Sinir ağları: karmaşık teknoloji hakkında basit kelimelerle
· Время на чтение: 11min · tarafından
·
Yayınlanan
· Güncellenmiş
Bu makaleyi dinle
Nöral ağlar zamanımızın heyecan verici teknolojileridir. İnanılmaz miktarda veri üzerinde eğitilmiş ve bu bilgiyi talep edilen alanlarda karmaşık sorunları çözmek için kullananlar. Her yıl sinir ağlarına olan ilgi artıyor ve sağladıkları olanaklar etkileyici hale geliyor.
Bu yazıda sinir ağlarının ne olduğuna, nasıl çalıştıklarına ve hangi görevleri çözdüklerine bakacağız. Ayrıca, örüntü tanımadan doğal dil işlemeye kadar uzanan alanlarda sinir ağlarının kullanımını tartışacağız ve AWS'nin sinir ağlarının kullanımında nasıl yardımcı olduğuna bakacağız. Sinir ağlarının dünyamızı nasıl değiştirdiği hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız makaleyi sonuna kadar okuyun.
Makalenin içeriği:
- Sinir ağı nedir?
- Nöral ağlara neden ihtiyaç duyulur?
- sinir ağı mimarisi
- Sinir ağı işlemi
- Sinir Ağları Türleri
- Sinir ağlarının eğitimi
- Derin Öğrenme ve Sinir Ağları
- Sinir ağlarının uygulanması
- AWS ve Sinir Ağları
- Çözüm
- Sıkça Sorulan Sorular
Sinir ağı nedir?
Sinir ağı insan beynindeki nöronların çalışmasını taklit eden ve daha önce bilgisayarların erişemediği verileri işleyebilen karmaşık bir matematiksel modeldir. Ağa bağlı her nöron giriş sinyallerini işler ve iletir. Genellikle, bir sinir ağı üç katmandan oluşur: girdi, gizli ve çıktı. Giriş katmanı, sinir ağının girişine beslenen verileri alır. Gizli katmanlar bu verileri işleyerek çıktı katmanına iletir ve bu da ağın sonucunu verir.
Verileri işlemek için, bir sinir ağı matematiksel işlemleri ve öğrenme yöntemlerini kullanır. Her nöronun öğrenme sürecinde ayarlanan kendi ağırlığı vardır. Veriler, daha sonra katmanlardan geçen ve nöronlar tarafından işlenen ağın girişine beslenir. İşleme sırasında veriler, her bir nöronun ağırlıklarının belirlendiği ve eğitim yöntemleri kullanılarak ayarlandığı matematiksel işlemlerden geçer. Veriler katmanlardan geçtikten sonra sinir ağının sonucu elde edilir.
Yapay sinir ağları, yapay görme, konuşma tanıma ve doğal dil işlemede uygulamalar bulur. Sinir ağları, büyük miktarda veriyi işleme yeteneği sayesinde gizli kalıpları bulur ve bilgisayarların erişemeyeceği karmaşık sorunları çözer.
Nöral ağlara neden ihtiyaç duyulur?
Sinir ağlarının kullanımı popüler hale geliyor. Tıp, finans, imalat ve teknoloji gibi alanlarda kullanılmaktadırlar. Örneğin sinir ağları, tıbbi verileri analiz etmek, pazar eğilimlerini tahmin etmek, üretim süreçlerini kontrol etmek, konuşma ve görüntü tanıma ve diğer görevler için kullanılır.
Makine öğreniminde ve yapay zekada sinir ağlarına olan talep, bir bilgisayarın verilerden öğrenmesine ve bir insandan elde edilenden daha iyi sonuçlar üretmesine izin vermesidir. Örneğin, sinir ağları etkileyici miktarda veriden öğrenir ve bu da onların bu bilgilere dayalı olarak modeller bulmalarına ve tahminler yapmalarına olanak tanır. Ayrıca değişen koşullara uyum sağlar ve zaman içinde performansı artırırlar.
