turkmath.org

Derin öğrenme algoritmaları, son zamanlarda en yaygın kullanılan makine öğrenmesi yaklaşımları haline gelmiştir. Derin öğrenmede geometrik metotların kullanılması ile Öklid dışı girdilerin, Riemann manifoldları olarak modellendiği ve global diferansiyel geometri tekniklerinin uygulandığı yeni bir derin öğrenme yaklaşımı ortaya çıkmıştır. Geometrik Derin Öğrenme (GDL) olarak adlandırılan bu yaklaşım, veri biliminde ileri geometri tekniklerinin uygulanması ile derin öğrenme araçlarının daha etkili kullanılmasını sağlamaktadır. GDL, üç boyutlu bir fotoğrafın iki boyutlu bir fotoğrafa göre daha derin bir perspektif vermesi gibi, veri için de aynı perspektifi yakalamayı amaçlamaktadır. Bu durum veri bilimi açısından Öklid dünyasının ötesinde ileri bir aşamayı ifade etmektedir.  Bu konuşma, veri biliminin en ileri aşamalarından biri olan GDL kavramının teorik altyapısı ve tarihsel süreci ile uygulamalarını özetlemek maksadındadır. Alana ilgi duyan herkese açıktır.