|
Getting your Trinity Audio player ready...
|
Bu yazıda yapay zeka ve derin öğrenmeye dair bazı bilinmesi gerekenleri ele alacağız. O halde gelin başlayalım.
Giriş
Bildiğiniz gibi, yapay zeka şu anda büyük bir moda sözcük ve etrafında çok fazla heyecan olsa da aynı zamanda çok fazla potansiyel de var. Peki yapay zeka tam olarak nedir?
Basitçe ifade etmek gerekirse yapay zeka, makinelerin doğal dili anlamak ve görüntülerdeki nesneleri tanımak gibi normalde insan zekası gerektiren görevleri öğrenme ve yerine getirme yeteneğidir.
Yapay zekanın en heyecan verici alanlarından biri derin öğrenmedir. Derin öğrenme, veri temsillerini öğrenmek için sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi türüdür. Sinir ağları yapay nöron katmanlarından oluşur ve her katman verilerdeki özellikleri tanımayı öğrenir.
Derin öğrenme, görüntü tanıma ve nesne algılama gibi alanlarda son derece başarılı olmuştur. Aslında, derin öğrenme algoritmaları artık yüz özelliklerini tanımlama ve görüntülerdeki nesneleri tanıma gibi birçok görevde insanlardan daha iyi performans gösteriyor.
Yapay zekanın büyük potansiyele sahip heyecan verici bir alan olduğuna şüphe yok. Bu alanı daha fazla keşfetmek istiyorsanız, aşağıda listelenen kaynaklardan bazılarına göz atmanızı tavsiye ederim.
Yapay Zeka (Artificial Intelligence) Nedir?
Yapay zeka (artificial intelligence- AI), bir bilgisayar programında yaratılan, insanlarla iletişim kurabilen ve onlara benzer şekilde düşünebilen bir yapay yetenektir. 1950’lerde Amerikalı matematikçi ve bilgisayar bilimci John McCarthy tarafından tanımlanan bu kavram, ilk olarak bilgi toplama, işleme ve öğrenmeyi içerir. Günümüzde birçok farklı alanda uygulanmakta olan yapay zeka, en çok otomotiv sektöründe, sağlık sektöründe, finans sektöründe ve lojistik sektöründe kullanılmaktadır.
Daha fazla detay için tıklayın.
Derin Öğrenme (Deep Learning)
Deep Learning ya da Türkçesiyle derin öğrenme, yapay zekanın en gelişmiş ve popüler dallarından biridir. Aynı zamanda en karmaşık olanlardan biridir ve bu yüzden burada sadece yüzeyi çizeceğiz.
Derin öğrenme, bilgisayarlara açıkça programlanmadan kendi başlarına verilerden öğrenmeyi öğretme yöntemidir. Bu, beynimizdeki sinir ağlarından sonra modellenen yapay nöronların kullanılmasıyla yapılır. Bu yapay nöronlar daha sonra katmanlar halinde gruplandırılarak daha karmaşık öğrenmeye olanak sağlar.
Derin öğrenmenin gücü, verilerden yüksek derecede doğrulukla öğrenme yeteneğinde yatmaktadır. Bu da onu görüntü veya ses tanıma gibi görevler ya da büyük veri setlerinden öğrenme gerektiren her şey için ideal hale getirir. Derin öğrenme aynı zamanda işlem gücü açısından da çok verimlidir, bu da onu akıllı telefonlar ve tabletler gibi cihazlarda kullanım için uygun hale getirir.
Yapay Nöronlar (Artificial Neurons)
Şimdiye kadar bildiğiniz gibi, bir derin öğrenme modeli birçok yapay nöron katmanından oluşur. Peki yapay nöronlar tam olarak nedir ve nasıl çalışırlar?
Yapay nöronlar, gerçek nöronların işlevselliğini taklit eden matematiksel modellerdir. Basit doğrusal ilişkilerden karmaşık doğrusal olmayan sistemlere kadar her şeyi modellemek için kullanılabilirler.
Derin öğrenme söz konusu olduğunda yapay nöronlar, makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan sinir ağlarını oluşturmak için çok önemlidir. Aslında, bir derin öğrenme modelinin ilk katmanı her zaman yapay nöronlardan oluşan bir sinir ağıdır.
Derin Öğrenme Katmanları (Deep Learning Layers)
Temel bir sinir ağı mimarisi duymuş olabilirsiniz, peki ya derin öğrenme katmanları? Bu, karmaşıklığını artırmak ve öğrenme görevlerinde daha iyi olmasını sağlamak için ağa birden fazla gizli katman eklenmesini ifade eder.
Bu ağlar binlerce hatta milyonlarca nöron içerebilir ve her katman bir önceki katmandan gelen çıktıyı alır ve daha karmaşık kararlar vermek için üzerine bazı işlevler uygular. Tipik olarak, bu ağlar görüntülerden veya ses kayıtlarından özelliklerin çıkarılmasından sorumlu olan çoklu evrişimsel katmanlar içerir.
