Yapay Sinir Ağları: Derindeki Gücü Anlamak

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek oluşturulan bir makine öğrenimi modelidir. YSA’lar, karmaşık problemleri çözmek ve verilerdeki örüntüleri tanımak için kullanılır. İnsan beynindeki sinir hücreleri olan nöronların matematiksel bir modelini taklit ederler.

Nöronlar ve Katmanlar

Yapay sinir ağları, nöron adı verilen temel birimlerden oluşur. Her bir nöron, girdileri alır, bu girdileri işler ve çıktıları üretir. Nöronlar, girdileri ağırlık değerleriyle çarparak ve bir aktivasyon fonksiyonu uygulayarak işlemler yapar. Bu işlemler sonucunda nöronun çıktısı belirlenir. Yapay sinir ağları, nöronları katmanlar halinde düzenler. Üç temel katman tipi vardır:

• Giriş Katmanı: İlk katmandır ve verilerin ağa giriş yaptığı noktadır. Girdiler, nöronlara aktarılır ve işlenir.
• Gizli Katmanlar: Aralarında bir veya daha fazla gizli katman olabilir. Gizli katmanlar, girdileri alır, işlemler yapar ve sonucu diğer katmana ileterek veri işleme sürecini gerçekleştirir. Her gizli katman, daha karmaşık özellikleri temsil etmek için daha fazla nöron içerebilir.
• Çıktı Katmanı: Son katmandır ve ağın sonucunu üreten çıktıları sağlar. Genellikle sınıflandırma veya regresyon gibi bir görev için kullanılan çıktıları temsil eder.

Ağırlık ve Öğrenme

Yapay sinir ağlarının performansı, nöronlar arasındaki ağırlık değerlerine bağlıdır. Ağırlıklar, her nöronun girdileri işlerken kullanılan önem derecelerini temsil eder. İlk başta, ağırlıklar rastgele atanır ve ardından ağ eğitim sürecinde öğrenme gerçekleşir. Öğrenme, ağırlıkların optimizasyonunu sağlayarak ağın performansını iyileştirir.

İleri Yayılım ve Geri Yayılım

YSA, iki temel adımdan oluşan bir işlem olan ileri yayılım ve geri yayılımı kullanır:

• İleri Yayılım: İleri yayılım adımında, veriler giriş katmanından başlayarak ağı takip eder ve her bir katmandaki nöronların çıktılarını hesaplar. Bu ilerleme işlemi, sonunda çıktı katmanındaki sonuçları elde eder.
• Geri Yayılım: Geri yayılım adımı, ağın ürettiği sonuçlarla gerçek çıktılar arasındaki hatayı hesaplar. Bu hata, ağırlıkların geriye doğru yayılmasını ve her bir nöronun hataya katkısını belirlemek için kullanılır. Bu bilgi, ağırlıkların güncellenmesi ve sonraki eğitim iterasyonlarında daha iyi sonuçlar elde etmek için kullanılır.

Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları

Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarının kullanıldığı bir yaklaşımdır. Derin öğrenme, daha karmaşık veri özelliklerini temsil etmek için daha fazla gizli katmana sahip olan derin ağlar kullanır. Bu sayede, daha büyük ve daha karmaşık veri setlerini işleyebilir ve daha yüksek performans elde edebilir.