(DERİN ÖĞRENME) NƏDİR VƏ Sİ-Nİ NİYƏ DƏYİŞDİ?
Süni intellekt dünyasında son onilliyin ən böyük sıçrayışı, şübhəsiz ki, Dərin öyrənmə (Deep Learning / Derin Öğrenme) texnologiyasıdır. Əgər maşın öyrənməsini bir binanın bünövrəsi hesab etsək, dərin öyrənmə həmin binanın göydələnə çevrilməsini təmin edən mühəndislik möcüzəsidir.
Dərin öyrənmənin (Deep Learning) elmi bünövrəsi 1965-ci ildə ukraynalı riyaziyyatçı Aleksey İvaxnenko tərəfindən qoyulmuşdur. O, Valentin Lapa ilə birlikdə yazdığı “Kibernerik Proqnozlaşdırma Qurğuları” (Cybernetic Predicting Devices) əsərində ilk dəfə çoxqatlı neyron şəbəkələrini təsvir etmişdir. İvaxnenko “Məlumatların Qruplaşdırılması Metodu” (GMDH) vasitəsilə sistemin qat-qat öyrənməsini təmin edən alqoritmlər hazırlamışdır. Bu, müasir dərin öyrənmənin “ilk funksional prototipi” hesab olunur. Baxmayaraq ki, müasir dövrdə Ceffri Hinton və Yann LeCun bu sahəni populyarlaşdırıblar, akademik tarix məhz İvaxnenkonun 1965-ci ildəki araşdırmasını dərin şəbəkələrin başlanğıcı kimi qəbul edir.
Dərin öyrənmə — insan beyninin bioloji quruluşundan ilhamlanaraq yaradılmış Süni neyron şəbəkələri (Yapay Sinir Ağları) vasitəsilə həyata keçirilən bir öyrənmə üsuludur.
Niyə “dərin” adlanır?
Bu texnologiyanın “dərin” adlandırılmasının səbəbi ney ron şəbəkəsinin strukturundadır. İnsan beynində milyardlarla neyron bir-biri ilə əlaqəli olduğu kimi, bu modellərdə də çoxlu sayda süni neyron qatları (layers) mövcuddur:
Giriş qatı (Input layer): Datanın qəbul edildiyi hissə.
Gizli qatlar (Hidden layers): Məhz bura “dərinlik” adlanır. Hər qat məlumatın fərqli bir detalını öyrənir.
Çıxış qatı (Output layer): Sistemin yekun qərarı.Dərin öyrənmə nəyi dəyişdi?
Əvvəllər proqramçılar kompüterə «it burnu belə olur, gözü belə» deyə xüsusiyyətləri (features) özləri öyrətməli idilər. Dərin öyrənmə isə dedi: «Mənə milyonlarla şəkil ver, xüsusiyyətləri mən özüm kəşf edəcəm.» Bu, Sİ tarixində bir inqilab idi. Artıq kompüterlər insan dilini başa düşməyə, səsi tanımağa və hətta sənət əsərləri yaratmağa başladılar.
2010-cu illərin “böyük partlayışı”: Üç əsas səbəb
Dərin öyrənmə nəzəriyyəsi köhnə olsa da, niyə məhz son illərdə parladı?
Data çoxaldı: İnternet sayəsində alqoritmlərin öyrənəcəyi nəhəng “material” (Böyük data) yarandı.
Hesablama gücü artdı: GPU-ların (qrafik prosessorlar) və bulud texnologiyalarının inkişafı ağır hesablamaları mümkün etdi.
Yeni modellər yarandı: Neyron şəbəkələrinin riyazi quruluşu daha səmərəli hala gəldi. Dərin öyrənmə “yaradıcı Sİ”yə necə gətirdi?
Dərin öyrənmə əvvəlcə yalnız “tanımaq” üçün idi. Lakin sistemlər o qədər təkmilləşdi ki, onlar datanın daxili strukturunu “həzm edərək” yeni məzmunlar yaratmağa başladılar. Bu gün istifadə etdiyimiz ChatGPT, Midjourney kimi sistemlərin bünövrəsində məhz dərin öyrənmə dayanır.
Müəllif fikri: “Dərin öyrənmə süni intellektin əzələsidir: onu həm gücləndirdi, həm də kütləviləşdirdi. O, qaydaları yazmaqdan qaydaları hiss etməyə keçiddir.”