Neural Networks, insan beyni işlev ve yapısı model alınarak oluşturulan bir tür makine öğrenim algoritmasıdır. Sinir ağı şeklinde çevrilen Neural Networks, programlanma harici kalıpları tanımlama, tahmin yapma ve uygulama işlemleri için geliştirilmiştir. Neural Networks, bilgiyi işleme ve iletme görevlerini üstlenen nöron katmanlardan oluşur. Nöron katmanların birleşimi olan sinir ağları, dil işlemeden konuşma ve görüntü tanımlamaya kadar pek çok farklı alanda kullanılır. Neural Newtorks, girdi katmanı, gizli katman, çıktı katmanı, eğitim süreci, tahmin şeklinde sıralanan bir dizi işleyiş aşamasına dayanarak çalışır. Bu çalışma aşamalarına ilişkin detay, yapay sinir ağları tarihi, çalışma şekli, eğitim süreci, kullanım alanları hakkında bilgileri içeriğimizde sunuyoruz.
İçindekiler tablosu
Neural Networks Tarihi
Araştırmacılar aslında 1940’lı senelerde sinirsel aktivitenin simülasyonunu sağlamak adına beyin yapısından esinlenilen basit matematiksel modellerin kullanımını keşfettiler. Öte yandan 1969 senesinde Marvin Minsky isimli araştırmacı ise tek katmanlı algılayıcıların gerçek dünyaya ilişkin sorunları çözemeyeceklerini ifade eden Perceptrons eserini piyasaya çıkarmıştır.
Birçok eleştiriye rağmen Neural Networks’e ilişin araştırmalar 1970 ve 1980 senelerinde devam ettirilmiştir. Bu araştırmalar ise Hinton ve Williams gibi araştırmacıların liderliğinde gerçekleşmiştir. 1990 yılında daha güçlü bilgisayarı var etme isteği sinir ağı araştırmalarını popüler hale getirmiştir. Tekrarlayan sinir ağları mimarisi 1990 senesinde yapılmış ve doğal dil işleme gibi farklı alanlarda test edilmiştir.
21.yüzyılda ise derin öğrenme olarak adlandırdığımız üretken yöntemlerin ortaya koyulmasında Neural Networks’ten faydalanıldığı zamanlar olmuştur. Çünkü sinir ağları teknolojisi büyük ölçekte veri hesaplama gücüyle ilişkilidir. Sinir ağları teknolojisi günümüzde konuşma, görüntü tanımlama, doğal dil işleme gibi alanlar kullanılmaktadır.
Neural Networks Avantajları Neler?
Yapay zekalar ve makine öğrenimi için güçlü araçlardan biri Neural Networks olarak görülmektedir. Neural Networks, veriler üzerinden öğrenebilen yapay zekayı mümkün kılma, verileri sınıflandırma, eğitim ardından tahmin, genelleme yapabilen yapay zekayı var etme avantajlarını sunar.
Sinir ağlarının temel avantajı, veriler üzerinden öğrenebilme yeteneği taşımalarıdır. Örneğin bir yapay zekanın görüntüyü veya konuşmayı tanıması, karmaşık verileri analiz etmesi için sinir ağı teknolojisinden destek alınabilir. Diğer bir avantajı genelleme yapabilme yetenekleridir. Sinir ağı, geleceğe ilişkin durumlar hakkında kararlar alabilen sürücüsüz arabaların ve buna benzer uygulamaların verimli hale gelmesini sağlayabilirler.
Neural Networks Nasıl Çalışıyor?
