Derin Öğrenme

Derin öğrenme, yapay sinir ağları gibi algoritmalarla büyük miktardaki verileri analiz ederek karmaşık desenleri tanımak ve anlamak için kullanılan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Derin öğrenme yöntemi, çok katmanlı sinir ağlarına dayanır ve bu ağlar, verileri işlemek ve verilerden anlamlı bilgiler öğrenmek için birçok katman ve nöron içerir. Bu ağlar, önceden etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilir ve daha sonra eğitilmiş modeller, belirli bir işlemi yapmak için yeni verilerle kullanılabilir hale gelir. MATLAB sağladığı birçok uygulama ve fonksiyon sayesinde derin öğrenme süreçlerini kolaylaştırır ve hızlandırır.

MATLAB ile derin öğrenme konusunda şunları yapabilirsiniz: 

• Uygulamaları ve görselleştirme araçlarını kullanarak derin öğrenme mimarileri oluşturabilir, değiştirebilir ve analiz edebilirsiniz.
•  Uygulamalar üzerinden görüntü, video ve ses verilerinin etiketleme sürecini otomatikleştirebilirsiniz.
• Özel programlama yapmadan NVIDIA   GPU’lar, bulut ve veri merkezi kaynaklarındaki algoritmaları hızlandırabilirsiniz.
• TensorFlow, PyTorch ve MXNet gibi frameworkleri kullanarak başka ekiplerle de iş birliği yapabilirsiniz.
• Takviyeli öğrenme (Reinforcement Learning) ile dinamik sistem davranışını simüle edebilir ve eğitebilirsiniz.
• MATLAB ve Simulink fiziksel sistem modellerinden simülasyon tabanlı eğitim ve test verileri oluşturabilirsiniz.

Bir derin öğrenme ağını eğitmek için üç yaklaşım göstereceğiz:

• Bir ağı sıfırdan eğitebilirsiniz.
• Mevcut bir ağı kullanarak transfer öğrenimi (transfer learning) yönteminden faydalanabilirsiniz. MATLAB’ te bulunan hazır ağlar üzerinde değişiklikler yaparak, mevcut ağı kendi probleminize ve verinize uygun hale getirebilirsiniz.