Derin Öğrenme Yaklaşımının Gücü

Makale

Dijitalleşmenin hızla yayıldığı bir dünyada veri elde etmek oldukça basit bir hale gelmiştir. Derin öğrenme modelleri veri miktarındaki artışla birlikte önemli başarılar elde etmiştir. Her bir derin öğrenme modeli, mimarisi ve bileşenleriyle kendine özgüdür. Bu modeller pek çok alanda alınan hataları en aza indirgemiş böylece geleneksel metotları gerisinde bırakmıştır. ...

Dijitalleşmenin hızla yayıldığı bir dünyada veri elde etmek oldukça basit bir hale gelmiştir. Derin öğrenme modelleri veri miktarındaki artışla birlikte önemli başarılar elde etmiştir. Her bir derin öğrenme modeli, mimarisi ve bileşenleriyle kendine özgüdür. Bu modeller pek çok alanda alınan hataları en aza indirgemiş böylece geleneksel metotları gerisinde bırakmıştır. Aynı zamanda insan etkisinin en aza indirgenmesiyle de daha yüksek başarılar elde edildiği görülmüştür. İnsan sinir sistemi benzeri modeller oluşturmak, yapay zekâ alanını ileri bir boyuta taşımıştır. Derin öğrenme modelleri özellikle; görüntü analizi, ses analizi, robotik, otonom araçlar, gen analizleri, kanser teşhisleri ve sanal gerçeklik gibi alanlarda kullanılarak insan performansına kıyasla mükemmel sonuçlar elde etmiştir. İlgili alanda kullanılırken zaman kaybını önlemek, bellek ve güç kullanımını iyileştirmek, katmanları üst üste yığmaktan kaçınmak gibi hedeflerle gerçekleştirilmesine dikkat edilmiştir. Derin öğrenme teknolojilerinin sürekli olarak gelişmesi ve ilerlemesiyle birlikte, yeni fırsatlar ve zorluklar ortaya çıkacaktır. Daha karmaşık, otomatik karar verme sistemleri tasarlanması, sistemlerin daha iyi öğrenip, anlayıp karar verilmesinin sağlanması, görüntü, video, metin gibi veri türlerinde nesnelerin ve olayların anlaşılması, sınırlı veri koşullarında daha etkili öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi, bir alanda öğrenilen bilginin başka bir alanda kullanılması, derin öğrenmenin etiklik ilişkisini anlaşılması ve insana odaklı, adaletli yapay zekaların geliştirilmesi gibi alanların gelecekte yönelinmesi kaçınılmaz alanlardandır. Araştırmacılar ve uzmanlar, bu alanlarda çalışmalar yaparak derin öğrenmenin sınırlarını genişletebilir ve yeni başarılar elde edebilirler.

GİRİŞ

İnsan sinir sistemi benzeri modeller oluşturabilmek, yapay zekâ alanını ve alt dallarını kuşkusuz çok ileri bir boyutlara taşımıştır. İnsan düşünce mekanizması ve karar verme kabiliyetinden esinlenerek yapılan her bir çalışma, yapay sinir ağlarının (YSA) temeli olmuştur. O halde, YSA için bilgisayar sistemlerinde insan sinir sistemi gibi çalışan ve öğrenme yetenekleriyle donatılmış matematiksel modelleme tanımını yapmak yanlış olmayacaktır. Mümkün olduğunca insan etkisi azaltılarak yapılan çalışmalar maddi, zaman ve doğruluk açısından şüphesiz daha faydalı olacaktır. Bu nedenle geleneksel makine öğrenmesinin uzmanının tecrübesine bağlı olarak değişen özelliklerinden dolayı derin öğrenmesini, makine öğrenmesine karşı avantajlı ve daha başarılı bir duruma yükseltir. Aynı zamanda, makine öğreniminin bir yaklaşımı olan derin öğrenmenin temeli geçmişe dayanır. Ancak, günümüz dijitalleşme çağında verinin çok kolay bulunması ve matematiksel işlemleri çok hızlı bir şekilde yapılabilmesine olanak tanıyan grafik işlemci birimi (GPU) gibi donanımsal alt yapısının zamanla gelişmesiyle gerekli işlem gücü ancak karşılanabiliyor olması sayesinde yakın geçmişte popüler olmuştur. Derin ağların herhangi bir problemin çözümüne sonsuz çözüm sunması bu alanı daha da kıymetli yapar. Kısacası, derin öğrenme büyük veri (Big Data) miktarıyla başa çıkmak için önemli bir teknolojidir ve gelecekte de çeşitli alanlarda büyük başarılar elde edilmesi kaçınılmazdır. Kısır döngü gibi sorunlar yaratmaz ve gelişime her daim açıktır. Her ne kadar hızlı gelişen ve çeşitli alanlarda kullanılan bir teknoloji olsa da henüz olgunlaşmamış bir kavramdır. Dolayısıyla, derin öğrenmenin etkili bir yaklaşım olduğu ve gelecekte de çok farklı alanlara öncülük etmesi muhtemeldir.

