Derin sinir ağları: Yapay zekaya güç veren gizli beyin

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• 6 Nisan 2023

Algoritmalar ve büyük veriler, yapay zeka (AI) alanında moda olan kelimeler haline geldi, ancak yapay sinir ağları (YSA), onların güçlü araçlar olmalarını sağlayan şey. Bu YSA'lar, kalıpları tanımak, verileri sınıflandırmak ve girdi verilerine dayalı kararlar almak için kullanılır. 

Derin sinir ağları bağlamı

Yapay sinir ağları, girdileri (veriler/modeller) işlemek ve bunları en uygun çıktıyla (etki/sonuçlar) eşleştirmek için bir yazılım, kodlar ve algoritmalar ağı oluşturarak insan zekasının karmaşıklığını taklit etmeye çalışır. YSA, veri ve karar verme arasındaki ilişkileri işleyen ve birbirine bağlayan gizli katmandır. Girdi ve çıktı arasında ne kadar çok YSA kurulursa, makine daha karmaşık verilerin mevcudiyeti nedeniyle o kadar çok öğrenir. Çoklu YSA katmanları, derin sinir ağları olarak bilinir çünkü yüksek hacimli eğitim verilerinin içine girip en iyi çözümü veya kalıpları geliştirebilirler. 

Bir makine, en iyi sonucu/analizi bulmak üzere algoritmaları eğitmek için mevcut parametreleri ayarlama süreci olan geri yayılım yoluyla daha fazla "eğitilir". Yapay sinir ağları, görüntü ve konuşma tanıma, dil çevirisi ve hatta oyun oynama gibi çeşitli görevleri yerine getirmek üzere eğitilebilir. Bunu, eğitim sürecinde aldıkları girdi verilerine dayanarak, ağırlıklar olarak bilinen nöronlar arasındaki bağlantıların güçlerini ayarlayarak yaparlar. Bu yöntem, ağın zaman içinde öğrenmesini ve uyum sağlamasını sağlayarak görevdeki performansını artırır. İleri beslemeli ağlar, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) dahil olmak üzere birçok YSA türü vardır. Her tür, belirli bir göreve veya veri sınıfına özellikle uygun olacak şekilde tasarlanmıştır.

Yıkıcı etki

Bugün iş süreçlerini otomatikleştirmek ve pazar istihbaratı toplamak için derin sinir ağları ve yapay zeka kullanmayan neredeyse hiçbir sektör yok. Derin sinir ağlarının belki de en belirgin kullanım durumu, yapay zekanın bir ürün veya hizmeti satın alma olasılığı daha yüksek olan belirli grupları doğru bir şekilde tanımlamak için milyonlarca müşteri bilgisini işlediği pazarlama endüstrisidir. Bu veri analizlerinin giderek artan doğruluğu nedeniyle, hiper hedefleme (belirli müşteri alt gruplarını belirleme ve onlara son derece özelleştirilmiş mesajlar gönderme) yoluyla pazarlama kampanyaları çok daha başarılı hale geldi. 

Ortaya çıkan bir başka kullanım örneği, siber güvenlik ve veri gizliliği ile ilgili bir tartışma alanı olan yüz tanıma yazılımıdır. Yüz tanıma şu anda uygulama kimlik doğrulamasından kolluk kuvvetlerine kadar kullanılıyor ve polis kayıtlarını ve kullanıcı tarafından gönderilen özçekimleri işleyen derin sinir ağları tarafından etkinleştiriliyor. Finansal hizmetler, piyasa hareketlerini tahmin etmek, kredi başvurularını analiz etmek ve olası dolandırıcılığı belirlemek için yapay zekayı kullanan derin sinir ağlarından büyük ölçüde yararlanan başka bir sektördür.

Derin sinir ağları, hastalıkları teşhis etmeye ve hasta sonuçlarını tahmin etmeye yardımcı olmak için röntgen ve manyetik rezonans görüntüleme (MRI) gibi tıbbi görüntüleri de analiz edebilir. Belirli koşullar için eğilimleri ve risk faktörlerini belirlemek amacıyla elektronik sağlık kayıtlarını analiz etmek için de kullanılabilirler. Sinir ağları ayrıca ilaç keşfi, kişiselleştirilmiş tıp ve nüfus sağlığı yönetiminde kullanılma potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, YSA'ların eğitimli tıp uzmanlarının uzmanlığının ve muhakemesinin yerini almak yerine tıbbi karar vermede yardımcı olması gerektiğine dikkat etmek önemlidir.

Derin sinir ağlarının uygulamaları

Derin sinir ağlarının daha geniş uygulamaları şunları içerebilir:

• Algoritmalar, daha karmaşık veri kümeleri ve daha iyi teknolojiler yoluyla giderek daha karmaşık hale geliyor ve bu da danışmanlık hizmetleri ve yatırım tavsiyesi sağlama gibi üst düzey görevlerle sonuçlanıyor. 2022'de Open AI'ın ChatGPT'si gibi tüketici dostu güçlü algoritmalar, yeterince büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş bir AI sisteminin gücünü, çok yönlülüğünü ve uygulanabilirliğini gösterdi. (Dünya çapındaki beyaz yakalı işçiler toplu bir ürperti yaşadılar.)
• Yapay zeka, savaş stratejilerini desteklemek için gerçek zamanlı bilgi ve istihbarat sağlamak için orduda giderek daha fazla kullanılıyor.
• Metaverse'nin demografi, müşteri davranışları ve ekonomik tahminler gibi gerçek zamanlı bilgilerden oluşan karmaşık bir dijital ekosistem oluşturmasını sağlayan derin sinir ağları.
• YSA'lar, dolandırıcılık faaliyetinin göstergesi olan verilerdeki kalıpları tanımak üzere eğitiliyor ve finans ve e-ticaret gibi alanlarda şüpheli işlemleri işaretlemek için kullanılıyor.
• Görüntü ve videolardaki nesneleri, insanları ve sahneleri tanımak için kullanılan derin sinir ağları. Bu yöntem sürücüsüz arabalar, güvenlik sistemleri ve sosyal medya etiketleme gibi uygulamalarda kullanılmaktadır.

Dikkate alınması gereken sorular

• Derin sinir ağlarının önümüzdeki üç yıl içinde toplumu başka nasıl değiştireceğini düşünüyorsunuz?
• Potansiyel zorluklar ve riskler neler olabilir?