Sinir ağları, geleneksel olarak yalnızca insan zekasının yardımıyla çözülen, ancak artık otomatik olarak çözülen sorunları çözer. Endüstrilerde iş verimliliğini ve doğruluğunu artırmak ve insanların yaşam kalitesini iyileştirmek.
sinir ağı mimarisi
sinir ağı mimarisi birbirine bağlı nöronlardan oluşan elemanların yapısı ve organizasyonudur. Nöronlar, girdi verilerini sırayla işleyen ve çıktı sonuçları üreten katmanlar halinde gruplandırılmıştır. Katmanların organizasyonu, belirli göreve bağlı olarak değişir, aktivasyon işlevlerinin sayısı ve türü de değişebilir.
Aktivasyon işlevi her bir nöronun ağırlıklı girdilerinin toplamına uygulanan doğrusal olmayan bir dönüşümdür. Etkinleştirme işlevleri, sigmoidal, hiperbolik teğetler veya ReLU gibi aşağıdaki türlerde olabilir. Etkinleştirme işlevinin seçimi, giriş verilerinin görevine ve özelliklerine bağlıdır.
Ağırlıklı toplam ve yanlılık (yanlılık) girdi sinyallerini işlemek ve bir çıktı sonucu oluşturmak için her bir nöronda kullanılan öğelerdir. Giriş sinyalleri uygun ağırlıklarla çarpılır ve ardından toplama işlemi gerçekleşir. Daha sonra toplama bir sapma (bias) eklenir ve sonuç aktivasyon fonksiyonuna iletilir. Ağırlıklı toplam ve yanlılık (yanlılık), her bir nöronun çıktı sonuçlarının oluşumuna katkısını düzenler ve sinir ağının eğitimi için temel oluşturur.
Sinir ağı işlemi
Bir sinir ağının çalışması iki sürece dayanır - bir hatanın ileri yayılımı ve geriye yayılımı (geri yayılım). İleri yayılım süreci, ağın giriş katmanına beslenen girdi verileriyle başlar. Daha sonra veriler, aktivasyon fonksiyonları kullanılarak değerlerinin işlendiği gizli katmanlardan geçer ve son olarak veriler, cevabın elde edildiği çıktı katmanına ulaşır.
Geri yayılım, ağın hatayı azaltmak için ağırlıkları ayarlamasına izin veren bir süreçtir. Bu durumda çıkış katmanındaki hatalar gizli katmanlar boyunca geriye doğru yayılır ve her bir nöron ağırlığı toplam hataya katkısına göre ayarlar.
Yapay sinir ağının performansını iyileştirmek için optimizasyon yöntemleri kullanılır. Bu yöntemlerden ilki, kayıp fonksiyonunu en aza indiren gradyan inişidir. Ağın aşırı yüklenmesini önlemeye yardımcı olan düzenlileştirme yöntemleri ve ağı istenen ağırlık değerleri ile eğitmeye başlayan ağırlık başlatma yöntemleri de kullanılır.
Sinir Ağları Türleri
Her biri belirli bir sorunu çözmeyi amaçlayan sinir ağı türleri vardır.
- İlk yaygın tür, Tamamen Bağlı Sinir Ağları'dır (FFN'ler). Bir katmandaki her nöronun bir sonraki katmandaki nöronlara bağlı olduğu.
- Diğer bir tür, özellikleri çıkarmak için filtreler kullanarak görüntüleri işleyen Konvolüsyonel Sinir Ağlarıdır (CNN'ler).
- Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), ses sinyalleri veya metinler gibi sıralı veriler üzerinde çalışır.
- Üretici Düşman Ağları (GAN'lar), gerçekçi bir şekilde ayıklanan yeni veriler oluşturmak için kullanılır.
- Otomatik kodlayıcılar, veri boyutunu azaltmak ve bilgileri sıkıştırmak için kullanılır.
