Derin Öğrenme Modelleri: AI'nin Güçlü Araçları

Derin öğrenme, yapay zekanın en popüler ve güçlü alt dallarından biridir. Bu yazıda, derin öğrenme modellerinin temellerini, türlerini ve uygulama alanlarını inceleyeceğiz.

Evrişimli Sinir Ağları (CNN)

CNN'ler, özellikle görüntü işleme ve bilgisayarlı görü alanında yaygın olarak kullanılır. Görüntülerdeki özellikleri otomatik olarak öğrenir ve sınıflandırma, nesne tespiti gibi işlemlerde kullanılır.

Avantajları:

• Görüntü verileri için optimize edilmiştir.
• Yüksek doğruluk oranı.
• Özellik çıkarımı otomatiktir.

Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)

RNN'ler, zaman serisi verileri ve doğal dil işleme gibi ardışık verilerle çalışmak için tasarlanmıştır. Önceki adımlardaki bilgileri hatırlayabilir, bu da onları metin ve ses işlemede kullanışlı kılar.

Avantajları:

• Ardışık veriler için idealdir.
• Dil modellerinde yaygın kullanım.
• Dinamik davranış yeteneği.

Transformers ve BERT

Transformers, NLP alanında devrim yaratan bir modeldir. BERT gibi modeller, metin anlama ve üretme görevlerinde üstün performans sergiler.

Avantajları:

• Paralel işlem yeteneği.
• Büyük ölçekli verilerde etkili.
• Çift yönlü bağlam anlama.