Bir sinir ağının yapısı, makine öğreniminin bir alt alanı olan derin öğrenme olarak bilinen bir eğitim süreci aracılığıyla çalışır. Bu, nöro-dilbilimsel programlamaya uygulanan yapay zeka (AI) teknolojisidir.
Sinir Ağları Nedir?
Temel olarak bir sinir ağı, insan beyninin bilgiyi işlerken nasıl çalıştığının modellenmesidir. Eğitim yoluyla, veriler arasındaki ilişkileri ve örüntüleri modellemeyi, karmaşık sorunlara çözüm sağlamayı ve doğal dil işlemeyi simüle etmeyi öğrenen ve sürekli olarak geliştiren uyarlanabilir bir sistemdir.
Bu ağ, birbirine bağlı ve katmanlar halinde organize edilmiş nöronlar veya düğümler içerir. Giriş verilerini alan bir giriş katmanı; verileri yayan bir veya daha fazla gizli katman ve analizin veya NLP’nin sonucunu gönderen bir çıkış katmanı vardır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Yapay Zeka vs Sinir Ağları
Yapay zeka, YSA’lar da dahil olmak üzere bir dizi akıllı teknolojiyi kapsayan şemsiye bir terimdir. Sinir ağları ise derin öğrenmeye zemin hazırlayan ve büyük miktarda veriyi işleyebilen makine öğreniminin bir alt alanıdır. Derin öğrenme ve sinir ağları genellikle birbirlerinin yerine kullanılır.
Makine öğrenimine gelince, hem YSA hem de makine öğrenimi modelleri çıktıyı tahmin edebilir veya sınıflandırabilir. Tek fark, bir makine öğrenimi modelinin eğitim verilerine dayalı kararlar almasıdır. Bu nedenle, hem denetimli hem de denetimsiz makine öğrenimi modelleri insan denetimi gerektirir. Bir sinir ağı, ilk aşamalarda daha az insan müdahalesi gerektirir ve manuel çaba gerektirmeden doğru kararlar üretebilir.
Teknik açıdan bakıldığında, makine öğrenimi modelleri tek bir veri giriş katmanından beslenir. Sinir ağı modelleri ise tam tersine birden fazla katmandan oluşur.
Genel olarak, yapay zeka, makine öğrenimi ve sinir ağları, her biri diğeri için bir temel sağlayan tamamlayıcı teknolojilerdir. Bu nedenle, makine öğrenimi fikirleri genellikle yüz tanıma ve nesne algılama gibi derin öğrenme fikirleriyle örtüşür.
Sinir Ağları Nasıl Çalışır?
Bir sinir ağı insan beynini taklit etmek için giriş katmanında aldığı değerleri veya verileri inceler, bir sonucu tahmin eder ve yayar. Giriş katmanı verileri ikinci katmana gönderir ve bu katmanda verileri birbirini izleyen gizli katmanlara iletir.
İkinci katmanda, nöron veya düğümler yüksek alaka düzeyine sahip kalıpları tespit edip filtreler ve verileri birleştirir. Her bir girdi değerine, girdi ağırlığını değiştiren bir ağırlık atanır. Ortaya çıkan bu değerler toplanır ve bir lojistik ya da sigmoid fonksiyon ile tanımlanır.
Sonraki gizli katmanlarda, bir önceki katmanın çıktısı analiz edilir ve bir sonraki katmana aktarılmak üzere işlenir. Daha sonra çıktı katmanında, sonuca ulaşmak ve sonucu yaymak için değerler yeniden birleştirilir.
Bu sistem, her bir parametre setinde, belirli bir sonucu tahmin etmek için bunları birleştirmenin bir yolu olduğu öncülüne dayanır. Belirli bir sorun için mümkün olan en iyi parametre kombinasyonunu elde etmekten ve bunu uygulamaktan, yani tahmini yapmaktan ve bir çıktı sağlamaktan sorumlu olan sinir ağıdır.
Sinir Ağı Türleri
Yapay zekada sinir ağları uygulamaları türlerine göre farklılık gösterir. Verilerin giriş düğümlerinden çıkış düğümlerine nasıl aktığına veya iletildiğine bağlı olarak, aşağıdaki sinir ağı türleri mevcuttur:
1. Yapay ağlar (ANN’ler)
Yapay sinir ağları, yapay zeka devriminde en sık atıfta bulunulan teknoloji türüdür. Bu ağ yapısında veriler giriş düğümünden çıkış düğümüne doğru tek bir yönde işlenir. Bu, YSA’ların girdileri yalnızca ileri yönde işlediği anlamına gelir. Yapay ağlar, derin öğrenme modellerinin ilk ve en basit biçimleridir.