Büyük miktarda veriyi kullanarak karmaşık yapıları otomatik olarak öğrenmek ve anlamak için çok katmanlı YSA'lardan faydalanır. Derin öğrenme modelleri hesaplama modelleri oluşturmak ve verilerin soyutlamalarını temsil etmek üzere birden çok YSA katmanı içerir. Her katmanda veri işlenmesi sağlanır ve karmaşık görevleri başarıyla gerçekleştirilebilmesi için her ardışık katmanda, önceki katmanın çıktısının kendisine girdi olarak alınması prensibine dayanır. Buradaki her katmanı oluşturan işlemler denetimli veya denetimsiz algoritmalar olabilmektedir. YSA'ların gelişmiş halidir denebilir. Derin öğrenmenin yüzlerce katmana sahip olabilen YSA'lar ile çalışması olumlu açıdan etkisini arttırır. Derin öğrenme modellerinin, bazı klasik bilgisayarla görme sorunları, yüksek boyutlu veri dönüştürme sorunları gibi konularda zorluk yaratabilir. Bu dezavantaj yaratan olumsuzlukların yine denetimsiz derin öğrenme yöntemlerinin geliştirilmesi ile başarılı bir şekilde çözüleceği öngörülmektedir. Günümüzde de bir çok alanda yavaş yavaş lider haline gelen derin öğrenme konuşma tanıma, sağlık sektörü, otomotiv sektörü, otonom sistemler, güvenlik sistemleri, robotik sistemler, kanser gibi ciddi hastalıkların teşhisi, ses tanıma, bilgisayarla görme, doğal dil işleme, görüntü ve video işleme, dijital fotoğrafçılık, tıbbi görüntüleme, uydu görüntüleri, görüntü, konuşma ve metin gibi karmaşık verileri modellemeye, sınıflandırmaya ve tanımaya yönelik olmak üzere birçok alanda büyük zorlukları çözmede etkileyici başarılara imza atmıştır (LeCun vd., 2015). Bahsedilen alanlar gibi daha birçok alanda başırlı olunmasın sağlayan derin öğrenme mimarileri önemli birer araçlardır. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Network- CNN), Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Network- RNN), Uzun-Kısa Vadeli Hafıza Ağları (Long-Short Term Memory- LSTM), Sınırlı Boltzmann Makineleri (Restricted Bolztmann Machiness – RBM), Derin İnanç Ağları (Deep Belief Network – DBN), Derin Oto-Kodlayıcılar (Autoencoders – AE) gibi farklı amaca hizmet eden mimarilere sahiptir. Her bir mimarinin kendine özgü avantajları ve dezavantajları bulunmaktadır. Bu makalede, derin öğrenme yaklaşımına genel bir bakış sunmak, popüler algoritmaları ve mimarileri tanıtmak, uygulama alanlarını vurgulamak ve gelecekteki potansiyelini tartışmak, derin öğrenme mimarilerinin temel farklılıkları ele almak gibi konular ele alınacaktır. En nihai amaç ise, okuyucuların derin öğrenme hakkında temel bir bilgi edinmelerini sağlamak ve ilgi duydukları alanda daha fazla araştırmalarına teşvik etmektir.

MATERYAL ve YÖNTEM

DERİN ÖĞRENME

Günümüz çağının dijitalleşmesi sonucunda veri miktarı hızla katlanarak artmaktadır. Bu durum da derin öğrenme gibi yöntemlerin algoritmalarının başarılı olmak için ihtiyaç duyduğu veri miktarının artmasıyla ilgili alandaki gelişmelere ve başarılara katkıda bulunmuştur. Derin ağlar öğrenme işlemini, gerekli veriyi ilgili katmanda temsillerden elde ederek ham veri üzerinden gerçekleştirmektedir. Mimarisinin üzerine inşa edilen her model ayrı önem arz etmektedir. Alex Net, ZF Net, GoogLeNet, Microsoft RestNet, R-CNN, Fast R-CNN ve Faster R-CNN modelleri önemli görülen modeller arasında sıralanabilir. Söz konusu modellerde zaman kaybı önlenmesi, bellek ve güç kullanımı iyileştirilmesi, katmanların üst üste yığılmasından uzak bir yapı oluşturulması gibi mantıklar benimsenmiştir.

