Neural Network, insan beyninin çalışma şeklini taklit ederek bilgisayarlara veri işleme yeteneği kazandırmak için kullanılan bir yapay zeka (AI) yöntemidir. Özellikle, bu teknik makine öğrenimi (machine learning) alanına ait bir derin öğrenme (deep learning) yöntemidir – insan beynindeki sinir hücrelerine benzer şekilde birbirine bağlı düğümler (nöronlar) içeren katmanlı bir yapıya sahiptir.
Bu sistem uyum sağlayabilir
Yapay sinir ağı kavramı çok erken dönemde ortaya çıkmış olsa da (Warren McCulloch ve Walter Pitts 1943 yılında ilk yapay nöron modelini geliştirmiştir), bu teknoloji 1980’lerden itibaren veri bilimi alanında yaygın şekilde kullanılmaya başlanmıştır.
Günümüzde yapay sinir ağları hızla yaygınlaşmış ve birçok endüstri ile ileri AI sistemlerinin temel aracı haline gelmiştir. Bu, modern derin öğrenme algoritmalarının omurgasını oluşturur – son yıllardaki AI alanındaki pek çok atılımın temelinde derin sinir ağları vardır.
Yapay sinir ağlarının yapısı ve çalışma prensibi
Yapay sinir ağı, biyolojik beyin yapısından esinlenerek tasarlanmıştır. İnsan beyni, milyarlarca karmaşık bağlantılı nöron içerir ve elektrik sinyalleriyle bilgi işler; benzer şekilde yapay sinir ağı da birden çok yapay nöron (yazılım birimleri) içerir ve bunlar birlikte belirli bir görevi yerine getirir.
Her yapay nöron, bir düğüm (node) olarak adlandırılan bir matematiksel fonksiyondur; giriş sinyallerini alır, işler ve sonraki nörona iletilen çıkış sinyalini üretir. Bu nöronlar arasındaki bağlantılar, insan beynindeki sinaps (sinir bağlantısı) yapısını taklit eder.
Temel bir yapay sinir ağı genellikle üç ana katmandan oluşan katmanlı bir yapıya sahiptir:
- Giriş katmanı: Dış dünyadan gelen bilgiyi ağa alır. Giriş katmanındaki düğümler, veriyi ön işlemden geçirir (örneğin: normalizasyon, basit özellik çıkarımı) ve kodlanmış sinyalleri sonraki katmana iletir.
- Gizli katman: Giriş katmanından (veya önceki gizli katmandan) gelen sinyalleri alır ve daha derin analizler yapar. Yapay sinir ağları birden fazla gizli katmana sahip olabilir (katman sayısı arttıkça ağ daha “derin” olur). Her gizli katman, önceki katmanın çıktısından karmaşık özellikleri çıkarır ve sonucu sonraki katmana aktarır.
- Çıkış katmanı: Ağın işlediği tüm verilerden sonra nihai sonucu üretir. Çıkış katmanı, probleme bağlı olarak bir veya birden fazla düğüm içerebilir. Örneğin, ikili sınıflandırma (doğru/yanlış, var/yok) için tek bir düğüm yeterliyken; çoklu sınıflandırma problemlerinde her sınıf için ayrı düğümler bulunur.
İşlem sırasında, her nöron bağlantısına bir ağırlık (weight) atanır; bu ağırlık sinyalin etkisini belirler. Ayrıca, her nöron belirli bir eşik değeriyle çalışan bir aktivasyon fonksiyonu uygular: giriş sinyallerinin ağırlıklı toplamı eşik değerini aşarsa nöron “aktifleşir” (çıkış sinyali üretir), aksi halde sinyal iletilmez.
Bu mekanizma sayesinde önemli sinyaller (yüksek ağırlıklı) ağ boyunca iletilirken, zayıf veya gürültülü sinyaller sınırlandırılır.
