yapay sinir ağları ne demek?

Yapay Sinir Ağları (YSA)

Yapay sinir ağları (https://www.nedemek.page/kavramlar/yapay%20sinir%20ağları), insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek geliştirilmiş, karmaşık problemleri çözmek için kullanılan bir makine öğrenimi modelidir. Temel amaç, insan beynindeki nöronların birbirleriyle etkileşimini taklit ederek, verilerden öğrenme ve genelleme yeteneği kazanmaktır.

Temel Bileşenler:

• Nöron (Düğüm): YSA'nın temel yapı taşıdır. Giriş sinyallerini alır, ağırlıklandırır, toplar ve bir aktivasyon fonksiyonundan geçirerek bir çıktı üretir. Bu çıktı, ağın diğer nöronlarına iletilir.
• Bağlantılar (Sinapslar): Nöronları birbirine bağlayan ve sinyallerin akışını sağlayan kanallardır. Her bağlantının bir ağırlığı vardır ve bu ağırlıklar, öğrenme sürecinde ayarlanarak ağın performansı optimize edilir.
• Aktivasyon Fonksiyonu: Bir nöronun çıktısını belirleyen matematiksel bir fonksiyondur. Doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları, YSA'ların karmaşık ilişkileri modellemesine olanak tanır. Sigmoid, ReLU, tanh gibi çeşitli aktivasyon fonksiyonları mevcuttur.
• Katmanlar: Nöronlar, katmanlar halinde düzenlenir. Bir YSA, genellikle bir giriş katmanı, bir veya daha fazla gizli katman ve bir çıkış katmanından oluşur.
  • Giriş Katmanı: Verilerin ağa girdiği katmandır.
  • Gizli Katmanlar: Giriş ve çıkış katmanları arasında yer alır ve verilerdeki karmaşık özellikleri öğrenmekten sorumludur. Derin öğrenme modelleri çok sayıda gizli katmana sahiptir.
  • Çıkış Katmanı: Ağın tahmin veya sınıflandırma sonuçlarını verdiği katmandır.

Öğrenme Süreci (Eğitim):

YSA'lar, eğitim verileri kullanılarak öğrenir. Öğrenme süreci, ağın bağlantı ağırlıklarını ve bias değerlerini, bir hata fonksiyonunu minimize edecek şekilde ayarlamayı içerir. En sık kullanılan öğrenme algoritmalarından biri geri yayılım algoritmasıdır (https://www.nedemek.page/kavramlar/geri%20yayılım).

Kullanım Alanları:

YSA'lar, geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir:

• Görüntü Tanıma: Nesneleri tanıma, yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi gibi.
• Doğal Dil İşleme: Metin sınıflandırma, duygu analizi, makine çevirisi, soru-cevap sistemleri gibi.
• Ses Tanıma: Konuşmayı metne dönüştürme, sesli asistanlar gibi.
• Tahminleme: Finansal piyasaları tahmin etme, hava durumu tahmini gibi.
• Kontrol Sistemleri: Robotik, otonom araçlar gibi.

Avantajları:

• Karmaşık ilişkileri modelleyebilme.
• Verilerden otomatik olarak öğrenme yeteneği.
• Gürültülü ve eksik verilerle başa çıkabilme.
• Paralel işleme uygunluk.

Dezavantajları:

• Eğitim için büyük miktarda veri gerektirme.
• Ağın yapısının ve parametrelerinin ayarlanması zorluğu.
• Sonuçların yorumlanabilirliği düşüklüğü (kara kutu problemi).
• Hesaplama maliyeti yüksek olabilme.

Türleri:

• İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Networks): En basit YSA türüdür. Bilgi tek yönde, girişten çıkışa doğru akar.
• Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNN): Özellikle görüntü işlemede başarılıdır. Evrişim katmanları kullanarak yerel özellikleri öğrenir.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks - RNN): Zaman serisi verileri ve doğal dil işleme için uygundur. Geçmişteki bilgileri hatırlayabilirler.
• Üreteci Çekişmeli Ağlar (Generative Adversarial Networks - GAN): Yeni veriler üretmek için kullanılır. Bir üretici ve bir ayrıştırıcı ağdan oluşur.

Yapay sinir ağları, makine öğrenimi alanında önemli bir rol oynamakta ve sürekli olarak geliştirilmektedir. Derin öğrenme (https://www.nedemek.page/kavramlar/derin%20öğrenme), YSA'ların daha karmaşık modellerini ifade eder ve son yıllarda büyük başarılar elde etmiştir.