Neural Networks (Sinir Ağları) Nedir? Nasıl Çalışır?

Sinir ağları, makine öğreniminin derin öğrenme adı verilen alt alanında kullanılan algoritmalardan biridir. İlk bakışta, anlaşılmaz görünse de her katmanın düğümlerinin kümelendiği, kümelerin üst üste geldiği ve her kümenin bir sonraki katmanda yer alan birden fazla düğümüne veri ilettiği ağlardan oluşan yapıya neural network denir. Bu yapı, tıpkı insan beynindeki nöronlara benzer. Bunun nedeni; bilim insanlarının beyindeki nöronlardan ilham alarak bu sistemi oluşturmasıdır.

Sinir Ağı (Neural Network) Nedir?

Sinir ağı, bilgi işleyen katmanlar halinde organize edilen basit ancak birbirine bağlı düğümlerden oluşan bilgi işlem sistemidir. Bu sistem insan beyninin işleyişine benzer şekilde geliştirildiği için tüm dünyada yapay sinir ağları olarak adlandırılır. İnsan beyninin nöronlarından ilham alınarak oluşturulan yapay sinir ağları en temelde, kendi kendine öğrenen bir algoritma olarak da tanımlanabilir.

Yapay sinir ağlarının kendi kendini geliştirebilmesini, örgülü işlevler ağını kullanan hesaplamalı bir öğrenme sistemi olarak da açıklamak mümkündür. Bu işlevler, belirli bir türdeki veri girişini yorumlayıp algılar. Genellikle farklı ve anlaşılır bir biçimde istenen çıktıya dönüştürür.

İnsan beynindeki nöronlar, insan duygularından gelen girdileri anlamak ve bunları verilere dönüştürmek için nasıl kollektif olarak çalışıyorsa, neural network de insan beynini taklit eder. Edinilen her veri, ağlar yardımıyla birbirine bağlanıp tıpkı insan beynindeki deneyimler gibi öğrenme sürecini tamamlar.

Sinir ağları, makine öğrenimi algoritmalarının geniş dünyasında kullanılan birçok araçtan yalnızca biridir. Karmaşık veri girişlerini bilgisayarların anlayabileceği bir alana işlemek için kullanılan farklı makine ve derin öğrenme algoritmalarının hareketli, bütüncül ve kolektif çalışan bir parçasıdır.

Sinir Ağları Neden Önemlidir?

Sinir ağları, insan beynindeki nöronlarla benzer şekilde çalıştığı ve AI uygulamalarının birçoğunun temelini oluşturduğu için önemlidir. Yapay sinir ağı algoritmalar kullanarak ham verilerdeki gizli kalıpları ve korelasyonları tanıyabilir. Bunları kümeleyip sınıflandırabilir ve sürekli öğrenerek gelişebilir. Bu özellikleriyle neural network aşağıdakilere benzer alanlarda karar süreçlerini iyileştirebilir:

• Tüm dünyada siber güvenliğe ve dolandırıcılık tespitine yardımcı olabilir.
• Sürekli öğrenebilen AI uygulamaları sayesinde ulaştırma ağları için lojistik optimizasyonu yapılabilir.
• Doğal dil işleme süreçleri gelişebilir. Bu sayede kişisel asistanlar, yapay zeka uygulamaları, karakter, yüz ve ses tanıma programları geliştirilebilir.
• Geçmiş verilerden yeni sonuçlar çıkaran yapay sinir ağları, hastalıkların tanısı için hekimlere destek verebilir.
• Geçmiş deneyimlerden çıktı elde eden neural network, finansal tahminler yaparak yatırımcılara destek sunabilir.
• Tıbbi görüntüleme, ham fotoğraf ve videoları yorumlama için profesyonel destek sağlayabilir.

Neural Network Ne için Kullanılır?

Modern çağda neural network eğitim, finans, havacılık ve otomotiv sektörlerinde aktif şekilde kullanılır. Yüz tanımadan sosyal medya pazarlamaya kadar pek çok alanda uzmanlara destek verir. Neural Network kullanım alanları aşağıda listelenmiştir:

• Yüz Tanıma: Yüz tanıma sistemleri, insan yüzünü öncesinde tanıtılan görüntülerle karşılaştırır. Böylece kimliği doğrular ve veri tabanında bulunan kimlik listesiyle eşleştirir. Yapay sinir ağlar, bu sistemi daha etkili ve güvenli hale getirir.
• Sosyal Medya Analizi: Sinir ağları, sosyal medya kullanıcılarının davranışlarını kopyalar. Kullanıcıların sosyal ağları aracılığıyla davranışlarından içgörüler elde edilmesine katkı sağlar.
• Havacılık: Arıza teşhisi, yüksek performanslı otomatik pilotaj, uçak kontrol sistemlerinin güvenliğinin sağlanması ve temel dinamik simülasyonların modellenmesi sinir ağlarının devraldığı temel alanlardan bazılarıdır.
• Savunma: Sinir ağları lojistikte, silahlı saldırı analizinde de görev alır. Ayrıca hava, deniz devriyesinde ve otomatik dronların kontrolünde kullanılır. Savunma sektörü, teknolojilerini büyütmek için neural network destekli yapay zekadan yararlanır.

Sinir Ağları (Neural Network) Nasıl Çalışır?

