Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları

Yapay sinir ağları (YSA), herhangi bir dış yardıma ihtiyaç duymadan, otonom olarak yeni bilgi edinme, öğrenme yoluyla yeni bilgi üretme ve ortaya çıkarma gibi insan beyninin yeteneklerini taklit etmek için tasarlanmış bilgisayar sistemleridir. Yapay sinir ağları, insan beynini referans alarak öğrenme sürecinin matematiksel olarak modellenmesinden kaynaklanmaktadır. Bu ağlar, beyindeki biyolojik sinir ağlarının yapısını ve öğrenme, bilgiyi tutma ve genellemeler yapma kapasitelerini taklit eder. Yapay sinir ağlarında öğrenme, örnekler kullanılarak gerçekleştirilir. Öğrenme aşaması boyunca girdi ve çıktı verileri sağlanır ve kurallar belirlenir.

Yapay Sinir Ağı ve Yapay Sinir Ağı Elemanları

Yapay Zeka, anlamlandırma, akıl yürütme, yargılama, karar verme ve öğrenme gibi insana özgü yeteneklerin bilgisayarlar veya makineler tarafından kazanılmasını ifade eder. Bu yetenekler insanoğlunun en önemli özellikleri olarak kabul edilir. Yapay zeka, Yapay Sinir Ağları aracılığıyla makinelerin veya bilgisayarların insanlara özgü bir şekilde öğrenme kapasitesini ortaya koymaktadır. Öğrenme yoluyla bireyler, çeşitli konularda tahminlerde bulunmalarını veya öngörülerde bulunmalarını sağlayan bilgi ve deneyimler kazanırlar. Bununla birlikte, Yapay Sinir Ağları, karmaşık sorunlara daha hızlı ve daha sağlam çözümler üretme yeteneğine sahiptir. İnsan beynini taklit ederek bu problemlere çözümler ve tahminler sunar. İlhamını insan beyninden alan bu sistem, yalnızca tahmin değil, sınıflandırma, kümeleme, analiz ve ilişkilendirme yeteneklerini de kapsamaktadır.

Yapay Sinir Ağı Modelleri

Yapay Sinir Ağları (YSA), tek katmanlı ve çok katmanlı ağlar olmak üzere iki tür sinir ağı modelinden oluşur. Yapay sinir ağı modelleri, insan beyninin işleyişini taklit edecek şekilde tasarlanmıştır ve makine öğrenimi ve veri analizi gibi çeşitli alanlarda devrim yaratmıştır.

Tek Katmanlı Yapay Sinir Ağları

Algılayıcılar olarak da bilinen tek katmanlı YSA'lar, sinir ağlarının en basit şeklidir ve yalnızca birbirine bağlı nöronlardan oluşan bir katmandan oluşur. Öncelikle örüntü tanıma gibi basit görevler için kullanılırlar. Giriş ve çıkış katmanlarından oluşan tek katmanlı sinir ağları doğrusal olmayan problemler için uygun değildir. Birden fazla giriş değerini barındırabilirler. Örneğin, çıkış değeri, giriş değerlerinin (x) ağırlık değeriyle (w) çarpılmasıyla belirlenir. Eşik değeri, çıkışın 0 olmamasını ve 1'de sabit kalmasını sağlar.

Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları

Öte yandan, derin sinir ağları olarak da bilinen çok katmanlı YSA'lar, birbirine bağlı çok sayıda nöron katmanından oluşur. Bu ağlar, karmaşık sorunları çözme ve görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve tahmine dayalı analiz gibi görevleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. Çok katmanlı YSA'lar, girdi verilerinin hiyerarşik temsillerini öğrenmelerini sağlayan gizli katmanları kullanır, bu da onları çok yönlü ve karmaşık problemlerin çözümünde verimli kılar.

Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme

Yapay sinir ağlarında öğrenme, ağın giriş/çıkış verilerini işlediği ve bir yakınsamaya ulaşılana kadar sinaps ağırlıklarını tekrar tekrar ayarladığı eğitim yoluyla gerçekleşir. Bu süreç, ağa öğretmek ve öğrenmesini sağlamak için örneklerin kullanılmasını içerir.

Danışmanlı Öğrenme

Çok katmanlı bir ağ söz konusu olduğunda, kullanılan öğrenme kuralı, en küçük kareler yöntemine dayanan "Delta Öğrenme Kuralı"nın bir uzantısıdır. Sonuç olarak, genellikle "Genelleştirilmiş Delta Kuralı" olarak anılır. Sinir hücrelerini birbirine bağlayan sinapslardaki ağırlık değeri değişiminin hesaplanması delta kuralı kullanılarak belirlenir. Bu kurala göre, bir sinapsın ağırlığındaki değişiklik, öğrenme oranının (μ) ilgili sinapsın giriş değeriyle (xi) çarpı söz konusu sinapstaki beklenen ve gerçek çıktı arasındaki farkla çarpımına eşdeğerdir. Eğitim sürecinde sisteme çift olarak girdi ve hedef çıktı vektörleri verilir ve bunun sonucunda sistem içindeki ağırlık değerleri güncellenir ve buna göre ayarlanır. Bu süreç sayesinde sistem, sunduğu örneklerden genellemeler çıkararak problem uzayını temsil eden bir çözüm uzayı üretebilmektedir. Gözetimli öğrenme algoritmalarının dikkate değer örnekleri arasında Widrow-Hoff tarafından geliştirilen 'Delta Kuralı' ve Rumelhart ve McClelland tarafından geliştirilen 'Genelleştirilmiş Delta Kuralı' veya 'Geri yayılım algoritması' yer alır.

