Süni neyron şəbəkələrinin əsasları
Süni intellekt (AI) smartfonlarımızda səsin tanınmasından tutmuş, onlayn alış-veriş saytlarımızda məhsul tövsiyələrinə qədər gündəlik həyatımızda hər yerdə mövcuddur. Bəs bu sistemlər necə bu qədər mükəmməl şəkildə “öyrənə” və “düşünə” bilər? Cavab süni neyron şəbəkələrində, daha dəqiq desək, Dərin Öyrənmədə olur.
OpenClassrooms-da “Dərin Öyrənməyə Başlayın” kursu sizi neyron şəbəkələrin füsunkar dünyasına qərq edir.. Siz bu şəbəkələrin təməl daşı olan formal neyronu və onun beynimizin bioloji neyronlarının fəaliyyətindən necə ilhamlandığını kəşf edəcəksiniz. Bu formal neyronlar şəbəkəyə qoşulduqda, şəkillər, səslər və ya mətnlər olsun, mürəkkəb məlumatları emal edə və şərh edə bilər.
Ancaq bu, aysberqin yalnız görünən hissəsidir. Siz həmçinin məlumatların getdikcə daha dərin və mürəkkəb təhlilinə imkan verən bu şəbəkələrin təbəqələrdə necə qurulduğunu araşdıracaqsınız. Sizə dərin öyrənmənin gücünü və çevikliyini göstərən avtokodlayıcılar və bükülmə təbəqələri olan dərin şəbəkələr kimi arxitekturalar açılacaq.
Dərin Öyrənmə: Süni İntellektdə İnqilab
Dərin Öyrənmə və ya Dərin Öyrənmə sadəcə bir texnologiya tendensiyası deyil. Bu, süni intellekt sahəsini alt-üst edən böyük bir irəliləyişdir. Bəs Deep Learning-i bu qədər xüsusi və digər süni intellekt üsullarından fərqləndirən nədir?
Birincisi, Dərin Öyrənmə böyük həcmdə strukturlaşdırılmamış məlumatları emal etməyə qadirdir. Hər klik, hər bəyənmə və hər paylaşımın məlumat yaratdığı bir dünyada bu imkan əvəzsizdir. Çox qatlı dərin neyron şəbəkələri ənənəvi metodların uğursuz olduğu bu böyük verilənlər toplusunda nümunələri və strukturları müəyyən edə bilər.
İkincisi, Dərin Öyrənmə öz-özünə öyrənmədir. Açıq proqramlaşdırma tələb etmək əvəzinə, o, məşq etmək və təkmilləşdirmək üçün məlumatlardan istifadə edir. Bu o deməkdir ki, o, nə qədər çox məlumatlara məruz qalırsa, performansı bir o qədər yaxşıdır. Bu xüsusiyyət onu xüsusilə təsvirin tanınması və ya maşın tərcüməsi kimi tapşırıqlar üçün effektiv edir.
Bundan əlavə, Dərin Öyrənmə bir çox texnoloji yeniliklərin əsasını təşkil edir. Ağıllı səs köməkçilərindən tutmuş özünü idarə edən avtomobillərə qədər, o, bu irəliləyişləri gücləndirən mühərrikdir.
Dərin Öyrənməni tədqiq etməklə insan təkcə texnologiyanı deyil, həm də dünyanı görmə və dərk etməyin yeni üsulunu kəşf edir. O, mürəkkəb problemləri həll etmək üçün maşınların necə öyrənə, təkamül edə və nəticədə insanlarla əməkdaşlıq edə biləcəyinə dair unikal perspektiv təklif edir.
Dərin Öyrənin Praktiki Tətbiqləri və Gələcəyi
Dərin Öyrənmə təkcə nəzəriyyə və ya tədqiqat laboratoriyaları ilə məhdudlaşmır. O, artıq gündəlik həyatımızda dərin kök salıb və cəmi bir neçə il əvvəl keçilməz olduğunu düşündüyümüz problemlərə innovativ həllər təklif edir.
Sağlamlıqdan nümunə götürün. Dərin neyron şəbəkələri bəzən həkimlərdən daha yaxşı dəqiqliklə tibbi görüntülərdə xəstəlikləri aşkar etmək üçün istifadə olunur. X-şüaları, MRT və ya skanları təhlil edərək şişləri, ürək anormallıqlarını və ya digər şərtləri müəyyən edə bilərlər.
İncəsənət sahəsində Deep Learning yeni əsərlər yaratmaq və ya köhnələri bərpa etmək üçün istifadə olunur. Alqoritmlər musiqi yarada, şəkillər çəkə və ya şeirlər yaza, maşın və insan yaradıcılığı arasında sərhədləri itələyə bilər.
Sənaye də istisna deyil. İstehsal xətləri prosesləri optimallaşdırmaq, qüsurları aşkar etmək və ya avadanlığın nasazlıqlarını proqnozlaşdırmaq üçün Deep Learning-dən istifadə edir. Bu optimallaşdırma daha yaxşı səmərəliliyə, aşağı xərclərə və daha yaxşı məhsul keyfiyyətinə gətirib çıxarır.
Ancaq bu yalnız başlanğıcdır. Dərin Öyrənmənin gələcəyi vədlərlə doludur. Alqoritmlər inkişaf etdikcə və hesablama gücü artdıqca, gələcək tətbiqlər daha da inqilabi ola bilər. İstər kainatın sirlərini anlamaq, istər iqlim dəyişikliyi ilə mübarizə, istərsə də ağıllı şəhərlər yaratmaq olsun, Dərin Öyrənmə hamı üçün daha yaxşı bir gələcək formalaşdırmaqla bu irəliləyişlərin mərkəzində olacaq.
