Derin sinir ağı nedir?

Derin sinir ağı nedir?

Derin sinir ağı (DNN), insan beyninin bilgiyi nasıl işlediğini taklit eden bir tür makine öğrenimi modelidir. Önceden tanımlanmış kuralları takip eden geleneksel algoritmaların aksine, DNN'ler verilerden kalıplar öğrenebilir ve önceki deneyimlere dayanarak tahminlerde bulunabilir - tıpkı bizim gibi.

DNN'ler, yapay zeka ajanları, görüntü tanıma, ses asistanları, yapay zeka sohbet robotları gibi uygulamalara güç veren derin öğrenmenin temelidir.

Derin sinir ağları tarafından desteklenen uygulamalar da dahil olmak üzere küresel yapay zeka pazarı 2027 yılına kadar 500 milyar doları aşacak.

Sinir ağı mimarisi nedir?

DNN'deki "derin", ağın karmaşık desenleri tanımasına izin veren birden fazla gizli katmana sahip olduğunu ifade eder.

Bir sinir ağı, diğer katmanlardan girdi alan ve nihai bir sonuca ulaşılana kadar bir çıktı üreten birden fazla düğüm katmanından oluşur.

Bir sinir ağı düğüm katmanlarından (nöronlar) oluşur. Her düğüm bir girdi alır, onu işler ve bir sonraki katmana aktarır.

• Girdi katmanı: Ham verileri (ör. görüntüler, metinler) alan ilk katman.
• Gizli katmanlar: Verileri dönüştüren ve örüntüleri tespit eden girdi ve çıktı arasındaki katmanlar.
• Çıktı katmanı: Nihai tahmini üretir.

Sinir ağları herhangi bir sayıda gizli katmana sahip olabilir: ağda ne kadar çok düğüm katmanı varsa, karmaşıklık o kadar yüksek olur. Geleneksel sinir ağları genellikle 2 veya 3 gizli katmandan oluşurken, derin öğrenme ağları 150'ye kadar gizli katmana sahip olabilir.

Sinir ağlarının derin sinir ağlarından farkı nedir?

Kısacası: Girdi verilerinin ötesine geçen ve önceki deneyimlerden öğrenebilen bir sinir ağı, derin bir sinir ağı haline gelir.

Bir sinir ağı, girdi verilerine dayalı kararlar almak için programlanmış kuralları takip eder. Örneğin, bir satranç oyununda, bir sinir ağı önceden belirlenmiş taktik ve stratejilere dayalı hamleler önerebilir, ancak programcının sağladıklarıyla sınırlıdır.

Ancak derin bir sinir ağı, deneyimlerden öğrenerek daha da ileri gider. Yalnızca önceden belirlenmiş kurallara güvenmek yerine, bir DNN kararlarını büyük veri kümelerinde tanıdığı kalıplara göre ayarlayabilir.

Örnek

Fotoğraflardaki köpekleri tanımak için bir program yazdığınızı düşünün. Geleneksel bir sinir ağı, kürk veya kuyruk gibi özellikleri tanımlamak için açık kurallar gerektirecektir. Öte yandan bir DNN, binlerce etiketli görüntüden öğrenecek ve zaman içinde doğruluğunu artıracak - ekstra programlama olmadan zor durumların bile üstesinden gelecektir.

Derin sinir ağı nasıl çalışır?

İlk olarak, giriş katmanındaki her nöron, bir görüntüden pikseller veya bir cümleden kelimeler gibi bir parça ham veri alır ve bu girdiye görevle ne kadar ilgili olduğunu gösteren bir ağırlık atar.

Düşük ağırlık (0,5'ten az), bilginin alakalı olma olasılığının daha düşük olduğu anlamına gelir. Bu ağırlıklı girdiler, nöronların bilgiyi daha da ayarladığı gizli katmanlardan geçirilir. Bu, çıktı katmanı nihai bir tahmin sunana kadar birden fazla katman boyunca devam eder.

Derin bir sinir ağı doğru olup olmadığını nasıl anlar?

Derin bir sinir ağı, eğitim sırasında tahminlerini etiketli verilerle karşılaştırarak doğru olup olmadığını bilir. Her girdi için ağ, tahmininin gerçek sonuçla eşleşip eşleşmediğini kontrol eder. Yanlışsa, ağ, tahminin ne kadar uzak olduğunu ölçen bir kayıp fonksiyonu kullanarak hatayı hesaplar.

Ağ daha sonra hataya katkıda bulunan nöronların ağırlıklarını ayarlamak için geriye yayılımı kullanır. Bu işlem her yinelemede tekrarlanır.

Farklı sinir ağı türleri nelerdir?

Derin bir sinir ağı zaman içinde nasıl gelişir?

