Derin öğrenme nedir ve makine öğrenimi ile ne ilgisi var?

Derin öğrenme nedir ve makine öğrenimi ile ne ilgisi var?

Derin öğrenme, insan beyninin veri işlemedeki işlevini ve karar verme için insan zihninin kalıplarını taklit etmeye çalışan yapay zekanın bir parçasıdır. Derin öğrenme, yapay zekadaki makine öğreniminin alt kümelerinden biridir. Makine öğrenimi, yapılandırılmamış ve etiketlenmemiş verileri izlemeden öğrenme yeteneğine sahip ağlara sahiptir.

Derin öğrenme nedir ve makine öğrenimi ile ne ilgisi var?

Derin öğrenme, derin sinirsel öğrenme ve derin sinir ağı olarak da bilinir.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme, dijital çağla el ele gitti ve bu, tüm alanlarda ve dünyada bilgi patlamasına yol açtı. Basitçe büyük veri olarak adlandırılan bu bilgiler, sosyal ağlar, arama motorları, e-ticaret platformları vb. kaynaklardan elde edilmektedir. Bu devasa miktardaki bilgiye kolayca erişilebilir ve bulut bilişim gibi fintech (finansal teknoloji) uygulamaları aracılığıyla paylaşılabilir.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Gerçek şu ki, bilgi genellikle yapılandırılmamış, çok geniştir ve insanların ilgili bilgileri yorumlaması ve çıkarması on yıllar alabilir. Büyük şirketler ve saygın şirketler, bu muazzam bilgi hazinesinin keşfi ve analizinde var olan inanılmaz potansiyeli fark ettiler ve bunun sonucunda hızla yapay zeka teknolojisi ile bütünleşmeye ve servetlerini artırmak için kullanmaya çalışıyorlar.

Derin öğrenme ve makine öğrenimi

Büyük verileri işlemek için kullanılan en yaygın yapay zeka teknolojilerinden biri makine öğrenimidir. Bu teknoloji, kendisine ne kadar çok deneyim ve veri eklenirse, analitik gücü o kadar artar, kendi içinde tutarlı bir algoritmadır.

Derin öğrenme ve makine öğrenimi

Bir dijital ödeme şirketi, sisteminde dolandırıcılık bulmak isterse, makine öğrenimi araçlarını kullanabilir. Bir bilgisayar modelinin parçası olan hesaplama algoritmaları, bilgiler arasında belirli kalıpları bulmak ve kalıpta meydana gelen herhangi bir anormalliği bulmak için bu dijital platformda gerçekleşen tüm işlemleri analiz eder.

 


Devamını oku: En Büyük Karanlık Madde Haritası Yapay Zeka Yardımıyla Yapıldı


 

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesi olarak, makine öğrenimi sürecini hiyerarşik bir şekilde gerçekleştirmek için yapay sinir ağlarını kullanır. İnsan beyni gibi yapay sinir ağları yapılır ve onları birbirine bağlayan sinir düğümlerine sahiptir. Geleneksel veri analiz programları verileri doğrusal olarak analiz ederken, derin öğrenme sistemlerinin hiyerarşik performansı, verileri doğrusal olmayan bir şekilde analiz etmelerine olanak tanır.

Derin öğrenme ve makine öğrenimi

Dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit etmeye yönelik geleneksel bir yaklaşım, yapılan işlemlerin hacmine dayanırken, doğrusal olmayan derin öğrenme yöntemi, zaman, coğrafi konum, IP, perakende türü veya dolandırıcılık ve sahtekarlığa izin verebilecek diğer herhangi bir özellik gibi konuları dikkate alır.

Sinir ağının ilk katmanı, işlem hacmi gibi girdi ham verilerini yorumlar ve bir sonraki katmana çıktı olarak gönderir. İkinci katman, uygulamanın IP’si gibi bilgileri ekleyerek bir önceki katmanın bilgilerini işler ve sonuçları alır. Bir sonraki katman, ikinci katmanın bilgilerini alır ve coğrafi konum gibi diğer ham bilgileri ekler ve böylece makinenin modelini iyileştirir. Bu süreç sinir ağının tüm seviyelerinde devam eder.

Derin öğrenme örneği

Yukarıda bahsedilen öğrenme makinesi dolandırıcılık tespit sistemini kullanmak, derin öğrenmeye bir örnek olabilir. Makine öğrenimi sistemi, kullanıcının hareket ettirdiği paraya göre bir model oluşturursa (bu geçiş para alıyor veya para ödüyor olabilir), makine öğrenmesi yöntemi, makine öğrenmesinin sağladığı sonuçlar üzerinde çalışmaya başlayabilir.

Derin öğrenme örneği

Sinir ağının her katmanı, perakendeci, gönderici, kullanıcı, sosyal ağ olayları, kimlik bilgileri, IP ve insanların analiz etmesi yıllar alabilecek diğer veriler gibi eklenen verilere ek olarak bir önceki katmandan oluşturulur. Derin öğrenme algoritmaları, yalnızca tüm işlemlerin bir modelini oluşturmak için değil, aynı zamanda dolandırıcılıktan şüphelenilen ve araştırılması gereken kalıpları belirlemek için de eğitilir. Son katman, hile sinyalini, kontroller tamamlanana kadar kullanıcının hesabını bloke edebilecek bir analiste iletir.

Derin öğrenme hemen hemen tüm sektörlerde kullanılır ve çeşitli görevleri üstlenebilir. Görüntü tanıma kullanan iş uygulamaları, yeni hastalıklar için ilaç kullanmaya çalışan tıbbi araştırma araçları ve müşteri tarafından önerilen uygulamalar da sunan açık kaynaklı platformlar, derin öğrenme uygulamalarının bazı örnekleridir.

Bu makaleye oy ver

Rate this post

Paylaş:

Kullanıcı yorumları

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

onüç + 13 =