Bu ağ türü temel olarak zaman özelliklerine bağlı olmayan ve denetimli bir öğrenme türüne ait olan sıralı olmayan veriler için kullanılır. Bu nedenle, YSA’lar örüntü eşleme, ilişkilendirme ve örüntü sınıflandırma için harika çalışır. Girdiye gelince, bu görüntü verileri, metin verileri ve tablo verileri olabilir.
2. Tekrarlayan ağlar (RNN’ler)
Tekrarlama kavramı, sıralı veya zaman serisi verilerine oturur. İkincisi, öğrenme ve tahmin için bu girdiyi kullanamayan standart ileri beslemeli ağlar için temel bir zorluktur. Geleneksel ağlarda sistem, diziler olmadan daha kaotik bir yaklaşım uygular.
Ancak tekrarlayan bir sistem, verilerin sıralı özelliklerini tanımlamak ve gelecekteki senaryoyu tahmin etmek için özel olarak tasarlanmıştır. Bu yetenek, RNN’nin önceki değer hakkında bilgi depolayan hafızası sayesinde mümkündür. İkincisi, sırayla bir sonrakini tanımlar.
RNN’ler genellikle konuşma tanıma ve doğal dil işleme için kullanılır.
Metinlerle çalışırken, RNN’ler dilbilgisel ve anlamsal yapılarını değerlendirebilir ve sonuçlara dayanarak benzer bir anlatı oluşturabilir.
3. Konvolüsyon sinir ağları (CNN)
Konvolüsyonel sinir ağı (CNN veya ConvNet olarak da bilinir) derin öğrenmede en popüler algoritmalardan biridir. Bu, bir modelin doğrudan bir görüntü, video, metin veya ses üzerinde sınıflandırma görevlerini yerine getirmeyi öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür.
Bu yapay zeka sinir ağı örneği tekrarlayan ağlarla neredeyse aynı görünse de, arada büyük bir fark vardır. CNN’ler zamansal bilgileri işleyemezken, tekrarlayan ağlar sıralı bilgileri etkili bir şekilde yorumlayabilir. Bununla birlikte, CNN’ler iki boyutlu bir görüntünün dahili bir temsilini sağlayabildikleri için en popüler modellerden biridir. Bu yetenek, konum ve ölçek özelliklerini içeren görüntü analizi için özellikle iyidir.
Bu nedenle, konvolüsyonel ağlar görüntü verileriyle yapılan her türlü tahmin görevi için endüstri standardıdır. YSA’ların aksine yüksek bir doğruluk oranı elde etmek için çok daha fazla girdi verisine ihtiyaç duyar.
4. Üretken düşman ağı (GAN)
GAN’lar, özellikle denetimsiz öğrenme için tasarlanmış güçlü bir ağ
türüdür. Bunlar, orijinal veri kümesine dayalı olarak yeni örnekler üretmek veya çıktı almak için giriş verilerindeki kalıpları otomatik olarak tanımlayabilir ve alabilir.
Herhangi bir veri düzenliliğini taklit edebildikleri için GAN’ların potansiyeli çok büyüktür. Böylece, üretken ağlar görüntü, müzik, konuşma veya düzyazı gibi gerçek dünya yaratımlarına ürkütücü derecede benzeyen yapılar üretebilir. Bir anlamda, üretken düşman ağlar, sağlık hizmetlerinde risk ve iyileşmeyi tahmin etmek için de kullanılabilir.
Bir Sinir Ağı Nasıl Eğitilir?
Bir sinir ağı, probleme en uygun yanıtı sunmak için yapısındaki her düğümde giriş değeri ağırlıklarının ayarlanmasıyla eğitilir. Yani, bir sinir ağı bir öğrenme süreci kullanılarak eğitilir.
Sinir ağı öğrenme türleri
Eğitim sırasında sinir ağı farklı öğrenme yöntemleri kullanabilir:
- İzlenen veya kontrollü öğrenme: Harici bir kişi sisteme kalıpları ve üretilecek sonucu gösterir. Bu şekilde ağ, çıktısı beklenene uyacak şekilde hesaplamalar ve kombinasyonlar çalıştıracaktır.
- Denetimsiz öğrenme (dış etki yok): Bu süreçte çıktı bilinmemektedir. Ağ sadece girdi değerleri üzerinde yapılan gözlemlere dayanır.
- Geliştirilmiş öğrenme: Bu öğrenme mekanizmasında, ağ analizi kendisi yürütür, ancak çıktılar daha sonra değerlendirilir. Her doğru çıktı pozitif olarak güçlendirilirken, yanlış çıktılar reddedilir.
- Hibrit öğrenme: Bu öğrenme yöntemi yukarıdaki mekanizmaları birleştirir.
