Derin öğrenme, yapay zekanın alt dallarından biri olan makine öğrenmesinin, insan beynindeki sinirsel ağların çalışma prensiplerinden ilham alınarak geliştirilmiş bir katman.
Sistemin işleyiş süreci, girdi katmanından alınan bilginin çok sayıda gizli katmandan geçerek çıktığa dönüşmesi esasına dayanır. Her katman, verinin farklı bir soyutlama seviyesini temsil eder. Örneğin, bir görsel tanıma sürecinde ilk katmanlar sadece kenarları ve çizgileri algılarken, daha derin katmanlar bu çizgilerden oluşan şekilleri, en son katman ise nesnenin tamamını tanımlamaya başlar. Bu derinlik, modelin yüksek boyutlu ve yapılandırılmamış verilerde (ses, metin, görüntü gibi) oldukça hassas sonuçlar üretmesini sağlar.
Derin öğrenme modelleri, eğitilmek için milyonlarca örnek veriye ihtiyaç duyar ve bu eğitim süreci genellikle grafik işlem birimleri (GPU) üzerinde yürütülür.
"hata payını minimize etme" prensibiyle çalışan geri yayılım gibi teknikler kullanılır. Yani sistem, yaptığı yanlışı ölçer ve bir sonraki denemede daha doğru sonuç almak için kendi içindeki dijital ağırlıkları günceller.
Sistemin işleyiş süreci, girdi katmanından alınan bilginin çok sayıda gizli katmandan geçerek çıktığa dönüşmesi esasına dayanır. Her katman, verinin farklı bir soyutlama seviyesini temsil eder. Örneğin, bir görsel tanıma sürecinde ilk katmanlar sadece kenarları ve çizgileri algılarken, daha derin katmanlar bu çizgilerden oluşan şekilleri, en son katman ise nesnenin tamamını tanımlamaya başlar. Bu derinlik, modelin yüksek boyutlu ve yapılandırılmamış verilerde (ses, metin, görüntü gibi) oldukça hassas sonuçlar üretmesini sağlar.
Derin öğrenme modelleri, eğitilmek için milyonlarca örnek veriye ihtiyaç duyar ve bu eğitim süreci genellikle grafik işlem birimleri (GPU) üzerinde yürütülür.
"hata payını minimize etme" prensibiyle çalışan geri yayılım gibi teknikler kullanılır. Yani sistem, yaptığı yanlışı ölçer ve bir sonraki denemede daha doğru sonuç almak için kendi içindeki dijital ağırlıkları günceller.