Derin Öğrenme(Deep Learning) ve İş Dünyasına Etkisi

Buradasınız

Derin öğrenme nedir, iş dünyasına etkileri nelerdir?
İhtimaller ve geleceğe dair öngörüler hakkında konuşmaya başlamadan önce Deep Learning, yani Derin Öğrenme nedir, ne değildir bilmek gerekiyor.
Bilgisayar ve yapar zeka üzerinde çalışan, araştırma yapan insanların gayet iyi bildiği bu kavram diğer insanlar için halen bir merak konusudur. Derin Öğrenme içerdiği devasa bilgi ağı sayesinde, ilerleyen yıllarda iş dünyasına yön verebilecek potansiyeli de içerisinde barındırıyor.

Derin Öğrenme Konusunda İki Öncü
Google ve IBM'in başını çektiği Derin Öğrenme bilgi ağları yıllardan beri önemli bir araştırma konusu. Özellikle Google'ın bu alandaki çalışmalarına uzunca bir süredir aşinayız. Google Translate, Google Images gibi uygulamalar yapay zekanın kurulan algoritma üzerinden verdiği sonuçlarla çalışıyor. Google'dan Tobias Weyand ve ekibi yaptığı araştırmayla yapay zekanın öğrenme kapasitesini ve kurulacak olan Derin Öğrenme ağının gücünü gözler önüne sermiştir.

Ekip bir yapay zekayı görsel üzerinden konum bilgisi verecek şekilde eğitiyor. Konum saptaması tamamen görsel üzerinde bulunan pikseller üzerinden yapılıyor. Dünya 26 bin farklı parçaya bölünüyor ve bölgelerin önemine göre veriler yapay zekaya veriliyor. Hatırlatmak gerekiyor, Paris gibi bir şehirde Eyfel Kulesi çok önemlidir. Bu tarz önemli veriler barındırmayan okyanus ve kutup bölgeleri ekip tarafından deney sırasında göz ardı ediliyor. İşin nihayetinde 90 milyon görselden oluşan bir veri ağı oluşturuluyor.

PlaNet'in Muazzam Başarısı
planet derin öğrenme nedirPlaNet adı verilen makine'ye 2.3 milyon fotoğraf gösteriliyor. Elbette bu görseller ağı oluşturanlar ayrı olarak seçiliyor. Ekip bunun için insanların Flickr’a yüklediği görselleri kullanıyor. PlaNet rastgele seçilen bu fotoğraflarda %10 oranla şehir, %28 oranla ülkeyi doğru bir şekilde tespit edebiliyor. Bu inanılmaz bir oran.

Yapay zekanın kendisine öğretilen bilgiye odaklanması ve tüm işlem gücünü buna harcaması ileride yapılacak farklı uygulamalarla iş dünyasında yepyeni kapıları aralayabilir. IMB'in yapay zeka programı Watson'ın kitapları okuyarak analiz yapabilmesi gibi gerçeklerden söz ederken bunun olmaması için bir neden de yok. Geçtiğimiz aylarda Watson veri ağını kullanarak Harry Potter serisinin kitaplarını okumuş, filmlerini izlemiş ve bu eylemlerinin sonucunda filmler ve kitapları karşılaştıran bir karakter analizi yapmıştı. Üstelik ortaya döktüğü veriler hikayeye konu olan kahramanların özellikleriyle örtüşüyordu.

Derin Öğrenme Şirketlere Sağlıklı Yol Haritaları Çizecek
derin öğrenme, deep learning ve iş dünyasıDerin Öğrenme yoluyla şirketler önlerindeki yolu çok daha rahat çizebilecekler. Pazar araştırmaları, atılacak önemli adımlar gibi konularda bu veri ağını oluşturabilecekler. Bir şirketin özellikle pazar araştırması yaparken kendi girdilerini kullandığını ve sonuçların kendileri için nesnel olduğunu düşündüğümüzde atılacak adımların ne kadar sağlıklı olduğunu da görebiliriz. Aynı Google örneğinde olduğu gibi, yapay zekaya sunulacak hizmet için gerekli veriler verildiğinde, şirketin yol haritası derin öğrenme yoluyla neredeyse otomatik bir şekilde çizilecektir.

Bu sayede şirketler kendi veri ağlarını oluştabilir ve atacakları her adımı, yapacakları her hamleyi daha sağlıklı uygulamaya koyabilirler. Elbette yolun daha çok başındayız ama elimizde Watson, PlaNet gibi somut örnekler varken, gelecek için heyecanlanmamak elde değil.

Bu yazıyı okuyanlar, bunları da okudu;
Dünyanı Değiştirecek 10 İnovasyon
4.5G İş Dünyasını Nasıl Etkiliyor?
İşinize Güç Katacak En İyi Uygulamalar

Yazar: Konuk Yazar

BENZER YAZILAR

Yorumlar

Böyle önemli bir konuda bizden yazılar görmek güzel. Yalnız tarihin devirleri gibi taş, yontma taş, tunç, bakır ... Bilişiminde aşılması gereken dönemleri var. Derin öğrenme sistemi kurmak için büyük bir hazır veri lazım bunun için bu verilerin derin öğrenme algoritmaları gibi yollarla analiz edilmesi için veriyi taşıyan sistemin buna uygun olması lazım bu veriyi toplamak için kurulacak sistemin de iyi planlanması lazım. Ayrıca organizasyonel zorlukları var bu işin iş kültürü vb. sebeplerden kaynaklanan. Bu aşamaya gelinceye kadar aşılması gereken tüm engelleri ve nasıl aşılacağını kendi adıma biliyorum ama bu bir şeyi değiştirmeyecek ihtiyacı olanlar veya fayda görebilecek olanlar benim gibi fayda verebilecek insanları dinlemeyecekler bu davranış biçimi bu ülkenin kültürel genlerinde var. Gereksiz görecekler bu tarz yönelimleri taki bilginin gücünü farkeden sektördeki yabancı rakipleri onları piyasadan silip süpürünceye kadar. Bu ülkede yetişmiş bir iş adamına bu konunun nasıl yapılabileceğini anlattığımı hayal ediyorum aman Allah'ım hayali bile işkence. Veri girişlerinin organize edilmesi hadoop, hbase, spark gibi sistemler bunun için fiziksel yapının oluşturulması, geliştirici kültürü ve geliştirme iş akışlarının değişikliği test oriented programlama neden lazım neden git olmazsa olmaz containerlar neden kullanılmalı, sürekli entegrasyon sistemleri. Her hangi birini bile anlatabilsek bizler, dönüp gereksiz deyip geçerler. Ama biz biliyoruz gereksiz demeyenlerin neler başardığını anlaması gereken kitlenin hayal sınırlarının ötesinde. O yüzden pek bu durum karşısında umut göremiyorum bilgi çağı bizim ki gibi bilgisi az egosu yüksek toplumları önce ekonomi alanında kazıyıp atacak sonra öteki alanlarda dönüşe bilen azınlık müstesna.

Yeni yorum ekle

Image CAPTCHA
Güvenlik amacıyla kontrol edilecektir