Teknoloji

Kendinden Denetimli Yapay Zekanın Geleceği

Kendinden Denetimli Yapay Zekanın Geleceği
5 (100%) 1 oy

Derin öğrenmenin alanına yaptığı büyük katkılara rağmen, bununla ilgili çok yanlış bir şey var: Büyük miktarda veri gerektirir. Bu, derin öğrenmenin hem öncülerinin hem de eleştirmenlerinin üzerinde hemfikir olduğu bir şeydir. Aslında, , yararlı verilerin sınırlı kullanılabilirliği ve bu verileri işlemek için bilgi işlem gücünün yetersiz olması nedeniyle birkaç yıl öncesine kadar önde gelen AI tekniği bu yüzden ortaya çıkmadı.

Derin öğrenmenin veri bağımlılığını azaltmak AI araştırmacılarının şu anda en önemli öncelikleri arasındadır.

Derin öğrenmenin sınırları hakkında bir açıklama;

İlk olarak LeCun, derin öğrenmenin sınırlamaları olarak adlandırılan şeyin aslında denetimli öğrenmenin bir sınırı olduğunu açıklığa kavuşturdu. Denetimli öğrenme, açıklamalı eğitim verileri gerektiren makine öğrenme algoritmaları kategorisidir. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturmak istiyorsanız, modelini uygun sınıflarıyla etiketlenmiş çok sayıda görüntü üzerinde eğitmelisiniz.

Derin öğrenme bugün nerede duruyor?

 

 

 

 

 

 

 

Denetimli derin öğrenme bize özellikle bilgisayar ve doğal görme gibi işlemenin bazı alanlarına birçok yararlı uygulama sağlamıştır. Derin öğrenme, kanser tespiti gibi hassas uygulamalarda giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Ayrıca, sorunun ölçeğinin insan çabalarıyla ele alınmanın ötesinde, örneğin – bazı uyarılarla – her gün sosyal medyada yayınlanan büyük miktarda içeriğin gözden geçirilmesi gibi alanlarda son derece yararlı olduğu kanıtlanmıştır.

 

 

Muhammed AKAY
Teknoloji, sosyal medya, web tasarım ve Mac OS ilgi alanlarım. Sektöre 2004 yılında giriş yaptım. Şu an aktif olarak dizi/film çevirmenliği yapmaktayım. Aynı zamanda blogum ve YouTube kanalım için içerik üretmeye çalışıyorum.

Bir cevap yazın