- Ses ve metin işleme için özel ağlar da vardır. Örneğin, uzun kısa süreli belleğe (LSTM) sahip tekrarlayan sinir ağları) kelime işleme için konuşma verileriyle ve GRU hücreleriyle yinelenen ağlarla çalışmak için.
Her sinir ağı türünün avantajları ve dezavantajları vardır ve belirli bir türün seçimi eldeki göreve bağlıdır. Bu nedenle, sonuçlara ulaşmak için her türün özelliklerini dikkatlice incelemek ve belirli bir görev için doğru olanı seçmek önemlidir.
Sinir ağlarının eğitimi
Sinir ağlarının eğitimi bir dizi veriye dayalı olarak bir bilgisayarı öğrenme sürecidir. Bu da bilgileri tanımasını ve sınıflandırmasını sağlar. Üç tür sinir ağı eğitimi vardır: denetimli, denetimsiz ve takviye.
- Denetimli öğrenme, sinir ağları için yaygın bir öğrenme türüdür. Bu durumda, her giriş değerine karşılık gelen bir çıkış değeri vardır. Model, yeni verileri doğru şekilde sınıflandırana kadar girdi-çıktı çiftleri üzerinde eğitilir.
- Denetimli öğrenmenin aksine, denetimsiz öğrenmenin kesin bir çıktısı yoktur. Bunun yerine sinir ağı, verileri sınıflandırmak için verilerdeki genel kalıpları arar. Bu tür, kümeleme, ilişkisel analiz ve boyut indirgeme problemlerinde kullanılır.
- Takviyeli öğrenme, bir ödül veya cezaya dayalı bir sinir ağının eğitimidir. Bu tipte, sinir ağı mevcut duruma göre kararlar verir. Ardından, görevle ne kadar havalı başa çıktığına bağlı olarak bir ödül veya ceza alır. Bu tür bir eğitime örnek olarak bir robotun kontrolü verilebilir.
Fazla uydurma ve yetersiz uydurma sorunları, sinir ağlarının eğitimindeki ana problemlerdir. Aşırı uyum, bir sinir ağı eğitim verilerini ayarladığında ve yeni verilere genelleme yapmadığında meydana gelir. Yetersiz uyum, bir sinir ağı eğitim verilerine uygun şekilde ayarlanmadığında ve yeni verilere genelleştirilmediğinde ortaya çıkar. Bu problemler düzenlileştirme teknikleri kullanılarak çözülür. Örneğin, verilere rastgele gürültü eklemek veya modeldeki serbest parametrelerin sayısını azaltmak.
Derin Öğrenme ve Sinir Ağları
Derin Öğrenme örüntü tanıma, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve sesle kontrol alanlarındaki karmaşık sorunları çözebilen modeller oluşturmak için tasarlanmış makine öğreniminin bir bölümüdür. Bu tür eğitim, verilerden özellikleri otomatik olarak çıkarmak için çok sayıda gizli katmana sahip yapay sinir ağlarını kullanır. Bu, modellerin görevlerde tam doğruluk elde etmesini sağlar. Örneğin, geleneksel makine öğrenimi yöntemlerinin düşük doğruluk gösterdiği yerler.
Derin öğrenme tıp, finans, reklamcılık, sanat gibi alanlarda uygulama bulur.
- Tıpta eğitim, hastalıkları teşhis etmek, tıbbi görüntüleri analiz etmek için kullanılır. Ayrıca büyük hacimli tıbbi verileri işlemek için.
- Finansta, piyasa analizi, hisse senedi fiyatı tahmini ve kredi başvurularının işlenmesi için kullanılır.
- Reklamcılıkta, reklam kampanyalarını kişiselleştirmek ve stratejiler belirlemek için kullanılır.
Bu eğitimi uygulamak için TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler kullanılır.
- TensorFlow, yapay sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için Google'dan bir kitaplıktır.
