Bilmeniz Gereken 7 Derin Öğrenme Algoritması

Yapay zeka (AI) alanı son zamanlarda hızla büyüyerek derin öğrenme algoritmalarının geliştirilmesine yol açtı. DALL-E ve OpenAI gibi yapay zeka araçlarının piyasaya sürülmesiyle derin öğrenme, önemli bir araştırma alanı olarak ortaya çıktı. Bununla birlikte, çok sayıda mevcut algoritma ile hangilerinin anlaşılması en önemli olduğunu bilmek zor olabilir.

Derin öğrenmenin büyüleyici dünyasına dalın ve yapay zekayı anlamak için çok önemli olan, bilinmesi gereken en iyi algoritmaları keşfedin.

1. Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler)

Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler)ConvNets olarak da bilinen, nöral ağlar nesne algılama, görüntü tanıma ve segmentasyonda mükemmeldir. Mevcut verilerden özellikler çıkarmak için birden çok katman kullanırlar. CNN'ler temel olarak dört katmandan oluşur:

1. Evrişim katmanı
2. Doğrultulmuş Doğrusal Birim (ReLU)
3. Havuzlama Katmanı
4. Tamamen Bağlantılı Katman

Bu dört katman, ağ için bir çalışma mekanizması sağlar. Evrişim katmanı, CNN'lerde karmaşık özellikleri verilerden filtreleyen ilk katmandır. Ardından, ReLU ağı eğitmek için verileri eşler. Bundan sonra süreç, haritayı, örneklemeyi azaltan ve verileri 2B'den doğrusal bir diziye dönüştüren havuzlama katmanına gönderir. Son olarak, tamamen bağlı katman, görüntüleri veya diğer veri türlerini algılamak için girdi olarak kullanılan düzleştirilmiş bir doğrusal matris oluşturur.

2. Derin İnanç Ağları

Derin İnanç Ağları (DBN'ler), ağın yapay zeka özellikleriyle verilerdeki kalıpları öğrenmesini sağlayan derin öğrenme için bir başka popüler mimaridir. Yüz tanıma yazılımı ve görüntü özelliği algılama gibi görevler için idealdirler.

DBN mekanizması, kalıpları öğrenmeye ve tanımaya yardımcı olan yapay bir sinir ağı olan farklı Restricted Boltzmann Machines (RBM) katmanlarını içerir. DBN katmanları yukarıdan aşağıya yaklaşımı takip ederek sistem genelinde iletişime izin verir ve RBM katmanları, verileri farklı kategorilere göre sınıflandırabilen sağlam bir yapı sağlar.

3. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler)

Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), geniş bir uygulama yelpazesine sahip popüler bir derin öğrenme algoritmasıdır. Ağ en çok sıralı verileri işleme yeteneği ile bilinir ve tasarım dili modelleri. Kodda bahsetmeden kalıpları öğrenebilir ve sonuçları tahmin edebilir. Örneğin, Google arama motoru, ilgili aramaları tahmin ederek aramaları otomatik olarak tamamlamak için RNN'yi kullanır.

Ağ, girdi dizilerini ezberlemeye ve işlemeye yardımcı olan birbirine bağlı düğüm katmanlarıyla çalışır. Ardından, olası sonuçları otomatik olarak tahmin etmek için bu diziler üzerinde çalışabilir. Ek olarak, RNN'ler önceki girdilerden öğrenebilir ve daha fazla maruz kalma ile gelişmelerine olanak tanır. Bu nedenle, RNN'ler dil modelleme ve sıralı modelleme için idealdir.

4. Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM'ler)

Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM'ler), uzun süreli verilerle çalışma yetenekleri bakımından diğerlerinden ayrılan bir Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) türüdür. LSTM'leri zaman serisi tahminleri gibi uygulamalar için ideal kılan olağanüstü bellek ve tahmin yeteneklerine sahiptirler. doğal dil işleme (NLP), konuşma tanıma ve müzik kompozisyonu.

LSTM ağları, zincir benzeri bir yapıda düzenlenmiş bellek bloklarından oluşur. Bu bloklar, verimli kalmak için gereksiz verileri kaldırırken gelecekte ağa bilgi verebilecek ilgili bilgileri ve verileri depolar.