Derin bir sinir ağı, hatalarından öğrenerek zaman içinde gelişir. Bir tahminde bulunduğunda - bir müşteri sorununu tanımlamak veya bir ürün önermek gibi - doğru olup olmadığını kontrol eder. Eğer doğru değilse, sistem bir dahaki sefere kendini geliştirecek şekilde ayarlar.

Örneğin, müşteri desteğinde, bir DNN bir biletin nasıl çözüleceğini tahmin edebilir. Tahmin yanlışsa, bu hatadan ders çıkarır ve gelecekte benzer biletleri çözmede daha iyi hale gelir. Satışta, bir DNN geçmiş anlaşmaları analiz ederek hangi potansiyel müşterilerin en iyi şekilde dönüştüğünü öğrenebilir ve zaman içinde önerilerini geliştirebilir.

Böylece her etkileşimde DNN daha doğru ve güvenilir hale gelir.

Derin sinir ağları insanlardan farklı mı düşünüyor?

Ancak derin öğrenme modelleri genellikle bir 'kara kutu' olarak işlev görür, yani insanlar kararlarına nasıl ulaştıklarını kolayca yorumlayamazlar. Duke Üniversitesi'nden yapay zeka araştırmacısı Cynthia Rudin'in açıkladığı gibi, yorumlanabilirlik, özellikle yüksek riskli ortamlarda yapay zeka sistemlerinin etik bir şekilde kullanılması için çok önemlidir.

Araştırmacılar ağların görüntüleri nasıl işlediğini görselleştirmeye çalıştılar, ancak dil veya finansal tahminler gibi daha karmaşık görevler için mantık gizli kalıyor. Bu algoritmalar yeni gibi görünse de birçoğu on yıllar önce geliştirilmiştir. Veri ve hesaplama gücündeki ilerlemeler bu algoritmaları günümüzde pratik hale getirmektedir.

Derin sinir ağları neden giderek daha popüler hale geliyor?

1. İşlem gücündeki gelişmeler

DNN'lerdeki artışın temel nedenlerinden biri, işlem gücünün daha hızlı ve daha ucuz olmasıdır. Bilgi işlem gücü, hızlı yakınsama elde etmede büyük fark yaratmıştır. "Grafik İşleme Birimleri (GPU'lar) ve Tensör İşleme Birimleri (TPU'lar) gibi özel donanımların yükselişi, ağları milyarlarca parametre ile eğitmeyi mümkün kılmıştır."

2. Veri setlerinin kullanılabilirliğinin artması

Bir diğer önemli faktör de, derin sinir ağlarının etkili bir şekilde öğrenmek için ihtiyaç duyduğu büyük veri kümelerinin mevcudiyetidir. İşletmeler daha fazla veri ürettikçe, DNN'ler geleneksel modellerin üstesinden gelemeyeceği karmaşık kalıpları ortaya çıkarabilir.

3. Yapılandırılmamış verilerin işlenmesinde iyileştirmeler

Metin, görüntü ve ses gibi yapılandırılmamış verileri işleme yetenekleri de sohbet robotları, öneri sistemleri ve tahmine dayalı analitik gibi alanlarda yeni uygulamaların önünü açmıştır.

Sinir ağları yapılandırılmamış verilerle çalışabilir mi?

Evet, sinir ağları yapılandırılmamış verilerle çalışabilir ve bu onların en güçlü yanlarından biridir.

Yapılandırılmamış verilerle çalışan yapay sinir ağlarına denetimsiz öğrenme denir. Bu, makine öğreniminin kutsal kasesi ve insanların nasıl öğrendiğine daha çok benziyor.

Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları, özellik mühendisliği (ilgili özelliklerin manuel olarak seçilmesi ve çıkarılması) gerektirdiği için yapılandırılmamış verileri işlemekte zorlanır. Buna karşılık sinir ağları, kapsamlı manuel müdahale olmadan ham verilerdeki kalıpları otomatik olarak öğrenebilir.

Derin sinir ağları öğrenmek için eğitimi nasıl kullanır?

Derin bir sinir ağı, tahminler yaparak ve bunları doğru sonuçlarla karşılaştırarak öğrenir. Örneğin, fotoğrafları işlerken, bir görüntünün köpek içerip içermediğini tahmin eder ve cevabı ne sıklıkla doğru verdiğini izler.

Ağ, doğru tahminlerin yüzdesini kontrol ederek doğruluğunu hesaplar ve bu geri bildirimi iyileştirmek için kullanır. Nöronlarının ağırlıklarını ayarlar ve süreci tekrar çalıştırır. Doğruluk artarsa, yeni ağırlıkları korur; artmazsa, farklı ayarlamalar dener.

Bu döngü, ağ örüntüleri tutarlı bir şekilde tanıyana ve doğru tahminler yapana kadar birçok yineleme boyunca tekrarlanır. Bu noktaya ulaştığında, ağın yakınsadığı ve başarıyla eğitildiği söylenir.

