Derin Öğrenmeye Ücretsiz Kaynaklarla Nasıl Başlanır? Pratik Bir Rehber

Derin öğrenme, yapay zeka alanının temel bir parçası olarak, hayatımızı ve işimizi benzeri görülmemiş bir hızla değiştiriyor. Otonom sürüşten tıbbi teşhise ve doğal dil işlemeye kadar derin öğrenme uygulamaları her yerde. Ancak, yeni başlayanlar için derin öğrenmenin teorik bilgisi ve pratik uygulaması biraz göz korkutucu görünebilir. Neyse ki, internette kolayca başlamanıza yardımcı olabilecek çok sayıda ücretsiz kaynak var. Bu makale, X/Twitter'daki tartışmalara dayanarak, sıfırdan başlayarak derin öğrenmenin temel kavramlarını ve becerilerini adım adım öğrenmenize yardımcı olacak pratik bir derin öğrenme başlangıç rehberi sunmaktadır.

1. Derin Öğrenmenin Temellerini Anlayın

Pratiğe dalmadan önce, derin öğrenmenin temel kavramlarını anlamak çok önemlidir. @@techhybrindia'nın belirttiği gibi, AI sadece veri ve algoritmalardan ibaret değil, aynı zamanda güçlü bir işlem gücü de gerektiriyor. Derin öğrenme modellerinin eğitilmesi için çok miktarda GPU veya TPU kaynağı, devasa miktarda bellek ve yüksek hızlı işlem gücü gerekiyor. Bu nedenle, bu donanım temellerini anlamak, derin öğrenmenin ölçeğini ve karmaşıklığını anlamak için çok önemlidir.

Temel Kavramlar:

Sinir Ağları (Neural Networks): Derin öğrenmenin temeli, insan beynindeki nöronların bağlantı şeklini taklit eder.
Derinlik (Depth): Sinir ağının katman sayısını ifade eder. Katman sayısı ne kadar fazla olursa, modelin öğrenebileceği özellikler o kadar karmaşık olur.
Geriye Yayılım (Backpropagation): Sinir ağlarını eğitmek için kullanılan temel algoritma, ağdaki ağırlıkları güncellemek için kullanılır.
Aktivasyon Fonksiyonları (Activation Functions): Doğrusalsızlık getirir, böylece sinir ağları karmaşık desenler öğrenebilir. Örneğin ReLU, Sigmoid, Tanh vb.
Kayıp Fonksiyonları (Loss Functions): Modelin tahmin sonuçları ile gerçek sonuçlar arasındaki farkı ölçer, model parametrelerini optimize etmek için kullanılır. Örneğin Ortalama Karesel Hata (MSE), Çapraz Entropi Kaybı (Cross-Entropy Loss) vb.
Optimizasyon Algoritmaları (Optimizers): Model parametrelerini güncellemek ve kayıp fonksiyonunun değerini azaltmak için kullanılır. Örneğin Gradyan İnişi (Gradient Descent), Adam, SGD vb.

Ücretsiz Öğrenme Kaynakları:

Kitaplar:
- @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810, MIT tarafından sağlanan ücretsiz AI & ML kitaplarını paylaştı. Bunlardan 《Understanding Deep Learning》 çok iyi bir başlangıç okumasıdır.
  - Understanding Deep Learning: Bu kitap, derin öğrenmenin her yönünü derinlemesine ve anlaşılır bir şekilde tanıtıyor, temel kavramlardan ileri tekniklere kadar her şeyi kapsıyor.
  - Foundations of Machine Learning: Bu kitap, makine öğrenmesinin temel teorisini kapsıyor ve derin öğrenmenin prensiplerini anlamak için çok faydalı.
- @@KirkDBorne, 《Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI》 ve 《Deep Learning Foundations and Concepts》 kitaplarını önerdi. Bu iki kitap, derin öğrenmeyi matematiksel açıdan anlamanıza yardımcı olabilir.
Online Kurslar:
- @@shamimai1, Google tarafından sağlanan ücretsiz kursları önerdi, örneğin “Understanding machine learning” ve ## 2. Derin Öğrenme Ortamını Kurma

Derin öğrenme uygulamaları yapmak için öncelikle uygun bir geliştirme ortamı kurmanız gerekir. Yaygın olarak kullanılan derin öğrenme framework'leri arasında TensorFlow ve PyTorch bulunur.

