Derin sinir ağı nedir?

Derin sinir ağı nedir?

Derin sinir ağı (DNN), insan beyninin bilgiyi işleme şeklini taklit eden bir makine öğrenimi modelidir. Geleneksel algoritmalar önceden tanımlanmış kuralları izlerken, DNN'ler verilerden desenler öğrenebilir ve önceki deneyimlere dayanarak tahminler yapabilir — tıpkı bizim gibi.

DNN'ler, yapay zeka ajanları, görsel tanıma, sesli asistanlar, yapay zeka sohbet botları gibi uygulamaların temelini oluşturur.

Küresel yapay zeka pazarı — derin sinir ağlarıyla desteklenen uygulamalar dahil — 2027 yılına kadar 500 milyar doları aşacak.

Sinir ağı mimarisi nedir?

DNN'deki “derin” ifadesi, ağda birden fazla gizli katman bulunmasına ve böylece karmaşık desenlerin tanınmasına olanak tanır.

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

Bir sinir ağı, düğüm (nöron) katmanlarından oluşur. Her düğüm bir girdi alır, işler ve bir sonraki katmana iletir.

• Girdi katmanı: Ham verileri alan ilk katmandır (ör. görseller, metinler).
• Gizli katmanlar: Girdi ve çıktı arasındaki katmanlar, verileri dönüştürür ve desenleri tespit eder.
• Çıktı katmanı: Nihai tahmini üretir.

Sinir ağlarında istenilen sayıda gizli katman olabilir: Ağdaki düğüm katmanı sayısı arttıkça karmaşıklık da artar. Geleneksel sinir ağları genellikle 2 veya 3 gizli katmandan oluşurken, derin öğrenme ağları 150'ye kadar gizli katmana sahip olabilir.

Sinir ağları derin sinir ağlarından nasıl farklıdır?

Kısacası: Girdi verisinin ötesine geçip önceki deneyimlerden öğrenebilen bir sinir ağı, derin sinir ağı olur.

Bir sinir ağı, girdi verisine göre karar vermek için programlanmış kuralları izler. Örneğin, bir satranç oyununda, bir sinir ağı önceden belirlenmiş taktik ve stratejilere göre hamle önerebilir, ancak programcının sağladıklarıyla sınırlıdır.

Ancak derin sinir ağı, deneyimden öğrenerek daha ileri gider. Sadece önceden belirlenmiş kurallara dayanmak yerine, DNN büyük veri kümelerinde tanıdığı desenlere göre kararlarını ayarlayabilir.

Örnek

Bir programın fotoğraflarda köpekleri tanımasını istediğinizi düşünün. Geleneksel bir sinir ağı, kürk veya kuyruk gibi özellikleri tanımlamak için açık kurallar gerektirir. DNN ise binlerce etiketli görselden öğrenir ve zamanla doğruluğunu artırır — ek programlama olmadan zor durumları bile yönetebilir.

Derin sinir ağı nasıl çalışır?

Öncelikle, girdi katmanındaki her nöron, bir görseldeki pikseller veya bir cümledeki kelimeler gibi ham verinin bir parçasını alır ve bu girdinin göreve ne kadar ilgili olduğunu belirten bir ağırlık atar.

Düşük bir ağırlık (0.5'ten az), bilginin ilgili olma olasılığının düşük olduğu anlamına gelir. Bu ağırlıklı girdiler gizli katmanlardan geçirilir, burada nöronlar bilgiyi daha da ayarlar. Bu işlem, çıktı katmanı nihai tahmini verene kadar katmanlar boyunca devam eder.

Derin sinir ağı doğru olup olmadığını nasıl anlar?

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

Ağ daha sonra hataya neden olan nöronların ağırlıklarını ayarlamak için geri yayılım kullanır. Bu süreç her yinelemede tekrarlanır.

Farklı sinir ağı türleri nelerdir?

Derin sinir ağı zamanla nasıl gelişir?

Derin sinir ağı, hatalarından öğrenerek zamanla gelişir. Bir tahmin yaptığında — örneğin bir müşteri sorununu tespit etmek veya bir ürün önermek gibi — doğru olup olmadığını kontrol eder. Yanlışsa, sistem kendini bir sonraki sefer için geliştirir.