Yaygın Sinir Ağı Kullanım Durumları
Sinir ağları örüntü tanıma ve sınıflandırmada, bilgisayar sistemlerinin ve robotların izlenmesinde, olay tahmininde, duygu analizinde ve veri analizinde kullanılır. En yaygın kullanım alanları aşağıdakileri içerir:
1. Bilgisayar görüşü
Sinir ağları, bilgisayarlara “yapay görme”, yani insan sürecine benzer bir şekilde görüntüleri ayırt etme yeteneği kazandırmak için kullanılır. Örneğin, trafik sinyallerini veya diğer yol kullanıcılarını tanıyan araçlardaki sistemler.
2. Konuşma tanıma
Otomatik transkripsiyon yazılımı, sanal asistanlar veya video altyazı programları gibi çeşitli sistemler, kişinin konuştuğu dil, ton veya aksan ne olursa olsun insan sesini analiz etmek için sinir ağlarını kullanır.
3. Doğal dil işleme
Sinir ağları, bilgisayarların NLP sürecini başarıyla gerçekleştirmesini sağlamak için doğal dil teknolojisinde de kullanılmaktadır. Bu şekilde metinler veya belgeler işlenebilir, bilgiler çıkarılabilir ve verilerin anlamı belirlenebilir.
Örneğin, sohbet robotları veya sosyal medya yorumları için duygu analizi.
NLP’de Sinir Ağları Nasıl Çalışır?
Sinir ağları, doğal dil işleme modellerine insan dilini anlama ve taklit etme yeteneği kazandırmak konusunda büyük bir kapasite sunmuştur. Bu, makinelerin kelimeleri tahmin etmelerine ve öğrenme sürecinin bir parçası olmayan konuları ele almalarına olanak tanır.
NLP süreçlerinde bu performansa ulaşmak için sinir ağlarının işlenecek metin veya dil türüne göre büyük miktarda belge (corpora) ile eğitilmesi gerekir.
NLP dil modellerinde, sinir ağları ilk aşamalarda kelime dağarcığını vektörlere dönüştürerek hareket eder. Bir metinde, belirli bir kelimenin anlamının etrafında bulunan kelimelerle ilişkili olduğu prensibine dayanarak hareket eder.
Bu vektörler, anlamsal düzeyde makul sonuçlar sağlamak için basit işlemlerde kullanılır.
Diğer Yöntemlere Kıyasla Sinir Ağları Kullanmanın Faydaları
Sinir ağlarını kullanmak, insan beynine benzer bir yapı kullanmak anlamına gelir ve bu da aşağıdaki gibi avantajlar sunar:
- Öğrenme yöntemi: Sinir ağları, gerçekleştirilecek görevleri gösteren örnekler aracılığıyla ilk eğitimle öğrenir.
- Kendi kendini organize etme: Ağlar öğrendiklerini organize eder.
- Hata toleransı: Kısmi hasar durumunda yanıt vermeye devam edebilirler.
- Gerçek zamanlı çalışma: Yüksek iletim hızlarına sahiptir.
- Esneklik: Bilgi girişindeki çoklu değişiklikleri işleyebilirler.
Yapay Sinir Ağı Uygulaması Ne Zaman Etkili Olur?
Sinir ağları, aşağıdaki listedekiler ve insan beynine benzer analitik hesaplamalar gerektiren karmaşık görevlerle başa çıkma konusunda oldukça etkilidir.
1. Sınıflandırma
NN’ler, parametrelerini analiz ederek verilerin kümelenmesine ve sınıflandırılmasına yardımcı olur. Teknoloji ekiplerinin etiketsiz verileri örnek girdiler arasındaki benzerliklere göre gruplandırmasına olanak tanır. Kredi onayı, müşterilerin yaşlarına, kredi geçmişlerine ve diğer parametrelere göre uygunluklarını tahmin eden sinir ağlarının popüler bir uygulamadır.
2. Tahmin
Gizli katmanlar sayesinde sinir ağları tahmine dayalı analitikte de iyi performans gösterir. Girdi ve çıktı düğümlerini analiz eden doğrusal regresyon modellerinin yanı sıra sinir ağları da tahmin doğruluğunu artırmak için gizli katmanı kullanır. Örneğin, toplam alan, oda sayısı ve diğerleri gibi ortak bir özelliğe dayalı olarak ev fiyatlarını tahmin edebilir.
