Sinir Ağı Nasıl Çalışır ve Türleri Nelerdir?

Günümüzün en heyecan verici teknolojilerinden biri olan yapay zeka, insan benzeri düşünme ve öğrenme yeteneklerini taklit eden birçok yöntem içerir. Bu yöntemlerden biri de sinir ağlarıdır. Sinir ağları, insan beyninin işleyişinden ilham alarak karmaşık problemleri çözmek ve verileri işlemek için kullanılan güçlü bir yapay zeka aracıdır. Ancak, nasıl çalıştıklarını ve çeşitlerini anlamadan, sinir ağlarının bu büyüleyici dünyasına giriş yapmak zor olabilir. Bu yazıda, sinir ağlarının temel çalışma prensiplerini ve farklı türlerini inceleyerek, bu teknolojinin kapılarını sizin için aralayacağız. Hazır mısınız, sinir ağlarının sırlarına birlikte dalalım!

Öncelikle “sinir ağı nedir?” sorusuna bir açıklık getirelim. Sinir ağı (ya da yapay sinir ağı), biyolojik sinir sisteminden ilham alınarak oluşturulan bir yapay zeka modelidir. Sinir ağları, karmaşık veri analizi, desen tanıma, tahmin yapma ve sınıflandırma gibi çeşitli görevlerde kullanılabilen güçlü bir makine öğrenme tekniğidir. İnsan beyninin çalışma şeklini taklit etmek amacıyla tasarlanmıştır.

Yapay sinir ağları nasıl çalışır?

Bir yapay sinir ağı genellikle paralel olarak çalışan ve katmanlar veya tabakalar halinde düzenlenmiş birçok işlemciyi içerir. İnsan görsel işlemesi ile benzerlik taşıyan ilk katman, ham girdi verilerini kabul eder. Ardışık her katman, kendisinden önce gelen katmanın çıktılarına dayalı olarak işlem yapar; bu, optik sinirlerin daha uzaktaki nöronlardan sinyal alması gibi bir yapıya sahiptir. Son katman ise sistemin nihai çıktısını üretir.

Her işlemci düğümü, gözlemledikleri ve başlangıçta programlandığı veya kendi deneyimleriyle geliştirdiği kurallar dahil olmak üzere kendi küçük bilgi alanına sahiptir. Katmanlar arasında sıkı bir bağlantı vardır; bu, Katman N’deki her düğümün, Katman N-1’deki girdilerden aldığı verileri işleyerek ve bu verileri Katman N+1’deki bir dizi düğüme ileterek çalıştığı anlamına gelir. Çıkış katmanı, sistemin ürettiği yanıtların okunabileceği bir veya daha fazla düğüm içerir.

Yapay sinir ağlarının dikkat çekici bir özelliği, adaptasyon yeteneğidir; bu, ilk eğitimden sonra kendilerini değiştirme yeteneğine sahip oldukları ve sonraki çalışmalarda daha fazla bilgi edinildiğinde bu değişiklikleri gerçekleştirdikleri anlamına gelir. Temel öğrenme modeli, her düğümün girdi akışlarını değerlendirerek önceki katmanlardan gelen verilerin önemini ölçtüğü ve doğru sonuçların elde edilmesine katkıda bulunan girdilere daha fazla ağırlık verdiği bir ağırlıklandırma sürecine odaklanır.

Sinir ağları nasıl öğrenir?

Genellikle, bir yapay sinir ağı (YSA), başlangıçta büyük miktarda veriyle eğitilir veya beslenir. Eğitim süreci, ağa girdi verileri sunarak ve çıktının nasıl olması gerektiğini öğreterek gerçekleşir. Örneğin, bir yüz tanıma ağı oluşturmak için ilk eğitim seti, aktörlerin, aktör olmayanların, maskelerin, heykellerin ve hayvan yüzlerinin bulunduğu bir dizi resim içerebilir. Her giriş verisi, eşleşen kimlik bilgilerini içerebilir, örneğin aktör isimleri veya “aktör değil” veya “insan değil” gibi tanımlayıcı bilgiler. Bu yanıtların sağlanması, modelin iç ağırlıklarını daha iyi ayarlamak için bir fırsat sunar.

Örnek olarak, David, Dianne ve Dakota düğümleri, Ernie düğümüne gelen bir giriş resminin Brad Pitt’in bir resmi olduğunu söylerse, ancak Durango düğümü bunun George Clooney olduğunu iddia ederse ve eğitim verisi Brad Pitt olduğunu doğrularsa, Ernie, Durango’nun girişine atadığı ağırlığı azaltırken David, Dianne ve Dakota’ya verdiği ağırlığı artırır.

Sinir ağları, kuralları tanımlarken ve kararlarını belirlerken (her bir düğümün önceki katmandan gelen girdilere dayalı olarak bir sonraki katmana ne göndereceğine dair kararlarını) çeşitli ilkeler kullanır. Bu ilkeler arasında gradyan tabanlı eğitim, bulanık mantık, genetik algoritmalar ve Bayes yöntemleri bulunur. Ayrıca, model verilerindeki nesne ilişkileriyle ilgili temel kurallar da öğrenebilir.

