Bu kitabımız, yapay zekanın en önemli algoritması sayılan derin öğrenme üzerine hazırlanmış olup hem konunun matematiksel yapısını açıklamakta hem de çeşitli alanlardaki uygulamalarını sunmaktadır.
Derin öğrenme algoritmasının çeşitli uygulamalarından söz edilebilir. Derin öğrenme algoritmasının en yaygın kullanım biçimi sınıflandırma adı verilen işlemlerdir. Bunun yanı sıra özellikle öngörülerin elde edilmesinde regresyon modelleri tercih edilmektedir.
Derin öğrenme uygulamaları arasında yer alan geri dönüşlü ağlar yaygın bir kullanım alanına sahiptir. Özellikle NLP uygulamalarında ve zaman serisi uygulamalarında geri dönüşlü ağlar tercih edilmektedir. Geri dönüşlü ağlar arasında yer alan LSTM modeli ise NLP alanında tercih edilmektedir.
Bir diğer önemli uygulama alanı görüntü işleme ile ilgilidir. Görüntü işlemede kullanılan evrişimli sinir ağları, görüntü işleme alanında proje geliştirmek isteyenlere yararlı olacaktır. Evrişimli sinir ağlarıyla ilgili teorik bilgilerin sunulması yanı sıra ilginç pratik uygulamalar da verilmiştir.
Derin öğrenme algoritmaları Python programlama diliyle geliştirildi; Python dili söz konusu amaç için zengin uygulama paketleri sunmaktadır. Derin öğrenme algoritmalarının her aşamasında bu dili kullanarak uygulama prototipleri hazırlanabilir. Uygulamalarda açık kaynaklardan yararlanıldı ve uygulamacıların yakından tanıdığı veri kümeleri tercih edildi.