- PyTorch, Facebook'tan açık kaynaklı bir kitaplıktır. Bu da sinir ağları oluşturma ve eğitme potansiyeli sağlar.
Her iki kitaplık da model oluşturma, öğrenme yönetimi ve sonuç analizi için araçlar sağlar. Ayrıca bir kullanıcı topluluğuna ve öğrenme kaynaklarına sahiptirler.
Sinir ağlarının uygulanması
Sinir ağları, verileri tanıma ve işleme yeteneği nedeniyle geniş alanlarda uygulama bulmaktadır. Yaygın bir örnek, örüntü tanıma ve sınıflandırmalardır. Tıpta hastalıkları teşhis etmek için, otomotiv endüstrisinde yoldaki nesneleri tanımak için ve diğer alanlarda kullanılır.
Sinir ağlarının etkileyici performans gösterdiği bir başka alan da ses ve konuşma işlemedir. Sinir ağları, konuşma tanıma ve sesten metne dönüştürme için kullanılır. Tüm bunlar, konuşmaları yazıya dökmekten işitme engelli kişiler için sesli asistanlar ve cihazlar oluşturmaya kadar zorlu görevlerde onları faydalı kılar.
Sinir ağlarının uygulanmasına bir başka örnek de kelime işleme ve doğal dildir. Yapay sinir ağları, metinlerin otomatik olarak çevrilmesi, sınıflandırılması ve özetlenmesi için kullanılır. Ayrıca, sosyal ağlarda ve diğer platformlarda marka itibarını izlemek için yararlı olan metinlerin tonunu analiz etmek için.
Görüntü ve video işleme, sinir ağlarının yaygın olarak kullanıldığı bir başka alandır. Sinir ağları, görüntülerdeki nesneleri tanımak, sınırları ve dokuları belirlemek için kullanılır. Ayrıca gerçek zamanlı olarak filtreler ve efektler oluşturmak için. Video yapımında, özel efektler ve animasyonlar oluşturmak için sinir ağları kullanılır.
Son olarak, robotik ve fabrika otomasyonu, sinir ağlarının daha fazla kullanım alanı bulduğu alanlardır. Sinir ağları, robotları eğitmek ve otonom sistemler oluşturmak için kullanılır. Tüm bunlar, nesne tanıma, gezinme ve manipülatör kontrolü gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmelerine olanak tanır. Ayrıca sinir ağları, üretimi optimize etmek ve üretim süreçlerini kontrol etmek için kullanılır, bu da zaman ve maliyetleri azaltır.
AWS ve Sinir Ağları
Amazon Web Hizmetleri (AWS) derin öğrenme hizmetleri de dahil olmak üzere verilerin depolanması, işlenmesi ve analizi için hizmetler sunan bir bulut platformudur. AWS bulut mimarisi, geliştiricilerin ve araştırmacıların sinir ağı eğitim kaynaklarını hızla oluşturmasına, dağıtmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanır.
AWS, Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference ve Amazon EC2 gibi derin öğrenme hizmetleri sağlar.
- Amazon SageMaker, sinir ağlarını eğitmek, ayarlamak, hata ayıklamak ve dağıtmak için araçlar sağlayan, yönetilen bir makine öğrenimi hizmetidir.
- Amazon Elastic Inference, kendi GPU'larınızı satın almanıza gerek kalmadan GPU çıkarımını kullanarak sinir ağı eğitimini hızlandıran bir hizmettir.
- Amazon EC2, sinir ağlarını eğitmek için kullanılan buluttaki bilgi işlem kaynaklarıdır.
AWS'de sinir ağı eğitimi bulut sunucularını çalıştırmak ve yapılandırmak için bir bulut sunucusu türü, işletim sistemi ve yazılım seçersiniz. Bulut sunucusu tipi seçimi, gerekli performansa ve kaynakların kullanılabilirliğine bağlıdır. İşletim sistemi ve yazılım, uygulamanın gereksinimlerine ve sinir ağlarının eğitimine bağlı olarak seçilir.
