Derin Öğrenme, tıpkı yapay zekâ gibi her gün daha sık duyulan, makinelerin, bilgisayarların ve uygulamaların karar alma süreçlerine dair çok önemli bir kavram olarak karşımıza çıkıyor.
Prof. Dr. Cahit Arf’ın da uzun yıllar önce sorduğu “Makine düşünebilir mi?” sorusunun cevabı Derin Öğrenme çalışmalarında yatıyor.
Bu doğrultuda, Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Öğr. Üyesi Doç. Dr. Farhan Aadil, Artifical Intelligence Review dergisinde yayınlanan çalışması ile yapay zekâ ve derin öğrenme konularında yeni bir model önerdi.
Aadil, “Bağlam Farkındalıklı Pekiştirmeli Derin Öğrenme Modeli” ile sadece geçmiş deneyimlere dayanarak öğrenen uygulamaların aksine -tıpkı yeni bir bilgiyi işleyen insan beyni gibi- çevresel faktörlerin, zaman ve konum gibi kriterlerin de öğrenme sürecine dahil edilmesini amaçlıyor.
Öğrenen bilgisayarlar için sadece deneme yanılma yolu ile elde edilen bilgilerin ötesinde daha yeni parametreleri de sisteme dahil eden “An Actor-Critic Based Recommender System With Context-Aware User Modeling” başlıklı çalışması ile Aadil, Prof. Dr. Cahit Arf’ın sorusunun cevabına bizi bir adım daha yaklaştırıyor.
Pakistan İslamabad COMSATS Üniversitesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Muazzam Maksood iş birliğiyle yürütülen çalışma hem uluslararası akademik iş birliği açısından hem de bilimsel çalışmaların küreselleşmesi açısından büyük önem taşırken, getirdiği model önerisiyle yapay zekanın eğitim, sağlık ve akıllı teknolojilerdeki kullanım ve karar süreçleri için yeni kullanım alanları sunuyor.
Editor : Burcu CELLAT
