Sinir Ağı (NN)

Sinir Ağlarını Anlamak

Bir sinir ağı, birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşan katmanlardan oluşur. Bu katmanlar tipik olarak ham verileri (bir görüntüdeki piksel değerleri veya bir cümledeki kelimeler gibi) alan bir girdi katmanı, verileri hesaplamalar yoluyla işleyen bir veya daha fazla gizli katman ve bir sınıflandırma etiketi veya tahmin edilen bir değer gibi nihai sonucu üreten bir çıktı katmanı içerir. Nöronlar arasındaki her bağlantı, bağlantının ağın hesaplamalarındaki önemini gösteren sayısal bir değer olan bir 'ağırlık' taşır.

Nöronlar birleştirilmiş girdilerini ReLU veya Sigmoid gibi bir Aktivasyon Fonksiyonu kullanarak işler ve bir sonraki katmana iletecekleri çıktı sinyalini belirler. Ağ, tipik olarak denetimli öğrenme ortamında etiketli örnekler kullanarak bir eğitim süreci sırasında bu ağırlıkları ayarlayarak 'öğrenir'. Gradyan inişi ve geriye yayılma algoritması gibi algoritmalar, ağın tahminleri ile gerçek hedef değerler arasındaki farkı ölçen bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için ağırlıkları iteratif olarak ayarlamak için yaygın olarak kullanılır. Etkili model eğitimi genellikle dikkatli hiperparametre ayarı ve Model Eğitimi İpuçları gibi kılavuzlarda özetlenen stratejiler gerektirir.

Derin öğrenme (DL) kullanan modeller esasen birden fazla gizli katmana sahip NN'lerdir (dolayısıyla "derin"). Bu derinlik, büyük veri kümelerinden son derece karmaşık kalıpları ve hiyerarşik özellikleri öğrenmelerini sağlayarak onları nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevler için son derece etkili hale getirir. Manuel özellik mühendisliği gerektirebilen Doğrusal Regresyon veya Destek Vektör Makineleri (SVM) gibi daha basit makine öğrenimi modellerinin aksine, NN'ler görüntü ve metin gibi ham, yapılandırılmamış verilerden otomatik olarak özellik çıkarma işlemini gerçekleştirmede mükemmeldir.

Sinir Ağı Türleri ve Aralarındaki Farklar

Yukarıda açıklanan temel yapı genel olarak geçerli olsa da, çeşitli özel NN mimarileri mevcuttur:

• Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler): Özellikle görüntüler gibi ızgara benzeri veriler için etkilidir. Özelliklerin uzamsal hiyerarşilerini öğrenmek için konvolüsyon katmanları kullanırlar. Birçok nesne algılama mimarisi omurga olarak CNN'lerden yararlanır.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): Metin veya zaman serileri gibi sıralı veriler için tasarlanmıştır, yönlendirilmiş döngüler oluşturan bağlantılara sahiptir ve bilginin kalıcı olmasını sağlar. LSTM gibi varyantları yaygındır.
• Dönüştürücüler: Başlangıçta NLP görevleri için geliştirilen bu araçlar, büyük ölçüde kendi kendine dikkat mekanizmalarına dayanır ve görme(Vision Transformer (ViT)) dahil olmak üzere çeşitli alanlarda dikkate değer performans göstermiştir.

NN'ler, Karar Ağaçları veya k-En Yakın Komşular (KNN) gibi farklı prensiplerle çalışan ve genellikle kapsamlı ön işleme olmadan görüntüler gibi yüksek boyutlu, karmaşık veriler için daha az uygun olan geleneksel algoritmalardan önemli ölçüde farklıdır.

Sinir Ağları Uygulamaları

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

1. Bilgisayarla Görme (CV): NN'ler, özellikle CNN'ler, CV'deki büyük ilerlemelerin arkasındaki itici güçtür. Şunlar için kullanılırlar:

   • Görüntü Sınıflandırma: Bir görüntünün tamamına bir etiket atama (örneğin, bir kedi veya köpeği tanımlama).
   • Nesne Algılama: Aşağıda gösterildiği gibi, sınırlayıcı kutular kullanarak bir görüntü içindeki nesneleri tanımlama ve konumlandırma Ultralytics YOLO gibi modeller YOLO11. Bu, sürücüsüz araç larda yapay zeka ve yapay zekaya dayalı envanter yönetimi gibi uygulamalar için çok önemlidir.
   • Görüntü Segmentasyonu: Bir görüntüdeki her pikseli sınıflandırarak tıbbi görüntü analizi gibi görevler için ayrıntılı sahne anlayışı sağlar. Ultralytics belgeleriyle segmentasyon görevlerini keşfedin.

2. Doğal Dil İşleme (NLP): RNN'ler ve Dönüştürücüler de dahil olmak üzere NN'ler, makinelerin insan dilini anlama ve üretme biçiminde devrim yaratmıştır. Uygulamalar şunları içerir:

   • Makine Çevirisi: Metni bir dilden diğerine otomatik olarak çevirme (örn. Google Translate).
   • Duygu Analizi: Metnin arkasındaki duygusal tonu belirleme (olumlu, olumsuz, nötr).
   • Metin Üretimi: BERT ve GPT modelleri gibi modellere dayalı olarak insan benzeri metinler oluşturmak, sohbet robotlarını ve içerik oluşturma araçlarını güçlendirmek.

Araçlar ve Çerçeveler

NN'lerin geliştirilmesi ve konuşlandırılması, çeşitli güçlü derin öğrenme araçları ve çerçeveleri ile kolaylaştırılmıştır:

• Kütüphaneler: Gibi çerçeveler PyTorch ve TensorFlow NN'leri eğitmek için gereken temel yapı taşlarını ve otomatik farklılaştırma yeteneklerini sağlar. Keras, genellikle TensorFlow ile kullanılan yüksek seviyeli bir API sunar.
• Platformlar: Ultralytics HUB, YOLO modellerini eğitmek, veri kümelerini yönetmek ve model dağıtım sürecini kolaylaştırmak için bir platform sunar.
• Modeller: Bunlar gibi önceden eğitilmiş modeller Ultralytics YOLO ailesi, çeşitli CV görevleri için güçlü bir başlangıç noktası sağlar ve genellikle yalnızca belirli veri kümeleri üzerinde ince ayar gerektirir. Farklı YOLO modelleri arasındaki karşılaştırmaları belgelerimizde bulabilirsiniz.

NN'leri anlamak, sağlıkta yapay zekadan tarımda yapay zekaya kadar çeşitli sektörlerde birçok son teknoloji çözümün temelini oluşturdukları için yapay zeka veya makine öğrenimi alanında çalışan herkes için çok önemlidir.