Sinir Ağlarına ve Derin Öğrenmeye Giriş: Yapılar, Türler ve Sınırlamalar

Bu makaleyi okuduğunuza göre, büyük olasılıkla, temel makine öğrenimi hakkında bir anlayışa sahipsiniz - teknikler hakkında değilse bile, en azından makine öğreniminin teorik yönleri hakkında.

Derin Öğrenme, makine öğreniminden sonraki mantıklı adımdır. Geleneksel makine öğreniminde, makineler denetime veya pekiştirmeye dayalı olarak öğrenecek şekilde yapılmıştır. Ancak derin öğrenme, insan öğrenme sürecini kopyalamayı amaçlar ve sistemlerin kendi kendilerine öğrenmesine izin verir.

Bu, Sinir Ağları kullanılarak mümkün hale getirilmiştir. Beyninizdeki nöronları ve nasıl çalıştıklarını düşünün. Şimdi bunların yapay ağlara dönüştürülüp dönüştürülmediğini hayal edin - Yapay Sinir Ağları budur.

Derin öğrenme ve sinir ağları bildiğimiz dünyada devrim yaratacak ve bu teknoloji söz konusu olduğunda ortaya çıkarılacak çok şey var.

Bu giriş makalesinde, sinir ağlarının nasıl çalıştığı, farklı türlerinin neler olduğu ve sinir ağlarının bazı sınırlamaları ile birlikte derin öğrenme hakkında kısa bir bilgi vereceğiz.

Derin Öğrenme – Kısa Bir Bakış

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt alanı olarak düşünülebilir. Bununla birlikte, herhangi bir geleneksel makine öğrenimi algoritması veya sisteminden farklı olarak, derin öğrenme sistemleri, beslendikleri ham girdiden yüksek dereceli özellikleri çıkarmak için birden çok katman kullanır. Katman sayısı ne kadar fazla olursa, ağ o kadar "derin" olur ve özellik çıkarma ve genel öğrenme o kadar iyi olur.

Derin öğrenme terimi 1950'lerden beri kullanılmaktadır, ancak o zamanki yaklaşımlar oldukça popüler değildi. Bu alanda daha fazla araştırma yapıldıkça derin öğrenme ilerlemeye devam ediyor ve bugün sinir ağları tarafından desteklenen karmaşık derin öğrenme yöntemlerine sahibiz.

Derin öğrenmede sinir ağlarının daha popüler uygulamalarından bazıları yüz algılama, nesne algılama, görüntü tanıma, metinden sese algılama ve transkripsiyon ve daha fazlasını içerir. Ama biz sadece yüzeyi kazıyoruz - henüz keşfedilecek çok şey var!

Bu nedenle, derin öğrenmeyi anlamak için daha derine dalmadan önce, AI'da Yapay Sinir Ağının ne olduğunu anlayarak başlamalıyız.

Kariyerinizi hızlandırmak için Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında İleri Düzey Sertifika Programı'ndan çevrimiçi Yapay Zeka kurslarına katılın .

Yapay Sinir Ağı

YSA'lar, gerçek insan beyninin nasıl çalıştığından ilham alır ve derin öğrenmenin temelini oluşturur. Bu sistemler verileri alır, verilerdeki kalıpları bulmak için kendilerini eğitir ve yeni bir dizi benzer veri için çıktılar bulur.

Derin öğrenmeye güç veren budur – sinir ağları kendi kendine öğrenir ve herhangi bir insan müdahalesi olmadan otomatik olarak kalıp bulma konusunda daha güçlü hale gelir. Sonuç olarak, sinir ağları, veriler için bir sıralama ve etiketleme sistemi görevi görebilir.