3. Tanıma
Şu anda 5 milyar doların üzerinde pazar geliri ile tanıma, sinir ağlarının en geniş uygulama alanlarından biridir. Sinir ağlarının gizli kalıp ve korelasyonları ham verilerde tanıma yetenekleri, bu alandaki hakimiyetlerini sağlar. Ayrıca, sinir ağları, birden fazla görevi paralel olarak gerçekleştirme yeteneğine sahipken sistem performansını etkilemeden bunu başarabilir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Gerçek Hayattan En İyi Yapay Zeka Sinir Ağı Örnekleri
Tahmin edebileceğiniz gibi sinir ağlarının tüm uygulamaları veriye bağımlıdır. Bu nedenle, tüm projelerin büyük çoğunluğu karmaşıktır ve çok sayıda yapılandırılmamış veri içerir.
Aşağıda yapay zeka ağlarının yaygın olarak bilinen bazı uygulamaları bulunmaktadır:
1. Hava durumu tahmini
Sıcaklık, nem ve yağış gibi niceliksel tahminler, tarımın yanı sıra emtia piyasalarında ticaret yapanlar için de büyük bir öneme sahiptir. Google, 2021’de hava durumunu 12 saat öncesinden tahmin edebilen MetNet-2 adlı bir sinir ağını tanıttı ve bu algoritmanın yağışı bir kilometrelik bir hassasiyetle ve iki dakika öncesinden tahmin edebileceğini iddia ediyor.
Bu yeni model, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) tarafından kullanılandan bile daha iyi performans göstermektedir. NOAA’nın algoritmaları yedi ile sekiz saatlik tahminlerde bulunur ve daha az doğru sonuç verir. MetNet-2’nin çığır açan başarısının arkasında ise sinir ağları vardır.
Geleneksel olarak hava tahminleri fiziksel modellere dayanır. Bu modellerin yüksek hesaplama gereksinimleri vardır ve fiziksel yaklaşımlara karşı hassastır. Tüm gereksinimler karşılansa bile, fiziksel modellerin tahmin edilebilirliği sadece yaklaşık 6 gün sürmektedir. Bu nedenle hava durumu tahminleri, sınırlamaları aşmak için makine zekasına ihtiyaç duymaktadır.
Peki sinir ağları, hava tahminlerini nasıl oluşturur:
Radar istasyonları ve uydu ağları ağa girdi gönderir. Burada önemli olan, girdi verilerinin insan doğrulamasına ihtiyaç duymamasıdır.
Sistem, hareket hızları da dahil olmak üzere bulutların varlığı ve bileşimi hakkındaki verileri alır. MetNet’in çıktısı daha sonra Amerika Birleşik Devletleri’nin çeşitli bölgelerindeki en olası yağış seviyelerini içeren bir olasılık dağılımı oluşturur.
Böylece RNN’ler, doğrusal olmayan hava durumu verilerini yapılandırma yetenekleri sayesinde hava koşullarını tahmin etmek için daha iyi bir yapay zeka sinir ağı örneği sunar.
2. Kanser tespiti
Geleneksel tarama yöntemlerinin uzun yıllar boyunca kanserin erken teşhisi konusundaki zorlukları nedeniyle, akıllı tıbbi görüntüleme, sinir ağlarının en yenilikçi uygulamalarından biri olarak öne çıkar. Yapay zeka tabanlı teknolojiler artık küçük boyutlu anormallikleri tespit edebilme yeteneği sunarak, kanser gibi yaşamsal öneme sahip hastalıkların erken teşhisini mümkün kılmıştır. Bu gelişmeler, birçok hayatın kurtarılmasına olanak tanır.
Bu bağlamda 2019’da NCI araştırmacıları, alınması veya tedavi edilmesi gereken servikal prekanserleri belirleyebilen bir derin öğrenme algoritması oluşturdu. Bazı yapay zeka algoritmalarının da kanser öncesi büyümelerin tanımlanmasını artırmada etkili olduğu kanıtlandı. Bunlara ek olarak geliştirilmiş meme kanseri risk modelleri, kötü huylu tümörleri önleyebilir ve meme kanseri riskini tahmin edebilir.
Bir başka öncü proje de, New York Üniversitesi’nde çalışan araştırmacılar tarafından geliştirilen bir algoritmaya aittir. Bu algoritma, akciğer kanserini önlenebilir aşamalarında tespit etme yeteneği sunar. Sinir ağı, en yaygın iki akciğer kanseri türünü %97 doğrulukla tanıyabilir. Bu doğruluk oranı, patologların sonuçlarıyla aynı düzeydedir.
Genel olarak, küresel tıbbi görüntüleme pazarının 2028 yılında 56,53 milyar dolara ulaşacağı tahmin edilmektedir. Teknolojilerin hızlı gelişimi ve COVID-19 etkisi, derin öğrenmeyi daha da ilerletecek ve onu uygulanabilir bir tıbbi yenilik olarak konumlandıracaktır.
