Yapay zeka ve teknoloji haberleri son yıllarda en popüler konular olduğundan beri adını en sık duyduğumuz kavramlardan biri de “Yapay Sinir Ağları” oldu. Peki nedir bu yapay sinir ağları ve nasıl çalışırlar, en önemlisi neden insanlık buna ihtiyaç duyuyor? Bu yazıda, en basit anlatımla yapay sinir ağlarını herkes için açıklıyor olacağız.
Yapay Sinir Ağları Nedir?
Yapay sinir ağları, insan beynindeki sinir hücrelerinin (nöronların) dijital bir taklidi olarak düşünebilirsiniz. İnsan beyninde milyarlarca nöron birbiriyle iletişim kurarak öğrenir ve karar verir. Yapay Sinir Ağları da bu fikri temel alarak oluşturulmuş bilgisayar algoritmalarıdır. Yapay Sinir Ağı terimi, bu sistemlerin biyolojik sinir ağlarından esinlendiğini gösterir. Her ne kadar beynimizin karmaşık yapısını tam olarak kopyalayamasalar da, belirli görevleri yerine getirirken beynin öğrenme mantığını taklit ederler.
Yapay sinir ağları, yapay zekanın bir alt dalı olarak bilgisayarlara örnek veriler üzerinden öğrenme yeteneği kazandıran yöntemlerdir. Bu sayede, insanların tek tek kod yazarak çözmekte zorlanacağı karmaşık problemler bile bilgisayarlar tarafından çözülebilir.
Yapay Sinir Ağları Nasıl Çalışır?
Basit bir anlatımla, yapay bir sinir ağı girdi (input) verilerini alır, bu verileri içindeki yapay nöronlar aracılığıyla işleyerek bir çıktı (output) üretir. Yapay nöronlar genellikle katmanlar halinde düzenlenmiştir:
• Giriş katmanı: Ham veriyi (mesela bir resim veya sayılar) alan ilk katmandır.
• Gizli katmanlar: Girişten aldıkları bilgiyi yorumlayıp dönüştüren, bir veya birden fazla ara katmandır. Bu katmanlarda birçok yapay nöron bulunur ve hepsi birbiriyle bağlantılı çalışır.
• Çıkış katmanı: Ağın sonuç ürettiği katmandır. Bu katmanda elde edilen çıktı, ağın cevabı veya tahmini olur.
Bu katmanlar arasındaki bağlantılar sayesinde bilgi, giriş katmanından çıkarak gizli katmanlara, oradan da çıkış katmanına aktarılır. Böylece ham veri, ağ içerisinde işlenip anlamlı bir sonuca dönüştürülmüş olur.
Yapay Sinir Ağlarında Öğrenme Süreci
Peki bir yapay sinir ağı nasıl öğrenir? Basit bir anlatımla ifade edersek, bu ağlar deneme-yanılma ve geri bildirim yoluyla öğrenirler. Öncelikle ağa bir sürü örnek veri (ve her örneğin doğru cevabı) verilir. Ağ, her bir örneğini işleyip bir tahmin üretir. Üretilen bu sonucun doğru cevapla ne kadar uyuştuğuna bakılır. Eğer yanlış ya da hatalıysa, ağ kendi bağlantı ağırlıklarını bu hatayı azaltacak şekilde az bir miktar değiştirir. Binlerce, hatta milyonlarca örnek üzerinde bu süreç tekrarlandığında, ağın bağlantıları doğru sonuçlar verecek şekilde ayarlanır. Bu yönteme eğitim (training) denir ve yapay sinir ağı bu sayede deneyim kazanarak yeni gördüğü verilerde daha iyi tahminler yapabilir.
Bir bakıma, yapay sinir ağlarının öğrenme süreci insandaki öğrenmeye benzer. Örneğin, bisiklete binmeyi öğrenirken düştüğümüzde (hata yaptığımızda) tekrar deneyip dengemizi nasıl koruyacağımızı öğreniriz. Benzer şekilde, yapay sinir ağı da yanlış sonuç verdiğinde, bağlantılarının önem derecelerini (ağırlıklarını) biraz değiştirerek bir sonraki sefer daha doğru bir sonuca yaklaşır.
Günlük Hayatta Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir ağları, fark etmesek de günlük yaşamımızın bir parçası haline geldi. Birçok uygulama ve cihaz, arka planda yapay sinir ağları sayesinde “akıllı” davranabiliyor. İşte günlük hayatta karşılaştığımız bazı yapay sinir ağı uygulamalarına iki örnek:
• Yüz Tanıma ve Görüntü İşleme: Facebook fotoğraflarında yüz tanıma ve telefonunuzun sizi tanıyıp kilidini açması gibi görüntü işleme uygulamaları da yapay sinir ağları sayesinde mümkün.
• Öneri Sistemleri: Netflix’te izlediğiniz bir filme göre size yeni film önerilmesi ya da YouTube’da ilginizi çekebilecek videoların karşınıza çıkması yapay sinir ağı tabanlı algoritmalarla yapılıyor.
Yapay sinir ağları insan beyninden ilham alan ve bilgisayarlara örnekler aracılığıyla öğrenme yeteneği kazandıran bir teknolojidir ve günlük yaşamda hayatımızı kolaylaştıran birçok “akıllı” uygulamanın temelinde yer almaktadır. Artık siz de yapay zeka dünyasında geçen konuşmalarda “Yapay Sinir Ağı” dendiğinde konuya uzak hissetmeyeceksiniz.