Derin Öğrenme Yöntemleri Ve Uygulamaları Hakkında Bir İnceleme

Abstract

Makine öğrenmesi alanında yapay sinir ağları birçok problemin çözümünde sıklıkla kullanılmıştır. Ancak ―Yapay Zeka Kış Uykusu‖ olarak da adlandırılan dönemde başta donanımsal kısıtlamalar ve diğer problemler sebebiyle bu alandaki çalışmalar durma noktasına gelmiştir. 2000’lerin başında tekrar gözde bir alan olmaya başlayan yapay sinir ağları, GPU gelişmeleriyle birlikte sığ ağlardan derin ağlara geçiş yapmıştır. Bu yaklaşım görüntü işlemeden, doğal dil işlemeye, medikal uygulamalardan aktivite tanımaya kadar oldukça geniş bir yelpazede başarıyla kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, derin öğrenmenin tarihçesi, kullanılan yöntemler ve uygulama alanlarına göre ayrılmış çalışmalar anlatılmıştır. Ayrıca son yıllarda kullanılan kütüphaneler ve derin öğrenme üzerine yoğunlaşan çalışma grupları hakkında da bilgiler verilmiştir. Bu çalışmanın amacı, hem araştırmacılara derin öğrenme konusundaki gelişmeleri anlatmak, hem de derin öğrenme ile çalışılacak muhtemel konuları vermektir.

More by Abdulkadir Şeker

• Kyrgyz Automatic Punctuation Restoration Benchmark: reproduction archiveZenodo · 2026
• Yapay Zekâ Tabanlı Sohbet Robotlarında Hizmet Kalitesi, Memnuniyet ve İtibar İlişkisi (The Relationship Between Service Quality, Satisfaction, and Reputation in AI-Based Chatbots)Journal of Tourism and Gastronomy Studies · 2026
• A deep learning approach using transfer learning on ECG images validated with real-world clinical data for arrhythmia detectionBiomedical Signal Processing and Control · 2026
• SMS spam detection via a systematic machine learning pipeline: Feature engineering, hyperparameter optimizing, scaling, and ensemble learningJournal of Engineering Research · 2026 · Citations: 1