Danışmansız Öğrenme

Belirli sistemlerde, herhangi bir spesifik hedef çıktı verilmeden sisteme bir dizi girdi vektörü sağlanır. Bunun yerine, sistem en benzer girdileri tanımlar ve her grup için farklı modeller oluşturur. Denetimsiz öğrenme algoritmalarına örnek olarak Grossberg tarafından geliştirilen ART (Adaptive Resonance Theory) ve Kohonen tarafından geliştirilen SOM (Kendini Organize Eden Harita) öğrenme kuralı verilebilir.

Python ve K-Means Algoritmasının Yapay Sinir Ağı Öğrenmesindeki Yeri

K-means algoritması, verilerin kümelenmesi için denetimsiz öğrenme alanında kullanılan popüler bir tekniktir. Denetimsiz öğrenme, muadili denetimli öğrenmenin aksine, herhangi bir çıktı bilgisine dayanmadan verilerin sınıflandırılmasını veya kümelenmesini sağlar. Bu tür bir kılavuzun olmaması, denetimsiz öğrenmenin önemli bir özelliğidir ve verilerdeki kalıpların ve yapıların keşfedilmesine ve keşfedilmesine olanak tanır. Kümeleme, verilerin özelliklerini analiz ederek benzer verileri toplamayı içerir. K-means algoritmasının amacı, verileri en kesin şekilde kümeleyerek doğru sonuçlara veya tahminlere ulaşmaktır. K küme merkezlerinin belirlenmesi, kullanıcı tarafından veya bu çalışmada keşfedilen çeşitli yardımcı yöntemlerle yapılabilir. Veri kümesindeki her veri noktası, merkez noktaları arasındaki mesafe hesaplanarak küme olarak da bilinen en yakın merkez noktasına atanır. Bu mesafeyi hesaplamak için çok sayıda yaklaşım vardır. Sonunda, her bir kümenin ortalaması hesaplanır ve yeni küme merkezleri oluşturmak için veri noktaları ile merkezler arasındaki mesafeler incelenir. Bu işlemler, küme merkezleri kararlı hale gelene kadar tekrarlanır.

Keras ile Yapay Sinir Ağı Oluşturma

Bir sinir ağı oluşturmaya başlamak için, ilgili kitaplıkları Python ortamına aktarmak ve yüklemek gerekir. Python'da sinir ağı geliştirmeye yönelik popüler kitaplıklar arasında Keras, TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn bulunur. Veriler hazırlandıktan sonra YSA modelini oluşturmaya başlayabiliriz. Keras'ta bu, YSA katmanlarının düzenleneceği sırayı belirlememizi sağlayan Sequential sınıfı kullanılarak yapılır. Model eğitildikten sonra, değerlendirme işlevini kullanarak performansını değerlendirebiliriz. Bu işlev, modelin kayıp ve doğruluk ölçümlerini hesaplayarak, modelin verilen veriler üzerinde ne kadar iyi performans gösterdiğine dair bilgiler sağlar. YSA modelini oluşturmadan önce, eğitim için kullanılacak verileri hazırlamamız gerekir. Bu, verilerin yüklenmesini ve model tarafından kullanılmaya hazır olacak şekilde işlenmesini içerir. Özetle Keras, YSA modellerinin oluşturulmasını ve eğitimini basitleştiren güçlü bir kütüphanedir. Bu veri hazırlama, model oluşturma, derleme, eğitim, değerlendirme ve tahmin adımlarını izleyerek, etkili sinir ağı modelleri oluşturmak ve dağıtmak için Keras'ın yeteneklerinden yararlanabiliriz. Model oluşturulduktan sonra eğitime başlamadan önce onu derlememiz gerekiyor. Bu, optimize edici, kayıp işlevi ve metrikler gibi öğrenme süreci için gerekli parametrelerin ayarlanmasını içerir. Şimdi modeli eğitme zamanı. Girdi ve çıktı verilerini kullanarak modeli eğitmek ve ayrıca dönem sayısı (dönemler) ve mini parti boyutu gibi parametreleri belirlemek için fit işlevini kullanırız. Sığdırma işlevi, sağlanan verilere göre modelin parametrelerini günceller. Bu örnekte, bir yapay sinir ağı (YSA) modeli oluşturmak için Keras kütüphanesini kullanacağız. Keras, YSA modelleri oluşturmayı ve eğitmeyi kolaylaştıran kullanıcı dostu bir kitaplıktır. Son olarak, yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için eğitilmiş modeli kullanabiliriz. Tahmin işlevi, yeni verileri alır ve eğitim sürecinden öğrenilen kalıplara dayalı olarak tahminler verir.

Yapay Sinir Ağları Hakkında Sık Sorulan Sorular

Yapay Sinir Ağları Nedir?

Yapay sinir ağları (YSA), yardım almadan yeni bilgi türetme, öğrenme ve yaratma yeteneği dahil olmak üzere insan beyninin yeteneklerini taklit etmek için tasarlanmış bilgisayar sistemleridir.

Yapay Sinir Ağları Nerede Kullanılır?

Görüntü tanıma, konuşma tanıma, doğal dil işleme ve karar verme dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli alanlar yapay sinir ağlarından yararlanır.

Yapay Sinir Ağları Kaça Ayrılır?

Yapay sinir ağları modellerinin incelenebileceği dört grup vardır: tek katmanlı algılayıcılar, çok katmanlı algılayıcılar, ileri beslemeli sinir ağları ve geri beslemeli yapay sinir ağları.

Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Nasıl Gerçekleşir?

Öğrenme, örnekler kullanarak eğitim yoluyla gerçekleşir. Daha basit bir ifadeyle, anlama, yakınsamaya ulaşılana kadar bu verileri kullanarak sinapsların ağırlıklarının tekrar tekrar ayarlanmasını içeren giriş/çıkış verilerinin işlenmesiyle elde edilir.