Neural network yani sinir ağı, insan beyninin yapısı ve işlevine göre modellenen bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Açıkça programlanmadan kalıpları tanımak ve tahminlerde bulunmak veya kararlar almak için tasarlanmıştır. Bilgiyi işleyen ve ileten birbirine bağlı “nöron” katmanlarından oluşan sinir ağları, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılır.

Sinir Ağlarının Tarihi


Sinir ağı kavramı, araştırmacıların sinirsel aktiviteyi simüle etmek için beynin yapısından ilham alan basit matematiksel modellerin kullanımını keşfetmeye başladıkları 1940 ve 1950’lere kadar uzansa da, 1969’da Marvin Minsky adlı bir araştırmacı, tek katmanlı algılayıcıların sınırlamalarını özetleyen ve bunların birçok gerçek dünya problemini çözemeyeceğini savunan “Perceptrons” adlı bir kitap yayınlamıştır.

Tüm bu sınırlamalara rağmen sinir ağları üzerine yapılan araştırmalar; Rumelhart, Hinton ve Williams gibi araştırmacıların önderliğinde 1970 ve 1980’ler boyunca devam etmiştir ve bu sayede çok katmanlı sinir ağlarını eğitmeye izin veren geri yayılım algoritması adı verilen bir yöntem geliştirilmiştir.

Daha güçlü bilgisayarların ortaya çıkışı ve büyük miktarda verinin kullanılabilirliği ile sinir ağlarına olan ilginin yeniden canlandığı 90’larda, evrişimli sinir ağları ve tekrarlayan sinir ağları gibi yeni mimariler geliştirildi ve bu ağlar, görüntü tanıma, konuşma tanıma ve doğal dil işleme dahil olmak üzere çok çeşitli görevlerde kullanıldı.

Son yıllarda, derin öğrenme ve üretken modeller gibi yeni tekniklerin geliştirilmesi ve büyük miktarda veri ve hesaplama gücünün artan kullanılabilirliği ile gelişmeye ve genişlemeye devam etti. Sinir ağları artık sürücüsüz arabalar, görüntü ve konuşma tanıma ve doğal dil işleme dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır.


Neural Networks Neden Önemlidir?

Neural network, makine öğrenimi ve yapay zeka için güçlü bir araçtır. Verilerden öğrenebilir, tahminlerde bulunabilir, verileri kalıplara göre sınıflandırabilir ve eğitildikleri örneklerin ötesinde genellemeler yapabilir. Bu, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve karar verme gibi çok çeşitli görevlerin gerçekleştirilmesine olanak tanır.

Sinir ağlarının ana avantajlarından biri, verilerden öğrenme yetenekleridir; bu, daha fazla örnek gördükçe zaman içinde gelişebilecekleri anlamına gelir. Bu özellikle, konuşma tanıma, görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi verilerin karmaşık veya dinamik olduğu uygulamalar için kullanışlıdır.

Sinir ağlarının bir diğer avantajı da genelleme yapma yetenekleridir. Yani eğitim verilerinden öğrendikleri kalıplara dayalı olarak yeni ve görünmeyen veriler üzerinde tahminler veya sınıflandırmalar yapabilir. Bu, sistemin yeni ve öngörülemeyen durumlara dayalı kararlar alması gereken sürücüsüz araçlar gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanışlı olmalarını sağlar.

Sinir ağları ayrıca, ham girdi verilerinden yararlı özellikleri otomatik olarak çıkarmalarına izin veren öğrenme yeteneğine de sahiptir. Bu, özellikle sinir ağının programlanmadan bir görüntüdeki nesneleri tanımayı öğrenebildiği görüntü tanıma gibi görevler için yararlıdır.

Genel olarak sinir ağlarının birçok avantajı vardır ve basit görüntü tanımadan sürücüsüz araçlarda karmaşık karar vermeye kadar çok çeşitli uygulamalarda kullanılır. Makine öğrenimi ve yapay zeka için güçlü bir araçtır ve önemi gelecekte de artmaya devam edecektir.

Yapay Sinir Ağı Nedir? Nasıl Çalışır?

Artificial neural networks (ANN) yani yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin yapısı ve işlevine göre modellenen bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır.


Bir YSA’nın temel yapı taşı, bir veya daha fazla girdi alan, bu girdilere bir dizi ağırlık uygulayan ve bir çıktı üreten matematiksel bir işlev olan yapay bir nörondur. Bu nöronların girdileri ve çıktıları, pozitif veya negatif olabilen bağlantılarla bağlanır. Bu ağırlıklar ve bağlantılar, ağın belirli bir girdi için istenen çıktıyı üretmeyi öğrenebilmesi için eğitim sırasında ayarlanır.

