Düşünen Teknoloji: Derin Öğrenme Nedir? Nerelerde Kullanılır?

Düşünen Teknoloji: Derin Öğrenme Nedir? Nerelerde Kullanılır?

Cep telefonunuzun sesli asistanından yardım aldığınızda, bir e-ticaret sitesinin size önerdiği ürünlerde veya izlediğiniz bir videonun otomatik altyazısını indirdiğinizde muhtemelen derin öğrenme ile karşılaşmışsınızdır. Derin öğrenme teknolojisi bugün günlük hayatımızın büyük bir bölümünde kullanılıyor. Üstelik bu sadece bir başlangıç. Yapay zekâ ile birlikte kat ettiği gelişme ivmesine bakılırsa yaşamımızdaki etkisi de artarak büyümeye devam edecek.

Peki derin öğrenme nedir? Hangi alanlarda kullanılır? Geleceğimizi nasıl şekillendirebilir? Gelin bu soruların yanıtlarına yakından bakalım…

Derin öğrenme nedir?

Makine öğrenmesinin (ML) bir alt dalı olan derin öğrenme (DL), insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmaların kullanıldığı yapay zekâ teknolojisidir. Yapay sinir ağları olarak da isimlendirilen bu algoritmalar, veri işlemek ve analiz etmek gibi önceden tanımlanmış görevleri yerine getirir. Öğrenme düşük seviyeli kategorilerden yüksek seviyeli kategorilere doğru artan bir şekilde devam eder. Asıl önemli olan nokta, henüz eğitilmemiş olduğu bir konuda bile öğrendiklerinden yola çıkarak çıkarımlarda bulunabilmesi. Yani modellenen algoritmalar bir sonraki aşamayı tahmin yeteneği geliştirerek öğrenmesini sürdürebilir. Kendi kendine yeni iç görüler ortaya koyabilir. Tıpkı bir insan gibi. Bu anlamda derin öğrenmeyi makine öğrenmesinin gelişmiş bir versiyonu olarak düşünebilirsiniz.

Peki bu kavram neden böylesine hızlı bir şekilde popülerleşiyor? Hayatımızı kolaylaştırıyor da ondan. Sağlıktan medya sektörüne, siber güvenlikten iş dünyasına kadar uzanan birçok alanda sayısız avantaj sağlıyor. Örneğin bir toplantı dosyasını özetlemek veya kalabalık verilerden ihtiyacınız olanları ayıklamak istiyorsunuz. Derin öğrenme teknolojisi bunu sizin yerinize yapabilir. İşlemler otomatik bir şekilde ve çok daha hızlı bir şekilde sonuçlanabilir. Şimdi biraz da kullanım alanlarına bakalım. 

Hangi alanlarda karşımıza çıkar?

Sanal asistanlar

Cep telefonlarımızda kullandığımız Siri, Alexa, Cortana gibi dijital asistanlar derin öğrenme metodunu kullanan en iyi örneklerden. Bunlar, yol tarifi, hava durumu tahmini gibi sözlü komutlarımızı anlayıp yorumlama kabiliyetine sahipler. İhtiyaç duyduğumuz bilgileri sözlü veya yazılı olarak bize iletiyorlar. Sanal asistanlarla ne kadar fazla iletişime girersek onlara o kadar fazla veri sağlamış oluyoruz. Böylece öğrenerek konuşma ve tanıma özellikleri de gelişecekleri için daha doğru tahminler yapmaları muhtemel.

Yüz tanıma

Sosyal medyaya bir fotoğraf yüklediğinizde kişileri etiketlemek için size öneriler sunduğunu fark ettiniz mi? Bu teknolojinin arkasında da derin öğrenme var. Öğrenmeyi sürdüren algoritmalar belirli bir görüntü veya videodan seçilen bir yüzün özelliklerini veri tabanındaki yüzlerle karşılaştırarak ayırt edebiliyor. Derin öğrenme tabanlı bu metoda yüz tanıma teknolojisi deniyor. Yüz tanıma ile farklı alanlarda da karşılaşmak mümkün. Örneğin internetteki uygunsuz video içeriklerinin tespitinde kullanılabiliyor. Üyelik veya izinli giriş gerektiren iş yerleri, spor merkezleri, laboratuvar, eğitim kurumlarında da bu teknolojiden faydalanılabiliyor.

Kişiselleştirilmiş öneriler

Derin öğrenme, internet üzerinden hizmet veren platformların kişiselleştirilmiş öneriler sunmasına yardımcı oluyor. Herhangi bir video akış platformunda veya e-ticaret sitesinde gezinirken ihtiyacınız olan içerikleri görebilirsiniz. Bu siteler çok büyük bir ihtimalle derin öğrenme metodundan faydalanıyorlar. Kullandıkları algoritmalar, geçmiş tercihlerinizden öğrenerek size en uygun olan önerileri karşınıza çıkarabiliyor. Ayrıca otomatik alt yazı oluşturma gibi yetenekleriyle de video platformlarında kullanıcı deneyimini iyileştirebiliyorlar.

Siber güvenlik

Derin öğrenme siber güvenliği tehdit eden durumların tespitinde de karşımıza çıkıyor. Örneğin sahte kimlikle herhangi bir kullanıcı uygulamasına girmeye çalışan bir saldırgan, algoritmalar sayesinde tespit edilebilir. Bununla birlikte sosyal medyada yayılan kötü amaçlı paylaşımlar da fark edilerek haber akışlarından kaldırılabilir.

İş verimliliği

Şirketler verilerin okunması, analiz edilmesi, raporlanmasını gerektiren birçok iş akışına sahipler. Bunları derin öğrenme metoduyla gerçekleştirmek personellerin iş yükünü önemli ölçüde azaltabilir. Bu sayede metin dosyaları, e-postalar, toplantı notları gibi okuması uzun belgeler algoritmalar tarafından okunarak otomatik olarak analiz edilebilir, önemli bilgiler ayıklanarak özetlenebilir.

Tıbbi analizler

Derin öğrenme, sağlık sektörünün başına gelen en iyi şeylerden biri olabilir. Zira hastalıkları analiz etmek, teşhis koymak, sağlıkla ilgili ileriye dönük tahminlerde bulunmak gibi konularda doktorlara yardımcı olabiliyorlar. Özellikle emar, röntgen, EKG gibi tıbbi görüntü analizinde beklenmedik durumları algılama kabiliyetleri var.

Otonom araçlar

Son yıllarda adını iyiden iyiye duymaya başladığımız otonom araçlar da derin öğrenmeyi kullanıyor. Kendi kendine gidebilecek şekilde tasarlandıklarından sürüş kontrolü için birçok veriye ihtiyaçları var. Yollardaki işaretleri, yayaları ve engelleri algılayabilen derin öğrenme algoritmaları sayesinde sürüşün kontrolünü sağlayabiliyorlar. Bu sayede araç direksiyonun yönünü, hız ve fren ayarını kendi kendine sağlayabiliyor. Ayrıca en kısa yolu bulmak gibi navigasyon desteğinde de bulunabiliyorlar.

Özetle derin öğrenme teknolojisi neredeyse dokunduğumuz her yerde. Gidişata bakılırsa uzun bir süre daha hayatımızda olacağı kesin. Önümüzdeki yıllarda hayatımıza başka neler katacak hep birlikte deneyimleyeceğiz.