Sinir Ağı Nedir?

Sinir ağlarının pek çok sektörde aşağıdaki gibi çeşitli kullanım örnekleri vardır:

• Tıbbi görüntü sınıflandırması yoluyla tıbbi tanılama
• Sosyal ağ filtreleme ve davranışsal veri analizi aracılığıyla hedeflenen pazarlama
• Finansal araçların geçmiş verilerini işleyerek finansal tahminlerde bulunma
• Elektrik yükü ve enerji talebi tahmini
• Süreç ve kalite kontrolü
• Kimyasal bileşik tanımlama

Sinir ağlarının dört önemli uygulama alanını aşağıda bulabilirsiniz.

Görüntü işleme

Görüntü işleme, bilgisayarların görüntü ve videolardan bilgi ve öngörü ayıklama yeteneğidir. Bilgisayarlar, sinir ağları sayesinde insanlara benzeyen görüntüleri ayırt edebilir ve tanıyabilir. Görüntü işlemenin aşağıdakiler gibi çeşitli uygulama alanları vardır:

• Yol işaretlerini ve yoldaki diğer kullanıcıları tanıyabilmek için otonom otomobillerde görüntü tanıma
• Güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri görüntü ve video arşivlerinden otomatik olarak çıkarmak için içerik denetimi
• Yüzleri tanımak ve gözlerin açık olması, gözlük ve sakal gibi özellikleri ayırt etmek için yüz tanıması
• Marka logolarını, giysi, güvenlik ekipmanı ve diğer görüntü ayrıntılarını tanımlamak için görüntü etiketleme

Konuşma tanıma

Sinir ağları, değişen konuşma kalıplarına, ses perdesine, tonuna, dile ve aksana rağmen insan konuşmasını analiz edebilir. Amazon Alexa gibi sanal asistanlar ve otomatik deşifre yazılımları, şu gibi işlemleri gerçekleştirmek için konuşma tanıma özelliğinden yararlanır:

• Çağrı merkezi temsilcilerine yardımcı olma ve çağrıları otomatik olarak sınıflandırma
• Klinik görüşmeleri gerçek zamanlı olarak belgelere dönüştürme
• İçerik kapsamını genişletmek için videolara ve toplantı kayıtlarına düzgün şekilde altyazı ekleme

Doğal dil işleme

Doğal dil işleme (NLP), insanlar tarafından oluşturulmuş doğal bir metni işleme becerisidir. Sinir ağları, bilgisayarların metin verilerinde ve belgelerdeki öngörüleri ve anlamı çıkarmasına yardımcı olur. NLP, şu işlevler dahil olmak üzere çeşitli kullanım örneklerine sahiptir:

• Otomatik sanal temsilciler ve chatbotlar
• Yazılı verilerin otomatik olarak düzenlenmesi ve sınıflandırılması
• E-posta ve form gibi uzun belgelerin iş zekası analizi
• Sosyal medyadaki olumlu ve olumsuz yorumlar gibi duyguları belirten anahtar ifadeleri dizine ekleme
• Belge özeti çıkarma ve belirli bir konuda makale oluşturma

Öneri altyapıları

Sinir ağları, kullanıcı faaliyetlerini izleyerek kişiselleştirilmiş öneriler geliştirebilir. Ayrıca, tüm kullanıcı davranışlarını analiz ederek belirli bir kullanıcının ilgisini çekebilecek yeni ürün veya hizmetleri keşfedebilir. Örneğin, Philadelphia merkezli bir startup olan Curalate, markaların sosyal medya gönderilerini satışlara dönüştürmesine yardımcı oluyor. Markalar, Curalate'in akıllı ürün etiketleme (IPT) hizmetini kullanarak kullanıcılar tarafından oluşturulan sosyal içeriklerin toplanmasını ve derlenmesini otomatik hale getiriyor. IPT, kullanıcının sosyal medya hareketleriyle alakalı ürünleri otomatik olarak bulmak ve önermek için sinir ağlarından yararlanır. Tüketicilerin, bir sosyal medya görüntüsündeki belirli bir ürünü bulmak için çevrimiçi kataloglarda ava çıkmasına gerek kalmaz. Bunun yerine, Curalate'in otomatik ürün etiketleme hizmetini kullanarak ürünleri kolayca satın alabilirler.

Yapay sinir ağları, verilerin girdi düğümünden çıktı düğümüne nasıl aktığına bağlı olarak sınıflandırılabilir. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir:

Beslemeli sinir ağları

Beslemeli sinir ağları, verileri girdi düğümünden çıktı düğümüne olmak üzere tek yönde işler. Bir katmandaki her düğüm, bir sonraki katmandaki her bir düğüme bağlıdır. Beslemeli bir ağ, tahminleri zaman içinde iyileştirmek için bir geri bildirim sürecinden yararlanır.

