Makine öğrenmesinin alt kümelerinden olan derin öğrenme, son zamanlarda gelişen teknolojiye ayak uydurmak için geliştirilen yapay zekâ uygulamalarının temelini oluşturmaktadır. Yapay zekâ ile çözüm aranan birçok problemde derin öğrenme yöntemleri kullanılmış ve birçok derin öğrenme yaklaşımı ortaya çıkartılmıştır. Görüntülerin işlenmesinde, ses tanımlamalarında, nesne tespitlerinde; mühendislik uygulamaları, ticari faaliyetler ve istatiksel birçok çalışmaya kaynak oluşturan verilerin işlenmesinde, medikal uygulama ve doğal dil işleme gibi birçok alanda kullanılmış ve kullanılmaya devam edilmektedir. Günümüz şartlarında teknolojiye paralel olarak veriler giderek artmaktadır. Bu artan veri havuzu birçok kişi ve firmalar için inanılmaz derecede önem arz etmektedir. Google, Apple, Baidu, Tesla, Mercedes, Facebook ve Microsoft gibi birçok büyük firma bu verileri işlemek için bu konu üzerinde çalışmalar yürütmekte ve uygulamalarına derin öğrenmeyi entegre etmektedir. Teknoloji yarışı ve pazarlama stratejileri sayesinde günümüzde önemli bir noktaya gelen yapay sinir ağları modellemeleri ve derin öğrenme konusu, konumuza temel oluşturmaktadır. Bu çalışmada derin öğrenmenin tarihçesi, çalışma prensibi, uygulama alanları ve bu uygulama alanlarında kullanılan yapay sinir ağları modelleri hakkında bilgi verilmiş ve son bölümde güncel bazı uygulamalardan bahsedilmiştir.
Deep learning, which is one of the subsets of machine learning, forms the basis of artificial intelligence (AI) applications developed to keep up with the developing technology. Deep learning methods have been used in many problems for which solutions are sought with artificial intelligence and many deep learning approaches have been revealed. It has been used and continues to be used in many fields such as image processing, sound identification, object detection, data processing (Engineering applications, Commercial activities, Statistical studies, etc.), medical practice, and natural language processing. In today's conditions, data is increasing in parallel with technology. This growing pool of data is incredibly important to many individuals and companies. Many large companies such as Google, Facebook, Apple, Tesla, Mercedes, Baidu, and Microsoft are working on this issue to process this data and integrate deep learning into their applications. The technology race and marketing strategies that bring artificial neural networks and models, deep learning to such an important point today, form the basis of our subject. In this study, information is given about the history of deep learning, its working principle, application areas and artificial neural network models used in these application areas. In the last section, some current applications are mentioned.
