Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Yapay Zeka, Deep Learning and Machine Learning

GDG Ankara DevFest'te yaptığım sunum

  • Be the first to comment

Yapay Zeka, Deep Learning and Machine Learning

  1. 1. Yapay Zeka, Deep Learning ve Machine Learning Alper Nebi Kanlı Bilkon Kontrol
  2. 2. Nedir? Machine Learning Yapay Zeka Deep Learning
  3. 3. Tarihçe • 50’li yıllar: İstatistiksel uygulamalardan Machine Learning uygulamalarına geçiş • 70’li yıllar: İlk «Yapay Zeka Kışı» • 80’li yıllar: Yapay Sinir Ağları teorisinde yeni gelişmelerle yeşeren yeni araştırmalar • 90’lı yıllar: Veri odaklı anlayışla birlikte sembolik mantığa dayanan Yapay Zeka yerine Machine Learning’e odaklanılması • 2010 ve sonrası: «Büyük Veri» konsepti sonrası veri odaklı algoritmalarda gelişimin hız kazanması, ve Deep Learning’in yükselişi.
  4. 4. « Hype Cycle » (Gartner)
  5. 5. Gelecek • Sürücüsüz araçlar
  6. 6. • Kişisel yardımcılar
  7. 7. • Yapay zeka, pek çok konuda insanlara yapabildikleri şeyleri daha iyi yapmalarında yardımcı olacak.
  8. 8. Açık Kaynaklı Yapay Zeka • En gelişmiş yapay zeka kütüphanelerinin ve de hatta veri kümelerinin açık kaynaklı hale gelmesi; yapay zeka uygulamaları ve araştırmalarını herkes için erişilebilir kılıyor.
  9. 9. Moravec Paradoksu • Bilinçdışına tersine mühendislik yapmaya çalışıyoruz. • Basitçe; bize kolay gelen işler yapay zeka için zor, bize zor gelen işler yapay zeka için kolay.
  10. 10. Skynet • Makineler neden dünyayı ele geçirmeyecek? - Daha zeki bir varlık, daha baskıcı bir varlık anlamına gelmez. - Yapay zeka algoritmalarının istenmeyen yan etkilerini daha henüz bir genel yapay zeka ortaya çıkmadan konuşuyor ve bunları önlemeye çalışıyoruz. - Ve de bir genel yapay zekanın önümüzdeki 100 yıl içinde ortaya çıkıp çıkmayacağından kimse emin değil.
  11. 11. Yapay Zeka ve Machine Learning Machine Learning kısaca, yapay zekanın «öğrenme» problemine çözümler sunan bir disiplindir. Büyük oranda uygulamalı istatistik ve optimizasyonu temel alır.
  12. 12. Onu bu kadar özel kılan şey nedir?
  13. 13. Regresyon Klasifikasyon
  14. 14. Deep Learning
  15. 15. Bu şey neden çalışıyor? • Tam olarak emin değiliz. Ama en mantıklı ve en güncel teori, derin yapay sinir ağlarının datanın oturduğu koordinat düzlemini «bükmesi»dir. Kaynak: colah.github.io
  16. 16. Deep Learning’in Yükselişi • Deep Learning’in temeli olan yapay sinir ağları fikri onlarca yıl önce ortaya atılmış, ve küçük başarılar kaydedilmişti. • Güncel yükselişin en büyük sebeplerinden biri, yeterli büyüklükte veri kümelerinin erişilebilir hale gelmesiydi. • Diğer bir sebep de, bu yapay sinir ağlarını kısa sürede optimize etmemizi sağlayan donanımın (GPU) gelişmesiydi. Haftalar, aylar sürebilen bir «öğretme» işlemi artık saatler içerisinde bitebiliyordu.
  17. 17. GPU • Deep Learning’in matematiksel yoğunluğuna sebep olan matris işlemleri GPU’larda CPU’lara nazaran 50 kat daha hızlı yapılabiliyor. • Hatta bugün, bu algoritmalara daha uygun işlem birimleri geliştirilmektedir. • Google, kendi yazdığı Tensorflow kütüphanesine özel bir donanım olan TPU’yu (Tensor Processing Unit) kullanmaktadır.
  18. 18. Sahne Tanımlama • NeuralTalk2 • Google Show and Tell • Artık nesne tanıma yetmiyor, nesnelerin kombinasyonundan anlamlar çıkartılıyor.
  19. 19. Çeviri • Thing Translator • Google çeviri hizmeti, herhangi bir ileri dilbilimsel araştırmaya gerek duymadan, yalnızca veri yığınlarıyla yapay sinir ağını «eğitme» yoluyla bugün Türkçe ve İngilizce gibi birbirinden uzak dillerde dahi etkin bir çeviri yapabilmektedir.
  20. 20. Konuşma Tanıma • Yakın zamana kadar en zor işlerden biriydi. • 2012 yılından itibaren «Recurrent Neural Network» konsepti bu alanda etkin bir şekilde uygulanmaya başlandı. • Küçük optimizasyonlar ve büyük veri kümeleriyle bu gelişim aynı teori üzerinde hala devam etmektedir.
  21. 21. AlphaGo • Go oyununun yapay zekanın kolaylıkla başarılı olamayacağı bir oyun olduğu düşünülürdü. • Ama aslında, büyük örüntüleri öğrenme üzerine kurulu Deep Learning algoritmalarıyla bunu başarmak mümkündü. • 2015 Ekim’inde ilk defa bir bilgisayar, go oyununda bir insanı yendi.
  22. 22. • Tensorflow Playground
  23. 23. Keras Araştırma ve prototipleştirme sürecinin kısaltılması yapay zeka araştırmaları için çok büyük bir önem taşımaktaydı. Bu yüzden, Tensorflow’un veya Theano’nun üstünde çalışabilen, bir deep learning algoritması yazmayı olabildiğince kolaylaştırabilen Keras doğdu. Artık birkaç satır kodla bir yapay sinir ağı oluşturulup «eğitilebiliyor».
  24. 24. Nasıl Öğrenirim? • Online eğitim programları bugünlerde en çok veri bilimi ve yapay zeka üzerinde duruyorlar.
  25. 25. Sebastian Thrun
  26. 26. Teşekkür Ederim. :)

×