Derin öğrenme: Makine öğreniminin birkaç katmanı

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• Eylül 9, 2022

Analiz özeti

Bir makine öğrenimi (ML) türü olan derin öğrenme (DL), insan beyni işlevine benzer şekillerde verilerden öğrenerek yapay zeka (AI) uygulamalarını geliştirir. Otonom araçların ve sağlık hizmetleri teşhislerinin geliştirilmesinden sohbet robotlarının güçlendirilmesine ve siber güvenlik önlemlerinin iyileştirilmesine kadar çeşitli alanlarda kullanım alanı buluyor. Teknolojinin karmaşık görevleri yerine getirme, geniş veri kümelerini analiz etme ve bilinçli tahminler yapma yeteneği, endüstrileri şekillendiriyor ve özellikle veri kullanımı ve gizlilik konusunda etik tartışmaları artırıyor.

Derin öğrenme bağlamı

Derin öğrenme, birçok yapay zeka uygulamasının temelini oluşturan bir makine öğrenimi biçimidir. DL, doğrudan görüntülerden, metinden veya sesten sınıflandırma görevlerine yardımcı olabilir. Veri analitiğini ve cihaz arayüzünü gerçekleştirebilir, otonom robotlara ve sürücüsüz arabalara yardımcı olabilir ve bilimsel araştırmaları yürütebilir. DL, kalıpları ve eğilimleri belirlemeye ve daha doğru tahminler üretmeye yardımcı olabilir. Bu teknoloji aynı zamanda akıllı telefonlar ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları gibi teknolojik cihazlarla da arayüz oluşturabilir. 

DL, doğal dil işleme (NLP) veya bilgisayarlı görme ve konuşma tanımaya benzer görevlere yardımcı olmak için yapay sinir ağlarını kullanır. Sinir ağları ayrıca arama motorlarında ve e-ticaret sitelerinde bulunanlara benzer içerik önerileri de sağlayabilir. 

Derin öğrenmeye yönelik dört ana yaklaşım vardır:

• Denetimli öğrenme (etiketli veri).
• Yarı denetimli öğrenme (yarı etiketli veri kümeleri).
• Denetimsiz öğrenme (etiket gerekmez).
• Takviyeli öğrenme (algoritmalar yalnızca örnek verilerle değil, çevreyle de etkileşime girer).

Bu dört yaklaşımda, derin öğrenme, verilerden yinelemeli olarak öğrenmek için çeşitli düzeylerde sinir ağlarını kullanır; bu, yapılandırılmamış bilgilerdeki kalıpları ararken faydalıdır. 

Derin öğrenmedeki sinir ağları, bilgiyi birbirine bağlayan ve paylaşan çeşitli nöronlar ve düğümlerle insan beyninin nasıl yapılandırıldığını taklit eder. Derin öğrenmede problem ne kadar karmaşıksa modelde o kadar gizli katmanlar olacaktır. Bu ML biçimi, büyük miktarda ham veriden (büyük veri) üst düzey özellikler çıkarabilir. 

DL, sorunun insani akıl yürütme için çok karmaşık olduğu durumlarda (örneğin, duygu analizi, web sayfası sıralamalarının hesaplanması) veya ayrıntılı çözümler gerektiren konularda (örneğin, kişiselleştirme, biyometri) yardımcı olabilir. 

Yıkıcı etki

Derin öğrenme, daha bilinçli kararlar almak için verileri kullanmak isteyen kuruluşlar için güçlü bir araçtır. Örneğin, sinir ağları, mevcut hastalıkların ve tedavilerinin kapsamlı veri tabanlarını inceleyerek, hasta bakım yönetimini ve sonuçlarını iyileştirerek sağlık hizmetlerinde teşhisleri iyileştirebilir. Diğer kurumsal uygulamalar arasında bilgisayarla görü, dil çevirileri, optik karakter tanıma ve sohbet robotları ve sanal asistanlar gibi konuşma kullanıcı arabirimleri (UI) bulunur.

Dijital dönüşümün ve buluta geçişin kuruluşlar tarafından yaygın biçimde benimsenmesi, DL teknolojilerinin potansiyel tehditleri belirlemede ve azaltmada önemli bir rol oynayabileceği yeni siber güvenlik zorluklarını beraberinde getiriyor. İşletmeler dijital hedeflerine ulaşmak için giderek daha fazla çoklu bulut ve hibrit stratejiler benimsedikçe, kuruluşların veya bireylerin kolektif bilgi teknolojisi varlıklarını kapsayan BT varlıklarının karmaşıklığı önemli ölçüde arttı. Bu artan karmaşıklık, bu çeşitli ve karmaşık BT ortamlarını verimli bir şekilde yönetmek, güvenliğini sağlamak ve optimize etmek için gelişmiş çözümler gerektirir.

BT varlıklarının büyümesi ve sürekli organizasyonel gelişim, rekabetçi kalmak için gereken çevikliği ve maliyet etkinliğini sağlar, ancak aynı zamanda etkili bir şekilde yönetilmesi ve korunması daha zor bir arka uç yaratır. DL, bilgisayar korsanlığı girişimlerinin işareti olabilecek anormal veya düzensiz kalıpların belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu özellik, kritik altyapılara sızmaya karşı koruma sağlayabilir.

Derin öğrenmenin etkileri

DL'nin daha geniş etkileri şunları içerebilir: 

• Çevresel koşullara daha iyi yanıt vermek, doğruluğu, güvenliği ve verimliliği artırmak için derin öğrenmeyi kullanan otonom araçlar.
• Biyometrik verilerin (örneğin yüz özellikleri, göz yapıları, DNA, parmak izi kalıpları) Big Tech tarafından nasıl toplandığı ve saklandığı hakkında etik tartışmalar.
• İnsanlar ve makineler arasındaki doğal etkileşimler gelişiyor (örneğin, akıllı cihazlar ve giyilebilir cihazlar kullanmak).
• BT altyapılarındaki zayıf noktaları belirlemek için derin öğrenmeyi kullanan siber güvenlik şirketleri.
• Ürün ve hizmetleri geliştirmek ve müşterilere aşırı özelleştirilmiş çözümler sunmak için çok çeşitli tahmine dayalı analitik uygulayan şirketler.
• Hükümetler, özellikle belediye yetki alanları arasında kamu hizmeti sunumunu optimize etmek için kamu veri tabanlarını işler.

Dikkate alınması gereken sorular

• Derin öğrenme, şirketlere ve hükümetlere farklı durumlara karşı proaktif davranmada başka nasıl yardımcı olabilir?
• Derin öğrenmeyi kullanmanın diğer potansiyel riskleri veya faydaları nelerdir?