Sertifikalı Derin Öğrenme Ücretsiz Çevrimiçi Kursu [222]

Veri Bilimindeki ilerlemeler, biz konuşurken bile sektörü büyük bir hızla dönüştürüyor. Küresel yapay zeka pazarının 2021 yılına kadar yaklaşık %54 oranında büyüyerek 22,6 milyar ABD Dolarına ulaşacağı tahmin edilirken , derin öğrenme pazarının %41,7'lik bir CAGR'de büyüyerek 2023 yılına kadar 18,16 milyar ABD Doları'lık bir pazar boyutuna ulaşması bekleniyor.

Bu istatistikler yalnızca yapay zeka ve derin öğrenmenin endüstriye hükmederek BT, sağlık, eğitim, oyun vb. dahil olmak üzere hemen hemen her sektöre nüfuz ettiğini kanıtlıyor. Makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamaları ve kullanım durumları hem çok sayıda hem de çeşitlidir.

Çevremizdeki dünyayla nasıl etkileşim kurduğumuzu, günlük rutinimizi nasıl yaptığımızı ve tüketim davranışımızı çoktan değiştirdiler. Ve söylemeye gerek yok ki, bu yeni çağ teknolojileri, önümüzdeki yıllarda çevremizi ve yaşamlarımızı değiştirmeye devam edecek.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, biyolojik beynin yapısından ilham alan ve tasarlanan algoritmalar (sinir ağları) aracılığıyla makineleri eğitmeyi amaçlayan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Derin öğrenmenin birincil odak noktası, insanlara doğal olarak gelenleri makinelere öğretmektir - örnekler ve deneyimler yoluyla öğrenmek.

Derin öğrenme, içinde 2-3 ila 150 katman arasında değişen birden çok gizli katman içeren sinir ağı mimarilerini kullanır. “Derin” öğrenme adı buradan gelir. Genellikle, derin öğrenme modellerini ve sinir ağı mimarilerini eğitmek için büyük veri (etiketlenmiş) veri kümeleri kullanılır. Bu, modellerin, manuel özellik çıkarımına güvenmek yerine, özellikleri doğrudan veri kümesinden öğrenmesini ve uyarlamasını sağlar.

Derin öğrenme, bilgisayar modellerini doğrudan metin, görüntü veya ses verilerinden sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için eğitir. Yeterince eğitildiğinde, derin öğrenme modelleri yüksek düzeyde doğruluk elde eder, hatta bazen insan yeteneklerinden daha iyi performans gösterir. Otonom arabalara, ses tanıma sistemlerine, sanal asistanlara, dolandırıcılık tespit sistemlerine ve doğal dil işlemeye (NLP) güç veren derin öğrenme teknolojisidir. Derin öğrenme tekniklerini öğrenin.

Derin Öğrenme Neden Önemlidir?

Derin öğrenme, benzersiz düzeyde doğruluk ve verimlilik vaat ettiği için endüstriler arasında hızla popülerlik kazanıyor. Derin öğrenme modelleri genellikle etiketli veriler üzerinde eğitilse de, eğitildikten sonra "denetimsiz öğrenmede" ustalaşırlar, yani ham (yapılandırılmamış veya etiketlenmemiş) verilerden değerli içgörüler elde edebilirler.

İşte tam da bu nedenle derin öğrenme, hızlı ve doğru tıbbi teşhislerden e-ticaret şirketleri için kişiselleştirmeyi geliştirmeye kadar birçok alanda kullanılıyor.

İşte birkaç derin öğrenme uygulaması

Otomatik sürüş – Google ve Tesla gibi şirketler, otomatik sürüşü iyileştirmek için derin öğrenmeyi deniyor. Derin öğrenmeyle desteklenen sürücüsüz arabalar, dur işaretleri, trafik ışıkları, araçlar, yayalar vb. nesneleri otomatik olarak algılayabilir.

Endüstriyel otomasyon – Günümüzde giderek artan sayıda şirket, üretim birimlerinde, özellikle de ağır makineler çevresinde işçi güvenliğini artırmak için derin öğrenme teknolojisini kullanıyor. Derin öğrenme sistemleri, çalışanların/nesnelerin güvensiz olduğunu otomatik olarak algılayabilir ve onları uyararak istenmeyen kazaları önleyebilir.

Havacılık – Havacılık ve uzay kuruluşları, ilgi alanlarını belirlemek ve birlikler için güvenli/güvensiz bölgeleri ve uzay aracının başarılı inişini belirlemek için uydulardan gelen nesneleri tanımlamak için derin öğrenmeyi kullanır.

