Derin Öğrenmeye Dalış E-Kitap [969 Sayfa – Türkçe]

0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Derin Öğrenme tekniklerini kavramak isteyenler için Python uygulamalı, Türkçe’ye çevrilmiş ve 969 sayfalık kaynak.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, yapay sinir ağları (insan beyni gibi çalışacak şekilde modellenen algoritmalar) aracılığıyla büyük miktarda veriden öğrenen bir makine öğrenimi (ML) alt dalıdır.

Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme modelleri, birbiriyle bağlantılı katmanlardan oluşan yapay sinir ağları kullanır. Bu katmanlar, verilerden karmaşık örüntüleri ve ilişkileri çıkarmak için birlikte çalışır. Her katman, verileri bir önceki katmandan alır ve daha soyut ve karmaşık temsillere dönüştürür. Son katman, nihai tahmini veya kararı üretir.

Derin öğrenmenin diğer makine öğrenimi yöntemlerinden farkları:

• Daha fazla veri kullanır: Derin öğrenme modelleri, geleneksel yöntemlerden çok daha fazla veri ile eğitilerek daha karmaşık örüntüleri öğrenir.
• Daha karmaşık modeller kullanır: Derin sinir ağları, birden fazla gizli katmana sahip karmaşık modellerdir. Bu, geleneksel modellerden daha fazla temsili güce sahip oldukları anlamına gelir.
• Daha otomatiktir: Derin öğrenme modelleri, geleneksel yöntemlerden daha az insan müdahalesi gerektirir. Özellikler elle seçilmek yerine verilerden otomatik olarak öğrenilebilir.

Derin Öğrenmenin Uygulama Alanları:

• Görüntü İşleme: Görüntü sınıflandırma, nesne algılama, yüz tanıma
• Doğal Dil İşleme: Makine çevirisi, metin özetleme, duygu analizi
• Konuşma Tanıma: Sesli asistanlar, sesli arama
• Robotik: Nesne manipülasyonu, navigasyon
• Tıbbi Teşhis: Hastalık teşhisi, ilaç keşfi
• Finans: Dolandırıcılık tespiti, risk analizi

Derin Öğrenmenin Avantajları:

• Daha yüksek doğruluk: Derin öğrenme modelleri, geleneksel yöntemlerden daha yüksek doğruluk sağlayabilir.
• Daha karmaşık problemleri çözebilir: Derin öğrenme, geleneksel yöntemlerin çözemediği karmaşık problemleri çözebilir.
• Daha az insan müdahalesi gerektirir: Derin öğrenme modelleri, geleneksel yöntemlerden daha az insan müdahalesi gerektirir.

Derin Öğrenmenin Dezavantajları:

• Daha fazla veri gerektirir: Derin öğrenme modelleri, geleneksel yöntemlerden çok daha fazla veri ile eğitilmesi gerekir.
• Daha fazla hesaplama gücü gerektirir: Derin öğrenme modelleri, geleneksel yöntemlerden daha fazla hesaplama gücü gerektirir.
• Daha karmaşık modeller: Derin sinir ağları, geleneksel modellerden daha karmaşıktır ve bu da yorumlamayı zorlaştırır.

Derin öğrenme, hızla büyüyen bir alandır ve birçok yeni uygulamada kullanılmaktadır.