Günümüz teknoloji çağında her sabah yeni bir gelişmeyle uyanıyoruz. Bu durum öyle bir hâl aldı ki çoğu çalışma, geliştirme aşamaları ve üretimi takip edemiyoruz. Özellikle dördüncü sanayi devrimi olarak adlandırılan endüstri 4.0 dönüşümü teknolojinin bir seviye daha atlamasına büyük ölçüde katkı sağlamıştır. Yapay zeka ile ilgili teknik bilgi içermeyen birçok haber sitesi yapay zekanın bir felaket olacağı, insanlığın sonunu getireceği gibi haberler ile insanların ilgisini çekmeyi başarmaktadır. Fakat durumun böyle olmadığını konu ile ilgili birikimli insanlardan dinlemek bizlerin faydasınadır. Stanford Üniversitesi profesörü Andrew Ng: “Bugün Yapay Zekanın kötü bir süper zeka olmasından endişelenmek, Mars’taki aşırı nüfus artışından endişelenmek gibidir. Biz henüz bu gezegene iniş yapmadık!” sözü bizlerin yapay zekadan gereksiz endişe duyduğumuzu açık bir şekilde ifade etmektedir. 1950lerde Claude Shannon, Alan Mathison Turing, Marvin Minsky, Dean Edmunds, Arthur Samuel gibi değerli isimler yapay zekanın tohumlarını serpmiştir. Daha sonrasında 1956 yılında John McCarthy, yapay zeka disiplinini somut olarak ele almıştır. John McCarthy’ nin yapay zeka için geliştirdiği Lisp dili ve Arthur Samuel’ in makine öğrenimi terimini ortaya atması yapay zeka gelişmelerine ivme kazandırmıştır. Günümüzde yapay zeka, gözde firmaların ilgi odağı haline gelmiş; insanların günlük hayatını kolaylaştırmaya yönelik kullanılmaya başlanmıştır. Gelecekte yapay zekanın hayatımızın her alanında olacağı şüphesizdir. Google, Apple, Facebook gibi teknoloji devleri yatırımlarını yapay zeka üzerine yoğunlaştırmış ve birçok alanda uygulamaya koymuştur. Yapay zeka çalışmalarının tarihi süreci her ne kadar eskiye dayansa da, 21. yüzyıl yapay zeka için geliştirme odağı haline gelmiştir. 2017 yılında kurulan Deep Learning Türkiye Topluluğu, Türkiye’ nin en büyük yapay zeka topluluğu olarak gönüllü çalışmalar sürdürmektedir. Ülkemizin bu alanda gelişmesine katkı sağlayan Deep Learning Türkiye Topluluğuna bizde teşekkürü bir borç bilmekteyiz.
Görsel: www.derinogrenme.com
“Makineler Düşünebilir Mi ?”
Alan Turing, 1950 yılında Mind dergisinde yazdığı “Computing Machinery and Intelligence” makalesinde “makineler düşünebilir mi” sorusu üzerinden yola çıkmıştır. Alan Turing’ in bu soruyu cevaplamak üzerine oluşturduğu Turing Testi, makinelerin düşünebilme kabiliyetini değerlendirmektedir. Turing’in testine göre bir bilgisayar kendisini insan olduğuna ikna edici davranışlarda bulunmalıdır. Google’ ın yapay zekası “Duplex” 2018 yılında Turing Testi’ ni başarıyla geçmiştir.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme (deep learning), bilgisayarların insan gibi algılama yoluyla yorum yapabilmesini sağlamaktadır. Bunun için çok miktarda veri gerekmektedir. Elimizdeki veri miktarı ne kadar fazla ise o derece kaliteli bir derin öğrenme geliştirebiliriz. Örneğin bir elmanın algılanmasını, bilgisayara elmayı tanıtarak sağlayabiliriz ancak farklı elma türleri ile karşılaşınca makinenin vereceği tepkinin doğru olabilmesi için bir karar mekanizması sağlayabilmemiz gerekir. Bunun için internet vasıtasıyla örnek sayısını çoğaltıp daha fazla veriyle elmanın tanınmasını sağlamalıyız.
Derin öğrenme 2010 yılında hayatımızda yaygınlaşmaya başlamıştır. Plaka tanına sistemleri, yüz tanıma, parmak izi okuma, sürücüsüz araçlar, akıllı ev gibi birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Derin öğrenme, makine öğreniminin aksine birden fazla katmanda aynı anda işlem yapabilir. Makine öğreniminde bir elmaya ait özelliklerin hepsini biz verirken, derin öğrenme yöntemiyle elmaya ait özellikler otomatik olarak algılanır.
Merve Ayyüce Kızrak’ ın Kodluyoruz Akademi tarafından 13 Ocak 2018 Cumartesi günü Kadıköy IDEA’da düzenlenen “Yapay Zeka ve Deep Learning Dünyası” organizasyonunda ‘Yapay Zeka ve Derin Öğrenmenin geçmişi, geleceği ve şu an yapılan somut çalışmalar’ hakkında konuşmasını izlemenizi öneririm:
Son zamanların popüler araçlarının çoğunlukla yapay zeka tabanlı olduğunu görmekteyiz. Bu tür sistemlerle ilk defa tanışanlar henüz ChatGPT’ nin verdiği...
VGG19 Nedir? VGG19, adını Oxford Üniversitesi’nde bulunan “Visual Geometry Group” isimli gruptan almaktadır. Sonda bulunan 19 ise katman sayısını belirtmektedir....
Merhabalar, bu yazıda makine öğrenimi alanında sıkça karşılaşılan aşırı öğrenme (overfitting) - ezber problemine değineceğim. “Aşırı öğrenme (overfitting) nedir?”, “Nasıl...