Örneğin, müşteri destek hizmetinde bir DNN, bir talebin nasıl çözüleceğini tahmin edebilir. Tahmin yanlışsa, bu hatadan öğrenir ve benzer talepleri gelecekte daha iyi çözer. Satışta ise, DNN geçmiş anlaşmaları analiz ederek hangi potansiyel müşterilerin daha iyi dönüşüm sağladığını öğrenir ve önerilerini zamanla geliştirir.

Yani her etkileşimle birlikte DNN daha doğru ve güvenilir hale gelir.

Derin sinir ağları insanlar gibi mi düşünür?

Ancak derin öğrenme modelleri genellikle bir 'kara kutu' gibi çalışır; yani insanlar, bu modellerin nasıl karar verdiklerini kolayca yorumlayamaz. Duke Üniversitesi'nden yapay zeka araştırmacısı Cynthia Rudin'in açıkladığı gibi, özellikle kritik alanlarda yapay zekanın etik kullanımı için yorumlanabilirlik çok önemlidir.

Araştırmacılar, ağların görselleri nasıl işlediğini görselleştirmeye çalıştı; ancak dil veya finansal tahminler gibi daha karmaşık görevlerde mantık gizli kalıyor. Bu algoritmalar yeni gibi görünse de, birçoğu onlarca yıl önce geliştirildi. Bugün onları uygulanabilir kılan şey, veri ve bilgi işlem gücündeki ilerlemelerdir.

Derin sinir ağları neden giderek daha popüler?

1. İşlem gücündeki gelişmeler

DNN'lerdeki artışın başlıca nedenlerinden biri, işlem gücünün daha hızlı ve ucuz hale gelmesidir. Bilgi işlem gücü, hızlı yakınsama sağlamada büyük fark yaratmıştır. “Grafik İşlem Birimleri (GPU) ve Tensör İşlem Birimleri (TPU) gibi özel donanımların yükselişi, milyarlarca parametreye sahip ağların eğitilmesini mümkün kıldı.”

2. Veri kümelerinin artan erişilebilirliği

Bir diğer önemli faktör ise, derin sinir ağlarının etkili şekilde öğrenebilmesi için ihtiyaç duyduğu büyük veri kümelerinin erişilebilirliğidir. İşletmeler daha fazla veri ürettikçe, DNN'ler geleneksel modellerin başa çıkamayacağı karmaşık desenleri ortaya çıkarabilir.

3. Yapılandırılmamış veriyi işleme yeteneğindeki gelişmeler

Metin, görsel ve ses gibi yapılandırılmamış verileri işleyebilme yetenekleri, sohbet botları, öneri sistemleri ve öngörücü analizler gibi yeni uygulama alanlarının da önünü açtı.

Sinir ağları yapılandırılmamış verilerle çalışabilir mi?

Evet, sinir ağları yapılandırılmamış verilerle çalışabilir ve bu onların en büyük avantajlarından biridir.

Yapılandırılmamış verilerle çalışan yapay sinir ağları genellikle denetimsiz öğrenme yöntemleriyle eğitilir. Bu, makine öğreniminin kutsal kâsesi olarak görülür ve insanların öğrenme biçimine daha yakındır.

Geleneksel makine öğrenimi algoritmaları, özellik mühendisliği gerektirdiği için yapılandırılmamış verileri işlemek konusunda zorlanır — yani, ilgili özelliklerin elle seçilip çıkarılması gerekir. Buna karşılık, sinir ağları ham verideki desenleri otomatik olarak öğrenebilir ve kapsamlı manuel müdahaleye ihtiyaç duymaz.

Derin sinir ağları, eğitilerek nasıl öğrenir?

Bir derin sinir ağı, tahminler yaparak ve bunları doğru sonuçlarla karşılaştırarak öğrenir. Örneğin, fotoğrafları işlerken bir görüntüde köpek olup olmadığını tahmin eder ve doğru yanıtı ne sıklıkla bulduğunu takip eder.

Ağ, doğru tahminlerin yüzdesini kontrol ederek doğruluğunu hesaplar ve bu geri bildirimi kendini geliştirmek için kullanır. Nöronlarının ağırlıklarını ayarlar ve işlemi tekrarlar. Doğruluk artarsa, yeni ağırlıkları korur; artmazsa farklı ayarlamalar dener.

Bu döngü, ağ düzenli olarak desenleri tanıyıp doğru tahminler yapana kadar birçok kez tekrarlanır. Bu noktaya ulaştığında, ağın yakınsadığı ve başarıyla eğitildiği kabul edilir.