Ayrıca, daha önceki katmanlar tarafından oluşturulan özellik haritalarının boyutunu azaltan havuzlama katmanları ve bir tahmin yapmadan önce verilerin tüm ağlardan geçmesine izin veren tam bağlantılı (FC) katmanlar da içerirler. Tüm bu unsurlar, veri girdilerini gerçek zamanlı olarak doğru bir şekilde tahmin edebilen bir derin öğrenme mimarisi oluşturmak için bir araya getirilmiştir.
Veri Setleri ve Üretken Rakip Ağlar
Yapay nöronları, derin öğrenme katmanlarını, görüntü işlemeyi ve evrişimli ağları keşfettiğimize göre şimdi dikkatimizi veri kümelerine ve üretken karşıt ağlara (GAN’lar) çevirelim. Veri kümeleri, makine öğrenimi modellerini eğitirken kullanılan veri koleksiyonlarıdır. Veri kümesi ne kadar büyük ve ayrıntılı olursa model de o kadar iyi olacaktır. GAN’lar gerçek dünya verilerinden ayırt edilemeyen veriler üretmek için iki sinir ağı kullanır. Ayırıcı olarak da bilinen ilk sinir ağı, gerçek dünya verileri ile üretilen veriler arasında ayrım yapmaya çalışırken, generator olarak adlandırılan ikinci ağ, gerçek dünya verilerinin gerçekçi sentetik versiyonlarını oluşturmaya çalışır. Veri kümelerini GAN’larla birleştirerek, görüntü tanıma ve nesne algılama gibi çeşitli görevler için güçlü makine öğrenimi modelleri oluşturmak mümkündür.
Keras ve Yapay Sinir Ağları
Şimdi Keras ve Yapay Sinir Ağlarına (YSA) geliyoruz. YSA’lar, matematiksel modeller aracılığıyla bilgileri birbirine bağlayarak verilerden öğrenebilen ve tahminler yapabilen algoritmalarla bilgisayarların insanlar gibi “düşünmesini” mümkün kılar. YSA’nın amacı, verileri doğru bir şekilde sınıflandırabilen bir sinir ağı oluşturmaktır; bu da onları yüz tanıma, görüntü sınıflandırma, nesne algılama, konuşma tanıma ve daha fazlası gibi çeşitli uygulamalarda çok kullanışlı hale getirir.
Keras, hızlı ve kolay bir şekilde derin öğrenme modelleri oluşturmanızı sağlayan açık kaynaklı bir kütüphanedir. TensorFlow, CNTK ve Theano gibi birden fazla arka ucu destekler. Keras ayrıca modelinizden en iyi performansı elde etmek için katmanlar, nöronlar ve aktivasyon fonksiyonları ile ANN’lerinizin mimarisini özelleştirmenize olanak tanır. Keras ile sinir ağlarınızın prototipini oluşturmak kolaydır, böylece uygulamanız için en uygun olanı bulana kadar farklı mimarileri hızlı bir şekilde deneyebilirsiniz.
Makine Öğrenmesi
Makine öğrenimi kavramına zaten aşina olabilirsiniz ancak bunun derin öğrenmenin ayrılmaz bir parçası olduğunu biliyor muydunuz? Esasen makine öğrenimi, makinelerin açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesine olanak tanıyan bir yapay zeka alt alanıdır. Genellikle tahmine dayalı analitik ve veri madenciliği için kullanılır.
Derin öğrenme dünyasında makine öğrenimi, büyük veri kümelerindeki örüntüleri tanıyabilen algoritmalar oluşturmak için kullanılır. Bu, veri setleri kullanılarak eğitilen ve daha sonra gerçek dünya senaryolarına karşı test edilen denetimli ve denetimsiz algoritmalar kullanılarak yapılır. Bu algoritmalar mükemmelleştirildikten sonra, gelecekteki olaylar hakkında tahminlerde bulunmak veya karar vermeye yardımcı olmak için kullanılabilirler.
Makine öğreniminin gücünü kullanan en gelişmiş derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veriyi inanılmaz hızlarda ve doğrulukta işleyebilmektedir. Bu nedenle pek çok şirket derin öğrenme teknolojisine yatırım yapıyor çünkü bu teknoloji onlara iş operasyonları ve müşterileri hakkında güçlü içgörüler sağlıyor.
Konvolüsyonel Sinir Ağları (Convolutional Networks)
Hiçbir derin öğrenme sohbeti, convnets veya CNN’ler olarak da bilinen konvolüsyonel ağlardan bahsetmeden tamamlanmış sayılmaz. Bunlar, görüntü ve video verileriyle çalışmak üzere tasarlanmış özel sinir ağı türleridir. Her biri giriş verilerinden farklı özellikler çıkarmaktan sorumlu olan birden fazla katmandan oluşurlar.
İlk katmanda çizgiler, daireler ve kenarlar gibi basit şekiller bulunur. Daha sonra ağ daha karmaşık şekillere geçer ve yüzler ve hatta tek bir görüntüdeki birden fazla nesne gibi giderek karmaşıklaşan nesnelere doğru ilerler ve bu yaklaşım işe yarıyor çünkü bir sinir ağı bir görüntüyü tek tek bileşenleri açısından anlıyor ve nesneleri yönleri veya boyutları ne olursa olsun tespit edebiliyor.
