Yapay Sinir Ağları Nedir?
Yapay sinir ağları (YSA) (Artificial neural networks-ANN), insan beynindeki biyolojik nöronların birbirine sinyal gönderme şeklini taklit ederek makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarındaki kalıpları tanımasına ve sorunları çözmesine olanak tanır.
Daha basit ifadesiyle yapay sinir ağları; canlıların biyolojik beyin yapılarından referans alınarak benzer özellikleri gösteren yeni bir yapay beyin sistemleri olarak ifade edilebilir. Meydana getirilen bu yapay sinir ağları nöron(neural) olarak isimlendirilen birimlerin temelinde geliştirilmektedir. Bu geliştirmeler sonucunda ise, insan beyninin çalışma fonksiyonlarını kontrol etmekte olan doğal sinir ağlarından hareketle, yapay olarak olarak oluşturulan sinir ağları kullanılarak insan beyin yapısından bağımsız spesifik hesaplamalar yapılabilinmektedir. Böylelikle herhangi bir gerçek insan beynine ihtiyaç kalmadan veriler oldukça başarılı bir şekilde analizlenmekte ve bu analizleme kapsamında işlenmektedir.
Yukarıda bahsedildiği üzere yapay sinir ağları insan beyni referans alınarak oluşturulan yapay bir beyin sistemidir. Bu bağlamda yapay sinir ağları, aynı insan beyin yapısını oluşturan nöron yapılarına oldukça işlevsel benzerlik gösteren yapay nöron modellemelerinden meydana gelmektedir. Ayrıca, yapay sinir ağlarını oluşturan nöron yapıları farklı katmalarda bulunmakta ve birbirleriyle etkileşime girmektedir ve bu yapılar ise düğüm(nodes) olarak adlandırılmaktadır.
Yukarıda bahsedilen bilgilerden hareketle, "biyolojik sinir ağları" ile "yapay sinir ağları" arasındaki ilişkiyi temel diyagramları referans alarak inceleyelim:
Biyolojik Sinir Ağları
Yapay Sinir Ağları
Sonuç olarak yukarıda verilen "biyolojik sinir ağları" ve "yapay sinir ağları" diyagramları karşılaştırıldığında, bu iki yapınında temel olarak birbirlerine oldukça benzerlik gösterdiği anlaşılmaktadır. İki diyagramda da belirtilen terimler incelendiğinde;
Yukarıda verilen bilgilerden de anlaşılacağı üzere yapay sinir ağları, biyolojik sinir ağlarının taklit edilmesiyle meydana getirilen, bunun sonucunda doğal insan beyninin analizleme ve sonuç üretme yeteneklerinin makineler tarafından uygulanabilirliğini sağlayan bir sistem olarak ifade edilebilinmektedir.
Günümüzde yapılan birçok araştırma ve çalışma sonuçlarına bağlı olarak biyolojik insan beyni yaklaşık 100 milyar nöron yapısından oluşmaktadır. Beyinde bulunan yaklaşık 100 milyar nöronun ise, minimum yaklaşık bin ve maksimum yaklaşık yüzbin farklı ilişki kurabildiği savunulmaktadır. Bu yapıların kullanımına bağlı olarak biyolojik beyin yapısında devasa boyutlardaki veriler kullanılmak için depolanabilir veya kullanılmayan veriler silinebilmektedir. İfade edilen bu özellikler baz alındığında biyolojik beynin oldukça kapsamlı ve mükemmel olduğu ifade edilebilir. Bu noktada ise, yapay zeka alanında yapılmak istenilen çalışmalarda yapay sinir ağlarının neden geliştirildiğinin gerekliliği oldukça basit bir şekilde anlaşılmaktadır ve bu "mükemmele en yakın yeni bir yapay beyin sistemi" olarak ifade edilebilir.
Yapay Sinir Ağının Temel Yapısı ve İşleyişi
Yapay sinir ağının genel yapısı yukarıdaki resimde ifade edildiği gibidir. Burada görüldüğü üzere yapay sinir ağları temel olarak 4 ifadeden meydana gelmektedir. Bunlar;
Yukarıdaki şekli baz alarak yapay sinir ağlarının temel yapısını basit bir şekilde ifade etmek gerekirse; ilk olarak herhangi bir sinir ağ yapısı, çalışmalarda kullanılmak istenilen girdi verileri (X1, X2, ... ,Xn) toplar ve daha sonra belirli katmanlar topluluğunda bölümlere ayırır. Daha sonra girdi verileri baz alınarak tahminsel bir Y üretilir. Üretilen tahminsel Y ile gerçek etiketlenmiş Y referans alınarak kullanılacak sinir ağ yapısının performansını ölçmek için kayıp fonksiyonu devreye girer. Ayrıca bu fonksiyonun kullanılmasına bağlı olarak, çalışmalarda kullanılmak istenilen ağ yapıları henüz bilgiye erişim sağlamadan temel bir fikir edinir ve bu fikre göre izlenilmesi uygun temel bir yol belirlenir. Bu sürecin ardından belirli optimize edici vasıtasıyla kullanılacak sinir ağlarının bilgisi kontrol altına alınır ve geliştirilmeye çalışılır.