Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, veri işlemede ve karar vermede kullanmak için kalıplar oluşturmada insan beyninin çalışmalarını taklit eden yapay bir zeka işlevidir. Derin öğrenme, yapılandırılmamış veya etiketlenmemiş verilerden denetimsiz öğrenebilen ağlara sahip yapay zekada (AI) makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin sinirsel öğrenme veya derin sinir ağı olarak da bilinir.
Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?
Derin öğrenme, tüm biçimlerde ve dünyanın her bölgesinden veri patlamasına neden olan dijital çağ ile el ele gelişmiştir. Basitçe büyük veri olarak bilinen bu veriler, diğerlerinin yanı sıra sosyal medya, internet arama motorları, e-ticaret platformları ve çevrimiçi sinemalar gibi kaynaklardan elde edilmektedir. Bu muazzam miktarda veriye kolayca erişilebilir ve bulut bilişim gibi fintech uygulamaları aracılığıyla paylaşılabilir.
Bununla birlikte, normalde yapılandırılmamış olan veriler o kadar geniştir ki, insanların bunları anlaması ve ilgili bilgileri çıkarması on yıllar alabilir. Şirketler, bu bilgi zenginliğinin ortaya çıkarılmasından kaynaklanabilecek inanılmaz potansiyeli fark ediyor ve otomatik destek için giderek artan oranda AI sistemlerine uyum sağlıyor.
Derin öğrenme normalde insanların on yıllarca anlaması ve işlenmesi gereken çok sayıda yapılandırılmamış veriyi öğrenir.
Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi
Büyük verileri işlemek için kullanılan en yaygın AI tekniklerinden biri, deneyim veya yeni eklenen verilerle gittikçe daha iyi analiz ve kalıplar elde eden, kendini uyarlayan bir algoritma olan makine öğrenmesidir.
Bir dijital ödeme şirketi, sistemindeki sahtekarlığın oluşumunu veya potansiyelini tespit etmek isterse, bu amaçla makine öğrenme araçları kullanabilir. Bir bilgisayar modelinde yerleşik olan hesaplama algoritması, dijital platformda gerçekleşen tüm işlemleri işleyecek, veri kümesinde kalıpları bulacaktır ve kalıp tarafından algılanan herhangi bir anormalliği gösterecektir.
Makine öğreniminin bir alt kümesi olan derin öğrenme, makine öğrenimi sürecini yürütmek için hiyerarşik düzeyde yapay sinir ağlarından yararlanır. Yapay sinir ağları, insan beyni gibi inşa edilir, nöron düğümleri bir ağ gibi birbirine bağlanır. Geleneksel programlar, verilerle doğrusal bir şekilde analiz oluştururken, derin öğrenme sistemlerinin hiyerarşik işlevi, makinelerin verileri doğrusal olmayan bir yaklaşımla işlemesini sağlar.
Dolandırıcılık veya kara para aklamanın tespitine yönelik geleneksel bir yaklaşım, gerçekleşen işlem miktarına dayanırken, derin öğrenme doğrusal olmayan bir teknik zaman, coğrafi konum, IP adresi, perakendeci türü ve hileli faaliyetlere işaret etmesi muhtemel diğer herhangi bir özelliği içerir.. Sinir ağının ilk katmanı, işlem miktarı gibi bir ham veri girişini işler ve çıktı olarak bir sonraki katmana aktarır. İkinci katman, kullanıcının IP adresi gibi ek bilgiler ekleyerek önceki katmanın bilgilerini işler ve sonucundan geçer.
Bir sonraki katman, ikinci katmanın bilgilerini alır ve coğrafi konum gibi ham verileri içerir ve makinenin desenini daha da iyi hale getirir. Bu, nöron ağının tüm seviyelerinde devam eder.
Önemli Çıkarımlar
- Derin öğrenme, karar vermede kullanılmak üzere verileri işlemede insan beyninin çalışmalarını taklit eden bir AI işlevidir.Derin öğrenme AI, hem yapılandırılmamış hem de etiketlenmemiş verilerden öğrenebilir.Derin öğrenme, bir makine öğrenme alt kümesi, kullanılabilir dolandırıcılığı veya kara para aklamayı tespit etmeye yardımcı olmak.
Derin Öğrenme Örneği
Makine öğrenimi ile yukarıda belirtilen sahtecilik tespit sistemini kullanarak derin bir öğrenme örneği yaratılabilir. Makine öğrenim sistemi, bir kullanıcının gönderdiği veya aldığı dolar sayısına dayalı parametreler içeren bir model oluşturduysa, derin öğrenme yöntemi, makine öğreniminin sunduğu sonuçlar üzerine inşa etmeye başlayabilir.
Sinir ağının her katmanı, bir perakendeci, gönderen, kullanıcı, sosyal medya etkinliği, kredi puanı, IP adresi ve bir insan tarafından işlendiğinde birbirine bağlanması yıllar alabilen bir dizi başka özellik gibi ek verilerle bir önceki katmanına dayanır. olmak. Derin öğrenme algoritmaları sadece tüm işlemlerden örüntüler oluşturmak için değil, aynı zamanda bir örüntünün ne zaman hileli bir araştırma ihtiyacını işaret ettiğini bilmek için eğitilir. Son katman, bekleyen tüm soruşturmalar sonuçlanıncaya kadar kullanıcının hesabını dondurabilecek bir analiste sinyal gönderir.
Derin öğrenme tüm endüstrilerde bir dizi farklı görev için kullanılır. Görüntü tanıma kullanan ticari uygulamalar, tüketici tavsiyesi uygulamalarına sahip açık kaynaklı platformlar ve yeni rahatsızlıklar için ilaçları yeniden kullanma olasılığını araştıran tıbbi araştırma araçları, derin öğrenme kuruluşunun birkaç örneğidir.
Hızlı Bilgi
Elektronik üreticisi Panasonic, bilgisayarla ilgili derin öğrenme teknolojileri geliştirmek için üniversiteler ve araştırma merkezleri ile birlikte çalışmaktadır.
