Reklam Engelleyici Tespit Edildi


Site içeriğini görmek için lütfen reklam engelleyicinizi kapatın veya bu siteyi beyaz listeye ekleyin.



Theme customizer
Özelleştirmeleri geri al



Derin Öğrenme Nedir?



AhmetZekiTasgar Çevrimdışı
11 Haziran 2025
313
4
18
Muğla
Derin öğrenme (Deep Learning), makine öğreniminin bir alt dalı olarak, yapay sinir ağları kullanarak karmaşık verilerden öğrenme ve tahmin yapma yöntemidir.


Amaç, görsel, ses ve metin verileri gibi büyük ve karmaşık veri setlerinden otomatik olarak anlamlı örüntüler çıkarmaktır.




Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?​


  1. Yapay Sinir Ağları: Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağları kullanır.
  2. Girdi Verileri: Görsel, ses, metin veya sayısal veri ağına beslenir.
  3. Özellik Öğrenme: Ağ, veriden otomatik olarak özellikleri çıkarır.
  4. İleri Besleme ve Aktivasyon: Her katman veriyi işler ve sonuçları sonraki katmana aktarır.
  5. Geri Yayılım (Backpropagation): Hatalar hesaplanır ve ağırlıklar güncellenir.
  6. Tahmin ve Çıktı: Ağ, yeni veriler üzerinde tahmin veya sınıflandırma yapar.



Derin Öğrenme Kullanım Alanları​


  • 🏥 Sağlık sektörü: Medikal görüntü analizi, hastalık teşhisi
  • 🚗 Otonom araçlar: Nesne algılama, trafik işaretlerini tanıma
  • 🌐 Sosyal medya ve reklamcılık: Yüz tanıma, içerik öneri sistemleri
  • 🧠 Doğal dil işleme (NLP): Sesli asistanlar, çeviri ve metin analizi
  • 🎮 Oyun ve sanal gerçeklik: Karakter hareketleri ve ortam analizi



Derin Öğrenme Avantajları​


  • ✅ Büyük ve karmaşık veri setlerini analiz edebilir.
  • ✅ Özellikleri otomatik öğrenir, manuel müdahale gerekmez.
  • ✅ Görsel ve ses verilerinde yüksek doğruluk sağlar.
  • ✅ Makine öğrenimine göre daha derin ve etkili öğrenme sunar.
  • ✅ Otonom sistemler ve yapay zekada kritik bir rol oynar.



Derin Öğrenme Dezavantajları​


  • ❌ Yüksek işlem gücü ve güçlü GPU gerektirir.
  • ❌ Büyük veri setleri olmadan etkili çalışamaz.
  • ❌ Eğitim süresi uzun olabilir.
  • ❌ Model kararları her zaman şeffaf olmayabilir (kara kutu problemi).



Sonuç​


Derin öğrenme nedir? sorusunun cevabı: “Yapay sinir ağları kullanarak karmaşık verilerden öğrenme ve tahmin yapma yöntemidir.” Günümüzde sağlık, otomotiv, sosyal medya ve doğal dil işleme gibi pek çok alanda yapay zekanın temel taşlarından biri olarak kullanılmaktadır.
 




Üst