Yazarak Öğren,öğrenerek yaz.

Derin öğrenme, makinelerin dünyayı algılama ve anlamasına yönelik yapay   zekâ geliştirmede en popüler yaklaşımdır. B üyük miktarlarda etiketlenmiş eğitim verilerinden özellik saptama yapabilen sistemler   oluşturmak için ileri teknoloji, çok seviyeli “derin” sinir ağların kullanılması olan   Derin Öğrenme, önemli derecede yatırım ve araştırmanın yapıldığı bir alandır. Derin Öğrenme algoritmaları yapay sinir ağlarının (YSA) yapısal olarak daha karmaşık hali olarak düşünülebilir. YSA algoritmaları insandaki öğrenme işleyişinden hareketle geliştirilmiştir. Biyolojik sinir sisteminde bulunan nöronların birbirleri ile ilişki kurması gibi YSA sistemlerinde de nöron şeklinde tanımlanan yapılar birbirleri ile bağlantılı olacak şekilde modellenmişlerdir. Algoritmanın bu şekilde; öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahip olacağı düşünülmüştür . Derin Öğrenme algoritmalarının makine öğrenmesindeki var olan algoritma...

Yapay sinir ağları; beynin bir işlevi yerine getirme yönteminin matematiksel olarak modellenmesi ile tasarlanan sistemlerdir. Yapay sinir ağları, paralel dağıtılmış ağlar, bağlantılı ağlar, nuromorfik ağlar gibi adlarla da tanımlanmaktadır. Yapay sinir ağlarının ortaya çıkışından kısaca bahsetmem gerekirse; ilk yapay sinir ağı modeli 1943 yılında bir sinir hekimi olan Warren McCulloch ve bir matematikçi olan Walter Pitts tarafından “ Sinir Aktivitesinde Düşüncelere Ait Bir Mantıksal Hesap ( A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity )” başlıklı makale ile ortaya çıkarılmıştır. Öncelikle insanlarda bulunan sinir hücresinin yapısını ele alalım. Dentrites (Dendritler): Dendritler dışarıdan uyartıları alan ve hücre gövdesine ileten yapılardır. Dendritlerin çok sayıda olması, hücrelerin pek çok nörondan sinyal alma kapasitesini arttırır. Nucleus (Çekirdek): Akson boyunca işaretlerin periyodik olarak yeniden üretilmesini sağlayan yapılardır. Axon (Akson): Ak...