Derin Öğrenme
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, veri işleme ve karar vermede kullanılmak üzere kalıplar oluşturmada insan beyninin işleyişini taklit eden bir yapay zeka (AI) işlevidir. Derin öğrenme, yapılandırılmamış veya etiketlenmemiş verilerden denetimsiz olarak öğrenebilen ağlara sahip yapay zekadaki bir makine öğrenimi alt kümesidir. Derin sinir öğrenme veya derin sinir ağı olarak da bilinir.
Temel Çıkarımlar
- Derin öğrenme, nesnelerin algılanmasında, konuşmanın tanınmasında, dillerin çevrilmesinde ve kararların alınmasında kullanılmak üzere verilerin işlenmesinde insan beyninin işleyişini taklit eden bir yapay zeka işlevidir.
- Derin öğrenme yapay zekası, hem yapılandırılmamış hem de etiketlenmemiş verilerden yararlanarak insan denetimi olmadan öğrenebilir.
- Bir tür makine öğrenimi olan derin öğrenme, diğer işlevlerin yanı sıra dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit etmeye yardımcı olmak için kullanılabilir.
Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?
Derin öğrenme, her biçimde ve dünyanın her bölgesinden bir veri patlaması yaratan dijital çağla el ele gelişti. Basitçe büyük veri olarak bilinen bu veriler, diğerleri arasında sosyal medya, internet arama motorları, e-ticaret platformları ve çevrimiçi sinemalar gibi kaynaklardan alınır. Bu muazzam miktardaki veriye kolayca erişilebilir ve bulut bilişim gibi fintech uygulamaları aracılığıyla paylaşılabilir.
Bununla birlikte, normalde yapılandırılmamış olan veriler o kadar geniştir ki, insanların bunları anlaması ve ilgili bilgileri çıkarması onlarca yıl alabilir. Şirketler, bu zengin bilginin çözülmesinden kaynaklanabilecek inanılmaz potansiyeli fark ediyor ve otomatikleştirilmiş destek için yapay zeka sistemlerine giderek daha fazla adapte oluyor.
Derin öğrenme, normalde insanların anlaması ve işlemesi onlarca yıl alacak olan büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi ortaya çıkarır.
Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimi
Büyük verileri işlemek için kullanılan en yaygın yapay zeka tekniklerinden biri, deneyimle veya yeni eklenen verilerle giderek daha iyi analizler ve kalıplar elde eden kendi kendine uyarlanabilir bir algoritma olan makine öğrenimidir.
Bir dijital ödeme şirketi, sistemindeki dolandırıcılık olayını veya potansiyelini tespit etmek isterse, bu amaçla makine öğrenimi araçlarını kullanabilir. Bir bilgisayar modelinde yerleşik olan hesaplama algoritması, dijital platformda gerçekleşen tüm işlemleri işleyecek, veri kümesindeki kalıpları bulacak ve model tarafından tespit edilen herhangi bir anormalliği işaret edecektir.
Makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenme, makine öğrenimi sürecini yürütmek için hiyerarşik düzeyde yapay sinir ağları kullanır. Yapay sinir ağları, bir ağ gibi birbirine bağlanmış nöron düğümleri ile insan beyni gibi inşa edilmiştir. Geleneksel programlar, verileri doğrusal bir şekilde analiz ederken, derin öğrenme sistemlerinin hiyerarşik işlevi, makinelerin verileri doğrusal olmayan bir yaklaşımla işlemesini sağlar.
Elektronik üreticisi Panasonic, bilgisayarla görme ile ilgili derin öğrenme teknolojileri geliştirmek için üniversiteler ve araştırma merkezleriyle birlikte çalışıyor.
Özel Hususlar
Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit etmeye yönelik geleneksel bir yaklaşım, ortaya çıkan işlem miktarına dayanabilirken, doğrusal olmayan bir derin öğrenme tekniği, zamanı, coğrafi konumu, IP adresini, perakendecinin türünü ve sahtekarlığa işaret etmesi muhtemel diğer tüm özellikleri içerebilir. aktivite. Sinir ağının ilk katmanı, işlem miktarı gibi ham veri girişini işler ve çıktı olarak bir sonraki katmana aktarır. İkinci katman, kullanıcının IP adresi gibi ek bilgiler ekleyerek önceki katmanın bilgilerini işler ve sonucunu iletir.
