Bilişim Evreni Derin öğrenme, makine öğrenimi altında yer alan bir alt dalıdır ve yapay sinir ağları gibi karmaşık algoritmalar kullanarak veri üzerinden öğrenme yapar. Derin öğrenme, karmaşık ilişkileri modellemek ve yüksek seviyede özellikleri öğrenmek için çok katmanlı yapay sinir ağları kullanarak gerçekleştirilen bir makine öğrenme yaklaşımıdır.
Görüntü ve Nesne Tanıma: Derin öğrenme, nesne tanıma, yüz tanıma, görüntü sınıflandırma ve tıbbi görüntüleme gibi alanlarda başarılı bir şekilde kullanılır. Örneğin, bir sinir ağı, fotoğraflardaki nesneleri veya insan yüzlerini tanıyabilir.
Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, metin sınıflandırma, dil çevirisi ve duygu analizi gibi NLP problemleri derin öğrenme ile çözülebilir. Örneğin, bir derin öğrenme modeli, metinler arasında anlamı çıkarabilir veya çeviri yapabilir.
Otomatik Sürüş ve Otonom Araçlar: Derin öğrenme, otonom araçlar için algılama ve karar verme süreçlerinde kullanılır. Görüntü işleme ve sensör verileri analizi ile araçların çevresindeki nesneleri algılamalarına ve trafikte karar vermelerine yardımcı olabilir.
Sağlık Alanında Tanı ve Tahmin: Derin öğrenme, medikal görüntülerin analizi ve hastalıkların tanısında kullanılabilir. Örneğin, MRI veya CT taramaları üzerinde çalışarak tıbbi teşhislerde yardımcı olabilir.
Oyun ve Strateji Alanında Kullanım: Derin öğrenme, strateji oyunlarında (örneğin, Go, Satranç) insan seviyesinde performans gösteren yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılabilir.
Genetik ve Biyoinformatik: Derin öğrenme, genetik verilerin analizi ve biyolojik verilerin değerlendirilmesinde kullanılabilir. Örneğin, genetik dizilimler üzerinde desenler belirleyebilir ve genetik hastalıkların anlaşılmasına katkıda bulunabilir.