Daha iyi sonuçlarla kodlama süresinden tasarruf edin

Sinir ağı bu şekilde adlandırılmıştır çünkü bu programlama yaklaşımı ile beynin çalışma şekli arasında bir benzerlik vardır.

Tıpkı beyin gibi, sinir ağı algoritmaları da nöronlardan veya düğümlerden oluşan bir ağ kullanır. Ve beyin gibi, bu nöronlar da girdileri alan ve çıktıları üreten ayrı işlevlerdir (ya da isterseniz küçük makinelerdir). Bu düğümler katmanlar halinde düzenlenmiştir, böylece bir katmandaki nöronların çıktıları, ağın dış katmanındaki nöronlar nihai sonucu üretene kadar bir sonraki katmandaki nöronların girdileri haline gelir.

Bu nedenle, her bir nöronun çok sınırlı girdiler aldığı ve tıpkı beyinde olduğu gibi çok sınırlı çıktılar ürettiği nöron katmanları vardır. Nöronların ilk katmanı (veya giriş katmanı) girdileri alır ve ağdaki son nöron katmanı (veya çıkış katmanı) sonucu çıkarır.

Bu tür bir algoritmayı "sinir ağı" olarak adlandırmak doğru mudur?

Bu algoritmayı 'derin sinir ağı' olarak adlandırmanın etkili bir markalama olduğu kanıtlanmıştır, ancak aşırı iddialı beklentiler yaratabilir. Güçlü olmalarına rağmen bu modeller hala insan beyninin karmaşıklığından çok daha basittir. Yine de araştırmacılar genel, insan benzeri zekayı hedefleyen sinirsel mimarileri keşfetmeye devam ediyor.

Bununla birlikte, çok karmaşık bir sinir ağı kullanarak beyni yeniden tasarlamaya çalışan insanlar var ve bunu yaparak bot geliştirmede genel, insan benzeri zekayı kopyalayabileceklerini umuyorlar. Peki sinir ağı ve makine öğrenimi teknikleri köpek tanıma sorunumuzda bize nasıl yardımcı olabilir?

Köpek benzeri nitelikleri manuel olarak tanımlamak yerine, derin bir sinir ağı algoritması önemli nitelikleri belirleyebilir ve programlama yapmadan tüm özel durumlarla başa çıkabilir.

SSS

1. Derin bir sinir ağını eğitmek ne kadar sürer?

Derin bir sinir ağını eğitmek için gereken süre, veri kümesi boyutuna ve model karmaşıklığına bağlıdır. Basit bir model bir dizüstü bilgisayarda dakikalar içinde eğitilebilirken, GPT veya ResNet gibi büyük ölçekli bir model yüksek performanslı GPU'lar veya TPU'lar kullanılarak günler hatta haftalar sürebilir.

2. Kişisel bilgisayarımda bir DNN eğitebilir miyim?

Evet, veri kümesi küçükse ve model nispeten basitse kişisel bir bilgisayarda derin bir sinir ağını eğitebilirsiniz. Ancak, büyük modelleri eğitmek veya büyük veri kümeleri kullanmak için GPU özellikli bir kuruluma veya AWS veya Azure gibi bulut platformlarına erişime ihtiyacınız olacaktır.

3. Bilgisayarla görmede kullanılan bir DNN ile doğal dil işlemede kullanılan bir DNN arasındaki fark nedir?

Bilgisayarla görmede kullanılan bir derin sinir ağı piksel verilerini işlemek için evrişimsel katmanlar (CNN'ler) kullanırken, NLP modelleri dildeki sıralı ve anlamsal yapıyı işlemek için dönüştürücüler, LSTM'ler veya RNN'ler gibi mimariler kullanır. Her ikisi de derin öğrenmeyi kullanır ancak farklı veri türleri için optimize edilmiştir.

4. Bir DNN'deki gizli katman sayısını nasıl seçersiniz?

Bir DNN'deki gizli katman sayısının seçilmesi deneysel bir süreçtir - çok az sayıda katman veriye yetersiz uyum sağlarken, çok fazla katman aşırı uyum sağlayabilir ve eğitimi yavaşlatabilir. Basit görevler için 1-3 katmanla başlayın ve performansı çapraz doğrulama veya bir test seti ile doğrulayarak kademeli olarak artırın.

5. Derin sinir ağı araştırmalarında beklenen bir sonraki büyük atılımlar nelerdir?

Derin sinir ağı araştırmalarında gelecekteki atılımlar arasında seyrek sinir ağları (hesaplama maliyetini azaltan), nörosembolik akıl yürütme (mantığı derin öğrenme ile birleştiren), gelişmiş yorumlanabilirlik teknikleri ve insan beyninin verimliliğini taklit eden daha enerji verimli mimariler (örneğin, spiking sinir ağları) yer almaktadır.