Deep Learning nedir?
Türkçesi: Derin Öğrenme
İngilizcesi: Deep Learning
Türkçe Okunuşu: derin öğrenme
İngilizce Okunuşu: diːp ˈlɜːrnɪŋ
Dilbilgisi: İsim tamlaması (teknik terim)
Köken: İngilizce kökenli bir terimdir. “Deep” (derin) ve “Learning” (öğrenme) kelimelerinin birleşiminden oluşur. Derinlik ifadesi, çok katmanlı yapay sinir ağlarına işaret eder.
Etimoloji: 1980’lerde sinir ağları kavramının gelişmesiyle birlikte temelleri atılmış, 2000’lerin başında GPU kullanımı ve büyük veriyle birlikte yaygınlaşmıştır.
İlgili Terimler: Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network), Makine Öğrenimi (Machine Learning), Yapay Zeka (Artificial Intelligence), Backpropagation, Katman (Layer), Epoch, Tensor, Model, Eğitim (Training)
Kısaltması: Yaygın bir kısaltması yoktur. “DL” teknik dökümanlarda kullanılabilir, ancak yerleşik değildir.
Deep Learning, çok katmanlı yapay sinir ağları kullanılarak verilerden anlam çıkarma yöntemidir. Makine öğreniminin bir alt dalı olan bu yaklaşım, insan beynindeki nöronların çalışma mantığını taklit eder. Görüntü tanıma, ses analizi, doğal dil işleme ve otonom sistemler gibi alanlarda yaygın şekilde kullanılmaktadır.
Derin öğrenme sistemleri, büyük veri kümeleri ve güçlü donanım altyapısıyla eğitilir. Her katman, verinin farklı bir temsilini öğrenerek bir sonraki katmana aktarır. Bu sayede karmaşık örüntüleri yüksek doğrulukla tanımlayabilir. ChatGPT, Google Translate, Netflix öneri sistemleri, yüz tanıma teknolojileri gibi araçların arkasında derin öğrenme modelleri bulunur.
Derin öğrenme; e-ticaret, sağlık, savunma, finans, üretim ve pazarlama gibi çok sayıda sektörde otomasyon, tahminleme ve analiz kabiliyetlerini büyük ölçüde geliştirmiştir. Özellikle dijital pazarlamada kullanıcı davranışlarının tahmini, reklam hedefleme, içerik kişiselleştirme gibi görevlerde derin öğrenme algoritmaları aktif rol oynar.
« Fihriste Dön