Bir YSA, çözmeye çalıştığı sorunun karmaşıklığına bağlı olarak bir veya daha fazla nöron katmanından oluşabilir. Girdi verileri girdi katmanına beslenir ve daha sonra onu bir veya daha fazla gizli katmandan geçirir, her katman girdi verilerine ağırlıklar uygular ve ardından onu bir sonraki katmana geçirir. Çıktı, çıktı katmanı tarafından üretilir.

Eğitim süreci temel olarak, tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasındaki farkı en aza indirgemek için ağırlıkları tekrar tekrar ayarlayan algoritma ile bir girdi veri seti ve karşılık gelen istenen çıktıları içerir. Bu işleme geri yayılım denir. Ağ eğitildikten sonra, yeni ve görünmeyen veriler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilir.

Yapay sinir ağları görüntü tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve karar verme gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Makine öğrenimi için güçlü bir araçtır ve verilerden öğrenme ve eğitildikleri örneklerin ötesinde genelleme yapma yeteneğine sahiptir.

Özetle sinir ağlarının çalışma şekli bu şekildedir. Daha iyi anlayabilmeniz için şimdi de basit bir örnekle anlatalım…

Diyelim ki 100 konut fiyatı ve bunlara karşılık gelen metrekareden oluşan bir veri setimiz var. Bir evin fiyatını metrekaresine göre tahmin edecek bir sinir ağı eğitmek istiyoruz.

Girdi katmanı: Sinir ağının ilk katmanı, girdi verilerini alan düğümlerden oluşur, bu durumda bir evin metrekaresi kadardır.

Gizli katman: Gizli katman olarak bilinen ağın bir sonraki katmanı, girdi verilerini işleyen yapay nöronlardan oluşur. Her nöron girdi verisini alır, üzerinde matematiksel bir işlem gerçekleştirir ve sonucu bir sonraki katmana iletir.

Çıktı katmanı: Ağın çıktı katmanı olarak bilinen son katmanı, gizli katmandan işlenen verileri alır ve konut fiyatı hakkında tahminde bulunur.

Eğitim: Eğitim sırasında sinir ağı, tahminlerini eğitim verilerindeki gerçek konut fiyatlarıyla karşılaştırmak için bir kayıp işlevi kullanır. Tahmin yanlışsa ağ, kaybı en aza indirmek ve daha doğru tahminler yapmak için ağırlıklarını ve sapmalarını ayarlar.

Tahminler: Ağ eğitildikten sonra yeni bir evin metrekaresine dayalı olarak konut fiyatı hakkında tahminlerde bulunabilir.

Yukarıdaki örnek, sinir ağlarının sayılarla nasıl çalıştığına dair çok temel bir örnektir, ancak ağın girdi verilerini nasıl işlediğine ve tahminler yaptığına dair temel fikri elde etmenizi sağlar. Daha karmaşık ağlarda, birden çok gizli katman olabilir ve her düğüm birden çok girdiye ve çıktıya sahip olabilir. Bu da ağın girdi verileri ile çıktı tahminleri arasındaki daha karmaşık ilişkileri öğrenmesini sağlar.

Sinir Ağları Nasıl Eğitilir?

Bir sinir ağını eğitmek için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

1. Veri Hazırlama

İlk adım, ağı eğitmek için kullanılacak verileri toplamak ve hazırlamaktır. Bu adım, verileri eğitim, doğrulama ve test kümelerine ayırmayı, verileri normalleştirmeyi ve gerektiğinde ön işlemeyi içerir.

2. Model Tanımı

Bir sonraki adım, sinir ağının mimarisini tanımlamaktır. Model tanımı, katman sayısını, kullanılacak etkinleştirme işlevlerinin türünü ve her katmandaki düğüm sayısını belirlemeyi içerir.

3. Model Derleme

Ağın mimarisi tanımlandıktan sonraki adım, ağın performansını değerlendirmek için kayıp fonksiyonunu, optimizasyon algoritmasını ve metrikleri belirterek modeli derlemektir.

4. Model Eğitimi

Son adım, verileri modele uydurarak ve model parametrelerini kayıp fonksiyonunu en aza indirecek şekilde güncelleyerek hazırlanan veriler üzerinde modeli eğitmektir.

5. Model Değerlendirme

Modelin eğitilmesinden sonraki adım, doğrulama ve test kümelerindeki performansını değerlendirmektir.

6. Model İnce Ayarı

Modelin performansı tatmin edici değilse, modelin hiperparametreleri ayarlanarak mimarisi değiştirilerek veya farklı ön işleme teknikleri kullanılarak ince ayar yapılabilir.