Bir sonraki katman, ikinci katmanın bilgilerini alır ve coğrafi konum gibi ham verileri içerir ve makinenin modelini daha da iyi hale getirir. Bu, nöron ağının tüm seviyelerinde devam eder.
Derin Öğrenme Örneği
Makine öğrenimi ile yukarıda bahsedilen dolandırıcılık tespit sistemi kullanılarak derin öğrenme örneği oluşturulabilir. Makine öğrenimi sistemi, bir kullanıcının gönderdiği veya aldığı dolar sayısına göre oluşturulan parametrelere sahip bir model oluşturduysa, derin öğrenme yöntemi makine öğreniminin sunduğu sonuçların üzerine inşa etmeye başlayabilir.
Sinir ağının her katmanı, bir perakendeci, gönderen, kullanıcı, sosyal medya etkinliği, kredi puanı, IP adresi ve bir insan tarafından işlenirse birbirine bağlanması yıllar sürebilecek diğer özellikler gibi ek verilerle önceki katmanını oluşturur. olmak. Derin öğrenme algoritmaları, yalnızca tüm işlemlerden kalıplar oluşturmak için değil, aynı zamanda bir modelin hileli bir soruşturma ihtiyacına işaret ettiğini de bilmek için eğitilir. Son katman, tüm bekleyen araştırmalar tamamlanana kadar kullanıcının hesabını dondurabilecek bir analiste bir sinyal iletir.
Derin öğrenme, tüm sektörlerde bir dizi farklı görev için kullanılır. Görüntü tanıma kullanan ticari uygulamalar, tüketici öneri uygulamalarına sahip açık kaynaklı platformlar ve yeni rahatsızlıklar için ilaçları yeniden kullanma olasılığını araştıran tıbbi araştırma araçları, derin öğrenme birleştirme örneklerinden birkaçıdır.
Sıkça Sorulan Sorular
Derin öğrenme nedir?
Derin sinir ağları veya sinirsel öğrenme olarak da bilinen derin öğrenme, insan beyninin işleyişini kopyalamaya çalışan bir yapay zeka (AI) biçimidir. Doğrusal olmayan bir karar verme sürecinde işleyen işlevlere sahip bir makine öğrenimi biçimidir. Yapılandırılmamış veriler üzerinde gözetim olmaksızın kararlar alındığında derin öğrenme gerçekleşir. Nesne tanıma, konuşma tanıma ve dil çevirisi, derin öğrenme yoluyla gerçekleştirilen görevlerden bazılarıdır.
Derin öğrenme nasıl çalışır?
Makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenme, verileri analiz etmek için hiyerarşik sinir ağlarını kullanır. Nöron kodları, insan beynine benzer şekilde bu hiyerarşik sinir ağları içinde birbirine bağlıdır. Makinelerdeki diğer geleneksel doğrusal programların aksine, derin öğrenmenin hiyerarşik yapısı, her biri sonraki ek bilgi katmanlarını entegre edecek bir dizi katman boyunca verileri işleyerek, doğrusal olmayan bir yaklaşım benimsemesine izin verir.
Derin öğrenme örneği nedir?
Dolandırıcılığı tespit etmek için derin öğrenme kullanıldığında, birkaçını belirtmek için IP adresi, kredi puanı, satıcı veya gönderen gibi çeşitli sinyallerden yararlanacaktır. Yapay sinir ağının ilk katmanında, gönderilen miktarı analiz edecek. İkinci bir katmanda, bu bilgiler üzerine inşa edilecek ve örneğin IP adresini içerecektir. Üçüncü katmanda, kredi puanı mevcut bilgilere eklenecek ve son bir karar verilene kadar bu böyle devam edecektir.