Daha iyi sonuçlarla kodlama süresinden tasarruf edin

Sinir ağı, bu programlama yaklaşımı ile beynin çalışma şekli arasında bir benzerlik olduğu için bu şekilde adlandırılmıştır.

Beyinde olduğu gibi, sinir ağı algoritmaları da nöronlardan veya düğümlerden oluşan bir ağ kullanır. Ve tıpkı beyindeki gibi, bu nöronlar girdileri alıp çıktılar üreten ayrı işlevlerdir (isterseniz küçük makineler gibi düşünebilirsiniz). Bu düğümler katmanlar halinde düzenlenmiştir; bir katmandaki nöronların çıktıları, bir sonraki katmandaki nöronlara girdi olur ve ağın dış katmanındaki nöronlar nihai sonucu üretir.

Dolayısıyla, her bir nöronun çok sınırlı girdi aldığı ve çok sınırlı çıktı ürettiği katmanlar vardır; tıpkı beyinde olduğu gibi. Nöronların ilk katmanı (girdi katmanı) girdileri alır ve ağdaki son nöron katmanı (çıktı katmanı) sonucu verir.

Bu tür bir algoritmaya "sinir ağı" demek ne kadar doğru?

Bu algoritmaya 'derin sinir ağı' demek etkili bir marka ismi oldu, ancak beklentileri fazla yükseltebilir. Güçlü olsalar da, bu modeller hâlâ insan beyninin karmaşıklığından çok daha basittir. Yine de, araştırmacılar genel, insan benzeri zekaya ulaşmak için sinir mimarilerini keşfetmeye devam ediyor.

Yani, beyni yeniden tasarlamaya çalışan ve çok karmaşık bir sinir ağı kullanan insanlar var; bunu yaparak bot geliştirmede genel, insan benzeri zekayı kopyalayabileceklerini umuyorlar. Peki, sinir ağı ve makine öğrenimi teknikleri köpek tanıma problemimizde bize nasıl yardımcı oluyor?

Manuel olarak köpeğe özgü özellikleri tanımlamak yerine, bir derin sinir ağı algoritması önemli özellikleri kendi başına belirleyebilir ve tüm özel durumlarla programlama olmadan başa çıkabilir.

Sıkça Sorulan Sorular

1. Bir derin sinir ağını eğitmek ne kadar sürer?

Bir derin sinir ağını eğitmek için gereken süre, veri kümesinin boyutuna ve modelin karmaşıklığına bağlıdır. Basit bir model bir dizüstü bilgisayarda dakikalar içinde eğitilebilirken, GPT veya ResNet gibi büyük ölçekli bir model, yüksek performanslı GPU veya TPU'larla günler veya haftalar sürebilir.

2. Kendi bilgisayarımda bir DNN eğitebilir miyim?

Evet, veri kümesi küçük ve model nispeten basitse, kişisel bilgisayarınızda bir derin sinir ağı eğitebilirsiniz. Ancak, büyük modelleri eğitmek veya büyük veri kümeleri kullanmak için GPU destekli bir sistem veya AWS ya da Azure gibi bulut platformlarına erişim gerekir.

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

Bilgisayarla görmede kullanılan bir derin sinir ağı, piksel verisini işlemek için evrişimli katmanlar (CNN) kullanırken, doğal dil işleme modelleri dildeki sıralı ve anlamsal yapıyı işlemek için transformer, LSTM veya RNN gibi mimariler kullanır. Her ikisi de derin öğrenme kullanır, ancak farklı veri türleri için optimize edilmiştir.

4. Bir DNN'de gizli katman sayısı nasıl seçilir?

Bir DNN'de gizli katman sayısını seçmek deneme-yanılma gerektirir – çok az katman veri üzerinde yetersiz öğrenmeye, çok fazla katman ise aşırı öğrenmeye ve eğitimin yavaşlamasına yol açabilir. Basit görevler için 1–3 katmanla başlayın ve performansı çapraz doğrulama veya test setiyle kontrol ederek 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), nörosimbolik akıl yürütme (mantık ile derin öğrenmeyi birleştiren), daha iyi yorumlanabilirlik teknikleri ve insan beyninin verimliliğini taklit eden daha enerji verimli mimariler (örneğin, sivri uçlu sinir ağları) yer alıyor.