Bu içerik Marka Belgesi altında telif hakları ile korunmaktadır. Kaynak gösterilmesi, bağlantı verilmesi ve (varsa) müellifinin/yazarının adı ile unvanının aynı şekilde belirtilmesi şartı ile kısmen alıntı yapılabilir. Bu şartlar yerine getirildiğinde ayrıca izin almaya gerek yoktur. Ancak içeriğin tamamı kullanılacaksa TASAM’dan kesinlikle yazılı izin alınması gerekmektedir.

Alanlar

Kıtalar ( 5 Alan )
Aksiyon
 İçerik ( 2765 ) Etkinlik ( 223 )
Alanlar
TASAM Afrika 77 647
TASAM Asya 98 1107
TASAM Avrupa 23 649
TASAM Latin Amerika ve Karayip... 16 67
TASAM Kuzey Amerika 9 295
Bölgeler ( 4 Alan )
Aksiyon
 İçerik ( 1406 ) Etkinlik ( 54 )
Alanlar
TASAM Balkanlar 24 297
TASAM Orta Doğu 23 623
TASAM Karadeniz Kafkas 3 297
TASAM Akdeniz 4 189
Kimlikler ( 2 Alan )
Aksiyon
 İçerik ( 1304 ) Etkinlik ( 78 )
Alanlar
TASAM İslam Dünyası 58 786
TASAM Türk Dünyası 20 518
TASAM Türkiye ( 1 Alan )
Aksiyon
 İçerik ( 2054 ) Etkinlik ( 83 )
Alanlar
TASAM Türkiye 83 2054

Bölgemizdeki savaş ve çalkantıların ortasında İran'ın siyasi sistemi, bazı ülkelerde "İran uzmanları" tarafından ortaya atılan iddiaları boşa çıkaracak şekilde seçimleri rekabetçi, barışçıl ve düzenli bir şekilde gerçekleştirerek kayda değer bir istikrar sergilemiştir.;

İnsanların vatandaşı oldukları, ikamet ettikleri veya yerleşik bulundukları topluluklardan ayrılarak farklı coğrafyalarda devam eden savaşlara gönüllü olarak katılmaları, devrimler çağından başlayarak modern devletler sisteminin oluşum sürecini takip eden bir olgudur. Bu süreci tanımlamak amacıyla a...;

Ruanda ve Uganda, Afrika Büyük Göller Bölgesi'nde konumlanmış, tarihsel bağlamda derin etkiler bırakmış iki komşu ülke olarak "3. Dünya" ülkeleri arasında önemli bir yer tutmaktadır. Bölgedeki siyasi ve etnik çatışmalar, uzun vadeli kalkınmayı olumsuz etkileyerek ekonomik istikrarsızlığa sebep olmuş...;

Asya’dan sonra dünyanın en kalabalık insan nüfusunu barındıran Afrika, nice kadim kültüre ev sahipliği yapmış, insanlığın ve medeniyetin beşiği olmuş bir kıtadır. Dünyanın yedi harikasından biri olan Mısır piramitlerinin inşa sisteminin henüz çözülmemiş olması gibi tarihin çeşitli zaman aralıklarınd...;

Bu metin, meritokrasinin Türkiye'nin genel güvenliğine ve istikrarına olan etkilerini detaylı olarak inceler. Meritokrasinin potansiyel zorlukları ve fırsatları, Türkiye'nin karşı karşıya olduğu güvenlik kaygıları bağlamında tartışılmaktadır.;

Altın; fiziksel özellikleri, kültürel önemi, ekonomik rolleri ve tarihsel faktörlerin bir kombinasyonu nedeniyle yüzyıllardır talep görmekte. Altının tarih boyunca çok değerli olmasının başlıca nedenlerinden biri fiziksel özelliği. Altın her şeyden önce oldukça dayanıklı bir maden. Kararmaz, aşınmaz...;

Dört gün önce, Çin silahlı kuvvetlerinin yıllık tatbikatı olan "Exercise Joint Sword" sona erdi. Bu yıl, Çin bu tatbikatı, Tayvan'ın yeni seçilen Cumhurbaşkanı Lai'nin göreve başlamasına "güçlü bir ceza" olarak nitelendirdi - Pekin'in kazanmasını istemediği aday. 46 Halk Kurtuluş Ordusu Donanması (P...;

Doğu Afrika’nın jeopolitik konumuyla ilişkili olarak Ortadoğu, Körfez ve Hint- Pasifik stratejik alanlarıyla entegrasyonu bölgede yabancı aktörlerin askerî varlıklarının önemli bir nedenini meydana getirmektedir. Yabancı askerî varlıklar; çoğunlukla terörle mücadele, barış operasyonlarına destek, il...;

10. İstanbul Güvenlik Konferansı (2024)

  • 21 Kas 2024 - 22 Kas 2024
  • İstanbul - Türkiye

Millî Savunma ve Güvenlik Akademisi Sertifika Programı | 2024 Dönem 2

Millî Savunma ve Güvenlik Akademisi Sertifika Programları ile katılımcılara stratejik yönetim ve liderlik alanlarındaki yeniliklerin aktarılması, Türkiye ve dünyadaki gelişmeler ışığında ulusal ve uluslararası güvenlik stratejileri konularında çok yönlü analiz, sentez ve değerlendirmeler yapabilmelerine, çözüm önerileri, farkındalık ve gelecek öngörüleri geliştirmelerine destek sağlanması amaçlanıyor.