Adımlar:

Python'ı Kurun: Derin öğrenme esas olarak Python dili kullanılarak geliştirilir. Python 3.6 veya daha yüksek bir sürümünü kurmanız önerilir.

TensorFlow veya PyTorch'u Kurun:

TensorFlow:

pip install tensorflow
# Makinenizde NVIDIA GPU varsa ve CUDA ve cuDNN zaten kuruluysa, TensorFlow'un GPU sürümünü kurabilirsiniz
# pip install tensorflow-gpu

PyTorch:

# İşletim sisteminize ve CUDA sürümünüze göre uygun kurulum komutunu seçin, örneğin:
pip install torch torchvision torchaudio
# En son kurulum komutlarını almak için PyTorch'un resmi web sitesini (https://pytorch.org/) ziyaret etmeniz önerilir

Diğer Gerekli Kütüphaneleri Kurun: Örneğin NumPy, Pandas, Matplotlib vb.
```
pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
```
Jupyter Notebook veya Google Colab Kullanın: Jupyter Notebook, derin öğrenme deneyleri ve öğrenimi için çok uygun olan etkileşimli bir programlama ortamı sağlar. Google Colab, bulutta derin öğrenme eğitimi yapmanızı sağlayan ücretsiz GPU kaynakları sunar.

3. Uygulamalı Pratik: İlk Derin Öğrenme Modelinizi Oluşturun

Teorik öğrenme önemlidir, ancak uygulamalı pratik daha da önemlidir. İşte Keras (TensorFlow'un yüksek seviyeli API'si) kullanarak bir görüntü sınıflandırma derin öğrenme modeli oluşturmaya yönelik basit bir örnek:

Adımlar:1. Gerekli kütüphaneleri içe aktar:

