Sinir Ağı Nedir?

Sinir ağı, örüntüleri tanımak ve karar vermek için makine öğreniminde kullanılan ve beyinden ilham alan hesaplama modelleridir.

Sinir Ağları (NN), insan beyninin birbirine bağlı nöron yapısından esinlenir. Günümüzde birçok makine öğrenimi algoritmasının temelini oluşturur ve bilgisayarların örüntüleri tanımasına ve verilere dayalı kararlar almasına olanak tanır.

Sinir Ağı Nedir?

Sinir ağı, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir süreç aracılığıyla verilerdeki kalıpları ve ilişkileri tanımak için tasarlanmış bir dizi algoritmadır. 

Özünde bir sinir ağı, beyin hücrelerine benzeyen temel birimler olan nöronlardan oluşur. Bu nöronlar girdileri alır, işler ve bir çıktı üretir. Farklı katmanlar halinde organize edilirler: verileri alan bir giriş katmanı, bu verileri işleyen birkaç gizli katman ve nihai kararı veya tahmini sağlayan bir çıkış katmanı.

Bu nöronlardaki ayarlanabilir parametrelere, ağırlıklar ve önyargılar denir. Ağ öğrendikçe, bu ağırlıklar ve önyargılar ayarlanır ve giriş sinyallerinin gücünü belirler. Bu ayarlama süreci, ağın gelişen bilgi tabanına benzer.

Eğitim başlamadan önce hiperparametreler olarak bilinen belirli ayarlar değiştirilir. Bunlar öğrenme hızı ve eğitim süresi gibi faktörleri belirler. Bunlar bir makineyi optimum performans için ayarlamaya benzer.

Eğitim aşamasında, ağa veriler sunulur, mevcut bilgisine (ağırlıklar ve önyargılar) dayanarak bir tahmin yapar ve ardından tahmininin doğruluğunu değerlendirir. Bu değerlendirme, ağın skor tutucusu olarak hareket eden bir kayıp fonksiyonu kullanılarak yapılır. Bir tahminde bulunduktan sonra, kayıp fonksiyonu tahminin gerçek sonuçtan ne kadar uzak olduğunu hesaplar ve eğitimin birincil amacı bu “kaybı” veya hatayı en aza indirmek haline gelir.

Geriye yayılma bu öğrenme sürecinde çok önemli bir rol oynar. Hata veya kayıp belirlendikten sonra, geriye yayılım bu hatayı azaltmak için ağırlıkların ve önyargıların ayarlanmasına yardımcı olur. Hangi nöronların hataya en çok katkıda bulunduğunu belirleyen ve gelecekteki daha iyi tahminler için onları iyileştiren bir geri bildirim mekanizması görevi görür.

Ağırlıkları ve önyargıları verimli bir şekilde ayarlamak için “gradyan inişi” gibi teknikler kullanılır. Engebeli bir arazide gezindiğinizi ve amacınızın en alçak noktayı bulmak olduğunu düşünün. Her zaman daha alçak bir noktaya doğru ilerlerken izlediğiniz yol, gradyan inişi tarafından yönlendirilir.

Son olarak, sinir ağlarının önemli bir bileşeni aktivasyon fonksiyonudur. Bu fonksiyon, bir nöronun girdilerinin ağırlıklı toplamına ve bir önyargıya dayalı olarak etkinleştirilip etkinleştirilmeyeceğine karar verir.

Tüm süreci görselleştirmek için, el yazısıyla yazılmış sayıları tanımak üzere eğitilmiş bir sinir ağını düşünün. Giriş katmanı, el yazısıyla yazılmış bir rakamın görüntüsünü alır, görüntüyü katmanları aracılığıyla işler, tahminler yapar ve sayıyı güvenle tanımlayana kadar bilgisini geliştirir.

Sinir Ağları Ne İçin Kullanılır?