Veri işleme sırasında, LSTM hücre durumlarını değiştirir. İlk olarak, ilgisiz verileri sigmoid katmanı aracılığıyla kaldırır. Daha sonra yeni verileri işler, gerekli kısımları değerlendirir ve önceki ilgisiz verileri yeni verilerle değiştirir. Son olarak, verileri filtrelenmiş mevcut hücre durumuna göre çıktıyı belirler.

Uzun vadeli verileri işleme yeteneği, LSTM'leri diğer RNN'lerden ayırır ve bu tür yetenekler gerektiren uygulamalar için onları ideal hale getirir.

5. Üretken Düşman Ağları

Generative Adversarial Networks (GAN'lar), üretken yapay zekayı destekleyen bir tür derin öğrenme algoritmasıdır. Denetimsiz öğrenme yeteneğine sahiptirler ve yeni veri örnekleri oluşturmak için belirli veri kümeleri aracılığıyla eğitim alarak kendi başlarına sonuç üretebilirler.

GAN modeli iki temel unsurdan oluşur: bir üretici ve bir ayrımcı. Oluşturucu, öğrenmesine dayalı olarak sahte veriler oluşturmak üzere eğitilir. Buna karşılık, ayrımcı, çıktıda herhangi bir sahte veri veya hata olup olmadığını kontrol etmek ve buna dayalı olarak modeli düzeltmek için eğitilmiştir.

GAN'lar, video oyunlarında grafik kalitesini artırmak gibi görüntü üretimi için yaygın olarak kullanılır. Ayrıca astronomik görüntüleri geliştirmek, yerçekimi merceklerini simüle etmek ve videolar oluşturmak için de kullanışlıdırlar. GAN'lar, potansiyel uygulamaları çok geniş ve çeşitli olduğundan yapay zeka topluluğunda popüler bir araştırma konusu olmaya devam ediyor.

6. Çok Katmanlı Algılayıcılar

Çok Katmanlı Perceptron (MLP), aynı zamanda birden çok katmanda birbirine bağlı düğümlere sahip bir sinir ağı olan başka bir derin öğrenme algoritmasıdır. MLP, girdiden çıktıya, ileri besleme olarak bilinen tek bir veri akışı boyutunu korur. Genellikle nesne sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılır.

MLP'nin yapısı, filtreleme görevlerini gerçekleştirmek için birkaç gizli katmanla birlikte birden çok girdi ve çıktı katmanı içerir. Her katman, katmanlar arasında bile birbiriyle bağlantılı olan birden çok nöron içerir. Veriler başlangıçta ağ üzerinden ilerlediği giriş katmanına beslenir.

Gizli katmanlar, ReLU'lar, sigmoid ve tanh gibi işlevleri etkinleştirerek önemli bir rol oynar. Ardından verileri işler ve çıktı katmanında bir çıktı oluşturur.

Bu basit ama etkili model, konuşma ve video tanıma ve çeviri yazılımı. MLP'ler, basit tasarımları ve çeşitli alanlarda uygulama kolaylığı nedeniyle popülerlik kazanmıştır.

7. otomatik kodlayıcılar

Otomatik kodlayıcılar, denetimsiz öğrenme için kullanılan bir tür derin öğrenme algoritmasıdır. MLP'ye benzer tek yönlü veri akışına sahip ileri beslemeli bir modeldir. Otomatik kodlayıcılar girdiyle beslenir ve onu, dil çevirisi ve görüntü işleme için yararlı olabilecek bir çıktı oluşturmak üzere değiştirir.

Model üç bileşenden oluşur: kodlayıcı, kod ve kod çözücü. Girdiyi kodlarlar, daha küçük birimler halinde yeniden boyutlandırırlar ve ardından değiştirilmiş bir sürüm oluşturmak için kodunu çözerler. Bu algoritma, bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve öneri sistemleri gibi çeşitli alanlarda uygulanabilir.

Doğru Derin Öğrenme Algoritmasını Seçmek

Uygun derin öğrenme yaklaşımını seçmek için verilerin doğasını, eldeki sorunu ve istenen sonucu göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Her bir algoritmanın temel ilkelerini ve yeteneklerini anlayarak bilinçli kararlar verebilirsiniz.

Doğru algoritmayı seçmek, bir projenin başarısında büyük fark yaratabilir. Etkili derin öğrenme modelleri oluşturmaya yönelik önemli bir adımdır.