Genel olarak bir sinir ağını eğitmek, istenen performans elde edilene kadar bu adımların birkaç yinelemesini içerir. Bir sinir ağını eğitme süreci çok fazla hesaplama gücü gerektirir ve zaman alıcı olabilir, ancak donanım ve yazılımdaki gelişmeler sinir ağlarını eğitmeyi artık daha kolay ve daha verimli hale getirir.

Neural Networks Türleri

Her biri kendine özgü özelliklere ve kullanım durumlarına sahip birkaç farklı sinir ağı türü vardır. En yaygın türlerden bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Networks)

Bunlar en basit sinir ağı türüdür ve bir giriş katmanı, bir veya daha fazla gizli katman ve bir çıkış katmanından oluşur. Veriler, ağ boyunca, geri döngü olmadan, giriş katmanından çıkış katmanına tek bir yönde akar. Bu tür ağlar, görüntü ve konuşma tanıma gibi görevler için kullanılır.

2. Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks)

Bu ağlar, zaman serileri veya doğal dil gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmıştır. Ağın önceki girdileri hatırlamasına izin vererek bilginin döngüsel bir modelde akmasına izin veren nöronlar arasında bağlantılara sahiptir. Bu tür ağlar, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi görevler için kullanılır.

3. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks)

Bu ağlar, görüntü, video veya ses sinyalleri gibi verileri işlemek için tasarlanmıştır. Veriyi ızgara benzeri bir topoloji ile işler. Izgara benzeri girdideki özellik ve kalıpları tanımlamaya yardımcı olan belirli bir yapıları vardır. Bu tür ağlar, görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve video analizi gibi görevler için kullanılır.

4. Otomatik kodlayıcı (Autoencoder)

Girdisini yeniden yapılandırmak için eğitilmiş bir tür sinir ağıdır. Boyut azaltma, özellik çıkarma ve anormallik tespiti için kullanılabilen, kodlama adı verilen girdi verilerinin kompakt bir temsilini öğrenirler.

5. Generative Adversarial Networks

Bu ağlar, bir üretici ve bir ayrımcı olmak üzere iki alt ağdan oluşur. Oluşturucu, gerçek verilere benzer sentetik veriler oluştururken, ayrımcı gerçek veriler ile sentetik verileri birbirinden ayırmaya çalışır. Bu tür ağlar, görüntü oluşturma, veri büyütme ve metinden konuşmaya gibi görevler için kullanılır.

Yukarıdaki listelediklerimiz en yaygın sinir ağı türlerinden bazılarıdır, ancak belirli kullanım durumları için geliştirilmiş birçok başka varyasyon ve mimari vardır. Bu noktada ağ türünün seçimi, belirli soruna ve ağın birlikte çalışacağı veri kümesine bağlı olacaktır.

Neural Networks Kullanım Alanları

Sinir ağları, birçok modern teknoloji uygulamasının ayrılmaz bir parçasıdır ve çok çeşitli endüstrilerde kullanılır. Günümüz dünyasında sinir ağlarının en yaygın uygulamalarından bazıları aşağıdaki şekildedir:

1. Bilgisayarlı Görü

Sinir ağları, görüntü ve video analizinde, nesne algılama ve tanımada ve sürücüsüz arabalarda kullanılır. Yüzler, nesneler ve yol işaretleri gibi görüntülerdeki kalıpları öğrenip tanıyabilirler, bu da görsel verilere dayalı kararlar vermelerini sağlar.

2. Doğal Dil İşleme

Sinir ağları, dil çevirisi, metin özetleme ve duygu analizi gibi görevlerde kullanılır. Kullanıcılarla daha doğal bir şekilde iletişim kurmaya olanak tanıyan insan dilini anlayabilir ve bu dilde üretim yapabilir.

3. Konuşma Tanıma

Sinir ağları, konuşmadan metne ve metinden konuşmaya uygulamalarda kullanılır, kullanıcıların sesli komutlar aracılığıyla cihazlarla etkileşim kurmasını sağlar. Konuşulan kelimeleri tanıyabilir, yazıya dökebilir ve kulağa doğal gelen bir sesle konuşma üretebilir.

4. Öneri Sistemleri

Sinir ağları, e-ticaret ve akış platformları tarafından kullanılanlar gibi kişiselleştirilmiş öneri sistemlerinde kullanılır. Kullanıcıların tercihlerini öğrenebilir, davranışlarına ve geçmiş etkileşimlerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş önerilerde bulunabilir.

5. Sağlık Sektörü

Sinir ağları, hastalıkları tanımlamak ve teşhis etmek için CT ve MRI taramaları gibi tıbbi görüntülemede, ayrıca ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tıpta kullanılır.

6. Finans Sektörü

Sinir ağları dolandırıcılık tespiti, kredi puanlama ve algoritmik ticarette kullanılır.

