Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt dalı olan makine öğrenmesinin bir alt dalıdır. Makine öğrenmesi, bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yapmasını ve deneyimlerinden öğrenmesini sağlar. Derin öğrenme ise, insan beyninin işleyişinden esinlenerek, veriyi çok katmanlı sinir ağları aracılığıyla işleyerek karmaşık örüntüleri keşfetmeyi hedefler.
Derin öğrenme, makine öğrenmesinden temel olarak veri işleme yöntemleriyle ayrışır. Derin öğrenme algoritmaları, çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak, karmaşık verileri soyutlama yeteneğine sahip olur. Bu katmanlar, verileri kademeli olarak işleyerek ve öz çıkarımlar yaparak karmaşık örüntüleri analiz ederler. Bu sayede, geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarından daha iyi sonuçlar elde edilebilir.
Derin öğrenme, son yıllarda hızla gelişen ve birçok alanda devrim yaratan bir teknolojidir. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, ses tanıma, otonom araçlar ve tıbbi teşhis gibi birçok alanda başarılı uygulamalara sahiptir.
Derin öğrenme, makine öğrenmesinden temel olarak veri işleme yöntemleriyle ayrışır. Derin öğrenme algoritmaları, çok katmanlı sinir ağlarını kullanarak, karmaşık verileri soyutlama yeteneğine sahip olur. Bu katmanlar, verileri kademeli olarak işleyerek ve öz çıkarımlar yaparak karmaşık örüntüleri analiz ederler. Bu sayede, geleneksel makine öğrenmesi algoritmalarından daha iyi sonuçlar elde edilebilir.
Derin öğrenme, son yıllarda hızla gelişen ve birçok alanda devrim yaratan bir teknolojidir. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, ses tanıma, otonom araçlar ve tıbbi teşhis gibi birçok alanda başarılı uygulamalara sahiptir.