Bir yapay sinir ağı iki veya daha fazla gizli katmana sahipse buna derin sinir ağı (deep neural network) denir. Derin sinir ağları günümüz derin öğrenme tekniklerinin temelini oluşturur. Bu ağlar milyonlarca parametreye (ağırlığa) sahiptir ve giriş ile çıkış arasındaki karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri öğrenebilir.
Ancak bunun bedeli, çok büyük eğitim veri setleri gerektirmesi ve geleneksel makine öğrenimi modellerine kıyasla hesaplama süresinin önemli ölçüde uzun olmasıdır.
Yapay sinir ağlarının eğitim süreci
Yapay sinir ağı, sabit kurallarla programlanmış katı bir sistem değildir; öğrenerek veri örnekleri üzerinden görev çözümünü geliştirir. Bu “öğretme” sürecine eğitim (training) denir.
Bu süreçte, ağa çok sayıda giriş verisi ve (genellikle) karşılık gelen istenen çıkış bilgisi sağlanır; ağ kendi parametrelerini bu verilere göre ayarlar. Yapay sinir ağı, kendi tahminleri ile beklenen gerçek sonuçlar arasındaki farkı kullanarak iç ağırlıklarını optimize eder ve performansını artırır.
Başka bir deyişle, her tahminden sonra ağ tahminini doğru cevapla karşılaştırır ve bağlantı ağırlıklarını, bir sonraki tahminin daha doğru olması için ayarlar.
Bu amaçla yaygın kullanılan algoritmalardan biri geri yayılım algoritmasıdır (backpropagation). Bu algoritma, sinyali ileri katmanlara iletip çıkışı hesapladıktan sonra, hatayı (tahmin ile gerçek sonuç arasındaki farkı) geriye doğru ağ boyunca iletir.
Hata bilgisine dayanarak ağ, doğru tahmin yapan bağlantıların ağırlığını artırır, yanlış tahmin yapanların ağırlığını azaltır. Bu süreç binlerce, milyonlarca kez tekrarlanır; ta ki ağın tahmin hatası kabul edilebilir seviyeye inene kadar.
Eğitim tamamlandıktan sonra, yapay sinir ağı genelleme yeteneğine sahip olur: sadece eğitim verilerini “ezberlemekle” kalmaz, aynı zamanda daha önce görmediği yeni veriler için de tahmin yapabilir. Eğitim, denetimli öğrenme (etiketli veri ile), denetimsiz öğrenme (etiketsiz veri ile) veya pekiştirmeli öğrenme (ödül/ceza mekanizmasıyla) gibi farklı yöntemlerle gerçekleştirilebilir; bu yöntem seçimi probleme bağlıdır.
Sonuç olarak, iyi eğitilmiş bir yapay sinir ağı güçlü bir araçtır; yüksek doğrulukla veri sınıflandırma, tanıma veya tahmin yapabilir – örneğin, Google’ın arama algoritması büyük ölçekli bir yapay sinir ağıdır ve gerçek dünyada çok başarılıdır.
Dikkat edilmelidir ki, farklı veri türleri ve görevler için çok sayıda yapay sinir ağı mimarisi geliştirilmiştir.
Yaygın mimariler arasında: ileri beslemeli ağlar (feedforward neural network – en basit tür, sinyali tek yönlü iletir), geri döngülü sinir ağları (recurrent neural network, RNN – metin veya ses gibi sıralı veriler için uygundur), evrişimli sinir ağları (convolutional neural network, CNN – görüntü/video işleme için uzmanlaşmıştır) ve otoenkoderler (autoencoder – genellikle veri sıkıştırma ve özellik öğrenme için kullanılır) bulunur.
Her bir ağ türü farklı yapıya ve çalışma prensibine sahiptir, ancak hepsi temel olarak çok sayıda nöronun birbirine bağlı olduğu ve veriden öğrenme yaptığı ortak prensibe dayanır.
