Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Network-ANN)

Bu yazımızda yapay sinir ağlarından(YSA) bahsececeğiz.

Yapay sinir ağları (YSA), öğrenme yöntemi ile yeni bilgiler üretilmesi, yeni bilgiler oluşturabilme ve bulma gibi yetenekleri, herhangi bir yardım almadan otomatik olarak gerçekleştirebilmek için geliştirilen bilgisayar sistemleridir.

Yapay sinir ağları insan beyni örnek alır ve öğrenme sürecinin matematiksel olarak modellenmesi ile oluşur. İnsanda olduğu gibi yapay sinir ağları ile makinelerin eğitilmesi, öğrenmesi ve karar vermesi sağlanmaktadır.

Yapay Sinir Ağlarının Avantajları

• Birçok hücreden meydana gelerek eş zamanlı çalışmayı ve karmaşık işleri gerçekleştirmeyi sağlar.
• Farklı öğrenme algoritmaları ile öğrenme yetenekleri vardır.
• Eksik tamamlama ve verileri sınıflandırma yapabilir.
• Gerçek zamanlı bilgiyi işleyebilir.

Yapay Sinir Ağlarının Kullanım Alanları

-Algoritmik Ticaret(algorithmic trading)

-Görüntü İşleme

-Enerji üretimi

-Otomativ, havacılık ve üretim

Yapay sinir ağlarının bölümlerinden bahsedersek;

1.Girdiler: Girdiler dışarıdangelen verilerdir. Bu girdilerden gelen veriler biyolojik sinir hücrelerinde olduğu gibi toplanmak üzere gönderilir.

2. Ağırlıklar: Gelen bilgiler girdiler üzerinden geldikleri bağlantıların ağırlığıyla çarpılarak iletilir. Bu sayede girdilerin üretilecek çıktı üzerindeki etkisi ayarlanabilinmektedir.

3.Toplama Fonksiyonu (Birleştirme Fonksiyonu): Toplama fonksiyonu bir ağırlıklarla çarpılarak gelen girdileri toplayarak o hücrenin net girdisini hesaplayan bir fonksiyondur

4.Aktivasyon fonksiyonu: Önceki katmandaki tüm girdilerin ağırlıklı toplamını alan ve daha sonra bir çıkış değeri üreten ve bir sonraki katmana geçiren bir fonksiyondur.

5.Çıktılar: Aktivasyon fonksiyonundan çıkan değer hücrenin çıktı değeri olmaktadır. Her hücrenin birden fazla girdisi olmasına rağmen bir tek çıktısı olmaktadır. Bu çıktı istenilen sayıda hücreye bağlanabilir.

Yapay sinir ağları yapay sinir hücrelerinin birbirine bağlanmasıyla oluşan yapılardır.

Birçok nörondan ve gizli katmandan oluşuyorsa buna çok katmanlı sinir ağı denir. Eğer tek bir katmandan oluşuyorsa tek katmanlı sinir ağı denir.

Tek Katmanlı Sinir Ağları (Single Layer Artificial Neural Network):

Bu sinir ağları içeriğinde sadece girdi ve çıktı katmanlarını barındırır. Bütün çıktılar girdilere bağlanmaktadır. Girdisi ya doğrudan çıkışa ya da bir sonraki katmana eklenebilir. Genellikle iki girdisi olur bir çıktısı olur.

Çok Katmanlı Sinir Ağları (Multilayer Artificial Neural Network):

Doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonuna sahip birçok nöronun birbirine bağlandığı bir yapıya sahiptir.

Sonraki yazımızda görüşmek üzere…