AWS'de öğrenim hizmetleri için pratik kullanım örnekleri arasında konuşma tanıma, görüntü sınıflandırma ve metin analizi yer alır. Örneğin:
- Amazon Rekognition, resimlerdeki ve videolardaki nesneleri, yüzleri ve metni tanıyan bir hizmettir.
- Amazon Comprehend, metinlerden anahtar ifadeleri, konuları ve varlıkları çıkaran bir metin analizi hizmetidir.
- AWS, özel makine öğrenimi modelleri geliştirmek ve eğitmek için kullanılan bir kitaplık olan TensorFlow'u sağlar.
Çözüm
Yapay sinir ağları, makine öğrenimi alanındaki araçlardır ve görüntü işleme, konuşma tanıma, kelime işleme gibi alanlarda kullanılmaktadır. Sinir ağları, hem öğretmenle hem de öğretmen olmadan ve ayrıca pekiştirmeli öğrenmenin yardımıyla eğitilebilir. Antrenman sorunları, aşırı antrenman ve yetersiz antrenman olarak kalır.
Derin öğrenme, bir tür sinir ağı eğitimidir. Çok katmanlı mimarilerin eğitiminin gerçekleştiği yer. Karmaşık sorunları çözer ve ses ve konuşma işleme, metin ve doğal dil işleme gibi alanların yanı sıra robotik ve fabrika otomasyonunda kullanılır.
Ayrıca AWS, TensorFlow ve PyTorch gibi servisler de piyasada. Bu tür hizmetler, sinir ağlarını eğitmek için örnekleri başlatabilir ve yapılandırabilir. Bu hizmetler ayrıca popüler alanlarda derin öğrenme uygulamalarının pratik örneklerini sunar.
Gelecekte, sinir ağları gelişmeye ve alanlarda yeni uygulamalar bulmaya devam edecek. Derin öğrenme teknolojilerinin geliştirilmesi, talep edilen sistemlerin oluşturulmasına katkı sağlayacaktır. Endüstrilerdeki ve kamusal yaşamdaki süreçlerin hızlandırılması ve otomasyonunun yanı sıra.
Sıkça Sorulan Sorular
S: Sinir ağı nedir?
Bir sinir ağı, nöronların insan beyninde nasıl çalıştığını taklit eden bir bilgisayar modelidir. Girdiyi işleyen ve çıktı üreten birbirine bağlı birçok yapay nörondan oluşur.
Sinir ağları ne için kullanılır?
Sinir ağları, örneğin aşağıdaki sorunları çözmek için kullanılır: örüntü tanıma; veri sınıflandırması; ses ve konuşma işleme; metin ve doğal dil işleme; görüntü ve video işleme; robotik ve üretim otomasyonu.
Sinir ağı eğitimi nasıl çalışır?
Sinir ağları, girdiye bir veri seti göndererek ve bu veri ile çalışma sürecinde nöronların ağırlıklarını ayarlayarak eğitilirler. Eğitimin amacı, verilerle çalışırken minimum hata elde etmektir.
Sinir ağlarıyla çalışmak için hangi programlama dilleri kullanılır?
Sinir ağlarıyla çalışmak için aşağıdaki programlama dilleri kullanılır, örneğin: Python, Java, C ++, Matlab ve diğerleri.
S: AWS, sinir ağlarına nasıl yardımcı olur?
AWS, sinir ağlarıyla çalışmak için Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs, Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Polly gibi hizmetler sağlar. Bu hizmetler, sinir ağlarını eğitmek için örnekleri başlatabilir ve yapılandırabilir ve veri işleme için hazır modelleri kullanabilir.
Bu makaleyi okumak:
Okuduğunuz için teşekkürler: ✔️ SEO YARDIMI | NICOLA.ÜST
