• Hakkımızda
  • Bize Katıl
  • Sizden Gelenler
  • İletişim
Yazılım Karavanı | Bilişim - Teknoloji - Blog
  • Anasayfa
  • Genel
  • Programlama
    • Ruby
    • Flutter
    • Android
    • Java
    • MySQL
    • Oracle SQL
  • Yaşamdan
  • Algoritmalar
  • Yapay Zeka
  • Topluluklar
No Result
View All Result
  • Anasayfa
  • Genel
  • Programlama
    • Ruby
    • Flutter
    • Android
    • Java
    • MySQL
    • Oracle SQL
  • Yaşamdan
  • Algoritmalar
  • Yapay Zeka
  • Topluluklar
No Result
View All Result
Yazılım Karavanı | Bilişim - Teknoloji - Blog
No Result
View All Result
Home Yapay Zeka

Yapay Zeka ve Derin Öğrenme (DL)

Ali Murat Çevik by Ali Murat Çevik
Mayıs 20, 2020
in Yapay Zeka
4 min read
0
Yapay Zeka ve Derin Öğrenme (DL)
WhatsApp'ta PaylaşTwitter'da PaylaşLinkedIn'de PaylaşTelegram'da Paylaş
  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.

trafik
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.
neuralnetbasefinish
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:


alim cevik
Tags: Derin ÖğrenmeYapay Zeka
SendTweet4Share1Share
Önceki Gönderi

Covid-19 İçin Kaggle ‘da Veri Seti Yayınlandı!

Sonraki Gönderi

Splash Screen Yapımı #Flutter

İlgili Yazılar

VGG-19 Transfer Learning ile Görüntü Sınıflandırma

VGG-19 Transfer Learning ile Görüntü Sınıflandırma

by Ali Murat Çevik
Eylül 12, 2022
0

VGG19 Nedir? VGG19, adını Oxford Üniversitesi’nde bulunan “Visual Geometry Group” isimli gruptan almaktadır. Sonda bulunan 19 ise katman sayısını belirtmektedir....

Python NLTK Kütüphanesi İle Basit Bir Chatbot Yapımı

Python NLTK Kütüphanesi İle Basit Bir Chatbot Yapımı

by Emre İnaç
Ağustos 23, 2022
0

CHATBOT NEDİR ? Chatbot, bir cihazda, (Siri, Alexa, Google Asistan vb.), uygulamada, web sitesinde veya diğer ağlarda bulunan yapay zeka...

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine Öğrenimi Nedir?

by Emre İnaç
Ağustos 4, 2022
0

Makine Öğrenimi (ML), Yapay Zeka(AI)’ nın bir alt sınıfıdır. Makine öğrenimi; insana ait akıllı karar verme ve tahmin davranışlarını taklit...

Makine Öğreniminde Aşırı Öğrenme (Overfitting) Durumu

Makine Öğreniminde Aşırı Öğrenme (Overfitting) Durumu

by Ali Murat Çevik
Eylül 10, 2021
0

Merhabalar, bu yazıda makine öğrenimi alanında sıkça karşılaşılan aşırı öğrenme (overfitting) - ezber problemine değineceğim. “Aşırı öğrenme (overfitting) nedir?”, “Nasıl...

Sıfırdan Yolo v4 Tiny Özelleşmiş Nesne Tespiti (Custom Object Detection)

Sıfırdan Yolo v4 Tiny Özelleşmiş Nesne Tespiti (Custom Object Detection)

by Emre İnaç
Temmuz 26, 2021
2

Bu makale, YOLO v4 teknolojisini kullanarak özelleşmiş nesne algılama ve nesne sınıflandırma için izlenmesi gereken işlemleri adım adım anlatan bir...

Next Post
Splash Screen Yapımı #Flutter

Splash Screen Yapımı #Flutter

Bağışıklık Sistemi #EvdeKal

Bağışıklık Sistemi #EvdeKal

Bir cevap yazın Cevabı iptal et

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

  • Popüler
  • Yorumlar
  • En Yeniler
Sıfırdan Yolo v4 Tiny Özelleşmiş Nesne Tespiti (Custom Object Detection)

Sıfırdan Yolo v4 Tiny Özelleşmiş Nesne Tespiti (Custom Object Detection)

Temmuz 26, 2021
B Ağaçları (B Trees)

B Ağaçları (B Trees)

Ağustos 24, 2020
Splash Screen Yapımı #Flutter

Splash Screen Yapımı #Flutter

Mayıs 25, 2020
Gini Index Kullanılarak Karar Ağacının (Decision Tree)  Oluşturulması

Gini Index Kullanılarak Karar Ağacının (Decision Tree) Oluşturulması

Ağustos 20, 2020
2020 ‘nin En Güncel ve Tehlikeli Zararlı Yazılımları

2020 ‘nin En Güncel ve Tehlikeli Zararlı Yazılımları

6
Magento 2 Detaylı Kurulum & Hatalar

Magento 2 Detaylı Kurulum & Hatalar

5
Flutter’da TFLite Kullanımı

Flutter’da TFLite Kullanımı

4
Bubble Sort (Kabarcık Sıralama) Algoritması

Bubble Sort (Kabarcık Sıralama) Algoritması

2
VGG-19 Transfer Learning ile Görüntü Sınıflandırma

VGG-19 Transfer Learning ile Görüntü Sınıflandırma

Eylül 12, 2022
SOC Sistemler Üzerine Faydalı Notlar

SOC Sistemler Üzerine Faydalı Notlar

Eylül 2, 2022
Python NLTK Kütüphanesi İle Basit Bir Chatbot Yapımı

Python NLTK Kütüphanesi İle Basit Bir Chatbot Yapımı

Ağustos 23, 2022
Makine Öğrenimi Nedir?

Makine Öğrenimi Nedir?

Ağustos 4, 2022

Reklam

Yazılım Karavanı | Bilişim – Teknoloji – Blog

Bilgi Teknolojileri alanına meraklı herkesin buluşma noktası!

No Result
View All Result
  • Anasayfa
  • Genel
  • Programlama
    • Ruby
    • Flutter
    • Android
    • Java
    • MySQL
    • Oracle SQL
  • Yaşamdan
  • Algoritmalar
  • Yapay Zeka
  • Topluluklar

© 2020 Yazılım Karavanı Kaynak gösterilmesini rica ederiz.