Konvnetler ayrıca nesne sınıflandırma, algılama ve yerelleştirmenin yanı sıra içerik tabanlı görüntü arama ve yüz tanıma gibi uygulamalar için de yaygın olarak kullanılmaktadır. Ve birçok derin öğrenme görevi için temel araçlardır, çünkü büyük miktarda veriyi (hatta terabayt değerinde) verimli bir şekilde işleyebilir ve bunlardan otomatik bir şekilde özellikler çıkarabilirler.
Görüntü İşleme (Image Processing)
Yapay zeka dünyasını keşfetmek istiyorsanız, görüntü işlemeyi anlamanız gerekir. Görüntü işleme, dijital görüntüleri analiz etme ve değiştirme sürecidir. Görüntüleri işlemek için algoritmalar kullanır, böylece nesne algılama, örüntü tanıma, görüntü segmentasyonu ve daha fazlası gibi çeşitli görevler için kullanılabilirler.
Görüntü işlemenin temellerini anlayarak HaarCascade, OpenCV ve Tensorflow gibi araçları kullanabileceksiniz. Ayrıca veri artırma ve veri kümelerini kullanarak derin öğrenme modelleri oluşturabilirsiniz. Ayrıca, makine öğrenimi modellerinizi daha da optimize etmek için üretken karşıt ağları (GAN’lar) ve Keras’ı kullanabilirsiniz.
Sonuç olarak, görüntü işlemeyi anlamak, nesne algılama ve makine öğrenimi için derin öğrenme modelleri oluşturma açısından yapay zeka teknolojisinin potansiyelini ortaya çıkarmanın anahtarıdır.
HaarCascade
Nesne tespiti için en popüler yöntemlerden biri HaarCascade olarak adlandırılır. Bu algoritma bir grup piksele bakar ve onlara ağırlıklar atar, böylece bu piksel grubunun bir nesne içerme olasılığının ne kadar olduğunu anlayabilir. Daha sonra, bu grubun bir nesne içerme olasılığı hakkında tahminler yapmak için ilkine benzer diğer piksel gruplarına bakar.
HaarCascades inanılmaz derecede etkilidir ve nesneleri gerçek zamanlı olarak büyük bir doğrulukla tespit edebilir. Ayrıca hem yüz tanıma hem de nesne algılama için kullanılabildiğinden son derece çok yönlüdür. Ayrıca, açık kaynak kodlu olduğundan kullanımı tamamen ücretsizdir.
Daha Fazlası
TensorFlow, OpenCV, Nesne Tanıma (Object Detection), Derin Öğrenme Modeli Üretme ve Veri Artırma (Data Augmentation) hakkında:
Yapay zeka dünyasını keşfettikçe çok sayıda farklı araç ve teknoloji olduğunu fark edeceksiniz. En popüler olanlardan biri, Google tarafından oluşturulan makine öğrenimi için açık kaynaklı bir kütüphane olan TensorFlow’dur. Veri akışı grafikleriyle derin öğrenme modelleri oluşturmanıza, dağıtmanıza ve eğitmenize olanak tanır.
OpenCV, görüntü işleme ve bilgisayarla görme uygulamalarında uzmanlaşmış bir başka güçlü araçtır. OpenCV ile görüntülerdeki nesneleri algılayabilir, yüzleri tanıyabilir, nesne özelliklerini algılayabilir ve hatta görüntünün belirli bölümlerini etiketleyerek görüntü segmentasyonu yapabilirsiniz.
Bu ikisini Nesne Algılama ve Veri Artırma gibi diğer teknolojilerle birleştirerek yapay zeka sisteminiz için güçlü Derin Öğrenme modelleri oluşturabilirsiniz. Nesne algılama, bir görüntü veya videodaki nesneleri tespit etmek için kullanılan bir bilgisayarla görme tekniğidir. Bir görüntü veya videodaki desenleri tanımak için bir modelin eğitilmesini içerir. Bu model daha sonra nesneleri tanımlamak veya onları insanlar, hayvanlar ve araçlar gibi kategoriler halinde sınıflandırmak için kullanılabilir. Daha sonra veri kümenizin boyutunu ve çeşitliliğini artırmak için Veri Artırma tekniklerini kullanabilirsiniz. Böylece modeliniz daha karmaşık nesneleri veya görüntüleri nasıl sınıflandıracağını öğrenebilir.
Sonuç
Özetle, derin öğrenme, görüntü tanıma ve konuşma tanıma gibi görevlerin nasıl yapılacağını öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt alanıdır. Derin öğrenme ağları birden fazla katmandan oluşur ve her katman yapay nöronlardan oluşur.
Derin öğrenmenin güzelliği, bir derin öğrenme ağının herhangi bir insan girdisi olmadan kendi başına bir görevi nasıl yapacağını öğrenebilmesidir. Derin öğrenmeyi bu kadar güçlü kılan da budur ve derin öğrenmenin görüntü tanıma ve konuşma tanıma gibi işlerde kullanılmasının nedeni de budur.
Derin öğrenme dünyayı değiştiren güçlü bir araçtır ve herkesin öğrenmesi gereken bir şeydir.
