Sinir Ağı Nedir? Tanımı, Avantajları ve Dezavantajları Nelerdir?
Sinir ağı, insan beyninin işlevselliğini ve yapısını taklit etmek amacıyla geliştirilen bir makine öğrenmesi (ML) modelidir. Bu ağlar, karmaşık problemleri çözmek için birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşan karmaşık ağlar halinde işbirliği yaparlar.
Yapay sinir ağları (YSA) veya derin sinir ağları olarak da bilinen bu yapılamlar, daha büyük bir yapay zeka (YZ) kategorisinin bir parçası olarak kabul edilen derin öğrenme teknolojisinin bir örneğini temsil ederler.
Sinir ağları, geniş bir yelpazedeki uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır, bu uygulamalar arasında görüntü tanıma, tahmin temelli modelleme ve doğal dil işleme (NLP) gibi alanlar bulunmaktadır. Özellikle 2000 yılından bu yana, el yazısı tanıma, konuşmayı metne çevirme, petrol arama veri analizi, hava durumu tahminleri ve yüz tanıma gibi ticari uygulamalarda önemli gelişmeler kaydedilmiştir.
Yapay sinir ağlarının uygulamaları
Görüntü tanıma, başlangıçta sinir ağlarının başarılı bir şekilde uygulandığı ilk alanlardan biriydi, ancak teknoloji sonrasında çok daha geniş bir uygulama yelpazesi buldu:
1. Sohbet robotları.
2. Doğal Dil İşleme (NLP), çeviri ve dil üretimi.
3. Borsa tahminleri.
4. Teslimat sürücüsü rota planlaması ve optimizasyonu.
5. İlaç keşfi ve geliştirilmesi.
6. Sosyal medya.
7. Kişisel asistanlar.
Bu geniş uygulama alanları, özellikle büyük miktarda veri içeren ve katı kurallara veya kalıplara dayanan süreçler için yapay sinir ağlarının otomasyon için en uygun aday olduğu alanlardır. Eğer ilgili veriler bir insanın makul bir süre içinde anlam çıkaramayacağı kadar büyükse, o zaman bu tür süreçler muhtemelen yapay sinir ağlarıyla başarıyla otomatikleştirilebilir.
Yapay sinir ağlarının avantajları
Yapay sinir ağları şunlar gibi avantajlar sunar:
1. Paralel İşlem Yetenekleri: Yapay sinir ağları, paralel işlem yeteneklerine sahiptir. Bu da demek oluyor ki ağ, aynı anda birden fazla görevi gerçekleştirebilir.
2. Bilgi Depolama: Yapay sinir ağları, bilgileri sadece bir veritabanında değil, ağın tamamında saklar. Bu sayede, bir yerdeki veri kaybı bile ağın devam etmesini sağlar.
3. Doğrusal Olmama: Yapay sinir ağları, doğrusal olmayan ve karmaşık ilişkileri öğrenme ve modelleme yeteneğine sahiptir. Bu özellik, gerçek dünya verileri arasındaki ilişkileri başarılı bir şekilde modellemeye yardımcı olur.
4. Hata Toleransı: Yapay sinir ağları, hata toleransı ile birlikte gelir. Bu da, bir veya daha fazla hücrenin bozulması veya arızalanmasının çıktı üretimini etkilemeyeceği anlamına gelir.
5. Kademeli Yolsuzluk: Yapay sinir ağları, bir sorun oluştuğunda aniden çökme yerine, zaman içinde yavaşça bozulur. Bu da sistemin daha güvenilir olmasını sağlar.
6. Sınırsız Giriş Değişkenleri: Yapay sinir ağları, giriş değişkenlerinin nasıl dağıtılacağına dair herhangi bir kısıtlama getirmez, böylece çok çeşitli verilerle çalışabilir.
7. Gözleme Dayalı Kararlar: Makine öğrenmesi sayesinde yapay sinir ağları, olaylardan öğrenir ve gözlemlere dayalı olarak kararlar alabilir.
8. Düzensiz Veri İşleme: Yapay sinir ağları, büyük miktarlardaki verileri işleyebilir, sıralayabilir ve kategorilere ayırabilir, böylece verileri düzenleme konusunda son derece etkilidir.
9. Gizli İlişkileri Öğrenme Yeteneği: Yapay sinir ağları, verilerdeki gizli ilişkileri belirli bir komut olmadan öğrenebilir. Bu, değişken verileri ve sabit olmayan varyansı daha iyi modelleme yeteneği sunar.
10. Verileri Genelleştirme Yeteneği: Yapay sinir ağları, görünmeyen verilerden görünmeyen ilişkileri genelleştirme ve çıkarım yapma yeteneğine sahiptir, bu da yapay sinir ağlarının görünmeyen verilerin çıktısını tahmin edebilme yeteneği anlamına gelir.
Yapay sinir ağlarının dezavantajları
Sinir ağlarının pek çok avantajının yanı sıra, bazı dezavantajları da mevcuttur:
1. Kural Eksikliği: Sinir ağlarının uygun yapılarını belirlemek için kesin kuralların eksikliği, uygun yapay sinir ağı mimarisini yalnızca deneme, hata ve deneyim yoluyla bulmanın gerektiği anlamına gelir.
2. Donanım Bağımlılığı: Paralel işleme yeteneğine sahip işlemcilere ihtiyaç duyulması, sinir ağlarını donanıma bağımlı hale getirir.
3. Sayısal Çeviri: Sinir ağları, sayısal bilgilerle çalışır; bu nedenle tüm problemlerin yapay sinir ağına sunulmadan önce sayılara dönüştürülmesi gerekir.
4. Güven Eksikliği: Yapay sinir ağlarının en büyük dezavantajlarından biri, çözümün nedenini veya nasıl gerçekleştiğini açıklayamamalarıdır. Bu, ağlarda güven eksikliğine yol açar.
5. Yanlış Sonuçlar: Yapay sinir ağları, uygun şekilde eğitilmediğinde sık sık eksik veya hatalı sonuçlar üretebilir.
6. Kara Kutu Doğası: Sinir ağlarının tahminlerini veya veri kategorizasyonunu anlamak, yapay zeka modelinin “kara kutu” doğası nedeniyle zor olabilir.
Turkish 
English