Derin öğrenme nedir?
Son yıllardaki muazzam teknolojik gelişme sayesinde, bugün iş ortamı için büyük etkisi olan çözümler var. Bunun açık bir örneği, sağladığı olanaklar sayesinde dijital stratejilerde giderek daha alakalı hale gelen bir kavram olan derin öğrenmedir.
Derin öğrenme nedir?
Algoritmaların insan beyninin verileri işleme şeklini taklit ettiği bir yapay zeka (AI) alanıdır.
Bu, insan beyninin çalışma şeklini taklit etmeye, kalıpları tanımlamaya ve büyük hacimli verilerden tahminler üretmeye çalışan yapay sinir ağları sayesinde gerçekleşir. Her şey, denetime ihtiyaç duymadan, yani bir tür makine öğrenmesidir, ancak geleneksel olandan çok daha gelişmiştir.
Bu teknolojinin değerli bilgileri elde etme potansiyeli göz önüne alındığında – örneğin, iş fırsatlarını belirlemek veya süreçleri iyileştirmek için – çeşitli endüstriler derin öğrenme ile ilgili gelişmelere yatırım yapılıyor.
Yapay sinir ağlarının rolü nedir?
Daha önce gördüğümüz gibi, derin öğrenme, analiz edilen nesnelerin farklı özelliklerini algılayabilen bir “yapay nöronlar” sistemi ile sinir sistemine benzeyen mantıksal yapılar kullanarak insan beyninin işleyişini taklit etmeye çalışır.
Verileri işlemek için, bu sinir ağları, aynı anda çalışan ve beynin bilgiyi işleme şeklini taklit eden, birbirine bağlı çoklu işlem birimlerini entegre eden katmanlar halinde düzenlenir.
Bu katmanlar şu şekilde organize edilmiştir:
- Giriş katmanı: Sisteme girecek veriler için giriş alanlarını temsil eder.
- Gizli katmanlar: birkaç tane olabilir. Sinir ağının girişi ve çıkışı arasındaki köprüyü sembolize ederler. Veriler, bu katmanları oluşturan tüm işlem birimlerinden geçecektir.
- Çıktı katmanı: verilerin nihai hedefini ve model çıktısının üretileceği yeri temsil eder.
Sürekli eğitim yoluyla, yapay sinir ağı, cevapları beklenen sonuçlarla karşılaştırarak tahminlerinin performansını artıracaktır.
Bu yapay sinir ağları, kalıpları tanıyabilen ve örneğin belirli görüntüleri veya sesleri birkaç saniye içinde ayırt edebilen algoritmaları temsil eder.
Ve başlangıçta tahmin kapasitesi çok sınırlı olacak olsa da, birçok tekrardan sonra algoritma, kullanılan verilere dayanarak bilinen sonucu doğru bir şekilde çoğaltabilecek ve daha fazla kesinlik kazanacaktır.
Derin öğrenmenin kullanım alanları
Derin öğrenmenin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını açıkladıktan sonra, bugün ana kullanımlarından bazılarını görelim:
- YouTube ve Skype gibi platformlarda veya Siri ve Alexa gibi dijital asistanlarda ses tanıma ve makine çevirisi.
- Google Fotoğraflar’da yüz tanıma.
- Banka hesaplarını etkileyebilecek şüpheli eylemleri tespit etmek için işlemlerin ayrıntılarını (uygulanma zamanı, alıcılar, tutarlar ve diğer ilgili bilgiler) analiz eden dolandırıcılıkla mücadele yöntemleri.
- Tarım sektöründe ise topraktaki su seviyesi veya havadaki nem gibi faktörleri göz önünde bulunduran akıllı sulama sistemlerinde görülebilir.
Derin öğrenmenin faydaları
Sahip olduğu uygulamalar göz önüne alındığında, derin öğrenme, iş ortamı için en büyük etkiye sahip teknolojilerden biri olarak konumlanıyor ve aşağıdaki gibi faydalar sağlıyor:
- Süreç otomasyonu: Derin öğrenmenin otonom çalışma kapasitesi, farklı süreçlerin otomatikleştirilmesini sağlayarak daha yüksek verimlilik ve kalite elde edilmesini sağlar.
- Yapılandırılmamış verilerle çalışabilme: derin öğrenme, veriler düzenlenmemiş olsa bile kalıpları belirleyebilir ve harika bir şekilde tahminlerde bulunabilir.
- Uzun vadeli karlılık: Derin öğrenme, kuruluşların çeşitli alanlarda iş fırsatlarını veya iyileştirmeleri tespit etmesine yardımcı olabilir.
- Ölçeklenebilir sistem: Bu teknoloji, büyük hacimli verilerle sorunsuz çalışır, böylece bir organizasyonun büyümesine paralel olarak daha yüksek bilgi seviyelerine kolayca uyum sağlayabilir.
Derin öğrenme, iş akışları, müşteri hizmetleri ve süreç optimizasyonu gibi alanları etkileyerek kuruluşların dijital dönüşümünde standardı belirliyor.
Bu teknolojiye doğru atılım yapmak, rekabet gücünü artırmak ve dolayısıyla şirketlerin giderek dijitalleşen bir pazardaki konumlarını güçlendirmek için belirleyicidir.