Derin öğrenme, yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık veri yapılarını çözümlemek için kullanılan bir makine öğrenme biçimidir. Bu yöntem insan beyninin çalışma şeklini taklit ederek öğrenme süreçlerinin hızlı ve verimli bir biçimde ilerlemesini sağlar. Böylece bilgisayar sistemleri insan beynini taklit edebilecek konuma gelerek yapay zeka avantajlarını sunar. Bu yöntemi birçok yapay zeka (AI) sisteminin temelinde görmek mümkündür. Deep öğrenme biçimi yapay sinir ağlarının çok katmanlı yapısıyla hareket eder. Bu katmanlar verileri düzenli bir biçimde işlemek ve önemli özellikleri ön plana çıkarmak için eşzamanlı olarak hareket eder. Bu yöntem çok katmanlı bir yapıya sahip olduğundan dolayı “derin öğrenme” olarak nitelendirilmektedir. Derin öğrenme yöntemi diğer makine öğrenimi yöntemlerine göre daha gelişmiş bir yapıdadır. Çünkü bu sistemlerin özel reaksiyon verme ve kendini ayarlama gibi fonksiyonları mevcuttur. Yani derin öğrenme sistemleri kendisini veriler ve sinyaller doğrultusunda uyarabilir. Fakat bu fonksiyonlar yalnızca manuel ayarlamalar özelinde gerçekleşir. Derin öğrenme sistemlerine örnek olarak sürücüsüz arabalar, güvenlik sistemleri ve Google Home gibi sanal asistanlar gösterilebilir.
İngilizce karşılığı “Deep Learning” olan derin öğrenme modelinde insan beyninin işleyişini taklit etmek için mantıksal bir yapı bulunur. Bu mantıksal yapı, yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks) teknolojisiyle kurulur. Yapay sinir ağları algoritmaları tanır ve verilerin sınıflandırır. Bu süreçte Deep Learning sistemleri filtreleme yöntemiyle hareket eder. Derin öğrenme yönteminin birçok uygulama alanı bulunur. Bu uygulama alanlarından bazıları şunlardır:
- Görüntü ve Ses Tanıma: Derin öğrenme yöntemiyle görüntü ve ses verileri tanımlanarak sınıflandırılabilir. Böylece birçok yapay zeka uygulaması ses ve görüntü verileriyle hareket eder.
- Doğal Dil İşleme: Derin öğrenme ile metin verilerini analiz etme, dilbilgisi yapısını anlama ve metinlerden anlam çıkarma gibi öğrenme yöntemleri çıkarılabilir. Metin tabanlı bir chatbot olan ChatGPT bu sistemlere örnek olarak gösterilebilir.
- Otomatik Sürüş Teknolojileri: Derin öğrenme yöntemiyle akıllı araç sistemleri oluşturulabilir. Araba kameralarından ve sensörlerinden elde edilen verilerle sürücünün güvenli bir şekilde yolculuk yapması sağlanabilir.