Derin Öğrenme: Makine Öğrenimi Dünyasına Dalın!

“Derin Öğrenme” terimini duyduğunuzda aklınıza ne geliyor? Muhtemelen yakın gelecekte dünyamızı ele geçirecek akıllı robotlar ve makineler düşünüyorsunuz değil mi? Pekala, derin öğrenme hiç de öyle değil. Bir meslekten olmayan kişinin terimiyle, derin öğrenme, büyük miktarda veriyi işlemek için insan beyninin çalışmalarını taklit etmeyi ve veriye dayalı karar vermeyi teşvik etmek için ondan anlamlı kalıplar çıkarmayı amaçlayan bir AI yaklaşımıdır.
Bugün, veri her şeye hükmediyor – içinde yaşadığımız dijital dünyanın yeni Kralı. Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmenin tümü tek bir şeye odaklanıyor – inovasyonu güçlendirmek için Büyük Veriden yararlanmak. Yapay zeka teknolojisine olan ilgi her geçen dakika artıyor ve derin öğrenme, her sektörü alt üst eden son teknoloji bir yaklaşım. Tractica'nın yakın tarihli bir araştırma raporuna göre , yapay zeka pazarının 2016'da 3,2 milyardan 2025'e kadar 89,8 milyar dolara çıkacağı tahmin ediliyor. Bu rakamlar yalnızca AI, ML ve Derin Öğrenmenin geliştirmede daha da büyük bir rol oynayacağı gerçeğini pekiştiriyor. ve iş ve bilişim sektörünün dönüşümü.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ile derinden iç içedir. Nasıl, soruyorsun?
Gördüğünüz gibi, derin öğrenme, sırayla AI'nın bir alt kümesi olan ML'nin bir alt kümesidir. Bu nedenle, Yapay Zeka, makinelere bağımsız ve akıllı düşünmeyi öğretmeye odaklanan daha geniş bir şemsiye iken, ML, büyük veri kümelerinden değerli bilgiler çıkarabilen bu tür algoritmalar oluşturmayı amaçlayan bir AI yaklaşımıdır. Derin Öğrenme ise, ML'nin nihai amacına ulaşmak için belirli bir algoritmayı (Neural Nets) kullanan bir ML dalıdır.
Makine Öğrenimi Nedir ve Neden Önemlidir?

Derin öğrenme, sinir ağlarını geliştirmek ve eğitmek için özel bir tekniktir. Bir sinir ağının yapısı, insan beyninin yapısından, daha doğrusu serebral korteksten ilham alır. Böylece, bir serebral kortekse benzer şekilde, bir yapay sinir ağı da birbirine bağlı birçok algılayıcı katmanına sahiptir. Verileri doğrusal yöntemle analiz eden geleneksel veri yaklaşımlarından farklı olarak, derin öğrenme, verileri işlemek için eğitim makinelerinin doğrusal olmayan yaklaşımına dayanır. Derin öğrenme sistemine beslenen veriler, birbirine bağlı gizli katman ağından geçer.
Sinir ağı sürecinin bu gizli katmanları, hedef değişkenle ilişkisini belirlemek için verileri analiz eder, değiştirir ve manipüle eder. Ağın her düğümü belirli bir ağırlık taşır ve veriler bir düğümden her geçtiğinde girdi değerini ağırlığıyla çarpar. Bu işlem çıktı katmanına ulaşana kadar devam eder ve nihai çıktı değerli bir bilgiye dönüşür. Bu nedenle derin öğrenme, verilerde saklı kalıpların manuel olarak tanımlanması sürecini ortadan kaldırır.

Derin Öğrenmede Kariyer Fırsatları

BT dünyasındaki herkes, kariyerinin bir noktasında derin öğrenmeyi duymuş olmalıdır. Yapay zekanın sıçramalar ve sınırlarla ilerlemesiyle, derin öğrenme alanı da hızla yükseliyor. Derin öğrenme hızla büyüyen bir araştırma alanı olduğundan, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinde uzmanlaşmış bireyler için büyük iş fırsatları yaratıyor. Bugün, derin öğrenmede yetenekli ve eğitimli profesyonellere, özellikle derin öğrenme mühendislerine ve derin öğrenme araştırmacılarına olan talep, endüstrinin çeşitli paralellerinde çok yönlü olarak artmıştır.

Grand View Research, Inc.'in 2017 raporuna göre , ABD'deki derin öğrenme pazarının 2025 yılına kadar 10,2 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.

Yeni Başlayanlar İçin 6 İlginç Makine Öğrenimi Projesi Fikri

ABD'de derin öğrenme pazar gelirleri (2014-25)

Indeed'deki en son istatistiklere göre , ABD'deki derin öğrenme uzmanları için ortalama maaş, Derin Öğrenme Araştırma Bilimcisi için yıllık 71.935 ABD Doları ile Derin Öğrenme Bilgisayar Görme Mühendisi için yıllık 140.856 ABD Doları arasında değişmektedir.

