Derin öğrenme gibi ileri teknolojiler sayesinde siz video ve resim içeriğinde arama yapabileceksiniz. Harika algoritmalar ve devasa bilgisayar gücü sayesinde video SEO’nun gerçeğe dönüştüğünü görmek oldukça heyecan verici. Bazı durumlarda bir fotoğrafın 1000 kelimeye bedel olduğunu gerçekten söyleyebiliriz.

İçerik yaratıcıları/üreticileri video arama yapmanın hayalini kuruyorlardı. Yıllardır büyük mühendislik zorlukları video resimleri doğrudan kavramaya giden yolu kapayan bir engel olarak karşımıza çıkıyordu. Video görsel araması videonun yeni HTML olduğu bütünüyle yeni bir alan açtı ve yeni görsel SEO çalışmaları video ve resmin içindeki verileri de tanımlayabilecek. Yeni firmaların kendilerini video görsel aramaya adadıkları heyecanlandıran zamanların içindeyiz.

Derin Perdenin Arkasında

Birçok araştırma grubu derin öğrenme alanını daha ileri taşımak için işbirliği yaptı. ImageNet gibi ileri resim etiketleme depolarının kullanılması derin öğrenme potansiyelini yükseltti. Video çekimi ve video karelerini tanımlama kabiliyeti dev görsel anahtar kelimeleri gün yüzüne çıkardı.

Derin öğrenme nedir? Yapay zeka ile birlikte en trend sözcüklerden bir tanesi olabilir. Derin öğrenme, insan beyninin çalışmasına benzer bir şekilde, büyük veri takımlarının işlenmesi üzerinde ileri matematik uygulanmasıyla gerçek olmaya başladı. İnsan beyni tonlarca nörondan oluşuyor ve biz bu nöronları taklit etmek için uzun zamandır çabalıyoruz. Önceden, sadece insanlar ve hayvanlar makinelerin şu an yapabildiklerini yapıyorlardı. Gelişen bu teknoloji ise oyunun kurallarını değiştiriyor.

Büyük Sayılar

Şunun hakkında düşünün: video resimlerin birbirlerine bağlanması ve saniyede 30 kare ile oynatılmasıdır. Muazzam sayıdaki resim karelerinin analizi büyük bir zorluktur.

İnsanlar olarak, biz videoyu izliyoruz ve beyinlerimiz o resimleri gerçek zamanda işliyor. Bir makineye bunu ölçekli yaptırmak saçma sapan bir görev değil. Resim işleyen makineler harika bir başarı olarak önümüze çıkıyor ve bu görevi gerçek zamanlı bir videoda gerçekleştirmek ise daha da zoru. Şekilleri, sembolleri, objeleri ve anlamlarını çözmelisiniz. Video resimleri sınıflandırma sistemi yaratmak ise birazcık farklı bir yaklaşım gerektiriyor. Resmin içinde ne olduğunu anlamak için devasa sayıdaki tekli kareleri bir video dosyasında işlemek gerekiyor.

Görsel Arama

28 Ekim 2016 tarihinde, Google araştırma takımı teknoloji harikası derin öğrenme modelleri YouTube-8M’i açıkladı. 8 milyon Youtube videosundan oluşuyor, 500 bin saatlik videoya eş değer, ona ek olarak da 4800 bilgi grafiği mevcut. Bu derin öğrenme alanında çok önemli bir olay. YouTube-8’im ölçeği, resim kare özelliklerini çekmek için resimlerde ön işleme yapılmasını gerektiriyor. Bunu harika yapan şey ise artık bizim çok büyük bir video etiketleme sistemine erişebilmemiz ve Google’ın 8M’i yaratabilmek için çok büyük çabalar göstermiş olmasıdır.

Bu kadar büyük veriyi işlemenin sırrı ise işlenmesi gereken video karelerinin sayısını düşürmekti. Bu saniyede bir kare özelliğinden yönetebilir bir veri grubu çıkarmak bu işin anahtarıdır. Youtube-8M 1.9 milyar video karesinden oluşan bir verinin yönetebilmesine imkan sağladı. Bu boyutla, bir TensorFlow modelini sadece tek bir grafik işleme ünitesinde 1 günde eğitebilirsiniz. Kıyaslarsak, 8M ile yapmak istenseydi, bir PB(petabyte)’lık video depolaması ve 24 adet CPU’nun 1 yıl boyunca hesaplama yapması gerekecekti, ön izleme işleminin video resim analizi yapmak için ne kadar gerekli olduğunu apaçık gösteren bir veri.

Derin Öğrenme (Deep Learning) Video SEO’yu Geliştirecek Fırsatlar

Google, video derin öğreniminin 3 büyük parçasının 2 tanesini güzelce yarattı. İlki, video tabanlı etiketleme sistemi olan YouTube-8m’i yayınladılar. Bu geliştirme bütün endüstriye video analizi için büyük bir ilerleme sağladı. Etiketleme sistemi olmadan, kendi başınıza akla hayale sığmayacak görsel analizler yapmak zorunda olacaktınız, artık değilsiniz. İkinci olarak Google, kendilerinin derin öğrenme programı olan Tensoflow’unu açarak video derin öğreniminin havalanması için bir fırtına yarattı. Bu nedenle bazılarının buna yapay zekânın rönesansı demesinin nedenidir. Üçüncü olarak, biz büyük bir veri hattına erişme imkanına kavuştuk.

Derin öğrenme kodları ve donanımları ulaşılabilir olmaya başladılar ve bu tamamen görsel hatla alakalı. Güçlü bir veri hattına erişim sahibi olmak ise fark yaratan şey. Bu veri hattına erişimi olan firmalar, bu üçlüden bir rekabetçi avantaj yaratacaklar.

Büyük Başlangıç

Google’ın TensorFlow ile liderliğiyle, Facebook kendi açık yapay zeka platformu FAIR’i yayınladı, onu da Baidu takip etti. Bütün bunlar ne anlama geliyor? Görsel bilgi parçalanması tam hareket halinde. Biz makinelerin görüp düşünebildiği eşsiz bir zamandayız. Bu adımlar hesaplamanın sıradaki dalgası. Derin öğrenme ile destek olunan Video SEO, anahtar kelimelerin HTML için ne ifade ettiğiyle aynı yolda.

Görsel arama, inovasyonu ileri taşımak için gereken teknoloji maliyetleri düşürürken aynı anda fırsatlar da doğuruyor. Video keşfi, artık video açıklamasında yazan şeyle sınırlandırılmayacak. Derin öğrenmenin kullanım alanları, medikal resim işlemeyi de kendi başına uçan drone’ları da içeriyor ve bu sadece başlangıç.

Derin öğrenmenin, günlük hayatlarımızda bizim hiç hayal etmeyeceğimiz önemli etkileri olacak.

Snapchat ve Instagram yüz tanımaya dayalı yapışkan katmanlar kullanıyor ve Google fotoğraf diğer bütün mevcut uygulamalardan daha iyi bir şekilde sizin fotoğraflarınız sıralıyor. Derin öğrenme ile desteklenen ürün tanımlaması gibi obje tanımlaması ile bağlantılı olan satın alımlar görüyoruz. Derin öğrenme ve içerik yaratmadaki gelecek oldukça parlak. Yakın zamanda yapay zekanın video üretip onu düzenlediğini göreceğiz.

Give a Comment

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.