Page 10 - Dijital KobiEfor Eylül 2023
P. 10

Yapay Zekâ Projelerimizde Derin


                                      Öğrenmeye Doğru…



               YCP Bilgi Teknolojileri İş Geliştirme Yöneticisi Evrim Kaplan, “Günümüzde yapay
             zekâ teknolojisi hızla gelişmektedir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alanlar,
               yapay zekâ modellerini güçlendirmek ve daha gelişmiş sonuçlar elde etmek için
            kullandığımız en etkili metotlardır” başlığında hazırladığı makalesinde, yapay zekâda
                    derin öğrenme metodunu ve projelerde nasıl fark yarattığını anlatıyor.

                                                                           temel bir alt dalıdır ve sinir ağları
                                                                           kullanarak karmaşık veri setleri
                                                                           ile çalışır. Derin öğrenme algorit-
                                                                           maları, genellikle katmanlardan
                                                                           oluşan bir yapının ardışık işlem-
                                                                           leriyle çalışırlar. İlk katman, ve-
                                                                           rileri girdi olarak alır ve ardışık
                                                                           katmanlar,  verilerin  özelliklerini
                                                                           çıkarmak ve sonuçları tahmin et-
                                                                           mek için birbirini takip eder şekil-
                                                                           de tasarlanmıştır.
                                                                             Derin öğrenme yöntemleri, ken-
                                                                           di veri temsillerinizi öğrenmek için
                                                                           büyük miktarda veri kullanabilme
                                                                           yeteneğine  sahiptir.  Bir  derin  öğ-
                                                                           renme modeli, veriye dayalı mate-
                                                                           matiksel boşluklar oluşturduğun-
                                                                           da, bu boşlukları doldurmak için
              Derin Öğrenme Nedir?         kendi başlarına öğrenme yetene- yeni veri örneklerini kullanabilir.
              Derin öğrenme, sinir ağları kulla- ğine sahip olmamalarıdır. İşte bu  Bu, derin öğrenme metotlarının
           narak karmaşık veri yapılarını ana- noktada derin öğrenme devreye  önceki modellerle kıyaslandığın-
           liz etmeyi ve örneklerden öğrenmeyi  girer.                     da  daha fazla esneklik sağlayan
           amaçlayan bir yapay zekâ alt dalıdır.   Derin öğrenme, yapay zekânın  bir özelliktir.
           Sinir ağları, biyolojik sinir sistemin-
           den esinlenerek oluşturulmuş mate-
           matiksel modellerdir. Derin öğrenme
           algoritmaları, bu sinir ağlarını kulla-
           narak büyük ve karmaşık veri küme-
           lerinden anlamlı özellikleri çıkarır ve
           bu özellikleri kullanarak çeşitli gö-
           revleri gerçekleştirir. Derin öğrenme,
           görüntü tanıma, doğal dil işleme, ko-
           nuşma tanıma gibi birçok uygulama
           alanında yapay zekaya oranla büyük
           başarı elde etmiştir.

              Yapay Zekâ ile
              Derin Öğrenme
              Yapay  zekâ, bir  bilgisayarın bi-
           linçli gibi davranmasını sağlayan bir
           alan olarak tanımlanabilir. Bilgisa-
           yarla yapay zekâ modelleri arasın-
           daki temel fark, akıllı sistemlerin

           10 KobiEfor Dijital Eylül 2023
   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15