  • 20 Nis 2024 - 11 May 2024
  • Cumartesileri 10.00-13.30 (Çevrimiçi) -
  • İstanbul - Türkiye

Millî Savunma ve Güvenlik Akademisi Sertifika Programı | 2024 Dönem 1

Millî Savunma ve Güvenlik Akademisi Sertifika Programları ile katılımcılara stratejik yönetim ve liderlik alanlarındaki yeniliklerin aktarılması, Türkiye ve dünyadaki gelişmeler ışığında ulusal ve uluslararası güvenlik stratejileri konularında çok yönlü analiz, sentez ve değerlendirmeler yapabilmelerine, çözüm önerileri, farkındalık ve gelecek öngörüleri geliştirmelerine destek sağlanması amaçlanıyor.

  • 20 Oca 2024 - 10 Şub 2024
  • Cumartesileri 10.00-13.30 (Çevrimiçi) -
  • İstanbul - Türkiye

Millî Savunma ve Güvenlik Akademisi Sertifika Programı | 2023 Dönem 1

21. yüzyıl güvenlik sorunlarının dönüşümünü takip edebildiğimiz bir dönem olarak dikkat çekmektedir.

  • 11 Kas 2023 - 02 Ara 2023
  • Cumartesileri 10.00-13.30 (Çevrimiçi) -
  • İstanbul - Türkiye

Doğu Akdeniz Programı 2023-2025

  • 17 Tem 2023 - 19 Tem 2023
  • Sheraton Istanbul City Center -
  • İstanbul - Türkiye

5. Denizcilik ve Deniz Güvenliği Forumu

  • 23 Kas 2023 - 24 Kas 2023
  • İstanbul Kent Üniversitesi Kağıthane Kampüsü -
  • İstanbul - Türkiye

2. İstanbul Siber-Güvenlik Forumu

  • 23 Kas 2023 - 24 Kas 2023
  • İstanbul Kent Üniversitesi Kağıthane Kampüsü -
  • İstanbul - Türkiye

7. Türkiye - Körfez Savunma ve Güvenlik Forumu

  • 23 Kas 2023 - 24 Kas 2023
  • İstanbul Kent Üniversitesi Kağıthane Kampüsü -
  • İstanbul - Türkiye

Türk Asya Stratejik Araştırmalar Merkezi (TASAM) bünyesinde yaptığımız bilimsel çalışmalar ile Dünya ve Türkiye’deki gelişmeleri kavrama ve analiz etmeye yönelik çabalarımızın ortaya koyduğu açık bir gerçek var: Aktörleri, kuralları, vizyonu eskisinden çok farklı olan yeni bir uluslararası sistem il...

Teknolojideki hızlı gelişmeler, toplumun ilgilendiği tüm alanlarda büyük değişim ve dönüşümlere neden olmaktadır. Bilim, teknoloji, ekonomi, siyaset, güvenlik, sosyoloji ve kültür alanlarındaki değişim ve dönüşümler, olayların ve sonuçların algılanmasını güçleştirmektedir.

Teknolojideki hızlı gelişmeler, toplumun ilgilendiği tüm alanlarda büyük değişim ve dönüşümlere neden olmaktadır. Bilim, teknoloji, ekonomi, siyaset, güvenlik, sosyoloji ve kültür alanlarındaki değişim ve dönüşümler, olayların ve sonuçların algılanmasını güçleştirmektedir.

Teknolojideki hızlı gelişmeler, toplumun ilgilendiği tüm alanlarda büyük değişim ve dönüşümlere neden olmaktadır. Bilim, teknoloji, ekonomi, siyaset, güvenlik, sosyoloji ve kültür alanlarındaki değişim ve dönüşümler, olayların ve sonuçların algılanmasını güçleştirmektedir. Değişimin çok hızlı ve ola...

Teknolojideki hızlı gelişmeler, toplumun ilgilendiği tüm alanlarda büyük değişim ve dönüşümlere neden olmaktadır. Bilim, teknoloji, ekonomi, siyaset, güvenlik, sosyoloji ve kültür alanlarındaki değişim ve dönüşümler, olayların ve sonuçların algılanmasını güçleştirmektedir.