Makine öğrenimi alanında derin öğrenmenin ne anlaşıldığını açıklayabilir misiniz?

Derin Öğrenme, verilerden otomatik özellik çıkarımı yapmak ve karmaşık modeller oluşturmak için çok katmanlı sinir ağlarını kullanan makine öğrenmesinin bir alt kümesidir. Geleneksel makine öğrenmesinden farklı olarak, burada özellikler genellikle elle oluşturulmaz; derin öğrenme modelleri, verileri farklı soyutlama seviyelerinde temsil etmeyi kendi kendine öğrenebilir.

Örneğin, görüntü tanıma görevinde, ağın ilk katmanları basit öğeleri (kenarlar, köşeler) tanımlayabilirken, daha derin katmanlar karmaşık nesneleri (yüzler, nesneler) tanımlayabilir.

Python'da Keras kütüphanesi kullanılarak yapılmış basit bir sinir ağı örneği:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')