Derin öğrenme ( derin yapılandırılmış öğrenme veya bir hiyerarşi içeren öğrenme olarak da bilinir) yapay sinir ağlarında kullanılan katmanları temel alan daha geniş bir makine öğrenme yöntemleri ailesinin bir parçasıdır. Öğrenme denetlenebilir , yarı denetlenebilir veya denetlenemez.
Bilgisayarlı görme, konuşma tanıma, doğal dil işleme, ses tanıma, sosyal ağ filtreleme, makine çevirisi , biyoinformatik , ilaç tasarımı gibi alanlara çeşitli uygulamalarda derin sinir ağları, derin bilgi ağları, tekrarlayan sinir ağları ve evrimsel sinir ağları gibi derin öğrenme mimarileri uygulanmıştır. Tıbbi görüntü analizi, malzeme muayenesi ve masa oyunu programları gibi bazı durumlarda insan uzmanlarına göre daha üstün sonuçlar üretebilir.
Sinir ağları başlangıçta biyolojik işleme sinaptik yapılarında bilgi işlemden ve dağıtılmış iletişim düğümlerinden esinlenilmiş ancak biyolojik beyinlerin yapısal ve fonksiyonel özelliklerinden farklılıklar göstermiş ve bu da onları nörolojik kanıtlarla bağdaşmaz hale getirmiştir. Spesifik olarak, sinir ağları statik ve sembolik olma eğilimindeyken canlı organizmaların çoğunun biyolojik beyni dinamik (plastisite) ve analogdur. Derin öğrenme konusunda aşağıdaki eğitim videolarının yararlı olacağı kanısındayız.
Not: Eğitim 4 adet videodan oluşmaktadır. Youtube videoları sınırladığı için sadece Google Drive alanımızda bulunduruyoruz.
Derin Öğrenme Türkçe Alt Yazılı Eğitim Videoları
Çizgi Tagem ClodCopy Google Dizinlerinde
1999 yılından beri biriktirdiğimiz toplam 2,100 saat bilişim eğitim videolarını, görsel eğitimleri, ders sunumlarını, teknik/teknolojik dokümanları ve 25.000 sınav sorusunu Çizgi Tagem CloudCopy ismi ile bilişim isteyen herkese ücretsiz açıyoruz.
Lütfen tıklayarak Google Gurubumuza katılın.
( Dikkat! Sadece grup üzerinden erişim sağlanabilmektedir.
Teknik olarak dizinlere doğrudan erişim hakkı veremiyoruz. )
