Yapay zeka alanında adını sıkça duyduğumuz Neural Networks yani Sinir Ağları, makinelerin tıpkı insanlar gibi öğrenmesini sağlayan matematiksel yapılardır. Bunu bir nevi yapay beynin temel yapı taşı gibi düşünebiliriz. İnsan beynindeki nöronlar nasıl birlikte çalışarak bilgiyi işlerse, sinir ağları da buna benzer bir yapıyı taklit ederek verileri işler, örüntüleri tanır ve karar verir.
Sinir ağları, yapay zekânın en temel yapı taşlarından biridir. Onları anlamadan derin öğrenmeyi ya da makine öğrenmesini tam kavrayamayız. Bu sistemler tıpkı bir çocuğun öğrenmesi gibi çalışır: Deneyimledikçe, hata yaptıkça öğrenirler. Ne kadar çok veri ve tekrar, o kadar sağlam sonuç!
Peki bu sistem nasıl çalışıyor? Gerçekten sinir sistemi gibi mi? Hadi şimdi adım adım bu büyülü dünyaya giriş yapalım.
Sinir Ağı Nedir?
Sinir ağı, çok sayıda nöron (veya düğüm) içeren katmanlardan oluşur. Üç temel katman vardır:
Girdi Katmanı (Input Layer): Sisteme veri verdiğimiz yerdir.
Gizli Katman(lar) (Hidden Layer): Asıl hesaplamaların yapıldığı kısımdır. Sayısı birden fazla olabilir. Derin öğrenme dediğimiz şey de işte bu katmanların çok fazla olmasıyla ilgilidir.
Çıktı Katmanı (Output Layer): Sonuçların üretildiği katmandır. Örneğin, bir fotoğrafta kediyi tanıdıysa “kedi” olarak etiketler.
Sinir Ağı Nasıl Öğrenir?
Sinir ağları (yapay sinir ağları), biyolojik sinir sistemlerinden esinlenerek tasarlanan ve verilerden öğrenme yeteneğine sahip makine öğrenimi modelleridir. Öğrenme süreci, matematiksel optimizasyon ve istatistiksel yöntemlere dayanır.
Nöronlar (Katmanlar): Girdileri işleyen birimlerdir. Giriş, gizli ve çıkış katmanlarından oluşur.
Ağırlıklar (Weights): Her bağlantının “önemini” belirleyen sayısal değerler (öğrenilen parametreler).
Bias (Yanlılık): Nöronun eşik değerini ayarlayan ek parametre.
Aktivasyon Fonksiyonu: Nöronun çıktısını belirleyen doğrusal olmayan fonksiyon (örneğin ReLU, sigmoid).
Örneğin binlerce kedi ve köpek fotoğrafını vererek hangi fotoğrafta ne olduğunu öğrenmesini sağlarız. Bu süreçte şu adımlar takip edilir:
İleri Yayılım (Forward Propagation): Girdi verisi, ağı geçerek çıktı üretir.
Hata Hesaplama: Üretilen çıktı ile gerçek sonuç karşılaştırılır.
Geri Yayılım (Backpropagation): Oluşan hata, ağı geri beslenir ve ağırlıklar güncellenir.
Optimizasyon (Gradient Descent): Hataları minimuma indirgemek için parametreler sürekli güncellenir.
Bu işlem milyonlarca veri noktası üzerinde bu süreç tekrarlanır. Her döngüde sinir ağı, daha doğru tahminlerde bulunmayı öğrenir. Kayıp fonksiyonu minimize edilerek modelin doğruluğu artırılır.
Sinir Ağları Nerelerde Kullanılır?
Sinir ağları, özellikle derin öğrenme tekniklerinin gelişmesiyle birlikte neredeyse tüm sektörlerde devrim yaratan uygulamalarda kullanılıyor. Özellikle 2024 yılından itibaren ivmelenen AI dünyasında sıkça karşılaştığımız sinir ağlarının nerelerde kullanıldığına göz atalım:
Nesne Tanıma/Takip: Araçlar, yayalar, hayvanların tespiti (örneğin, otonom araçlar).
Örnek: Tesla’nın otopilot sistemi.Yüz Tanıma: Güvenlik sistemleri (iPhone’un Face ID’si), sosyal medya filtreleri.
Tıbbi Görüntüleme: Röntgen/MRI’da tümör tespiti (örneğin, Google DeepMind’ın göz hastalıklarını teşhisi).
OCR (Metin Tanıma): El yazısı veya belgelerin dijitalleştirilmesi (Adobe Scan, banka çekleri).
Sanal Asistanlar: Siri, Alexa, Google Assistant.
Çeviri Sistemleri: Google Translate, DeepL.
Metin Üretimi/Oturum Açma: ChatGPT, Gemini gibi sohbet botları.
Duygu Analizi: Müşteri yorumlarının olumlu/olumsuz sınıflandırılması.
Sesli Komutlar: “Hey Google” ile akıllı hoparlör kontrolü.
Konuşmadan Metne: YouTube otomatik altyazı, doktor notlarının transkripsiyonu.
Ses Sentezi: Yapay zeka ile kitap okuma (Amazon Polly).
Oyun AI’ları: AlphaGo (Go oyununda insanı yenen AI), NPC’lerin akıllı davranışları.
Robot Kontrolü: Depolarda Amazon robotları, hastanelerde cerrahi robotlar (Da Vinci).
Dolandırıcılık Tespiti: Kredi kartı anormal işlemlerinin taranması.
Algoritmik Ticaret: Hisse senedi fiyat tahmini (HFT sistemleri).
Kredi Skoru: Müşteri risk analizi.
Hastalık Tahmini: Diyabet, kanser risk analizi (IBM Watson Health).
İlaç Keşfi: Yeni moleküllerin simülasyonu (Moderna’nın aşı araştırmaları).
Proteiz Katlama: AlphaFold ile protein yapılarının çözülmesi.
Otonom Araçlar: Waymo, Tesla’nın kendi kendine süren arabaları.
Trafik Optimizasyonu: Akıllı şehirlerde trafik ışığı kontrolü.
Yapay Sanat: DALL·E, Midjourney ile metinden resim üretme.
Müzik Besteleme: AI ile Mozart tarzı besteler (AIVA).
Deepfake: Yüz değiştirme teknolojileri (etik tartışmalı!).
Kişiselleştirilmiş Öneriler: Amazon/Netflix’in “Sana özel” ürün/film tavsiyeleri.
Stok Optimizasyonu: Talep tahmini için Walmart’ın sinir ağları.
Siber Güvenlik: Anormal ağ trafiği tespiti (Fireeye).
Görüntü Analizi: Uydu/drone görüntülerinde askeri hedef tespiti.
Tarım: Toprak verimliliği analizi, drone ile ekin hastalığı tespiti.
Enerji: Rüzgâr/solar enerji üretim tahmini.
İklim Modelleme: Küresel ısınma simülasyonları.
Sinir Ağları ile Derin Öğrenme Arasındaki Fark Ne?
Aslında her derin öğrenme algoritması bir sinir ağıdır ama her sinir ağı derin öğrenme değildir. Fark şudur:
Sinir ağı: Temel yapı taşlarıdır. Tek gizli katman bile yeterlidir.
Derin öğrenme: Birden fazla gizli katman içerir ve çok daha karmaşık öğrenme modelleri oluşturabilir. Büyük veri ve güçlü donanım ister.
