kavramlar
Yapay Sinir AğıANN · Artificial Neural NetworkYapay sinir ağı, birbirine bağlı yapay nöronlardan oluşan ve veriden örüntü öğrenebilen, beyindeki sinir hücrelerinden esinlenmiş hesaplama modelidir.Derin Öğrenme & Sinir AğlarıMakine ÖğrenmesiML · Machine LearningMakine öğrenmesi, bilgisayarın açıkça programlanmadan, örnek verilerdeki örüntülerden öğrenerek tahmin ya da karar üretmesini sağlayan yapay zekâ dalıdır.Temel KavramlarKatmanLayerKatman, sinir ağında aynı aşamada çalışan nöronlardan oluşan ve veriyi bir sonraki aşamaya dönüştürerek aktaran yapıdır.Derin Öğrenme & Sinir AğlarıTransformerTransformer, dikkat mekanizmasına dayanan ve bugünkü büyük dil modellerinin neredeyse tamamının temelini oluşturan sinir ağı mimarisidir.Dil Modelleri & Üretken YZGPUGraphics Processing UnitGPU (grafik işlem birimi), binlerce küçük çekirdeğiyle aynı anda çok sayıda hesap yapabilen ve yapay zekâ modellerinin eğitimi ile çalıştırılmasında temel donanım olan işlemcidir.Altyapı, Donanım & APIKara KutuBlack BoxKara kutu, girdisi ve çıktısı görülebilen ama kararı nasıl verdiği insanlar tarafından kolayca anlaşılamayan yapay zekâ modellerini anlatan ifadedir.Temel Kavramlar