Sinir ağları katmanlar halinde çalışan birçok işlemciyi içerir. İlk katman, insan beynindeki optik sinirlerin görüntüleri aldığı gibi temel girdi bilgilerini alır. Tıpkı optik sinirden uzakta olan nöronlar gibi, verileri önceki deneyimlere göre işler. Son katmanda da beslenen ham verilere ve deneyimlere dayalı bir çıktı üretir.

Her katmanın kendi işlemci düğümleri vardır. Bu düğümler, gördüklerini ve uymaya programlandıkları tüm kuralları içeren bilgi havuzuna sahiptir. Katmanların tümü, olay örgüsü oluşturmak için birbirine bağlıdır. Son katmanda ham verilere ve deneyimlere dayalı üretilen çıktıyla da yeni bir ağ oluşarak, mevcut sinir ağları ile bağlanır.

Genellikle bir yapay sinir ağının ilk eğitimi büyük miktarda veri beslemesini içerir. En temel haliyle bu eğitim girdi sağlar ve ağa istenen çıktının ne olması gerektiğini söyler. Örneğin, kuş türlerini tanımlayan bir ağ oluşturmak istiyorsan; ağa vereceğin ilk eğitim kuşları, kuş olmayan hayvanları, uçakları ve uçan nesneleri içeren bir dizi resim olmalıdır. Eğitimdeki her girdiye kuşun adı veya uçan her nesnenin kuş olmadığı gibi bilgiler de eklenir.

Makine öğreniminde geliştirici tarafından kurallar tanımlanırken yani, her düğümün önceki katmandan gelen girdilere dayanarak bir sonra katmana ne göndereceğine ilişkin kararlar alınırken, sinir ağları birçok ilkeyi kullanır. Bu öğrenimlerde bazıları gradyan tabanlı eğitimi, mantığı, genetik algoritmaları içerir.

Sinir Ağlarının Türleri Nelerdir?

Sinir ağları özelliklerine göre sınıflandırılarak türlerine ayrılır. Yapı, veri akışı, kullanılan nöronlar, yoğunluklar, katmanlar ve derinlik aktivasyon filtreleri yapay sinir ağlarının özelliklerini oluşturur. En temelde incelenebilecek yapay sinir ağları türleri aşağıda listelenmiştir:

Tek Katmanlı Sinir Ağları (Perceptron)

Verileri iki kategoriye ayıran denetimli bir öğrenme algoritması olan perceptron modeli, en eski neural network çeşitleri arasında yer alır. Giriş verilerindeki özellikleri veya belirli hesaplamaları yapan en küçük sinir ağı birimidir. Tek bir sinir hücresinden oluşan bu model, girdileri kabul ettikten sonra nihai sonuç elde etmek için aktivasyon fonksiyonunu kullanır.

Perceptron TLU (eşit mantık birimi) olarak da bilinir. Bu ağlar, daha yorumlanabilir olmalarını sağlayan gizli katmanlara sahip olabilir. Ancak tek katmanlı sinir ağları özellikleri sebebiyle, kesin olarak bir gizli katman içermez. Bu model, yüz tanıma bilgisayarlı görme teknolojilerinde kullanılır.

Çok Katmanlı Sinir Ağları

Birden fazla gizli katman üzerine konulan “ileri beslemeli sinir ağları” olarak adlandırılan bu türde bir girdi katmanı, minimum bir gizli katman içerir. Bunun nedeni de işlenmemiş verilerin özelliklerini tespit etmek, sonuçları da çıktı katmanına yönlendirmektir.

Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)

Bu sinir ağları doğası gereği daha karmaşıktır. Bu modelde ağlar, işleme düğümlerinin çıktısını kaydederek sonuçları, bir sonraki sonuç için saklar. Bir katmanın sonucunu tahmin etmeyi de bu şekilde öğrenir. Tekrarlayan sinir ağındaki her düğüm, işlemleri sürdüren bir bellek hücresi görevi görür.

Evrişimsel Sinir Ağları (CNN)

En popüler modellerden biridir. Bu sinir ağı modeli, çok katmanlı algılayıcıların bir varyasyonunu kullanır. Tamamen birbirine bağlanabilen ve kolayca bir araya toplanabilir bir veya daha fazla katmanı içerir.

Evrişimli katmanlar, çok daha büyük bir görüntünün sonuçta dikdörtgenlere bölünen bir bölgesini kaydeden özellik haritaları oluşturan bir algoritma ile çalışır. Bu sinir ağları çoğu zaman gelişmiş yapay zeka uygulamalarında görüntü tanıma için kullanılır.

Yapay zeka, derin öğrenme ve neural networks gibi konular ilgini çekiyorsa Techcareer.net’i takipte kalmanda fayda var. Techcareer.net dijital yetenekleri, teknoloji meraklılarını ve uzmanlarını bir araya getiren bir platformdur. Bu platformda ilgini çeken konular hakkında düzenlenen bootcamp eğitimlerini de bulabilirsin. Eğitimlerin yanı sıra Techcareer.net’te iş arayışında olanlar için güncel iş ilanları da yer alır. Eğer aktif bir iş arayışın varsa deneyimin ne olursa olsun iş ilanları sayfasını takip edebilir, sana uygun olduğunu düşündüğünü ilana birkaç saniye içinde başvurabilirsin.