Derin Öğrenmeye Giriş
Derin öğrenme, yapay sinir ağları temelinde çalışan ve büyük veri setlerinden öğrenme yapan bir yapay zeka dalıdır. Özellikle karmaşık verilerde yüksek performans sağlar.
Table Of Content
Temel Derin Öğrenme Modelleri
Yapay Sinir Ağları (YSA)
Verilerin çok katmanlı işlenmesiyle öğrenme sağlar. Girdi katmanı, gizli katmanlar ve çıktı katmanından oluşur.
Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN)
- Görüntü işleme ve tanıma için optimize edilmiştir.
- Yerel özellikleri çıkarır ve uzamsal hiyerarşi oluşturur.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
- Zaman serileri ve doğal dil işleme için uygundur.
- Geçmiş bilgiyi hafızasında tutarak işlem yapar.
İleri Düzey Teknikler
Transfer Öğrenme
Önceden eğitilmiş modellerin başka görevlerde kullanılmasıdır. Eğitim süresini azaltır ve performansı artırabilir.
Düzenlileştirme Yöntemleri
- Dropout: Aşırı öğrenmeyi önler.
- Batch Normalization: Eğitim hızını artırır ve kararlılığı sağlar.
Optimizasyon Teknikleri
- Adam, RMSprop gibi algoritmalar ile öğrenme süreci iyileştirilir.
- Öğrenme oranı ayarlaması ile modelin genel performansı artırılır.
Uygulama Alanları
- Görüntü ve ses tanıma
- Doğal dil işleme
- Otonom araçlar
- Tıbbi teşhis
Sonuç
Derin öğrenme teknikleri, yapay zekanın evriminde kritik rol oynamaktadır. İleri düzey uygulamalar, güçlü modeller ve uygun optimizasyonla daha başarılı sonuçlar elde edilir.
Last Update:
January 31, 2026
