Derin öğrenme, büyük miktarda veri öğrenmek ve tahmin yapmak için yapay sinir ağlarını eğitmeye odaklanan makine öğreniminin bir alt kümesidir. Bu sinir ağları, birbirine bağlı nöronların bilgi işlemek için birlikte çalıştığı insan beyninin yapısı ve işleyişinden esinlenmiştir.
İşte derin öğrenmeye genel bir bakış:
Sinir Ağları: Derin öğrenmenin merkezinde yapay sinir ağları vardır. Bu ağlar, giriş, gizli ve çıkış katmanlarında düzenlenen birbirine bağlı düğümler (nöronlar) katmanlarından oluşur. Nöronlar arasındaki bağlantılar, öğrenme sürecinde ayarlanan ilişkili ağırlıklara sahiptir.
Derin ve Sığ: Derin öğrenmedeki “derin” terimi, sinir ağının derinliğini, yani içerdiği gizli katmanların sayısını ifade eder. Geleneksel sığ sinir ağları sadece bir veya iki gizli katmana sahip olabilirken, derin sinir ağları birçok (on, yüzlerce, hatta binlerce) gizli katmana sahip olabilir.
Verilerden Öğrenme: Derin öğrenme modelleri, backpropagasyon adı verilen bir süreçle nöronlar arasındaki bağlantıların ağırlıklarını ayarlayarak verilerden öğrenir. Eğitim sırasında, model tahminlerini gerçek hedef değerlerle karşılaştırır, bir hatayı (kayıp) hesaplar ve daha sonra ağırlıkları güncellemek için bu hatayı ağdan geriye doğru yayar.
Temsil Öğrenimi: Derin öğrenmenin temel güçlü yanlarından biri, ham verilerden ilgili özellikleri ve temsilleri otomatik olarak öğrenme yeteneğidir. Daha önceki makine öğrenimi yaklaşımlarında, özellik mühendisliği manuel ve emek yoğun bir süreçti. Derin öğrenme algoritmaları, doğrudan verilerden anlamlı soyutlamalar öğrenebilir, bu da daha iyi performansa yol açabilir.
Makale Anahattı
- Bölüm 1: OnlineExamMaker – AI ile derin öğrenme sınavı oluşturun ve paylaşın
- Bölüm 2: 15 Derin Öğrenme Sınav Soruları ve Cevapları
- Bölüm 3: Sınav soruları oluşturmak için OnlineExamMaker AI Soru Jeneratörünü deneyin
Bölüm 1: OnlineExamMaker – AI ile Derin Öğrenme Testini Oluşturun ve Paylaşın
Adayların derin öğrenme bilgisini değerlendirmenin en hızlı yolu, OnlineExamMaker gibi bir AI değerlendirme platformu kullanmaktır. OnlinexAmmaker AI Soru oluşturucu ile, metin, belgeler veya konular gibi içerik girebilir ve daha sonra otomatik olarak çeşitli formatlarda (ör. Çoktan seçmeli, doğru/yanlış, kısa cevap) sorular oluşturabilirsiniz. AI sınavı sınıflandırıcısı, adayınız değerlendirmeyi gönderdikten sonra sınavı otomatik olarak not edebilir ve anlayışlı raporlar oluşturabilir.
Ne seveceksiniz:
● Soru bankası aracılığıyla bir soru havuzu oluşturun ve bu sorular arasında rastgele seçilmek istediğinizi belirtin.
● Sınav alıcısının video veya kelime belgesi yükleyerek, bir resim ekleyerek ve bir ses dosyası kaydederek cevap vermesini sağlar.
● Bir soru cevaplandıktan sonra doğru veya yanlış cevaplar için geri bildirimi anında görüntüleyin.
● E -posta, cep telefonu, çalışma başlığı, şirket profili vb.
Yapay zekayı kullanarak otomatik olarak sorular oluşturun
Bölüm 2: 15 Derin Öğrenme Sınav Soruları ve Cevapları
or
Soru 1:
Derin Öğrenme (Deep Learning) nedir?
A) Makine öğreniminin bir alt kümesi, çok katmanlı sinir ağları kullanır.
B) Yalnızca veri depolama yöntemi.
C) Geleneksel programlama dilleri.
D) Veri tabanı yönetim sistemi.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Derin Öğrenme, yapay sinir ağlarının çok katmanlı yapısını kullanarak karmaşık verilerden yüksek seviyede soyutlamalar yapar ve makine öğreniminin bir parçasıdır.
Soru 2:
Makine öğrenimi ile Derin Öğrenme arasındaki temel fark nedir?
A) Derin Öğrenme, elle özellik çıkarma gerektirmezken, makine öğrenimi gerektirir.
B) Makine öğrenimi daha fazla veri kullanır.
C) Derin Öğrenme sadece metin verileriyle çalışır.
D) Her ikisi de aynıdır.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Derin Öğrenme, otomatik özellik çıkarma yeteneğiyle makine öğreniminden ayrılır, bu sayede büyük veri setlerinde daha etkili sonuçlar verir.
Soru 3:
Bir sinir ağı neuronu temel olarak neyi temsil eder?
A) İnsan beynindeki nöronlara benzer bir işlem birimi.
B) Yalnızca giriş verisi.
C) Çıkış katmanı.
