Derin öğrenme makine öğreniminin bir koludur. Makine öğreniminin başlarından günümüze kadar geçen süreçte yapay zekaya olan ilgi giderek artmış ve günümüzde en çok kullanılan yapay zeka algoritmaları olan derin öğrenme mimarilerinin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Derin öğrenme mimarileri ile birlikte yapay zeka problemlerinin çözümü için pek çok derin öğrenme yaklaşımları geliştirilmiştir. Endüstri, tıp, robotik, görüntü işleme, bilgisayar görmesi, nesne tespiti, ses işleme-tanıma, çeviri, gelecek tahmini, finansal gibi pek çok alanda akıllı çözümler üretmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenme mimarileri ve algoritmaları incelenerek, literatürde yapılmış çalışmalar ışığında uygulama alanları temelinde başarımları değerlendirilmiştir. Derin öğrenme mimarileri ile birlikte derin öğrenmede kullanılan kütüphanelere yer verilmiştir. Bununla beraber farklı problemlerin çözümlerine yönelik geliştirilen derin öğrenme mimarileri yer almaktadır.
Deep learning is a hand of machine learning. In the process of machine learning from the beginning to today, the interest in artificial intelligence has increased and has made the emergence of deep learning architectures, the most commonly used algorithms of artificial intelligence today. With deep learning architectures, many deep learning approaches have been developed to solve artificial intelligence problems. Industry, medicine, robotics, image processing, computer vision, object detection, sound processing-identification, translation, future forecast, financial, and many other areas produce intelligent solutions. In this study, the study of profound learning architectures and algorithms assessed the achievements on the basis of the fields of application in the light of the work done in literature. The profound learning architectures are located in the libraries used in profound learning. However, there are deep learning architectures developed to solve different problems.
Field : Mühendislik
Journal Type : Ulusal
Relevant Articles | Author | # |
---|
Article | Author | # |
---|