Artificial neural networks (ANN) yani yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler oluşturabilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri, herhangi bir yardım almadan otomatik olarak gerçekleştirebilmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemleridir.

Bir başka ifade ile Sinir ağı, bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işlemeyi öğreten bir yapay zekâ yöntemidir.

Yapay sinir ağları insan beyni örnek alınarak, öğrenme sürecinin matematiksel olarak modellenmesi sonucu ortaya çıkmıştır.

Beyindeki biyolojik sinir ağlarının yapısını, öğrenme, hatırlama ve genelleme kabiliyetlerini taklit eder.

Yapay sinir ağlarında öğrenme işlemi örnekler kullanılarak gerçekleştirilir.

Öğrenme esnasında giriş çıkış bilgileri verilerek, kurallar koyulur.

Bu, insan beynine benzeyen katmanlı bir yapıda birbirine bağlı düğümleri veya nöronları kullanan ve derin öğrenme adı verilen bir tür makine öğrenimi sürecidir.

Makine öğrenimi, bilgisayarların çok büyük veri kümelerine erişmesini sağlayan ve bilgisayarlara bu verilerden bilgi edinmeyi öğreten bir yapay zekâ tekniğidir.

Makine öğrenimi yazılımı, mevcut verilerdeki modelleri bulur ve akıllı kararlar almak için bu modelleri yeni verilere uygular.

Sinir ağları bağlamında derin öğrenme nedir?

Derin öğrenme, verileri işlemek için derin öğrenme ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt kümesidir.

Derin öğrenme ve neural network alanındaki gelişmeler de havacılık, tıp, imalat ve otomotiv gibi birçok sektörde yapay zekânın benimsenmesini kolaylaştırıyor.

Neural network, makine öğrenimi ve yapay zekâ için güçlü bir araçtır.

Verilerden öğrenebilir, tahminlerde bulunabilir, verileri kalıplara göre sınıflandırabilir ve eğitildikleri örneklerin ötesinde genellemeler yapabilir.

 Bu, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve karar verme gibi çok çeşitli görevlerin gerçekleştirilmesine olanak tanır.

Özetle;

Artificial neural networks (ANN) yani yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin yapısı ve işlevine göre modellenen bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır.

- Yapay sinir ağlarının biyolojik temelleri

- Yapay sinir ağları nöronlardan(sinir hücrelerinden ) oluşur.

- Nöronların bilgi işleme özelliği vardır.

- Nöronlar birbirleri ile bağlanarak fonksiyonları oluşturur.

- Beynimizde 100 milyar adet nöron bulunduğu tahmin edilmekte.

- Bir nöron başka nöronlarla 50.000 – 250.000 arasında bağlantı yapabilmekte ve beynimizde 6 X 10,13’ten fazla sayıda bağlantı bulunduğu tahmin edilmektedir.

- Yapay sinir ağlarının kullanım alanları

- Hesaplamalı Finans (Computational finance): Kredi skorlaması (credit scoring), Algoritmik Ticaret (algorithmic trading)

- Görüntü işleme ve bilgisayarla görü(image processing and computer vision):

Yüz tanıma(face recognition), hareket tanıma(motion detection), nesne tanıma(object detection)

- Hesaplamalı biyoloji(Computational biology): Tümör bulma(tumor detection), İlaç keşfi(durg discovery), DNA dizilimi (DNA seqencing)

- Enerji üretimi (Energy production): Fiyat ve yük tahmini (price and load forecasting)

- Otomotiv, havacılık ve üretim (Automotive, aerospace and manufacturing): Öngörücü bakım (predictive maintenance)

- Doğal dil işleme(Natural language processing):

Sesli Asistan(voice assistant), Duygu analizi(emotion analysis)

 Sinir ağlarını kim kullanır?

Neural network, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli kişi ve kuruluşlar tarafından kullanılır:

- Araştırmacılar ve akademisyenler

Sinir ağları akademik araştırmalarda, özellikle bilgisayar bilimi, yapay zeka ve bilişsel bilim gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Araştırmacılar, karmaşık sistemlerin özelliklerini incelemek ve yeni algoritmalar ve mimariler geliştirmek için sinir ağlarını kullanır.

- Mühendisler ve veri bilimciler

Mühendisler ve veri bilimcileri, büyük veri kümelerindeki modelleri eğitmek ve verilerden öğrenilen kalıplara dayalı tahminler ve sınıflandırmalar yapmak için sinir ağlarını kullanır.

- İşletmeler

Dolandırıcılık tespiti, müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş öneri sistemleri gibi görevler için sinir ağlarını kullanırlar.

 Bu şekilde finans, sağlık ve perakende gibi çok çeşitli sektörlerdeki işletmeler, operasyonlarının verimliliğini ve etkinliğini artırabilir.

- Devlet kurumları

Devlet kurumları, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve karar verme gibi görevler için sinir ağlarını kullanır.

 Bu şekilde operasyonların verimliliğini artırırken daha bilinçli kararlar alabilirler.

- Bağımsız geliştiriciler ve girişimciler

Sinir ağları; sohbet robotları, sanal asistanlar ve kişiselleştirilmiş öneri sistemleri gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılabilen akıllı sistemler oluşturmak için de kullanır.

Verilen örnekler Artificial neural networks (ANN) yani yapay sinir ağları günümüzde sinir ağlarının kullanıldığı birçok kullanım alanından sadece birkaçıdır.

Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, sinir ağlarının daha da geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılması ve hayatımızın birçok alanında giderek daha önemli bir rol oynaması olası görülmektedir.

Açık kaynaklardan derlediğim Artificial neural networks’le ilgili önemli bilgiler özetle bunlar…