Derin öğrenme, makine öğrenmesinin çok katmanlı yapay sinir ağları kullanan bir koludur. "Derin" kelimesi, ağdaki katman sayısının fazla olmasından gelir. Her katman veriyi bir öncekinden biraz daha soyut bir biçimde işler: bir görüntüde ilk katmanlar kenarları, sonrakiler şekilleri, en üsttekiler ise nesneleri tanımayı öğrenir.
Bugün konuşma tanıma, yüz tanıma, otomatik çeviri ve büyük dil modelleri gibi pek çok başarılı uygulama derin öğrenmeye dayanır. Bu başarının arkasında büyük veri setleri ve GPU gibi güçlü donanımlar vardır.
Derin öğrenme modelleri çok güçlü olsa da, neden belirli bir karar verdiklerini açıklamak çoğu zaman zordur. Bu yüzden araştırmacılar "açıklanabilir yapay zeka" üzerinde de çalışır.
Pour les enfants
Çocuğunuza nasıl anlatırsınız?
Bir resmi tanımak için bir sürü arkadaşınla sıra oluşturduğunu düşün. İlk arkadaş sadece çizgilere bakıyor, ikincisi çizgilerden köşe ve daireler çıkarıyor, üçüncüsü bunlardan göz ve kulak buluyor, sonuncusu da "Bu bir kedi!" diyor. Derin öğrenme, bu sıranın çok uzun olduğu bir ekip gibidir.
Gündelik bir örnek
Sesli asistana konuştuğunuzda sesinizin yazıya dönüştürülmesi derin öğrenme modelleriyle yapılır.