Sinir ağları, aşağıdakiler gibi geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir:

1. Görüntü tanıma

Facebook gibi platformlar, fotoğraf etiketleme gibi görevler için sinir ağlarını kullanır. Bu ağlar milyonlarca görüntüyü analiz ederek, fotoğraflardaki kişileri olağanüstü bir doğrulukla tanımlayabilir ve etiketleyebilir.

2. Konuşma tanıma

Siri ve Alexa gibi sanal asistanlar sesli komutları anlamak ve işlemek için sinir ağlarından yararlanır. Çeşitli dillerden, aksanlardan ve lehçelerden insan konuşmalarının geniş veri kümeleri üzerinde eğitim alarak, kullanıcı isteklerini gerçek zamanlı olarak anlayabilir ve yanıtlayabilirler.

3. Tıbbi teşhis

Sağlık sektöründe, sinir ağları teşhis konusunda devrim yaratır. Tıbbi görüntüleri analiz ederek anomalileri, tümörleri veya hastalıkları, genellikle insan uzmanlardan daha yüksek doğrulukla tespit edebilirler. Bu, özellikle erken hastalık tespitinde değerlidir ve potansiyel olarak hayat kurtarır.

4. Finansal tahmin

Sinir ağları, piyasa hareketlerini tahmin etmek ve yatırımcıların bilinçli kararlar almasına yardımcı olmak için hisse senedi fiyatlarından küresel ekonomik göstergelere kadar büyük miktarda finansal veriyi analiz eder.

Sinir ağları güçlü olmakla birlikte, herkese uyan tek bir çözüm değildir. Güçleri, büyük veri kümeleri içeren ve örüntü tanıma veya tahmin yetenekleri gerektiren karmaşık görevlerin üstesinden gelmelerinde yatmaktadır. Ancak, daha basit görevler veya verilerin sınırlı olduğu sorunlar için geleneksel algoritmalar daha uygun olabilir. Örneğin, küçük bir sayı listesini sıralıyorsanız veya kısa bir listede belirli bir öğeyi arıyorsanız, temel bir algoritma bir sinir ağı kurmaktan daha verimli ve daha hızlı olacaktır.

Sinir Ağları Türleri

Belirli görev ve uygulamalar için tasarlanmış birkaç farklı sinir ağı türü vardır. Bunlar aşağıdaki şekildedir:

• İleri Beslemeli Sinir Ağları: Bilginin sadece tek bir yönde hareket ettiği en basit türdür.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Bilginin kalıcılığını sağlamak için döngüleri vardır.
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Öncelikle görüntü tanıma görevleri için kullanılır.
• Radyal Tabanlı Fonksiyon Sinir Ağları: Fonksiyon yaklaştırma problemleri için kullanılır.

Sinir Ağlarının Avantajları Nelerdir?

• Uyarlanabilirlik: Öğrenebilir ve bağımsız kararlar verebilirler.
• Paralel işleme: Büyük ağlar aynı anda birden fazla girdiyi işleyebilir.
• Hata toleransı: Ağın bir parçası arızalansa bile tüm ağ çalışmaya devam edebilir.

Sinir Ağlarının Sınırlamaları Nelerdir?

• Veri bağımlılığı: Etkili bir şekilde çalışmak için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyarlar.
• Opak yapı: Genellikle “kara kutu” olarak adlandırılırlar çünkü belirli kararları nasıl aldıklarını anlamak zordur.
• Aşırı uyum: Bazen verilerden öğrenmek yerine onları ezberleyebilirler.

Sinir Ağları vs Derin Öğrenme

İlgili İçerik: Derin Öğrenme Nedir?

Tüm derin öğrenme modelleri sinir ağları olsa da, tüm sinir ağları derin öğrenme değildir. Derin öğrenme, üç veya daha fazla katmana sahip sinir ağlarını ifade eder. Bu sinir ağları insan beyninin davranışını taklit etmeye çalışarak büyük miktarda veriden “öğrenmesini” sağlar. Tek katmanlı bir sinir ağı yaklaşık tahminler yapabilirken, ek gizli katmanlar doğruluğun iyileştirilmesine yardımcı olabilir.