Derin öğrenme ve yapay sinir ağı modelleri üzerine bir i̇nceleme

Abstract

Makine öğrenmesinin alt kümelerinden olan derin öğrenme, son zamanlarda gelişen teknolojiye ayak uydurmak için geliştirilen yapay zekâ uygulamalarının temelini oluşturmaktadır. Yapay zekâ ile çözüm aranan birçok problemde derin öğrenme yöntemleri kullanılmış ve birçok derin öğrenme yaklaşımı ortaya çıkartılmıştır. Görüntülerin işlenmesinde, ses tanımlamalarında, nesne tespitlerinde; mühendislik uygulamaları, ticari faaliyetler ve istatiksel birçok çalışmaya kaynak oluşturan verilerin işlenmesinde, medikal uygulama ve doğal dil işleme gibi birçok alanda kullanılmış ve kullanılmaya devam edilmektedir. Günümüz şartlarında teknolojiye paralel olarak veriler giderek artmaktadır. Bu artan veri havuzu birçok kişi ve firmalar için inanılmaz derecede önem arz etmektedir. Google, Apple, Baidu, Tesla, Mercedes, Facebook ve Microsoft gibi birçok büyük firma bu verileri işlemek için bu konu üzerinde çalışmalar yürütmekte ve uygulamalarına derin öğrenmeyi entegre etmektedir. Teknoloji yarışı ve pazarlama stratejileri sayesinde günümüzde önemli bir noktaya gelen yapay sinir ağları modellemeleri ve derin öğrenme konusu, konumuza temel oluşturmaktadır. Bu çalışmada derin öğrenmenin tarihçesi, çalışma prensibi, uygulama alanları ve bu uygulama alanlarında kullanılan yapay sinir ağları modelleri hakkında bilgi verilmiş ve son bölümde güncel bazı uygulamalardan bahsedilmiştir.