Derin Öğrenme: Ne İşe Yarar, Nasıl Çalışır, Neden Önemlidir?

Ne işe yarar?

Derin öğrenme, son yıllarda büyük ilerlemeler kaydeden bir yapay zekâ alanıdır. Görüntü, ses, metin ve diğer veri türlerinde karmaşık desenleri tanımlama ve sınıflandırma yetenekleri sayesinde birçok alanda olağanüstü sonuçlar elde edilmiştir.

Güncel bir konu olan otomatik sürüş teknolojisi, derin öğrenme sayesinde büyük bir gelişme göstermiştir. Derin öğrenme algoritmaları; bir araç tarafından algılanan görüntüler, radar verileri ve sensörlerden gelen diğer bilgileri analiz ederek otomobilin çevresini anlamasına ve nesneleri tanımasına yardımcı olur. Bu teknoloji, sürücülerin güvenliği için büyük bir potansiyele sahiptir ve gelecekte otomatik sürüşün yaygınlaşmasına katkıda bulunacaktır. Bir başka önemli alan olan tıp, derin öğrenme ile büyük bir dönüşüm yaşamaktadır. Derin öğrenme algoritmaları, tıbbi görüntüleri analiz ederek kanser taraması, hastalık teşhisi ve tedavi planlaması gibi alanlarda önemli bir rol oynayabilir.

Ayrıca büyük veri analizi ve hastaların sağlık kayıtlarını kullanarak hastalık risklerini tahmin etme ve kişiselleştirilmiş tedavi önerileri sunma gibi konularda da derin öğrenme uygulamaları geliştirilmektedir.

Doğal dil işleme, derin öğrenmenin bir diğer önemli uygulama alanıdır. Son dönemde dil modellerinde büyük bir atılım yaşanmıştır. Örneğin, “GPT-4” gibi derin öğrenme tabanlı dil modelleri; metinleri anlama, metinden metin üretimi, çeviri ve metin tabanlı soru-cevap sistemleri gibi birçok görevi gerçekleştirmektedir. Bu tür modeller, daha önce görülmemiş bir dil yeteneği sergileyerek çeşitli sektörlerde müşteri hizmetleri, metin tabanlı arama ve yazılı iletişim gibi alanlarda kullanılmaktadır. ^[1]

Son olarak “Derin taklit öğrenme (Deepfake)” konusu da derin öğrenmenin gündemdeki bir başka önemli yönüdür. Derin öğrenme algoritmaları, mevcut bir kişinin yüzünü veya sesini taklit edebilen yapay içerikler oluşturabilecek donanıma sahiptir. Bu teknoloji, eğlence sektöründe film yapımı ve oyun geliştirme gibi alanlarda kullanılmasının yanı sıra manipülasyon potansiyeli nedeniyle de dikkat çekmektedir. Deepfake teknolojilerinin etik ve güvenlik konuları gündemde önemli tartışmalara neden olmuştur ve olmaya devam etmektedir. ^[2]

Derin öğrenme, yukarıda bahsedilen konuların yanı sıra birçok alanda büyük potansiyele sahiptir. Özetlemek gerekirse derin öğrenme; otomatik sürüş, tıp, doğal dil işleme ve diğer birçok alanda yeni kavramlar ve güncel konularla birlikte önemli ilerlemeler kaydetmektedir.

Nasıl çalışır?

Derin öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak karmaşık desenleri öğrenme yeteneğine dayanır. Yapay sinir ağları, insan beyninin sinir hücrelerine benzer bir şekilde çalışan matematiksel modellerdir. Bu sinir ağları genellikle çok katmanlı yapılardan oluşur ve her katmanda veri işleme ve özellik çıkarma işlemleri gerçekleştirir. ^[3]

Güncel bir konu olan ve önceki bölümde de sözü edilen “Derin taklit öğrenme (deepfakes)”, derin öğrenme prensiplerine dayanır. Derin öğrenme algoritmaları, büyük miktarda veri kullanarak gerçekçi görünümlü sahte videolar veya ses kayıtları oluşturabilir. Bu video ve kayıtlar genellikle belirli bir kişinin ifadesini, mimiklerini ve sesini başka bir kişi üzerinde taklit etmek için kullanılır.

Başka bir önemli konu olan transfer öğrenme, derin öğrenmenin bir alt alanıdır. Bir görevde öğrenilen bilgilerin başka bir görevde kullanılması anlamına gelir. Bir yapay sinir ağı, görüntü tanıma görevinde eğitildikten sonra aynı ağın başka bir görevde daha az veriyle hızlı bir şekilde öğrenme yeteneği kazanması hedeflenir. Transfer öğrenme, veri kıtlığı olan veya hızlı çözüm gerektiren durumlarda büyük bir avantaj sağlar.

Gelişen bir diğer alan, derin taklit öğrenme ile birleştirilen görüntü ve ses sentezi teknikleridir. Bu teknikler bir görüntü veya sesin istenen özelliklerini değiştirme veya manipüle etme yeteneğine sahiptir. Örneğin; bir görüntüdeki nesneleri kaldırma, eklemeler yapma veya bir ses kaydını farklı bir konuşmacının sesine dönüştürme gibi işlemler bu tekniklerle mümkün olabilmektedir.

Derin öğrenme modellerinin açıklanabilirliği (Explainable AI) önemli bir araştırma alanı haline gelmiştir. Derin öğrenme modelleri genellikle karmaşık yapıları nedeniyle karar süreçlerini anlamakta zorluklar yaşayabilir. Bu nedenle araştırmacılar, derin öğrenme modellerinin içsel işleyişini daha anlaşılır hale getirmek için çeşitli yöntemler üzerinde çalışmaktadır. Açıklanabilirlik; derin öğrenmenin güvenilirliği, etik kullanımı ve kararların doğrulanması gibi konularda önemli bir faktördür. ^[4]

Neden önemlidir?