Tıbbi araştırma – Derin öğrenme, tıbbi araştırma alanında kapsamlı kullanım örneklerine sahiptir. Örneğin, NantWorks ile işbirliği içinde, UCLA'daki araştırmacılar, kanser hücrelerini birkaç milisaniye içinde tespit etmek için AI ve derin öğrenme ile desteklenen bir mikroskop geliştirdi - diğer yöntemlerden yüzlerce kat daha hızlı.

Sanal yardım – Derin öğrenme, konuşma çevirisi ve otomatik işitmenin arkasındaki teknolojidir. Alexa ve Siri gibi akıllı kişisel asistanlar, sanal yardım için derin öğrenme uygulamalarının en iyi örneklerinden ikisidir.

Görsel tanıma – Derin öğrenme teknolojisi, en gelişmiş görüntü tanıma sistemlerini geliştirmek için kullanılır. Bu sistemler görüntüleri konum, tarihler, yüzler, nesneler ve olaylar gibi birden çok faktöre göre sınıflandırabilir ve sıralayabilir.

Dolandırıcılık tespiti – BFSI endüstrisi, dijital alandaki dolandırıcılık faaliyetlerini önlemek ve en aza indirmek için derin öğrenmeden yararlanıyor. Derin öğrenme modelleri, müşteri işlem modellerini, kredi puanlarını ve çevrimiçi işlemlerindeki anormal davranışları veya aykırı değerleri belirlemek için eğitilir. Ayrıca dolandırıcılık tespiti için sınıflandırma ve regresyon gibi ML teknikleri kullanılmaktadır.

Ayrıca Okuyun: Derin Öğrenme Ön Koşulları

NLP'yi ücretsiz öğrenin: upGrad avantajı

Veri Bilimi ve Yapay Zeka, şu anda sektördeki en çok gelişen alanlardan ikisidir ve Veri Biliminde kariyer yapmak istiyorsanız, derin öğrenme ve NLP becerileri kazanmak profesyonel kariyeriniz için faydalı olacaktır.

upGrad, Veri Bilimi adayları için mükemmel olan ücretsiz bir derin öğrenme kursuna sahiptir. Bu ücretsiz derin öğrenme kursu, upStart-Priceless Learning girişimi kapsamında sunulmaktadır. Size derin öğrenmenin temellerini öğretecek ve NLP'de güçlü bir temel oluşturmaya yardımcı olacak iyi tasarlanmış bir kurstur.

Yetkin sektör uzmanları ve danışmanlar tarafından öğretilen, sinir ağları, etkinleştirme işlevleri, veri artırma vb. dahil olmak üzere farklı derin öğrenme kavramlarını öğreneceksiniz. Bu kavramlarda ustalaşmak, gerçek dünyadaki zorlukları çözmek için yenilikçi ML projeleri oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

Kurs dört hafta uzunluğundadır ve üç modüle ayrılmıştır.

Veri Analizi için Matematik

Bu modül, adaylara derin öğrenme ve NLP kavramlarını anlamak için gerekli olan temel matematiksel araç ve teknikleri öğretmeye odaklanır. Ayrıca Python aracılığıyla NumPy sözdizimi, NumPy dizileri ve veri temizleme ve çıkarma hakkında bilgi edineceksiniz.

Derin Öğrenmeye Giriş

İkinci modül, sinir ağlarının temellerini öğretir (Feedforward ve Backpropagation). Öğrenciler ayrıca el yazısı rakamları belirlemek için bir derin öğrenme projesi geliştireceklerdir.

Doğal Dil İşlemeye Giriş

Üçüncü modül, öğrencilere NLP'nin temellerini tanıtır. Ayrıca adaylara yazım düzeltme, fonetik karma, spam algılama vb. için araçlar oluşturmak için normal ifadeyi nasıl kullanacaklarını öğretir.

Sonuç olarak, derin öğrenme, gelecek vaat eden Veri Bilimi kariyer fırsatlarını açabilecek değerli bir beceridir. Daha fazla kuruluş derin öğrenmenin nüanslarını keşfetmeye başladıkça, bu alanda yeni iş rolleri ortaya çıkacaktır.

Mutlaka Okuyun: Derin Öğrenme Projesi Fikirleri

Nasıl Başlanır

Makine öğrenimi çevrimiçi kursumuza ücretsiz katılmak için şu basit adımları izleyin:

• upStart sayfamıza gidin
• Katılmak istediğiniz kursu seçin
• Kayıt ol

UpStart sayfamızda bulunan tüm kurslar ücretsiz olarak sunulmaktadır ve herhangi bir parasal yatırım gerektirmez. Bu kurslar, öğrenme yolculuğunuza başlamanıza ve bu tür karmaşık konuların temellerini öğrenmenize yardımcı olur.

Ücretsiz makine öğrenimi kursumuza bugün katılmak için buradan kaydolun.

Herhangi bir sorunuz veya öneriniz varsa, lütfen yorumlar aracılığıyla bize bildirin. Sizden haber almak isteriz.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.