Geri yayılım algoritması

Yapay sinir ağları, tahmine dayalı analizlerini geliştirmek için düzeltici geri bildirim döngülerini kullanarak sürekli olarak öğrenir. Basitçe, sinir ağındaki pek çok farklı yolda girdi düğümünden çıktı düğümüne akan verileri düşünebilirsiniz. Girdi düğümünü, doğru çıktı düğümüyle eşleştiren yalnızca bir doğru yol vardır. Sinir ağı, bu yolu bulmak için aşağıdaki gibi çalışan bir geri bildirim döngüsü kullanır:

1. Her düğüm, yoldaki bir sonraki düğüm hakkında bir tahminde bulunur.
2. Tahminin doğru olup olmadığını kontrol eder. Düğümler, daha doğru tahminler sunan yollara daha yüksek ağırlık değerleri ve yanlış tahminler sunan düğüm yollarına daha düşük ağırlık değerleri tayin eder.
3. Düğümler, bir sonraki veri noktası için daha yüksek ağırlık değerine sahip yolları kullanarak yeni bir tahminde bulunur ve ardından 1. Adımı tekrarlar.

Evrişimli sinir ağları

Evrişimli sinir ağlarındaki gizli katmanlar, özetleme veya filtreleme gibi evrişim adı verilen belirli matematiksel işlevleri yerine getirir. Görüntü tanıma ve sınıflandırma için faydalı olan görüntülerden ilgili özellikleri ayıklayabildiklerinden, bunlar görüntü sınıflandırma konusunda oldukça faydalıdır. Yeni formun, iyi bir tahminde bulunmada kritik öneme sahip özellikleri kaybetmeden işlenmesi daha kolaydır. Her bir gizli katman; köşe, renk ve derinlik gibi farklı görüntü özelliklerini ayıklar ve işler.

Yapay zeka, makinelere insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirme becerisi kazandırmaya ilişkin yöntemleri araştıran bilgisayar bilimi alanıdır. Makine öğrenimi, bilgisayarların çok büyük veri kümelerine erişmesini sağlayan ve bilgisayarlara bu verilerden bilgi edinmeyi öğreten bir yapay zeka tekniğidir. Makine öğrenimi yazılımı, mevcut verilerdeki modelleri bulur ve akıllı kararlar almak için bu modelleri yeni verilere uygular. Derin öğrenme, verileri işlemek için derin öğrenme ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt kümesidir.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme karşılaştırması

Geleneksel makine öğrenimi yöntemleri, makine öğrenimi yazılımının yeterince iyi çalışması için insan girdisi gerektirir. Bir veri bilimcisi, yazılımın analiz etmesi gereken ilgili özellik kümesini manuel olarak belirler. Bu, yazılımın becerisini sınırlandırarak oluşturma ve yönetmeyi zahmetli hale getirir.

Öte yandan, derin öğrenmede veri bilimcisi yazılıma yalnızca ham verileri verir. Derin öğrenme ağı, özellikleri kendi başına çıkarır ve daha bağımsız şekilde öğrenir. Metin belgeleri gibi yapılandırılmamış veri kümelerini analiz edebilir, hangi veri özelliklerine öncelik verileceğini belirleyebilir ve daha karmaşık problemleri çözebilir.

Örneğin, bir makine öğrenimi yazılımını bir evcil hayvan görüntüsünü doğru şekilde tespit etmek üzere eğitiyorsanız şu adımları gerçekleştirmeniz gerekir:

• Kedi, köpek, at, hamster, papağan gibi binlerce evcil hayvan görüntüsünü manuel olarak bulup etiketleme.
• Eleme yönteminden yararlanarak görüntüyü tanımlayabilmesi için makine öğrenimi yazılımına hangi özellikleri araması gerektiğini söyleme. Örneğin, bu yazılım bacak sayısını hesaplayabilir ve ardından göz şekli, kulak şekli, kuyruk, kürk vb. özellikleri kontrol edebilir.
• Yazılımın doğruluğunu iyileştirmek için etiketli veri kümelerini manuel olarak değerlendirme ve değiştirme. Örneğin, eğitim kümenizde çok fazla siyah kedi resmi varsa yazılım siyah bir kediyi doğru şekilde tanımlarken beyaz bir kediyi tanımlayamaz.
• Bununla birlikte derin öğrenmede, sinir ağları tüm görüntüleri işleyerek hayvanı doğru şekilde tanımlamak için öncelikle bacak sayısı ve yüz şeklini analiz etmesi ve ardından son olarak kuyruğu incelemesi gerektiğini otomatik olarak belirler.