Bunlar, günümüzde sinir ağlarının kullanıldığı birçok kullanım alanından sadece birkaçıdır. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, sinir ağlarının daha da geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılması ve hayatımızın birçok alanında giderek daha önemli bir rol oynaması muhtemeldir.

Sinir Ağlarını Kim Kullanır?

Neural network, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli kişi ve kuruluşlar tarafından kullanılır:

1. Araştırmacılar ve akademisyenler

Sinir ağları akademik araştırmalarda, özellikle bilgisayar bilimi, yapay zeka ve bilişsel bilim gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Araştırmacılar, karmaşık sistemlerin özelliklerini incelemek ve yeni algoritmalar ve mimariler geliştirmek için sinir ağlarını kullanır.

2. Mühendisler ve Veri Bilimciler

Mühendisler ve veri bilimcileri, büyük veri kümelerindeki modelleri eğitmek ve verilerden öğrenilen kalıplara dayalı tahminler ve sınıflandırmalar yapmak için sinir ağlarını kullanır.

3. İşletmeler

Dolandırıcılık tespiti, müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş öneri sistemleri gibi görevler için sinir ağlarını kullanırlar. Bu şekilde finans, sağlık ve perakende gibi çok çeşitli sektörlerdeki işletmeler, operasyonlarının verimliliğini ve etkinliğini artırabilir.

4. Devlet Kurumları

Devlet kurumları, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve karar verme gibi görevler için sinir ağlarını kullanır. Bu şekilde operasyonların verimliliğini artırırken daha bilinçli kararlar alabilirler.

5. Bağımsız Geliştiriciler ve Girişimciler

Sinir ağları; sohbet robotları, sanal asistanlar ve kişiselleştirilmiş öneri sistemleri gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılabilen akıllı sistemler oluşturmak için de kullanır. Bu da birçok bağımsız geliştirici ve girişimci de yeni ürün ve hizmetler geliştirmesine olanak tanır.

Genel olarak sinir ağları, araştırmacılar ve akademisyenlerden işletmelere ve devlet kurumlarına kadar çok çeşitli kişi ve kuruluşlar tarafından operasyonlarının verimliliğini ve etkinliğini artırmak ve daha bilinçli kararlar almak için kullanılır.

Neural Networks Geleceği

Sinir ağlarının geleceği çok fazla potansiyel barındırır. Yapay sinir ağlarının gelecekte önemli bir rol oynaması beklenen alanlardan bazıları şunlardır:

1. Doğal dil işleme

Neural networks, bilgisayarların insan dilini artan bir doğrulukla anlamasını ve işlemesini sağlayarak doğal dil işleme alanında ilerlemeye devam edecektir.

2. Otonom araçlar

Otonom araçların algı ve karar verme yeteneklerini geliştirmek ve araçları daha güvenilir kılmak için sinir ağları kullanılacaktır.

3. Robotik

Neural networks, çok çeşitli görevleri yerine getirebilen ve insanlarla daha doğal bir şekilde etkileşime girebilen robotların geliştirilmesinde çok önemli bir rol oynayacaktır.

4. Sağlık

Sinir ağları, büyük miktarda tıbbi veriyi analiz etmek ve hasta sonuçları hakkında daha doğru tahminler yapmak için kullanılacak ve bu da daha iyi ve daha kişiselleştirilmiş tedaviler yapılmasına yol açacaktır.

5. Finans ve ekonomi

Neural networks, finansal ve ekonomik verileri analiz etmek ve piyasa eğilimleri ve yatırımların performansı hakkında daha doğru tahminler yapmak için kullanılacaktır.

Birçok uzman sinir ağlarının geleceğini heyecan verici olarak görür ve birçok farklı alanda büyük ilerlemeler sağlama potansiyeline sahip olduğu öngörmektedir.

Neural Networks vs. Deep Learning Arasındaki Farklar Nelerdir?

Deep learning ve neural networks genellikle birbirinin yerine kullanılan kavramlar olsa da, tam olarak aynı şey değildir.

Derin öğrenme, verilerden özellikler öğrenmek ve çıkarmak için çok katmanlı sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi dalını ifade eder. Derin öğrenmedeki “derin – deep”, sinir ağındaki birden fazla katmanın kullanılması anlamına gelir ve modelin verilerin giderek karmaşıklaşan temsillerini öğrenmesine olanak tanır.

Sinir ağları ise insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Sinir ağları, bilgiyi işleyen ve bu bilgiye dayalı tahminler yapan birbirine bağlı düğümlerden oluşur.

Özetle, derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarının kullanımına odaklanan makine öğreniminin bir alt alanıdır, sinir ağları ise hem derin öğrenmede hem de diğer makine öğrenimi biçimlerinde kullanılan bir algoritma türüdür.