Sinir Ağı (NN)

Sinir Ağı (NN), Yapay Zeka (AI) teknolojisinin temelini oluşturan, kalıpları tanımak, duyusal verileri yorumlamak ve bilgileri kümelemek için tasarlanmış bir hesaplama modelidir. İnsan beyninin biyolojik yapısından esinlenerek geliştirilen bu ağlar, birbirine bağlı düğümlerden veya "nöronlardan" oluşur ve katmanlar halinde düzenlenir. Biyolojik beyin sinapslar arasında iletişim kurmak için kimyasal sinyaller kullanırken, dijital sinir ağı bilgiyi iletmek için matematiksel işlemler kullanır. Bu sistemler, modern Makine Öğreniminin (ML) temelini oluşturan teknolojidir ve bilgisayarların yüzleri tanımak, dilleri çevirmek ve otonom araçları sürmek gibi karmaşık sorunları, her bir özel kural için açıkça programlanmadan çözmelerini sağlar.

Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

Bu terimler genellikle birbirinin yerine kullanılır, ancak temel Sinir Ağı ile Derin Öğrenme (DL) arasında ayrım yapmak önemlidir. Temel fark, derinlik ve karmaşıklıkta yatmaktadır. Standart veya "sığ" bir sinir ağında, giriş ve çıkış arasında yalnızca bir veya iki gizli katman bulunabilir. Buna karşılık, Derin Öğrenme düzinelerce hatta yüzlerce katmandan oluşan "derin" sinir ağlarını içerir. Bu derinlik, özelliklerin otomatik olarak çıkarılmasını sağlar ve modelin hiyerarşik kalıpları anlamasına olanak tanır—basit kenarlar şekillere, şekiller ise tanınabilir nesnelere dönüşür. Daha derin bir teknik inceleme için, MIT News derinöğrenmeyi ve temel ağlardan evrimini açıklamaktadır.

Sinir Ağları Nasıl Öğrenir?

Sinir ağında "öğrenme" süreci, hataları en aza indirmek için iç parametrelerin ayarlanmasını içerir. Veriler bir giriş katmanından girer, hesaplamaların yapıldığı bir veya daha fazla gizli katmandan geçer ve bir tahmin olarak bir çıkış katmanından çıkar.

• Weights and Biases: Nöronlar arasındaki her bağlantının, sinyalin gücünü belirleyen bir "ağırlığı" vardır. Eğitim sırasında, ağ bu ağırlıkları eğitim verilerine göre ayarlar. .
• Aktivasyon Fonksiyonları: Bir nöronun "ateşlenmesi" veya aktive edilmesi gerektiğine karar vermek için ağ, ReLU veya Sigmoid gibi bir Aktivasyon Fonksiyonu kullanır. Bu, ağın karmaşık sınırları öğrenmesini sağlayan doğrusal olmayan bir yapı getirir.
• Geri yayılım: Ağ bir tahminde bulunduğunda, sonucu gerçek doğru cevapla karşılaştırır. Bir hata varsa, Geri yayılım adı verilen bir algoritma, ağ üzerinden geriye doğru bir sinyal göndererek ağırlıkları ince ayar yapar ve zamanla doğruluğu artırır.
• Optimizasyon: Stokastik Gradyan İnişi (SGD) gibi algoritmalar, kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için en uygun ağırlık setini bulmaya yardımcı olur. AWS'de optimizasyon algoritmaları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Sinir ağları, modern çağı tanımlayan birçok teknolojinin arkasındaki motorlardır.

1. Bilgisayar Görme: Bilgisayar Görme (CV) alanında, Geri Dönüşlü Sinir Ağları (CNN) adlı özel ağlar görsel verileri analiz etmek için kullanılır. Ultralytics gibi gelişmiş modeller, gerçek zamanlı nesne algılama için derin sinir ağı mimarilerini kullanır. Bu sistemler, mahsul sağlığını izleyen tarımda yapay zeka ve anomali algılama için güvenlik sistemlerinde kritik öneme sahiptir.
2. Doğal Dil İşleme: Metin içeren görevler için, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve Dönüştürücüler gibi mimariler, makinelerin insan dilini anlama biçiminde devrim yaratmıştır. Bu ağlar, makine çeviri araçlarını ve sanal asistanları desteklemektedir. Bu teknolojilerin etkisini, tıbbi notların yazıya dökülmesine ve hasta kayıtlarının analiz edilmesine yardımcı oldukları sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında görebilirsiniz.
3. Tahmine Dayalı Analitik: İşletmeler, hisse senedi fiyatlarını veya envanter ihtiyaçlarını tahmin etmek için zaman serisi analizi için sinir ağlarını kullanır. IBM, iş analitiğinde sinir ağlarına ilişkin mükemmel bir genel bakış sunar.

Pratik Uygulama

Modern yazılım kütüphaneleri, matematiksel işlemleri sıfırdan yazmaya gerek kalmadan sinir ağlarını kullanıma sunmayı mümkün kılar. Geriye kalan tek şey, sinir ağını eğitmek ve sonuçları elde etmek için bir model oluşturmaktır. Ultralytics Platformu kullanıcıların bu ağları özel veri kümeleri üzerinde kolayca eğitebilmesini sağlar. Aşağıdaki Python , önceden eğitilmiş bir sinir ağını (özellikle son teknoloji YOLO26 modelini) nasıl yükleyeceğinizi ve ultralytics Paket.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO26 neural network model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Run inference on an image to detect objects
# The model processes the image through its layers to predict bounding boxes
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the results
results[0].show()

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gerekenler

Güçlü olmalarına rağmen, sinir ağları belirli zorluklar da beraberinde getirir. Genellikle, denetimli öğrenme için büyük miktarda etiketli veriye ihtiyaç duyarlar. Yeterli veri çeşitliliği olmadan, ağ aşırı uyumlanmaya eğilimlidir ve bu durumda genellemeyi öğrenmek yerine eğitim örneklerini ezberler. Ayrıca, derin sinir ağları genellikle "kara kutular" olarak adlandırılır, çünkü belirli bir karara nasıl ulaştıklarını tam olarak yorumlamak zor olabilir ve bu da Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) araştırmalarını tetikler. IEEE StandartlarBirliği gibi kuruluşlar, bu güçlü ağların etik ve güvenli bir şekilde kullanılmasını sağlamak için standartlar üzerinde aktif olarak çalışmaktadır.