Yapay sinir ağları (YSA) nedir ve nasıl çalışır?

Yapay Sinir Ağları (YSA) Nedir?

Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek tasarlanmış bir makine öğrenimi modelidir. Genellikle büyük veri setleri üzerinde öğrenme, sınıflandırma ve tahmin yapma amacıyla kullanılır.

YSA'nın Çalışma Prensibi

Yapay sinir ağları, katmanlar halinde düzenlenmiş düğümlerden (nöronlardan) oluşur. Temel işleyiş süreci şu şekildedir:

• Girdi Katmanı: Modelin aldığı verileri temsil eder.
• Gizli Katmanlar: Girdiler üzerinde hesaplamalar yapar. Bu katmanlarda birden fazla nöron bulunabilir.
• Çıktı Katmanı: Modelin, girdi verisine dayanarak yaptığı tahminleri sunar.

Öğrenme Süreci

YSA, öğrenme sürecinde şu adımları izler:

• İleri Yayılma: Girdiler, katmanlar arasında ilerleyerek çıktılar üretilir.
• Kayıp Fonksiyonu: Gerçek sonuç ile tahmin edilen sonuç arasındaki fark hesaplanır.
• Geri Yayılma: Hata, katmanlar arasında geriye doğru yayılır ve ağırlıklar güncellenir.

Bu süreç, modelin doğruluğunu artırana kadar tekrarlanır. YSA'lar, görüntü tanıma, ses işleme ve doğal dil işleme gibi birçok alanda kullanılmaktadır.