D) Veri depolama alanı.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Neuron, ağırlıklı toplamı ve aktivasyon fonksiyonu ile girişleri işleyerek çıktı üretir, bu insan beynindeki nöronlara benzer.
Soru 4:
Hangi aktivasyon fonksiyonu, sinir ağlarında doğrusal olmayanlık eklemek için sıkça kullanılır?
A) ReLU (Rectified Linear Unit).
B) Lineer fonksiyon.
C) Toplama fonksiyonu.
D) Çıkarma fonksiyonu.
Doğru Cevap: A
Açıklama: ReLU, negatif değerleri sıfırlayarak modelin daha hızlı öğrenmesini sağlar ve derin ağlarda overfitting’i azaltır.
Soru 5:
Backpropagation algoritması ne için kullanılır?
A) Sinir ağındaki ağırlıkları güncellemek için hata yayılımı.
B) Veri girişi oluşturmak.
C) Modeli silmek.
D) Sadece tahmin yapmak.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Backpropagation, zincir kuralını kullanarak hatayı geriye doğru yayar ve gradyan inişiyle ağırlıkları optimize eder.
Soru 6:
Hangi tür sinir ağı, görüntü işleme için en uygun olanıdır?
A) Evrişimli Sinir Ağı (CNN).
B) Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN).
C) Feedforward Sinir Ağı.
D) Hopfield Ağı.
Doğru Cevap: A
Açıklama: CNN, evrişim katmanlarıyla yerel özellikleri algılar ve görüntü tanıma gibi görevlerde yüksek performans gösterir.
Soru 7:
RNN’ler (Tekrarlayan Sinir Ağları) hangi tür veriler için idealdir?
A) Sıralı veriler, örneğin metin veya zaman serileri.
B) Statik görüntüler.
C) Rastgele veri.
D) Yalnızca sayısal veri.
Doğru Cevap: A
Açıklama: RNN’ler, hafıza hücreleriyle önceki adımların bilgisini korur, bu yüzden sıralı verilerde etkilidir.
Soru 8:
Overfitting’i önlemek için derin öğrenme modellerinde hangi teknik yaygın olarak kullanılır?
A) Dropout.
B) Veri artırma (Data Augmentation).
C) Her ikisi de.
D) Hiçbiri.
Doğru Cevap: C
Açıklama: Dropout, nöronları rastgele devre dışı bırakarak ve veri artırma, veri çeşitliliğini artırarak overfitting’i azaltır.
Soru 9:
Transfer Learning nedir?
A) Önceden eğitilmiş bir modeli yeni bir göreve uyarlamak.
B) Veriyi baştan eğitmek.
C) Yalnızca yeni veri kullanmak.
D) Modeli silmek.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Transfer Learning, mevcut modellerin bilgisini kullanarak yeni görevlerde zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.
Soru 10:
Gradient Descent algoritması neyi amaçlar?
A) Fonksiyonun minimumunu bulmak için iteratif güncelleme.
B) Maksimumu bulmak.
C) Veri silmek.
D) Rastgele ağırlık atama.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Gradient Descent, gradyanı takip ederek kayıp fonksiyonunu minimize eder ve modeli optimize eder.
Soru 11:
Hangi kayıp fonksiyonu, ikili sınıflandırma için sıkça kullanılır?
A) Binary Cross-Entropy.
B) Mean Squared Error.
C) Hinge Loss.
D) Kullback-Leibler Divergence.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Binary Cross-Entropy, olasılık tabanlı tahminlerde hata oranını ölçer ve ikili sınıflandırmada etkilidir.
Soru 12:
Derin öğrenme modellerinde hiperparametreler nelerdir?
A) Öğrenme oranı, katman sayısı gibi dışsal ayarlar.
B) Ağırlıklar gibi içsel parametreler.
C) Veri seti boyutu.
D) Giriş verisi.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Hiperparametreler, modelin yapısını ve eğitim sürecini etkileyen manuel ayarlar olup, optimize edilmelidir.
Soru 13:
Hangi çerçeve, derin öğrenme için popüler bir kütüphanedir?
A) TensorFlow.
B) SQL.
C) Excel.
D) HTML.
Doğru Cevap: A
Açıklama: TensorFlow, Google tarafından geliştirilmiş olup, sinir ağları oluşturma ve eğitme için geniş araçlar sunar.
Soru 14:
Derin Öğrenme’nin bir uygulaması olan nesne tanıma için hangi model tipi tercih edilir?
A) CNN (Evrişimli Sinir Ağı).
B) RNN.
C) Basit lineer regresyon.
D) Karar ağaçları.
Doğru Cevap: A
Açıklama: CNN, görsel verilerde nesne tanıma için filtreleme ve pooling katmanlarıyla üstün performans sağlar.
Soru 15:
Derin Öğrenme’de veri normalizasyonu neden önemlidir?
A) Giriş verilerini standardize ederek modelin daha hızlı ve doğru öğrenmesini sağlar.
B) Veriyi azaltır.
C) Yalnızca görüntü verileri için gereklidir.
D) Modeli yavaşlatır.
Doğru Cevap: A
Açıklama: Normalizasyon, farklı ölçekteki özellikleri dengeleyerek gradyan inişini stabilize eder ve overfitting’i önler.
or
Bölüm 3: Test Soruları Oluşturmak İçin OnlineExamMaker AI Soru Jeneratörü’nü deneyin
Yapay zekayı kullanarak otomatik olarak sorular oluşturun