Önce Algılayıcıları anlayarak YSA'ları derinlemesine anlayalım.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili kurslarımızı keşfedin

Algılayıcı

YSA'lar daha küçük birimlerden oluşur, tıpkı beynimizdeki sinir ağlarının nöron adı verilen daha küçük birimlerden oluşması gibi. YSA'ların daha küçük birimlerine algılayıcı denir. Esasen algılayıcı, bir veya daha fazla girdi katmanı, bir önyargı, bir etkinleştirme işlevi ve bir nihai çıktı içerir.

Algılayıcı, girdileri alarak çalışır, bunları ağırlıkla çarpar ve bir çıktı üretmek için bunları bir etkinleştirme işlevinden geçirir. Önyargı eklenmesi, tüm girdiler sıfır olsa bile sorun olmaması için önemlidir. Aşağıdaki formül üzerinde çalışır:

Y = ∑ (ağırlık * girdi) + sapma

Yani, gerçekleşen ilk şey, tek algılayıcı içindeki hesaplamalardır. Burada ağırlıklı toplam hesaplanır ve aktivasyon fonksiyonuna iletilir. Yine trigonometrik fonksiyon, adım fonksiyonu, aktivasyon fonksiyonu gibi farklı aktivasyon fonksiyonları olabilir.

Yapay Sinir Ağının Yapısı

Bir sinir ağı geliştirmek için ilk adım, farklı algılayıcı katmanlarını birlikte gruplamaktır. Bu şekilde çok katmanlı bir algılayıcı modeli elde ederiz.

Bu çoklu katmanlardan ilk katman giriş katmanıdır. Bu katman doğrudan girdileri alır. Son katman ise çıktı katmanı olarak adlandırılır ve istenen çıktıların oluşturulmasından sorumludur.

Giriş ve çıkış katmanları arasındaki tüm katmanlar gizli katmanlar olarak bilinir. Bu katmanlar, özellik girdileri veya nihai çıktı ile doğrudan iletişim kurmaz. Bunun yerine, bir katmandaki gizli katman nöronları, farklı kanallar kullanılarak diğer katmana bağlanır.

Aktivasyon fonksiyonundan elde edilen çıktı, bir nöronun aktive edilip edilmeyeceğine karar veren şeydir. Bir nöron etkinleştirildiğinde, iletişim kanallarını kullanarak verileri sonraki katmanlara iletebilir. Böylece, tüm veri noktaları ağ boyunca yayılır.

Son olarak çıkış katmanında en yüksek değere sahip nöron ateşleme yaparak nihai çıkışı belirler. Tüm yayılmadan sonra nöronların aldığı değer bir olasılıktır. Bu, ağın, aldığı girdiye dayalı olarak en yüksek olasılık değeri aracılığıyla çıktıyı tahmin ettiği anlamına gelir.

Nihai çıktıyı aldıktan sonra, bilinen bir etiketle karşılaştırabilir ve ağırlık ayarlamalarını buna göre yapabiliriz. Bu işlem, izin verilen maksimum iterasyona veya kabul edilebilir hata oranına ulaşana kadar tekrarlanır.

Şimdi, mevcut farklı Sinir Ağları türleri hakkında biraz konuşalım.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili popüler Makalelerimizi okuyun

Farklı Sinir Ağları Türleri

Bugün, derin öğrenme için kullanılan en popüler iki Sinir Ağı türüne, yani CNN'ler ve RNN'lere bakacağız.

CNN'ler - Evrişimli Sinir Ağları

Basit 2 boyutlu dizilerle çalışmak yerine, CNN'ler 3 boyutlu bir nöron düzenlemesi ile çalışır. İlk katmana evrişim katmanı denir. Bu evrişim katmanındaki her nöron, girdi bilgisinin sadece küçük bir kısmını işlemekten sorumludur. Bunun sonucunda ağ, resmin tamamını küçük parçalar halinde anlar ve resmin tamamını başarıyla tamamlamak için bunları birden çok kez hesaplar.