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
```

2. Veri kümesini yükle: Keras'ın yerleşik MNIST veri kümesini (el yazısı rakam görüntüleri) kullanın. python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Veriyi ön işleme: Görüntü verilerini 0-1 arasına normalleştirin. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Modeli oluştur: Keras Sequential API'sini kullanarak basit bir CNN modeli oluşturun. python model = keras.Sequential( [ keras.Input(shape=(28, 28, 1)), layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(10, activation="softmax"), ] ) model.summary() # Model yapısını yazdır 5. Modeli derle: Optimizasyon algoritmasını, kayıp fonksiyonunu ve değerlendirme metriklerini yapılandırın. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Modeli eğit: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Modeli değerlendir: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Sonuçları göster ```python # Bazı test kümesi tahmin sonuçlarını görselleştirin predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]

Derin öğrenme, yapay zekanın (AI) heyecan verici ve hızla gelişen bir alanıdır. Bu kılavuz, derin öğrenmeye yeni başlayanlar için tasarlanmıştır ve temel kavramları, pratik uygulamaları ve öğrenme kaynaklarını kapsar.

1. Derin Öğrenme Nedir?

Derin öğrenme, insan beyninin yapısından esinlenen yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi türüdür. "Derin" terimi, çok sayıda katmana (derin sinir ağları) sahip sinir ağlarını ifade eder. Bu katmanlar, verilerden karmaşık kalıpları ve özellikleri öğrenmelerini sağlar.

Derin Öğrenmenin Temel Kavramları:

Yapay Sinir Ağları (ANNs): Birbirine bağlı düğümlerden (nöronlar) oluşan hesaplama modelleri. Her bağlantı, sinyalin gücünü belirleyen bir ağırlığa sahiptir.
Katmanlar: Sinir ağları, giriş katmanı, gizli katmanlar ve çıkış katmanı dahil olmak üzere katmanlar halinde düzenlenmiştir.
Aktivasyon Fonksiyonları: Her nöronun çıktısını belirleyen doğrusal olmayan fonksiyonlar. Yaygın aktivasyon fonksiyonları arasında ReLU, sigmoid ve tanh bulunur.
Geriye Yayılım (Backpropagation): Ağın ağırlıklarını, tahminleri ile gerçek değerler arasındaki hatayı en aza indirecek şekilde ayarlamak için kullanılan bir algoritma.
Gradyan İnişi (Gradient Descent): Bir fonksiyonun minimumunu bulmak için kullanılan bir optimizasyon algoritması. Derin öğrenmede, hata fonksiyonunu en aza indirmek için kullanılır.

2. Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veri üzerinde eğitilerek çalışır. Eğitim süreci sırasında, ağ, verilerdeki kalıpları ve özellikleri öğrenir ve bu da gelecekteki veriler hakkında doğru tahminler yapmasını sağlar.

Derin Öğrenme Sürecinin Adımları:

Veri Toplama ve Hazırlama: Modeli eğitmek için ilgili verileri toplayın ve temizleyin. Bu, veri normalizasyonunu, eksik değerlerin işlenmesini ve verileri eğitim, doğrulama ve test kümelerine bölmeyi içerebilir.
Model Seçimi: Probleminize uygun bir derin öğrenme mimarisi seçin. Seçim, veri türüne (örneğin, resimler, metin, ses) ve görevin türüne (örneğin, sınıflandırma, regresyon, nesne algılama) bağlıdır.
Model Eğitimi: Eğitim verilerini kullanarak modeli eğitin. Bu, ağın ağırlıklarını, tahminleri ile gerçek değerler arasındaki hatayı en aza indirecek şekilde ayarlamayı içerir. Eğitim süreci, eğitim verileri üzerinde birden çok geçiş (epok) gerektirebilir.
Model Değerlendirmesi: Modelin performansını doğrulama ve test kümeleri üzerinde değerlendirin. Bu, doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 skoru gibi çeşitli metrikler kullanılarak yapılabilir.
Model Ayarlama: Modelin performansını iyileştirmek için hiperparametreleri ayarlayın. Hiperparametreler, öğrenme oranı, yığın boyutu ve katman sayısı gibi eğitim sürecini kontrol eden parametrelerdir.
Model Dağıtımı: Model eğitildikten ve ayarlandıktan sonra, yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için dağıtılabilir.

3. Derin Öğrenme Uygulamaları

Derin öğrenme, çeşitli alanlarda devrim yaratmıştır. İşte bazı önemli uygulamalar:

Bilgisayar Görüsü:
- Resim Sınıflandırması: Bir resimde bulunan nesneleri veya sahneleri tanımlama.
- Nesne Algılama: Bir resimde birden çok nesneyi bulma ve sınıflandırma.
- Resim Bölütleme: Bir resmi piksel düzeyinde farklı bölgelere ayırma.