Yapay sinir ağlarının gerçek dünya uygulamaları
Öğrenme ve karmaşık model işleme yeteneği sayesinde yapay sinir ağları pek çok farklı alanda yaygın şekilde kullanılmaktadır. İşte yapay sinir ağlarının bazı temel uygulama alanları:
Bilgisayarlı görme:
Yapay sinir ağları, bilgisayarların görüntü ve videoları insan gibi “görmesini” ve anlamasını sağlar. Örneğin, otonom araçlarda yapay sinir ağları trafik işaretlerini, yayaları ve araçları kamera görüntülerinden tanımak için kullanılır.
CNN modelleri, görüntülerdeki nesneleri (yüz tanıma, kedi-köpek ayrımı vb.) otomatik ve giderek daha doğru şekilde sınıflandırabilir.
Ses tanıma:
Amazon Alexa, Google Assistant, Siri gibi sanal asistanlar, ses tanıma ve insan konuşmasını anlama için yapay sinir ağlarını temel alır. Bu teknoloji, konuşmayı metne dönüştürme, sesli komutları algılama ve hatta ses taklidi yapma yeteneği sağlar.
Yapay sinir ağları, konuşmacının aksanı veya dil farklılıklarına rağmen sesin tonunu, vurgusunu analiz ederek anlayabilir.
Doğal dil işleme (NLP):
Dil alanında yapay sinir ağları, doğal dil analizi ve üretimi için kullanılır. Makine çevirisi, chatbot, otomatik soru-cevap sistemleri ve sosyal medya duygu analizi gibi uygulamalar, genellikle RNN veya modern Transformer mimarileri gibi yapay sinir ağlarıyla gerçekleştirilir. Bu sayede bilgisayarlar dilbilgisi, anlam ve bağlamı öğrenerek daha doğal iletişim kurabilir.
Finans ve iş dünyası:
Finans sektöründe yapay sinir ağları, hisse senedi fiyatları, döviz kurları, faiz oranları gibi piyasa dalgalanmalarını tahmin etmek için büyük veri setleri üzerinde çalışır. Geçmiş verilerdeki örüntüleri tanıyarak gelecekteki trendleri öngörebilir ve dolandırıcılık (örneğin anormal kredi kartı işlemleri) tespiti yapabilir.
Birçok banka ve sigorta şirketi, risk değerlendirmesi ve karar verme süreçlerinde (kredi onayı, portföy yönetimi gibi) yapay sinir ağlarından faydalanmaktadır.
Sağlık ve tıp:
Tıp alanında yapay sinir ağları, doktorlara tanı ve tedavi kararlarında destek sağlar. Örneğin, CNN modelleri röntgen, MR ve hücre görüntülerini analiz ederek gözle fark edilemeyen hastalık belirtilerini tespit edebilir.
Ayrıca, yapay sinir ağları salgınların yayılımını tahmin etmek, gen dizilerini analiz etmek ve hastaların genetik ve tıbbi verilerine dayanarak kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için kullanılır. Bu sayede tanı doğruluğu ve hızında artış sağlanarak sağlık hizmetlerinin kalitesi yükseltilir.
>>> Daha fazla bilgi için tıklayın:
Computer Vision nedir? Uygulamaları ve çalışma prensibi
Görüldüğü üzere, yapay sinir ağları modern AI alanındaki pek çok gelişmenin temelini oluşturur. Bu teknoloji, bilgisayarların veriden öğrenmesini ve insan müdahalesi olmadan akıllı kararlar almasını sağlar; çünkü giriş ve çıkış verileri arasındaki karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri modelleyebilir.
Görüntü ve ses analizinden dil anlama ve trend tahminine kadar yapay sinir ağları daha önce mümkün olmayan yeni olanaklar sunar. Gelecekte, büyük veri ve hesaplama gücündeki gelişmelerle yapay sinir ağlarının evrimleşmeye devam etmesi ve daha fazla yenilikçi uygulama getirmesi beklenmektedir; böylece akıllı teknolojilerin yeni neslinin şekillenmesine katkı sağlayacaktır.
Daha fazla faydalı bilgi için INVIAI'yi takip etmeyi unutmayınız!
