Geniş ve derin öğrenme

Geniş ve derin öğrenme, derin öğrenmenin performansını ve doğruluğunu sığ öğrenmenin ölçeklenebilirliği ile birleştiren bir yapay zeka (AI) tekniğidir. Geniş ve derin öğrenme (ezberlemeli derin öğrenme olarak da bilinir), verileri sınıflandırmak için bellekten hızlı geri çağırma ve derin öğrenmenin bir kombinasyonunu kullanan bir sinir ağı türüdür.

Geniş ve derin öğrenme, verileri hızlı bir şekilde işleyen geniş bir sığ sinir ağı ile karmaşık etkileşimleri yakalayan derin bir sinir ağının kullanıldığı bir kombinasyon yaklaşımıdır. Geniş ve derin öğrenme, büyük veri kümelerini hem doğru hem de etkili bir şekilde işleyebilen kalıpları bulmak için derin öğrenmenin hem ezberleme hem de genelleme özelliğini kullanan, veriler hakkında öğrenmeye yönelik gelişmiş bir yöntem örneğidir.

Tek bir nöronal katman kullanan derin öğrenmenin aksine, geniş ve derin sinir ağının geniş kısmı, giriş verilerinin ilk şeklini genişleten ve değiştiren birden fazla, geniş katman kullanır. Bu geniş katmanlar, daha sonra verilerdeki kalıpları doğru bir şekilde tanıyabilen ve etkili bir model oluşturabilen ikinci bir derin sinir ağına bağlanır.

Geniş ve derin öğrenmenin avantajı, hem denetimli hem de denetimsiz görevlerde kullanılabilmesi ve bu sayede çok çeşitli görevlerde son derece kullanışlı olmasıdır. Örneğin, tavsiye sistemleri, arama motorları, doğal dil üretimi, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılabilir.

Geniş ve derin öğrenme, büyük veri kümelerini hızlı ve doğru bir şekilde işleme kabiliyeti nedeniyle son yıllarda giderek daha popüler hale gelmiştir. Hız ve doğruluk kombinasyonu, onu müşteri davranışını tahmin etme, görüntü sınıflandırma ve dolandırıcılık tespiti gibi birçok görev için ideal bir çözüm haline getirmektedir.

Avantajlarına rağmen, geniş ve derin öğrenmenin hala bazı dezavantajları vardır. Örneğin, eğitim veri kümelerinin boyutu arttıkça, kullanılabilir bellek yetersizliği nedeniyle büyük veri kümelerinden öğrenmek zor olabilir. Ayrıca, geniş ve derin öğrenme büyük veri kümeleri gerektirdiğinden, veri kümeleri büyüdüğünde hesaplama ek yükü olabilir.

Geniş ve derin öğrenme, sığ öğrenmenin ölçeklenebilirliğini derin öğrenmenin doğruluğu ve performansı ile birleştiren güçlü bir tekniktir. Büyük veri kümelerini hızlı ve doğru bir şekilde işleme yeteneği nedeniyle çok çeşitli uygulamalar için giderek daha fazla kullanılmaktadır.