Derin öğrenme, birçok alanda devrim niteliğinde bir etkiye sahiptir. Tıptan otomasyona, finanstan ulaşıma kadar birçok sektörde kullanılmaktadır. Örneğin, kanser teşhisinde görüntü analizi, otomatik sürüş teknolojilerinde nesne tanıma ve akıllı asistanlarımızdaki doğal dil işleme gibi alanlarda büyük ilerlemeler sağlanmıştır.

1. Gelişmiş tıbbi tanı ve tedavi: Derin öğrenme medikal görüntülerin analizinde ve hastalık teşhisinde büyük bir rol oynamaktadır. Özellikle kanser teşhisinde derin öğrenme algoritmaları, tarama görüntülerini değerlendirerek kanserli bölgeleri tespit edebilir. Bunun yanı sıra hastaların genetik profilleri ve sağlık kayıtlarını kullanarak kişiselleştirilmiş tedavi önerileri sunma gibi konularda da derin öğrenme kullanılmaktadır.
2. Güvenlik ve izleme: Güvenlik sektöründe derin öğrenme; yüz tanıma, nesne tanıma ve davranış analizi gibi alanlarda büyük bir öneme sahiptir. Havalimanları ve kamu alanlarında kullanılan güvenlik kameraları, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak şüpheli faaliyetleri tespit edebilir ve potansiyel tehditleri saptayabilir.
3. Doğal dil işleme ve sesli asistanlar: Derin öğrenme doğal dil işleme alanında büyük bir ilerleme sağlamıştır. Sesli asistanlar derin öğrenme modellerini kullanarak konuşmaları anlama, doğru yanıtları üretme ve dil tabanlı görevleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. Bu yetenek kişisel asistanlarla daha etkileşimli ve verimli iletişim kurulmasını sağlar.
4. Otomatik sürüş teknolojileri: Derin öğrenme, otomatik sürüş teknolojilerinde büyük bir etkiye sahiptir. Görüntü işleme algoritmaları ve derin öğrenme tabanlı yapay sinir ağları, otomobillerin çevresini anlama ve nesneleri tanıma yeteneklerini geliştirmiştir. Sürücülerin güvenliği için büyük bir potansiyele sahip olmasının yanı sıra trafik kazalarının azaltılmasına da yardımcı olabilir.
5. Finansal hizmetler: Derin öğrenme, finansal hizmetler sektöründe de önemli bir rol oynamaktadır. Sahtekarlık tespiti, kredi riski analizi ve yatırım stratejileri gibi alanlarda derin öğrenme modelleri kullanılmaktadır. Bu kullanım, finansal kurumların daha iyi kararlar almasına ve müşterilerin daha güvenli hizmetlerden yararlanmasına katkıda bulunur.

Derin öğrenme, çağımızın hızla gelişen araştırma alanlarından biridir. Derin öğrenmenin temel kavramları, işleyişi ve uygulama alanları üzerine bir inceleme olan bu makale, derin öğrenmenin karmaşık problemleri çözmek için güçlü bir araç olduğunu ve büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmada başka bir seçenek sunduğunu ortaya koymaya çalışmıştır. Ayrıca derin öğrenme, görüntü işlemeden doğal dil işleme ve otonom sürüşe kadar birçok alanda etki oluşturmayı başarmıştır. Ancak derin öğrenmenin bazı zorlukları ve sınırlamaları da vardır. Büyük veri gereksinimi, hesaplama gücüne olan bağımlılık ve yeterli miktarda eğitim verisi bulunamaması gibi konular derin öğrenmeyi kullanırken dikkate alınması gereken faktörlerdir. ^[5]

Sonuç olarak derin öğrenme hâlâ aktif araştırmaların devam ettiği bir alandır ve gelecekte daha da yüksek bir potansiyel sunmaktadır. İlerleyen yıllarda derin öğrenmenin insanlara ve günlük işlerine daha da uyumlanması ve yeni tekniklerin geliştirilmesiyle daha karmaşık problemlerin çözümüne yönelik önemli ilerlemeler kaydedileceği bilim camiası tarafından düşünülmektedir. ^[6]

Kaynaklar

1. ^JOURNAL LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. E. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. [Nature]
2. ^WEBSITE Atmaca, Y., Bakırcı, Ç. M. (2019, December 01). Bugüne Kadar Karşılaşılan En Güçlü Siber Tehlike: DeepFake Nedir?. Evrim Ağacı. [Evrim Ağacı]
3. ^JOURNAL Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., Van Den Driessche, G., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Panneershelvam, V., Lanctot, M., Dieleman, S., Grewe, D., Nham, J., Kalchbrenner, N., Sutskever, I., Lillicrap, T. P., Leach, M., Kavukcuoglu, K., Graepel, T., & Hassabis, D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489. [Nature]
4. ^JOURNAL Zhang, X., Chan, F. T., & Mahadevan, S. (2022). Explainable machine learning in image classification models: An uncertainty quantification perspective. Knowledge Based Systems, 243, 108418. [ScienceDirect]
5. ^JOURNAL Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., Rusu, A., Veness, J., Bellemare, M. F., Graves, A., Riedmiller, M., Fidjeland, A. K., Ostrovski, G., Petersen, S., Beattie, C., Sadik, A., Antonoglou, I., King, H., Kumaran, D., Wierstra, D., Legg, S., & Hassabis, D. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518(7540), 529–533. [Nature]
6. ^JOURNAL E. Hinton, G., Srivastava, N., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. R. (2012). Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors. arXiv.org. [arXiv.org]