Deep Learning'i bir aptala anlatır gibi anlatır mısın?

Elbette, derin öğrenmeyi olabildiğince basit bir şekilde anlatmaya çalışacağım.

Haydi bir düşünün, bir bebeği ele alalım. Bebek dünyaya geldiği zaman, ona hiçbir şey hakkında bilgi verilmez, ama zamanla her şeyi öğrenir. Bir kediye veya köpeğe baktığında, onların ne olduğunu bilmez. Ancak, annesi veya babası ona birkaç kez "Bu bir kedi" veya "Bu bir köpek" dediğinde, bebeğin beyni bu bilgileri alır ve işler. Bir sonraki sefer bir kedi veya köpek gördüğünde, onları tanır. İşte bu, basit bir öğrenme sürecidir.

Şimdi bu öğrenme sürecini bir bilgisayara uygulayalım ve buna derin öğrenme diyoruz. Bir bilgisayar programına bir dizi kedi veya köpek resmi gösteririz ve ona hangi resimlerin kedi, hangi resimlerin köpek olduğunu söyleriz. Bilgisayar, her bir resimdeki özellikleri (renk, şekil, boyut, vb.) analiz eder ve hangi özelliklerin bir kediye, hangi özelliklerin bir köpeğe ait olduğunu öğrenir.

Bilgisayar, gördüğü resimlerdeki bu özellikleri birbirine bağlayan bir dizi 'katman' oluşturur. Her katman, önceki katmandan daha karmaşık özellikleri öğrenir - ilk katman belki sadece renkleri ve şekilleri öğrenir, ikinci katman belki şekillerin nasıl birleştiğini öğrenir, üçüncü katman belki de tam bir kedi veya köpek yüzünün nasıl göründüğünü öğrenir. Bu katmanların her birine bir 'sinir ağı' denir ve bu sinir ağlarının birleşimine 'derin sinir ağı' denir - bu nedenle bu tür öğrenmeye 'derin öğrenme' diyoruz.

Sonunda, bilgisayar bu öğrenme sürecinden sonra yeni bir resmi ilk defa gördüğünde, bu resimdeki özellikleri analiz edebilir ve "Bu bir kedi" veya "Bu bir köpek" diyebilir. Bu, bir bilgisayarın derin öğrenme kullanarak öğrendiği şekildedir. Tabii ki, derin öğrenme sadece kedileri ve köpekleri tanımak için değil, aynı zamanda çeşitli karmaşık görevleri gerçekleştirmek için de kullanılır - örneğin, bir otomobilin kendiliğinden sürmesini sağlamak, bir doktorun bir X-ray'de hastalığı tanımlamasına yardımcı olmak veya bir dil modelinin bir insan gibi konuşmasını sağlamak.

Derin öğrenme, yapay sinir ağları adı verilen bir yapıya dayanır. Bu ad, sinir ağlarının insan beyninin nasıl çalıştığına benzer bir şekilde çalışmasından gelir. İnsan beyni milyarlarca nöron adı verilen hücrelerden oluşur ve bu nöronlar karmaşık bir ağ oluşturur. Bir nöron, diğer nöronlardan gelen sinyalleri alır, bu sinyalleri işler ve sonra diğer nöronlara sinyal gönderir. Bu, beynimizin düşünmesini ve öğrenmesini sağlar.

Yapay sinir ağları, bu doğal süreci taklit eder. Bir yapay sinir ağı, 'katmanlar' adı verilen bir dizi gruptan oluşur. Her katman, 'nöron' adı verilen bir dizi işlem biriminden oluşur. Her bir nöron, diğer nöronlardan gelen verileri alır, bu veriler üzerinde bir hesaplama yapar ve sonra sonucu diğer nöronlara gönderir.

Bir yapay sinir ağındaki ilk katman, 'giriş katmanı' olarak adlandırılır ve doğrudan girdi verilerini (örneğin bir resim, bir ses kaydı, bir metin vb.) alır. Son katman, 'çıkış katmanı' olarak adlandırılır ve bu, yapay sinir ağının sonucunu verir (örneğin, "Bu bir kedi mi?" veya "Bu bir köpek mi?"). Bu iki katman arasındaki tüm katmanlar 'gizli katmanlar' olarak adlandırılır ve her biri, verilerin daha karmaşık özelliklerini öğrenir.

