Makinelerin, insanların süreçlerini taklit ederek öğrenmelerini ifade eden derin öğrenme, belirli bir veri kümesini kullanarak öğrenme görevlerini yerine getirmeyi amaçlayan karmaşık bir algoritmadır. Derin öğrenme, öğrenilmiş verileri veya özellikleri kullanarak farklı veri kümelerinden çıkarımlar yaparak, kendini yenilemeyi amaçlayan sürekli bir öğrenme süreci oluşturur.

Günümüzde Open AI Chat Generative Pre-Training (ChatGPT) ve Dall-E gibi, yapay zeka tabanlı gelişmiş sohbet ve öneri uygulamaları bulunuyor. Temelini derin öğrenme modellerinden alan bu tür uygulamalar sayesinde kullanıcılar, yapay zeka ile sohbet edebiliyor, hikaye ya da görsel tasarlatabiliyor. Peki her geçen gün hayatımıza daha çok dahil olan yapay zeka çözümleri, hangi derin öğrenme modellerini kullanıyor?

Çok katmanlı algılayıcı

En temel derin öğrenme bileşenlerinden biri olan çok katmanlı algılayıcıyı, insan beyninin çalışma biçimini taklit eden dijital sinir ağları oluşturur. Çok katmanlı algılayıcılar derin öğrenme sonuçlarına katkıda bulunmak için giriş, gizli ve çıkış olmak üzere 3 temel katmana sahiptir. Uzmanlara göre çok katmanlı algılayıcılar, herhangi bir doğrusal olmayan girdi-çıktı eşlemesini uygulamak için eğitilebilir. Ayrıca seyrek veri alanlarında genelleme yaparak interpolasyon yeteneklerini öne çıkarırlar.

Derin inanç ağları

Derin inanç ağları (Deep Belief Networks), üst üste yığılmış çoklu katmanlarından oluşan bir modeldir. Bu modelde her katman bir önceki katmandan giderek daha karmaşık özellikler yakalar. Derin inanç ağlarında ağın her katmanı bağımsız olarak eğitilebilir. Derin inanç ağları, karar verme sürecine odaklanan yüksek kapasiteli öğrenme becerisine sahip oldukları için çok farklı uygulamalarda kullanılabilen önemli bir yapay zeka türüdür.

Evrişimsel sinir ağları

Görüntü tanıma ve tanımlama için kullanılan derin öğrenme modelleri olan evrişimsel sinir ağları (Convolutional Neural Networks), özellikler arasındaki bağımsız ilişkilerin tespit edilmesini sağlayan özel bir yapıya sahiptir. Teknik olarak görüntünün piksel düzeninden hareket eden evrişimsel sinir ağları, onu benzer görüntülerin stilini yakalamak ve görüntü bileşenlerini eşleştirmek için kullanır. Teoride çok ilgi çekici olmasa da evrişimsel sinir ağları uygulamada baş döndürücü sonuçlar verebilir.

Yinelemeli sinir ağları

Yinelemeli sinir ağları (Recurrent Neural Network), isabetli tahminler yapmalarıyla öne çıkar. Örneğin, bir cümledeki bir kelimeden ya da harften sonra ne gelmesi gerektiğini tahmin ederek metin oluşturabilir.

Bu tür derin öğrenme modelleri, şiir yazabilir ya da Turing testini başarıyla geçebilecek bir metin çıktısı sunabilir. Yinelemeli sinir ağı modelleri, kullanıcıların kafasını karıştırmamak için çeşitli uyarılarda bulunabilir. Örneğin ChatGPT, neredeyse rutin bir biçimde, bir insan değil yapay zeka olduğunu, bu nedenle duygular ve değer yargıları gibi insani hisleri anlayamadığını hatırlatır.

Yakın gelecekte derin öğrenme

Çok katmanlı algılayıcı, derin inanç ağları, evrişimsel sinir ağları ve yinelemeli sinir ağları, günümüzde en sık tercih edilen derin öğrenme modellerini oluşturuyor. Bu modellerin her biri, farklı yapay zeka uygulamalarıyla karşımıza çıkıyor. Yakın gelecekte, internette okuduğumuz bir metnin ya da gördüğümüz bir görselin, insan yapımı olup olmadığına karar vermekte zorlanacağız. Üstelik olgunlaşan bu derin öğrenme modelleri, varılacak noktanın sadece ilk adımı konumundalar. Yakın gelecekte derin öğrenme, üretken tasarım araçları konusunda giderek daha fazla kullanılacak. Görüntü arama, fotoğraf gerçekliğinde işleme, çözünürlük geliştirme ve diğer çeşitli derin öğrenme uygulamaları, en iyi sonuçları elde etmek için geliştirilmeye devam edecek. Yapay zeka donanımına ciddi yatırımlar yapan ve inovatif araştırmalarıyla dikkat çeken NVIDIA gibi şirketlerle birlikte, derin öğrenme modellerinin gelişimi konusunda pazarda önemli değişimler yaşanacak.