Örneğin, bir yüz tanıma sistemi için “Kaşlar gözlerin üstünde bulunur” veya “Bıyıklar burnun altındadır. Bıyıklar ağzın üstünde ve/veya yanındadır” gibi talimatlar verilebilir. Bu tür kuralların önceden yüklenmesi, eğitim sürecini hızlandırabilir ve modelin daha hızlı ve güçlü hale gelmesine yardımcı olabilir. Ancak, bu kuralların ne zaman ve nasıl uygulanacağına dair yanlış ve verimsiz varsayımlar içerebileceği unutulmamalıdır; bu varsayımlar, kararların doğasını etkileyebilir.

Ayrıca, algoritmaları eğitirken insanların yapabileceği varsayımlar, sinir ağlarının kültürel önyargıları güçlendirmesine yol açabilir. Önyargılı veri setleri, eğitim verileri üzerinde kendi başlarına örüntü tanıma yapabilen sistemler için bir zorluk oluşturur. Veri beslemesi tarafsız değilse (ve neredeyse hiçbir veri tarafsız değilse), makine önyargıları yayabilir.

Sinir ağı türleri

Sinir ağları, bazen girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi tanımlamak için ne kadar çok katman içerdiğine veya modelin derinliğine, içerdiği gizli katmanların sayısına göre sınıflandırılabilir. Bu nedenle sinir ağı terimi, genellikle derin öğrenmeyle eşanlamlı olarak kullanılır. Ayrıca, bir modelin niteliği gizli düğümlerinin sayısı veya her bir düğümün giriş ve çıkış katmanlarının sayısıyla da açıklanabilir. Klasik sinir ağı tasarımlarında yapılan değişiklikler, bilginin katmanlar arasında nasıl ileri ve geri yayıldığına dair farklı yaklaşımlara izin verir.

Yapay sinir ağlarının belirli türleri şunları içerir:

İleri beslemeli sinir ağları

Sinir ağlarının en temel türlerinden biri olan bu ağlar, bilgiyi giriş düğümlerinden geçirerek çıkış düğümüne doğru yönlendirirler. Ağlar, işleyişlerini daha anlaşılır hale getiren gizli katmanlara sahip olabilirler veya olmayabilirler. Ayrıca, büyük miktardaki gürültüyü işlemeye uygunlardır.

Bu tür bir Yapay Sinir Ağı hesaplama modeli, yüz tanıma ve bilgisayarlı görme gibi teknolojilerde kullanılmaktadır.

Tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler)

RNN’ler, doğaları gereği daha karmaşık olan sinir ağı yapılarıdır. Bu yapılar, işleme düğümlerinin çıktılarını kaydederek ve bu çıktıları modele geri ileterek öğrenme işlemini gerçekleştirirler. RNN modellerindeki her düğüm, işlemlerin hesaplanmasını sürdüren bir tür bellek hücresi olarak işlev görür.

Bu sinir ağı, başlangıçta ileri beslemeli bir ağ gibi bilgiyi işlemeye başlar, ancak daha sonra işlenen bilgileri gelecekteki tahminler için hatırlamaya devam eder. Eğer ağın tahminleri yanlışsa, sistem kendi kendine düzeltmeyi öğrenir ve geri yayılım sırasında doğru tahminlere daha yakın çalışmaya devam eder.

Bu tür RNN yapıları, özellikle metinden konuşmaya dönüşüm görevlerinde sıkça kullanılır.

Evrişimsel sinir ağları (CNN'ler)

CNN’ler (Convolutional Neural Networks), günümüzde en sık tercih edilen model türlerinden biridir. Bu hesaplamalı model, birden fazla evrişim katmanı içeren ve tamamen bağlantılı veya bir araya getirilebilen çok katmanlı algılayıcıların bir türünü kullanır. Bu evrişim katmanları, giriş görüntüsünü dikdörtgen bölgelere bölen ve bu bölgeleri doğrusal olmayan işlemlerden geçirerek özellik haritaları oluşturan bileşenlerdir.

CNN modelleri özellikle görüntü tanıma alanında oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Yüz tanıma, metin sınıflandırma ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alanının en gelişmiş uygulamalarında başarıyla kullanılmıştır. Ayrıca açıklama tespiti, sinyal işleme ve görüntü sınıflandırma gibi birçok farklı kullanım alanında da etkilidirler.

Dekonvolüsyonel sinir ağları

Dekonvolüsyon ağları, tersine mühendislik uygulayarak bir CNN modelini yeniden oluşturan bir süreç kullanır. İlk başta, CNN sisteminin görevi açısından önemsiz olduğu düşünülen kayıp özellikleri veya sinyalleri geri kazanmaya çalışırlar. Bu tür bir ağ modeli, görüntü sentezi ve analizi gibi birçok uygulamada kullanılabilir.

Modüler sinir ağları

Bunlar, birden fazla bağımsız sinir ağı içeren bir yapıyı tanımlamaktadır. Bu sinir ağları, hesaplama işlemi sırasında birbirleriyle iletişim kurmazlar veya birbirlerinin işlemlerine müdahale etmezler. Bu nedenle, karmaşık veya büyük hesaplama işlemleri daha verimli bir şekilde gerçekleştirilebilir.