Sinir Ağı (NN)

Sinir Ağlarını Anlamak

Bir sinir ağı, birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşan katmanlardan oluşur. Bu katmanlar tipik olarak ham verileri alan bir girdi katmanı, verileri işleyen bir veya daha fazla gizli katman ve sınıflandırma veya tahmin gibi nihai sonucu üreten bir çıktı katmanı içerir. Nöronlar arasındaki her bağlantı, bağlantının önemini gösteren bir ağırlık taşır. Nöronlar, ilettikleri çıktı sinyalini belirlemek için bir Aktivasyon Fonksiyonu kullanarak girdilerini işler. Ağ, tahminleri ile gerçek hedef değerler arasındaki hatayı en aza indirmek için genellikle gradyan inişi ve geriye yayılma gibi algoritmalar kullanarak bir eğitim süreci sırasında bu ağırlıkları ayarlayarak öğrenir. Etkili eğitim konusunda rehberlik için Model Eğitimi İpuçları bölümümüze bakın.

Derin öğrenme kullanan modeller esasen çok sayıda gizli katmana sahip sinir ağlarıdır (dolayısıyla "derin"). Bu derinlik, büyük veri kümelerinden son derece karmaşık desenleri ve hiyerarşik özellikleri öğrenmelerini sağlayarak onları nesne algılama ve görüntü segmentasyonu gibi görevler için son derece etkili hale getirir. Manuel özellik mühendisliği gerektirebilecek daha basit makine öğrenimi modellerinin aksine, NN'ler görüntü ve metin gibi yapılandırılmamış verilerden ilgili özellikleri otomatik olarak çıkarma konusunda mükemmeldir.

Sinir Ağları Uygulamaları

Sinir Ağları inanılmaz derecede çok yönlüdür ve çok sayıda alanda uygulanmıştır. İşte iki önemli örnek:

1. Bilgisayarla Görme: Bilgisayarla görme (CV) alanında, NN'ler, özellikle de CNN'ler gibi özelleşmiş türleri, görsel bilgileri analiz etmek ve yorumlamak için kullanılır. Gibi son teknoloji modeller Ultralytics YOLO gerçek zamanlı nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve poz tahmini için derin sinir ağlarından yararlanarak otonom sürüşten tıbbi görüntüleme analizine kadar uygulamalara olanak tanır. Ultralytics HUB gibi platformları kullanarak bu tür modelleri eğitebilir ve dağıtabilirsiniz.
2. Doğal Dil İşleme: NN'ler, makinelerin insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlayan Doğal Dil İşleme (NLP) için temeldir. Uygulamalar arasında makine çevirisi, duygu analizi ve chatbot geliştirme yer alır. BERT ve çeşitli GPT modelleri gibi modeller, sofistike sinir ağı mimarilerine, özellikle de Transformatörlere dayanmaktadır.

Sinir Ağları ve Benzer Kavramlar

NN'leri ilgili yapay zeka kavramlarından ayırmak faydalı olacaktır:

• Yapay Zeka (YZ): YZ, akıllı makineler yaratmanın geniş bir alanıdır. NN'ler, öğrenme yeteneklerine ulaşmak için YZ içinde kullanılan özel bir tekniktir.
• Makine Öğrenimi (ML): Makine öğrenimi, verilerden öğrenen algoritmalara odaklanan bir yapay zeka alt kümesidir. NN'ler, özellikle derin öğrenmede baskın olan önemli bir makine öğrenimi modeli sınıfıdır.
• Derin Öğrenme (DL): DL, karmaşık örüntüleri modellemek için özellikle çok katmanlı (derin mimariler) NN'leri kullanan bir makine öğrenimi alt alanıdır. Tüm derin öğrenme modelleri sinir ağlarıdır, ancak tüm sinir ağları derin değildir.
• Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler): CNN 'ler, öncelikle görüntüler gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış özel bir NN türüdür ve bu da onları bilgisayarla görme görevleri için oldukça etkili kılar.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): RNN 'ler, metin veya zaman serileri gibi sıralı verileri, döngü oluşturan ve bilginin kalıcı olmasını sağlayan bağlantılara sahip olarak işlemek üzere tasarlanmıştır.
• Dönüştürücüler: Transformatörler, birçok NLP görevi için son teknoloji haline gelen ve bilgisayarla görmede giderek daha fazla kullanılan, büyük ölçüde dikkat mekanizmalarına dayanan daha yeni bir mimaridir.

Özetle, Sinir Ağları, makinelerin verilerden karmaşık örüntüleri öğrenmesini sağlayan güçlü, beyinden ilham alan modellerdir. Derin öğrenme için temel yapı taşlarıdır ve bilgisayarla görme ile görüntüleri anlamaktan NLP'de dil işlemeye kadar çeşitli yapay zeka uygulamalarında ilerleme sağlarlar.