Neural Networks, gerçek insan beyninin işlev ve yapısı esas alınarak modellenen makine öğrenim algoritması olarak tanımlanır. Temel taş olarak girdileri alan sinir ağları bunlardan çıktılar elde ederler. Çıktıları yapay bir nöron gibi matematiksel işlevler ile elde eder. Çıktıları negatif ve pozitif şeklinde ayrıştıran Neural Networks, eğitim sürecinden geçmektedir. Örneğin karmaşık bir sorunu çözmeye çalışır ve bu yolda verileri girdi katmanına dahil eder. Girdi katmanındaki verileri daha sonra gizli katmanlara geçirir ve çıktı katmanına ulaştığında tahminler üzerine çalışmaya başlar. Sürece ilişkin işleyiş şöyledir:
- Girdi Katman: Sinir ağının ilk ve temel katmanıdır. Verileri alan düğümlerden oluşan ilk katmandır. Örneğin bir arsanın metrekaresine ilişkin verinin tutulduğu alandır.
- Gizli Katman: Ağın ikinci katmanıdır. Verileri işlemeye başlayan yapay nöronlardan meydana gelir. Örneğin bir arsanın metrekare bilgisi üzerine işlemler bu katmanda yapılır.
- Çıktı Katman: Gizli katmandan matematiksel olarak hesaplanmış veriler çıktı katmanına gelir. Örneğin bir arsanın metrekaresi üzerine yapılan hesaplama esas alınarak geleceğe dair yeni bir tahminin üretildiği katman burasıdır.
- Eğitim Süreci: Çıktı katmanı işlemleri ardından eğitim verilerinin devrede olduğu alandır. Burada sinir ağları çıktı katmanındaki tahmini eğitim verisi olarak sayılabilecek gerçek dünyadaki arsa fiyatları ile karşılaştırabilirler. Aynı anda tahmin test edilir ve bir önceki tahmin doğru değilse doğru tahminlerin yapılması için ağırlıklar ve sapmalar hesaplanır.
- Tahmin: Ağın eğitimi sonlandığında, güncel tarihe göre yeni satışa çıkacak olan bir arsanın metrekaresi baz alınarak güncel fiyat tahmini ortaya koyulabilir.
Bu işleyiş çerçevesinde Neural Networks çalışması, güvenilirlik düzeyi ideal seviyede olan tahminler ortaya çıkarabilir.
Neural Networks Kullanım Alanları Neler?
Neural Networks kullanım alanları başında doğal dil işleme gelir. Özellikle bilgisayarların insan dilini anlayabilmesi ve işlemesi için sinir ağlarından yararlanılır. Diğer kullanım alanları:
- Otonom araçlar,
- Robotik alanında insanlarda doğal şekilde iletişim kurabilen robotları tasarlamak,
- Sağlık sektöründeki tıbbi verileri analiz etmek, hasta sonuçların hakkında doğru tahminleri önceden yapabilmek, kişiye özel tedavileri modellemek,
- Finans ve ekonomi alanında piyasa eğilimlerini, varlıkların gelecek fiyatlarını tahmin etmek şeklinde sıralanır.
Yapay sinir ağı teknolojisi günümüz teknoloji dinamikleri için son derece önemli bir unsurdur.
Neural Network Nasıl Eğitilir?
Nural Networks’ün eğitimi için aşağıda yer alan aşamalar uygulanır:
- Verilerin Hazırlanması: Ağı eğitmek için yararlanılacak olan veriler toplanır. Veriler eğitim, test, doğrulama kümelerine ayrılırlar.
- Modeli Tanımlama: Sinir ağı için bir mimari tanımlanır. Katman sayısı, her katmana ilişkin düğüm sayısı belirlenir.
- Modeli Derleme: Optimizasyon algoritması ve metrikler belirlenerek, ağın performansını değerlendirmeye yönelik model derlenir.
- Model Eğitim: Verilerin tümü modele uygulanır. Kayıp fonksiyonun en aza inmesini sağlayacak şekilde güncelleme sağlanıp verilere göre model eğitilir.
- Modeli Değerlendirme: Eğitim sonunda, test kümelerine performans değerlendirmesi yapılır.
- Model Hassas Ayarlama: Model performansı beğenilmez ise hiperparametreler yeniden ayarlanıp, mimari için güncelleme yapılır. Sonucun sağlıklı şekilde alınması sağlanır.
İlgili adımlar kapsamında Neural Networks için eğitim gerçekleştirilir.
