Deep Learning nədir, necə işləyir və necə istifadə olunur

Son illərdə, "Deep Learning" termini ciddi şəkildə müxtəlif peşə sahələri vasitəsilə Big Data,Süni İntellekt(Artificial İntelligence) və Analitikada işlənməyə başlanmışdır. Süni İntellekt üçün uğurlu bir yanaşma kimi avtomatik, özü öyrədən sistemlərin təkmilləşdirilməsində və bir çox sənaye sahələrində yeni inqilabın yaşanması kimi nəticəyə gəlindiyini göstərmək olar. Google Deep Learning texnologiyasından səsli informasiyaların və təsvirlərin tanınması alqoritmlərinin yaradılmasında istifadə edir. Həmçinin, Amazon və Netflix şirkətləri istifadəçilərin izləmə zövqünə uyğun və ya tələbat olan məhsulu müəyyənləşdirir, eyni zamanda , yaxın gələcəkdə baş verə biləcək artım və azalmalar haqqında texnologiya sayəsində tədqiqatçı qruplar tərəfindən araşdırmalar Massachusetts Texnologiya İnstitutunda(MİT) həyata keçirilir.

Machine Learning Süni intellektdə tətbiq olunan bir sıra əsas idealar ilə insan dəqiqliyinə bənzər məhsuldar qərarların verilməsi, real dünya problemlərinin həll edilməsi üçün neyron şəbəkələrdən də istifadə edir. Deep Learning, Machine Learning alətlər və texnikasının müəyyən imkanlarından yararlanmaqla daha da diqqətə çarpan insan və ya süni "düşüncə" tələb edən hər hansı bir məsələnin həlli araşdırılır.

Deep Learning necə işləyir?

Əslində Deep Learning komputer sistemində məlumatların generasiya olunması ilə bağlıdır və bu da digər məlumatlarla bağlı hansısa bir qərarın verilməsində kömək edir. Bu hal Neyron Şəbəkələrin Deep Learningdə tətbiqinə əlverişli zəmin yaradır. Bu şəbəkələr məntiqi əməliyyatları, yəni binar əməliyyatlar (doğru və ya yalnış dəyər qaytarır) yaxud rəqəmsal dəyərlər qaytaran datanın hər bir bitinin alınmış cavablarına əsasən məntiqi ardıcıllığı tamamlayır.

Deep Learning yerinə yetirdiyi funksiyaya əsasən daha çox şəbəkənin inkişaf etdirilməsinə də aid ola bilir. Hansı ki, daha çox Dərin Neyron Şəbəkələr( Deep Neural Networks) məntiqinin mürəkkəbliyi kimi kompleks şəbəkə müxtəlifliyinə sahib olması ilə bilinən Google təsvirlər kitabxanası və Twitter böyük həcmli postların sinifləşdirilməsində yuxarıda qeyd olunan şəbəkədən istifadə edirlər .

Şəkillərin analizi Deep Learning üçün göstərilə biləcək ən yaxşı nümunələrdən biri sayıla bilər. Çünki, onların hər biri müxtəlif növdə çoxlu element və xüsusiyyətləri özündə ehtiva edir və bunun necə qısa zaman dilimində kompüter tərəfindən hesablamalara əsaslanan kompleks bir formadan interpretasiya olunması çoxları tərəfindən təsəvvür edilməsi heç də asan olmur. Amma Deep Learning istənilən növ dataya tətbiq edilə bilir.

Bunlara: cihazların siqnalları, musiqi, video, səs, mətn faylları  aiddir. Bunların nəticəvi formada qısa vaxtda sürətli şəkildə generasiya olunmasına praktiki izahla baxaq:

Xüsusi olaraq yollardan birində hansı model nəqliyyat vasitələrinin və neçəsinin keçdiyini avtomatik hesablamaq üçün dizayn olunmuş sistem mövcuddur. İlk olaraq, böyük həcmli informasiyaların olacağını nəzərə alaraq yüksək işləmə gücünə sahib verilənlər bazası mövcud olmalıdır. Və bazada avtomabillərin xarici görünüşü, ölçüsü və hətta mühərrikinin səsi kimi informasiyalar olmalıdır. Bu manual olaraq və ya daha çox avtomatik rejimdə sistem tərəfindən online proqramlaşdırılaraq generasiya edilə bilər.

Növbəti mərhələdə tətbiq edilməsi lazım olan məlumatların toplanması yerinə yetirilir ki, burada yol kənarında olan kameralar və mikrofonlar tərəfindən qeydə alınan realda mövcud olan avtomobilə aid verilənlər daxildir. Bu halda verilənlər bazasında mövcud olan məlumatlar və qeydə alınmış verilənlərin müqayisə olunması ilə yekun və dolğun nəticə alınır.

Deep Learning tətbiq sahəsində hər dəfə yeni məlumatın bazaya daxil olması, əvvəlki ilə müqayisədə yeni xüsusiyyətlətin əldə edilməsi effektli bir nəticəvilik halını meydana gətirir.

Bəs Deep Learning günümüzdə necə istifadə olunur?

Deep Learning günümüzdə geniş şəkildə istifadə olunmaqdadır. Bəzi ciddi şəkildə istifadə olunan tətbiqlərini sadalayaq:

-Pilotsuz avtombillərin naviqatorlarının, sensor və platalarının hazırlanmasında, maneələrin tanınması üçün müxtəlif analitik metodlarının ərsəyə gətirilməsində Deep Learning əsas vasitədir.

-Müxtəlif strategiyaları özündə birləşdirən oyunların yaradılmasında Deep Learning metodlarından geniş şəkildə istifadə olunur. Məsələn: GO və Atari Breakout video oyunu bunlardan bəziləridir. Artıq yaxın gələcək haqqında biznes, sənaye və digər bir çox sahələrdə qarşıya çıxa biləcək maneələrin təxmin edilməsi əlçatandır və bu məhz yüksək innovativ texnoloji xüsusiyyətləri özündə birləşdirən Deep Learning və Machine Learning sayəsində reallaşır.