Doğal Dil İşleme (NLP):
- Metin Sınıflandırması: Bir metin belgesini kategorilere ayırma.
- Duygu Analizi: Bir metnin duygusal tonunu belirleme.
- Makine Çevirisi: Bir dili diğerine çevirme.
- Soru Cevaplama: Bir soruya bir metin belgesinden cevap verme.
Konuşma Tanıma:
- Otomatik Konuşma Tanıma (ASR): Konuşulan kelimeleri metne dönüştürme.
- Konuşmacı Tanıma: Bir konuşmacıyı ses özelliklerine göre tanımlama.
Otonom Sürüş:
- Nesne Algılama: Yoldaki nesneleri (örneğin, arabalar, yayalar, trafik işaretleri) algılama.
- Yol Planlama: Bir hedefe ulaşmak için en iyi yolu planlama.
- Kontrol: Arabanın direksiyonunu, gazını ve frenlerini kontrol etme.

Derin Öğrenme için Pratik Bir Örnek:

Bu örnek, TensorFlow ve Keras kullanarak basit bir derin öğrenme modeli oluşturmayı ve eğitmeyi gösterir. MNIST veri kümesini (el yazısı rakamları) kullanacağız.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. Veri yükleme ve hazırlama
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# 2. Model oluşturma
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 3. Modeli derleme
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 4. Modeli eğitme
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 5. Modeli değerlendirme
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print(f'Doğruluk: {accuracy}')

# 6. Tahmin yapma
predictions = model.predict(x_test)
predicted_labels = [tf.argmax(i).numpy() for i in predictions]

# Tahminleri görselleştirme
plt.figure(figsize=(15, 5))
for i in range(10):
    plt.subplot(1, 10, i+1)
    plt.imshow(x_test[i], cmap='gray')
    plt.title(f"Tahmin Edilen: {predicted_labels[i]}")
    plt.axis('off')
plt.show()

 plt.figure(figsize=(15, 5))
 for i in range(10):
 plt.subplot(1, 10, i+1)
 plt.imshow(x_test[i], cmap='gray')
 plt.title(f"Predicted: {predicted_labels[i]}")
 plt.axis('off')
 plt.show()

4. Derinlemesine Öğrenme: İleri Düzey Konuları Keşfetme

Derin öğrenmenin temellerini öğrendikten sonra, aşağıdaki gibi bazı ileri düzey konuları keşfetmeye başlayabilirsiniz:

Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler): Görüntü işleme ve bilgisayar görüşü için kullanılır.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): Metin ve zaman serileri gibi sıralı verileri işlemek için kullanılır.
Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları (LSTM'ler) ve GRU'lar: Uzun vadeli bağımlılıkları daha iyi işleyebilen geliştirilmiş RNN yapıları.
Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN'lar): Görüntüler, ses ve metin gibi yeni veriler oluşturmak için kullanılır.
Transformer Modelleri: BERT, GPT vb. gibi doğal dil işleme için kullanılır.

Ücretsiz Öğrenme Kaynakları:

Makale Okuma: En son araştırma gelişmelerini öğrenmek için en son derin öğrenme makalelerini okuyun. Makaleleri bulmak için Google Scholar gibi arama motorlarını kullanabilirsiniz.
Bloglar ve Eğitimler: TensorFlow resmi web sitesi, PyTorch resmi web sitesi, Makine Öğrenimi Algoritma Mühendisi vb. gibi birçok yüksek kaliteli derin öğrenme blogu ve eğitimi vardır.
Açık Kaynak Projeler: TensorFlow Modelleri, PyTorch Örnekleri vb. gibi açık kaynaklı derin öğrenme projelerini okuyun ve bunlara katılın.
Transfer Öğrenimi: @@DSWithDennis'in belirttiği gibi, transfer öğrenimi derin öğrenme modellerinin eğitimini hızlandırabilir. ResNet, VGG vb. gibi önceden eğitilmiş modelleri kullanabilir ve bunları belirli görevinize uyacak şekilde ince ayar yapabilirsiniz.

5. Dikkat Edilmesi Gerekenler ve İpuçları

Pratik Yapmaya Devam Edin: Derin öğrenme, pratik gerektiren bir disiplindir. Sadece sürekli pratik yaparak gerçekten ustalaşabilirsiniz.
Hata Ayıklama Araçlarını İyi Kullanın: @@humble_ulzzang'ın belirttiği gibi, kodda hata ayıklamadan öğrenmek, doğrudan öğrenmekten daha etkili olabilir.
En Son Gelişmeleri Takip Edin: Derin öğrenme alanı hızla gelişiyor, bu nedenle en son araştırma gelişmelerini takip etmeye devam edin.
Topluluğa Katılın: Derin öğrenme topluluklarına katılarak diğer öğrencilerle deneyimlerinizi ve bilginizi paylaşın. Örneğin, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss vb.
Etik Hususlara Dikkat Edin: Derin öğrenme araştırması ve uygulamaları yürütürken, veri gizliliği, algoritma adaleti vb. gibi ilgili etik sorunlara dikkat edin.