Yapay Zeka Eğitiminde Kullanılan Derin Öğrenme Algoritmaları

Derin öğrenme, yapay zeka (AI) sistemlerine insan benzeri bilişsel yetenekler kazandırmak için tasarlanmış bir makine öğrenimi tekniğidir. Makine öğrenimi modellerinin karmaşık kalıpları tespit etmelerini ve tahminlerde bulunmalarını sağlamak için çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanır.

Derin öğrenme algoritmaları, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli AI uygulamalarında kullanılır:

• Görüntü tanıma
• Doğal dil işleme
• Önerge sistemleri
li>Otonom araçlar

En yaygın derin öğrenme algoritmaları şunlardır:

• Konvolüsyonlu Sinir Ağları (CNN'ler): Görüntü tanıma ve nesne algılamasında kullanılır.
• Yinelemeli Sinir Ağları (RNN'ler): Doğal dil işleme ve zaman serisi tahmininde kullanılır.
• Dönüştürücü Ağlar (Transformerler): Doğal dil işleme ve makine çevirisinde kullanılır.
• Özdeğer Ayrıştırma Ağı (AE): Veri sıkıştırma ve anormallik tespitinde kullanılır.
• Üretken Karşıt Ağlar (GAN'ler): Gerçekçi görüntüler, sesler ve metinler oluşturmak için kullanılır.

Derin öğrenme algoritmalarını eğitmek genellikle büyük miktarda veri ve önemli hesaplama kaynakları gerektirir. Ancak, güçlü performansları ve AI sistemlerine insan benzeri yetenekler kazandırmadaki potansiyelleri nedeniyle AI alanında giderek daha önemli hale geliyorlar.