Başarılı Bir Derin Öğrenme Kariyeri İçin Gerekli Beceriler

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesi olduğundan, derin öğrenme için gereken beceriler, makine öğrenimi için gerekenlerle hemen hemen aynıdır. Şimdiye kadar programlama bilgisinin burada bir zorunluluk olduğunu tahmin ettiniz. En popüler derin öğrenme kitaplıkları R ve Python ile yazılmıştır. Bu nedenle, bu iki dilden herhangi birine iyi derecede hakimseniz, bu yeterli olacaktır. Bilgisayar Bilimi ve programlamanın temelleri hakkında kapsamlı bilgiye sahip olmanın yanı sıra, Matematik, İstatistik ve Olasılık ve Veri Modelleme alanlarında da sağlam bir temele sahip olmalısınız.
Derin öğrenme mühendisinin işinin önemli bir kısmı, halihazırda var olan diğer yazılım bileşenlerini entegre etmenin yanı sıra sorunsuz bir şekilde iletişim kurabilen algoritmalar ve sistemler tasarlamaktır. Bu nedenle, yazılım tasarım becerileri bu alanda bir zorunluluktur. Ayrıca MLib, TensorFlow ve CNTK dahil olmak üzere standart ML kitaplıkları ve algoritmalarıyla çalışma konusunda rahat olmanız gerekir.

Gerçek Dünyada Derin Öğrenme

Derin öğrenme hayatımızın neredeyse tüm önemli yönlerine nüfuz etti. Farkında olsak da olmasak da derin öğrenme teknolojileri etrafımızda her yerde. Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar ve şirketler, kendi kendini süren arabalar ve sohbet robotları gibi yenilikleri dolandırıcılık önleme, tahmine dayalı analitik, görev otomasyonu ve çok daha fazlası gibi yararlı hizmetler geliştirmeye yönelik güçlendirmek için derin öğrenme teknolojisinden yararlanıyor.
Şimdi gerçek dünyada derin öğrenmenin en iyi kullanım örneklerinden bazılarına bakalım!

• • Derin öğrenme teknolojisinin en mükemmel örneklerinden biri Netflix, Amazon ve Facebook gibi çevrimiçi platformlardaki kişiselleştirilmiş öneri listeleridir. Çevrimiçi ve sosyal medya devleri, kullanıcı tarafından oluşturulan bir veri hazinesine erişebilir. Derin öğrenme tekniklerini kullanarak, daha sonra bireysel kullanıcılar için zevk ve tercihlerine göre özelleştirilmiş ve kişiselleştirilmiş bir öneri listesi oluşturmak için kullanılan kullanıcı tarafından oluşturulan verilerden faydalı bilgiler çıkarabilirler.

• • Derin öğrenme ağları, davranışları gerçek zamanlı olarak başarılı bir şekilde analiz etme yeteneğine sahiptir. DeepGlint , ister insan ister araba gibi cansız nesneler olsun, herhangi bir nesnenin davranışı hakkında gerçek zamanlı bilgiler alabilen bir derin öğrenme çözümüdür.

• • Görüntü tanıma, derin öğrenmenin başka bir uygulamasıdır. Görüntü tanıma, görüntünün içeriğini ve bağlamını anlarken aynı zamanda görüntüler içindeki nesneleri tanımayı ve tanımlamayı amaçlar. AlchemyAPI , bir süredir görüntü tanıma teknolojisi geliştiriyor. CamFind , AlchemyVision API'sini kullanan bir mobil uygulamadır - kullanıcıları yalnızca bir görüntüdeki nesneler hakkında bilgilendirmekle kalmaz, aynı zamanda bu nesneleri nereden satın alabileceklerini de söyleyebilir.

• • Derin öğrenme uygulamaları da reklamcılık dünyasında kendine yer bulmuştur. Reklam ağları ve pazarlamacılar, veriye dayalı tahmine dayalı reklamcılık, hedefli görüntülü reklamcılık ve gerçek zamanlı teklif verme (RTB) reklamcılığı oluşturmak için derin öğrenme teknolojisinden yararlanır. Örneğin, Çinli bir arama motoru olan Baidu, kullanıcıların ilişki kurabileceği bu tür reklam içeriklerini ve yöntemlerini tahmin etmek için derin öğrenmeyi kullanır. Bu, şirketin gelirini artırmaya yardımcı olur.

• Derin öğrenmeyle desteklenen örüntü tanıma, birçok şirket tarafından sahtekarlığı tespit etmek ve önlemek için kullanılıyor. PayPal, sahte ödeme işlemlerini ve satın alma işlemlerini önlemede başarılı olmuştur. Bunu, dolandırıcılık faaliyetlerine ve güvenlik tehditlerine işaret eden herhangi bir anormalliği kontrol etmek için verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmek için gelişmiş ML algoritmalarını kullanan H2O'nun (açık kaynaklı bir tahmine dayalı analitik platformu) yardımıyla başardı .

Bunlar, diğer yenilikçi gerçek dünya projelerinden oluşan geniş bir havuzdan derin öğrenmenin yalnızca birkaç kullanım durumudur. AI ve ML gibi derin öğrenme hala ortaya çıkıyor ve gelişiyor. Gelecekte, AI ve ML ile birlikte derin öğrenme, hayatlarımızı henüz hayal bile edemediğimiz şekillerde tamamen değiştirecek daha fazla çığır açan yeniliklerin önünü açacak.