Her bir nöronun ne kadar 'aktive' olacağını belirlemek için, her birine bir 'ağırlık' ve bir 'bias' atanır. Ağırlıklar ve biaslar, bir yapay sinir ağının 'öğrenme' yaptığı parçalardır - ağırlıklar ve biaslar, ağın verilerden ne öğrendiğini temsil eder. Başlangıçta, ağırlıklar ve biaslar genellikle rastgele atanır, ama sonra 'geriye yayılım' adı verilen bir süreçle ağ, verileri daha iyi tahmin edebilmek için ağırlıkları ve biasları ayarlar.

Örneğin, bir kedi resmini tanımak için bir yapay sinir ağı eğittiğimizi düşünelim. Ağı bir dizi kedi resmiyle 'eğitiriz' ve ağın her resmi bir kedi olarak doğru şekilde tanıması için ağırlıkları ve biasları ayarlarız. Bu süreç, ağın 'öğrendiği' ve geliştirdiği yerdir - sonunda, ağ, yeni bir kedi resmini doğru şekilde tanıyabilecek şekilde 'eğitilmiş

User

devam

ChatGPT

Olur, devam edelim.

Eğitim süreci boyunca, her bir ağırlık ve bias, bir 'kayıp fonksiyonu' kullanılarak ne kadar iyi çalıştığını ölçer. Kayıp fonksiyonu, yapay sinir ağının tahminlerini gerçek sonuçlarla karşılaştırır ve ağın ne kadar 'kaybettiğini' - yani, tahminlerinin ne kadar yanlış olduğunu - hesaplar. Ağın amacı, bu kaybı azaltmaktır, bu da ağın tahminlerini daha doğru hale getirir.

Kayıp fonksiyonu, ağırlıkların ve biasların ne kadar değiştirilmesi gerektiğini belirlemek için kullanılır. Bu, 'geriye yayılım' adı verilen bir süreçle yapılır. Geriye yayılım, hataların ağı 'geriye doğru' yayıldığı ve ağırlıkların ve biasların bu hatalara göre ayarlandığı bir süreçtir. Bu süreç, her bir ağırlığın ve bias'ın kayba ne kadar katkıda bulunduğunu belirler ve bu bilgi, ağırlıkları ve biasları güncellemek için kullanılır.

Bu süreç birçok kez tekrarlanır - genellikle binlerce veya hatta milyonlarca kez - ve her seferinde ağırlıklar ve biaslar yavaşça ayarlanır. Sonunda, eğitim sürecinin sonunda, ağ, girdi verilerini doğru bir şekilde sınıflandırabilecek şekilde 'eğitilmiş' olur.

Örneğin, bir kedi resmini tanıyan bir ağ, başlangıçta her resmin bir kedi olup olmadığını rastgele tahmin eder. Ancak, eğitim süreci boyunca, ağ, bir resmin bir kedi olup olmadığını belirlemek için hangi özelliklere bakması gerektiğini 'öğrenir'. Bu, ağırlıkların ve biasların sürekli olarak ayarlanmasıyla gerçekleşir. Sonunda, ağ, bir resmin bir kedi olup olmadığını doğru bir şekilde tahmin edebilir.

Tabii ki, derin öğrenme sadece resimleri sınıflandırmak için değil, aynı zamanda bir dizi başka görev için de kullanılabilir. Örneğin, derin öğrenme, bir dil modelini eğitmek, bir video oyununda bir karakteri kontrol etmek, bir robotun nasıl hareket edeceğini öğrenmek veya hatta bir hastanın hastalığını teşhis etmek için kullanılabilir.

Bu, derin öğrenmenin çok basit bir açıklamasıdır ve gerçekte çok daha karmaşık ve tekniktir. Ancak, umarım bu, derin öğrenmenin genel bir fikrini vermiştir.