Yapay Zeka’nın Beyin Gibi Düşünmesini Sağlayan Sihirli Katmanlar
Merhaba!
Geçenlerde yapay zekayla ilgili bir yazı paylaşmıştım, hatırlarsınız belki. O yazıdan sonra birkaç kişi “Peki bu derin öğrenme olayı nedir?” diye sordu. Bugün kahvemi yine elime aldım, hadi biraz da bunun üzerine konuşalım.
Basitçe Anlatmak Gerekirse…
Derin öğrenme aslında yapay zekanın alt dalı, daha doğrusu makine öğrenmesinin daha gelişmiş bir versiyonu. Peki fark ne?
Makine öğrenmesinde biz algoritmaya neyi nasıl öğreneceğini söylüyoruz, yani bazı özellikleri “elle” seçiyoruz.
Ama derin öğrenmede işler biraz değişiyor. Bu sistemler, tıpkı insan beynindeki sinir hücreleri gibi çalışan katmanlar sayesinde verileri kendi başlarına analiz edip öğrenebiliyorlar.
Kulağa havalı geliyor değil mi? Çünkü gerçekten öyle!
Neden “Derin”?
Buradaki “derin”, sistemin çok katmanlı bir yapıya sahip olmasından geliyor. Düşün: Bir görüntüyü tanımak için önce renkleri, sonra şekilleri, sonra kenarları, en sonunda da nesneyi algılayan katmanlardan geçiyor. Yani her katman, bir öncekinin çıktısını alıp daha anlamlı bir hale getiriyor.
Örnekle açıklayayım:
Bir uygulama düşün, sana kedi mi köpek mi olduğunu söylüyor. İlk katman “4 bacak var mı?” diye bakıyor, ikincisi “kuyruk var mı?”, bir diğeri “kulak şekli nasıl?” gibi devam ediyor… En sonda da karar veriyor. Hiçbir insan müdahalesi olmadan.
Nerelerde Kullanılıyor?
Derin öğrenme artık hayatın içinde:
- Otonom araçlar: Etrafı algılayıp karar vermede kullanıyor.
- Sesli asistanlar: “Hey Siri” ya da “Ok Google” dediğinde seni anlayan teknoloji bu.
- Tıbbi teşhis: MR görüntülerinden tümörleri tespit ediyor.
- Sosyal medya filtreleri: Suratını tanıyıp üzerine efekt koyuyor ya hani… işte onun arkasında da derin öğrenme var.
Peki Bu Kadar Güçlü Olmasının Dezavantajı Yok mu?
Var tabii. Derin öğrenme sistemlerinin eğitilmesi için devasa veri ve çok güçlü işlemciler (GPU) gerekiyor. Yani her bilgisayarda öyle kolay kolay çalışmaz.
Bir de şu var: Bu sistemler “neden bu kararı verdin?” sorusuna genelde cevap veremez. Yani bir anlamda “kara kutu” gibi. Sonuç var, ama yol belli değil.
