Derin Öğrenme Hakkında Bilmeniz Gerekenler Gerçekler

0 459

Pazarlamacılar ürünlerin benimsenmesi konusunda – mühendislik harikası olan ürünler için bile – mühendislerden daha başarılıdır. Telekominikasyon alanında çalışanların gayet iyi bileceği gibi kablosuz mobil iletişimi önceden genişbant kod bölmeli çoklu erişim olarak adlandırıyorduk. Daha sonra pazarlamacılar konuya el atarak bu ismi 3G olarak değiştirdiler. Adlandırma aslında çok basit bir temele dayanıyordu. Kısaltmadaki G harfi generation’ı yani nesli ifade ederken 3G, üçüncü nesil anlamına geliyordu. Sempatikliğinden olsa gerek bu yeni terim çokça benimsendi. Benzer şekilde finans sektörü çalışanları müşteri memnuniyeti ve karlılığı arttırmayı hedefleyen süreçleri müşteri ilişkileri yönetimi ya da CRM olarak adlandırıyordu. Pazarlamacılar bu sefer de sadakat ismini koymayı uygun buldular. Bu yeni isim niyeti ortaya açıkça koyuyordu. Benzer şekilde büyük veri ismindeki büyüklük mühendisler hariç kimse için bir şey ifade etmemektedir. Burada asıl önemli olan veriden değer yaratmaktır. Mühendisler olarak isimlendirme konusunda çok da başarılı olduğumuz söylenemez. Bulut sistemlerin adı pazarlamacılar tarafından konulmuş olacak ki bu iş mühendislere bırakılsa uzaktan bilgisayar erişimi gibi bir şeyler koyardık (Erdem Aksakal, Digital Age Sunumundan).

Mühendisler vs Pazarlamacılar

Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları

Derin öğrenme, derin ve geniş yapay sinir ağları olarak tanımlanır. Buradaki derinlik katmanların sayısını ifade etmektedir. Nöral ağların da tanımını yapmamız gerekir. İnsan sinir sisteminin modellemeye çalışan mekanizmalara yapay sinir ağları diyoruz. Peki gerçekten de insan sinir sisteminin tam anlamıyla nasıl çalıştığını biliyor muyuz? Nöral ağlar aslında sadece matematiksel modellerdir.

Barbara Fusinska, derin öğrenmeyi daha realistik bir şekilde açıklamıştır.

Derin öğrenme için benim en sevdiğim tanım matris çarpımıdır, çok sayıda matris çarpımı

Benzer şekilde Keras altyapısının geliştiricisi Francois Chollet de nöral ağları realistik bir şekilde tanımlamıştır.

Nöral ağlar üzücü şekilde yanlış anlandırılmıştır. Aslında ne nöral ne de ağdırlar. Gradyan azalım ile eğitilen (gradyanlar zincir kuralı ile elde edilir) türevi alınabilen, parametrik geometrik fonksiyonlar zinciridir. Lise seviyesi bir kaç ufak fikrin bir araya gelmesi…

Bu yaklaşımla nöral ağlar ve derin öğrenmenin ismi pazarlamacılar tarafından konulmuşa benziyor. İsimlerinin kendileriniden çok daha derin olduğunu düşünen eleştiriler de bulunmakta. Yine de sempatik ve kolay akılda kaldıkları kesin. Kim bilir belki de isimlendirmeler bu motivasyonların bu kadar benimsenmesini sağlamış, benimse de gelişmeleri tetiklemiştir.

Bu yazı 5 Facts about Deep Learning and Neural Networks yazısından Türkçe’ye çevrilmiştir.

Yorum yaz

Email adresiniz yayınlanmayacaktır.