Yazılım Konusunda Sıkça Karşılaşabileceğiniz Kavram "Deep Learning (Derin Öğrenme)" Nedir?

Teknoloji çağının en gözde alanı yazılım ve alt dalları olarak belirtilir. Bunun da sebebi robotların ve yapay zekaların çağında her yönetim hamlesini yazılım sayesinde gerçekleştirebilirsiniz. Durum böyle olunca eskiden yazılım tek bir başlık iken günümüzde ana başlık haline gelmiş ve alt dalları her geçen gün artmaktadır. Hatta mühendislik konusunda da yazılımdan bölünen bölümler söz konusu (yapay zeka mühendisliği vb.) 

Yazılım ilerledikçe içlerinde en fazla merak edilen konulardan bir tanesi de Deep Learning'dir.

Deep Learning ya da dilimizde yer alan adıyla Derin Öğrenme hakkında birkaç maddeli açıklama yazısı hazırlamakta fayda olacağını düşündük.
 

1- Deep Learning (Derin Öğrenme) Nedir?

Yapay zeka son yıllarda engellenemez bir yükselişe sahip ve yapay zeka çalışmalarının en temeli data (veri) dir. Bu verilerin anlamlandırılması durumu da makine öğrenimi ya da derin öğrenme gibi konulardan geçmektedir.

 Bu alanlarda çalışan uzmanlar, bu sözcükler ile ilgili henüz fikir birliğine varabilmiş olmasalar da bazen iç içe bazen ise apayrı anlamlarda kullanılan bu üç konu hakkında her gün yeni kavramlar ortaya çıkmaktadır.

İlerleyen teknolojiyle birlikte doğrudan hayatımızın merkezine giren yapay zeka, bilgisayarların karar mekanizmasını düzenleyen makine öğrenimi ve tüm bunların altındaki veri analizini ve algoritmalarını inceleyen derin öğrenme sadece mühendislik değil birçok disiplinin ortak gelecek çalışma sahası olma yolunda ilerlemektedir. Genel anlamda daha eski bir terim olduğu için yapay zeka olarak geçen bu çalışmalar teknolojinin gidişatını da doğrudan etkilemektedir.

2- Derin öğrenme hangi programlama dilleri ile gerçekleştirilebilir?

Veri (Data) biliminde en çok kullanılan diller için yapılan verim testleri ve programlar sonrası şöyle bir tablo ortaya çıkmıştır:

Python %57 - Kodlama olarak ortak dil kabul edilmekte.

C/C++ %44 - Gömülü ve işlemciler için tercih edilmekte.

Java %41 - Pythona benzerlik geliştirici dil olarak kabul edilmekte.

R %37 - İstatistik ağırlıklı ve veri madenciliğinde tercih edilmekte.

Javascript %28 - Tamamlayıcı destek bir dil olarak kabul edilmekte

3- En fazla hangi alanlara eğilmeli?

Yapay zeka alanında ilerlemek amacındaysanız temellerine yoğunlaşarak bili sahibi olmanız avantaj sahibi olmanıza yardım edecektir. İnternet ortamındaki ücretsiz kaynaklar, online eğitim siteleri veya üniversitelerin açık kütüphaneleri en önemli kaynak olarak görülmektedir. Daha sonrasında ise yöneleceğiniz konu başlıklarına göre kendi alanınızı seçmek ve o alana yönelik makaleler, tezler ve akademik çalışmalara göre ilerlemeniz gerekmektedir. Genel olarak ağırlıklı olarak ilgilenilen konu başlıklarını şöyle listeleyebiliriz:

Convolutional Neural Networks – Nesne tanımı ve takibi 

Long Short Term Memory – Doğal dil işleme ve simultane sinir ağları 

Generative Adversarial Networks – Yapay Veri üretebilme

Reinforcement Learning – Kendi kendine öğrenebilen yapay zeka 

Eğer veri bilimcisi veya derin öğrenme amacındaysanız öncelikle Python programlama dilini çok iyi bilmeniz ve bunun yanında gerektiği yerlerde kullanmak üzere R veya Java programlama dillerini iyi bilmeniz gerekmektedir. Veri öbeklerini elde etmek ve bu datasetlerinin güvenli ve kullanışlı hale getirmeniz gerekmektedir. Veri madenciliği başta olmak üzere nesne tabanlı programlama, görüntü işleme ve veri yapıları konularına hakim olmak önemli ölçüde yarar sağlayacaktır. Veri analizi sırasında yapacağınız yöntemleri, algoritmaları ve işleme süresindeki veritabanı kullanımında ne kadar hızlı ve doğru bir tercih yapmak da hem ilerlemek hem de doğru sonuçları elde etmek adına önemli bir yol kat etmenizi sağlayacaktır.