Bu nedenle, CNN'ler görüntü tanıma, nesne algılama ve diğer benzer görevler için son derece değerlidir. CNN'lerin başarılı olduğu diğer uygulamalar arasında konuşma tanıma, bilgisayarla görme görevleri ve makine çevirisi yer alır.

RNN'ler – Tekrarlayan Sinir Ağları

RNN'ler 1980'lerde ilgi odağı haline geldi ve tahminlerde bulunmak için zaman serisi verilerini veya sıralı verileri kullanıyorlar. Bu nedenle, konuşma tanıma, doğal dil işleme, çeviri ve daha fazlası gibi geçici veya sıralı çözümler için kullanışlıdırlar.

CNN'ler gibi, RNN'ler de öğrenmek ve ardından tahminlerde bulunmak için eğitim verilerine ihtiyaç duyar. Ancak, RNN'leri CNN'lerden farklı kılan şey, RNN'lerin bir katmanın çıktısını ezberleyebilmesi ve onu diğer katmanların nöronlarına geri besleyebilmesidir. Sonuç olarak bu, YSA'lar gibi sadece bilgiyi ileriye doğru beslemek yerine, bilgiyi yeniden işleyen bir geri besleme ağı olarak düşünülebilir.

Sinir Ağları ile Çalışmanın Sınırlamaları

Sinir Ağı, devam eden bir araştırma ve değişiklik alanıdır. Bu nedenle, genellikle teknolojide karmaşık değişiklikler getirmek için çözülen ve düzeltilen bazı eksiklikler vardır. Sinir Ağlarının bazı sınırlamalarına bakalım:

Çok fazla veri gerektirir

Sinir Ağları, düzgün çalışması için çok büyük miktarda eğitim verisi üzerinde çalışır. Büyük miktarda veriye sahip değilseniz, ağın kendini eğitmesi zorlaşacaktır. Ayrıca, sinir ağlarının öğrenme oranları, katman başına nöron sayısı, gizli katman sayısı vb. gibi tahmin hatasını en aza indirirken tahmin etkinliğini ve hızını en üst düzeye çıkarmak için uygun şekilde ayarlanması gereken birkaç parametresi vardır. Amaç, sinir ağlarının çok fazla veriye ihtiyaç duyduğu insan beyni fonksiyonlarını çoğaltmasına izin vermektir.

Çoğunlukla kara kutu olarak çalışır

Gizli katmanların nasıl çalıştığını ve organize edildiğini bulmak genellikle zor olduğundan, sinir ağları genellikle bir kara kutu ortamı olarak görülür. Bu nedenle, bir hata oluşursa, hatanın nedenini bulmak ve düzeltmek çok zor ve zaman alıcı hale gelir. Unutmamak gerekir ki, aynı zamanda oldukça pahalı hale gelir. Bu, bankaların ve finans kurumlarının tahmin yapmak için henüz Sinir Ağlarını kullanmamalarının ana nedenlerinden biridir.

Geliştirme genellikle zaman alıcıdır

Yapay Sinir Ağları kendi kendilerine öğrendiği için, geleneksel makine öğrenimi yöntemleriyle karşılaştırıldığında maliyetli olmasının yanı sıra tüm süreç genellikle zaman alıcıdır. Yapay Sinir Ağları, öğrenmenin gerçekleşmesi için çok sayıda eğitim verisine ve hesaplama gücüne ihtiyaç duydukları için ayrıca hesaplama ve finansal olarak pahalıdır.

Sonuç olarak

Dahası, bu dünya her geçen hafta hızla gelişiyor. Derin öğrenme ve sinir ağlarının nasıl çalıştırılabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek konusunda tutkuluysanız , IIIT-B ile işbirliği içinde sunulan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede Gelişmiş Sertifika Programımıza göz atmanızı öneririz. Bu 8 aylık kurs, bire bir mentorluktan endüstri desteğine ve yerleştirme rehberliğine kadar, kariyerinize başlamak için ihtiyacınız olan her şeyi size sunar. Bugün kaydolun!