Yapay zeka dünyasında karşımıza en sık çıkan kavramlardan biri “yapay sinir ağı”dır. Peki bu sistemler tam olarak ne yapar ve nasıl çalışır? Bu yazıda, yapay sinir ağlarının temel işleyişini sade ve akıcı bir şekilde keşfe çıkıyoruz. Bilgisayarların nasıl “öğrendiğini” anlamak isteyen herkes için kolay okunabilir bir başlangıç sunuyoruz.
İlham Kaynağı: İnsan Beyni
Yapay sinir ağları, isminden de anlaşılacağı üzere, insan beynindeki biyolojik sinir ağlarından ilham alır. Beynimizdeki milyarlarca nöron, birbirleriyle bağlantılar kurarak bilgiyi işler. Yapay sinir ağları da bu işleyişi matematiksel olarak taklit eder.
Temel Yapıtaşları
Bir yapay sinir ağı aşağıdaki temel bileşenlerden oluşur:
- Nöronlar (Nodes):
Ağın en küçük hesaplama birimleridir. Her biri aldığı girdileri işler ve bir çıktı üretir. - Bağlantılar ve Ağırlıklar (Weights):
Nöronlar arasındaki bağlantılar, sinyalleri taşır. Her bağlantının bir ağırlığı vardır ve bu değerler, ağın öğrenme sürecinde ayarlanır. - Katmanlar (Layers):
Sinir ağları katman katman organize edilir:- Giriş Katmanı: Ham verinin (örneğin bir resim, metin ya da ses) ağa verildiği ilk duraktır.
- Gizli Katmanlar: Bilginin işlendiği, örüntülerin tanındığı asıl merkezdir. Derin öğrenme, birden fazla gizli katman içeren yapılara verilen addır.
- Çıkış Katmanı: Nihai kararın ya da tahminin üretildiği yerdir.
- Aktivasyon Fonksiyonları:
Her nöron, çıktısını belirlemek için bir aktivasyon fonksiyonu kullanır. Bu fonksiyonlar ağa doğrusal olmayan karmaşık örüntüleri öğrenme yeteneği kazandırır. Örnekler: ReLU, Sigmoid, Tanh. - Bias (Yanlılık):
Her nörona eklenen ve öğrenilen özel bir değerdir. Nöronun çıktısını esneterek daha doğru tahmin yapmasına yardımcı olur.
Bilginin Yolculuğu: İleri Yayılım (Forward Propagation)
Veri ağdan geçerken şu adımlar izlenir:
- Girdi katmanı verileri alır.
- Bu veriler, gizli katmanlara iletilir. Her nöron:
- Girdileri ilgili ağırlıklarla çarpar.
- Sonuçları toplar.
- Bias’ı ekler.
- Aktivasyon fonksiyonunu uygular.
- Elde edilen çıktı, bir sonraki katmana aktarılır.
- Bu işlem, çıkış katmanına kadar devam eder.
- Sonuç: Ağ bir tahmin üretir.
Öğrenme Zamanı: Geri Yayılım (Backpropagation)
Ağ bir tahmin yaptı. Peki doğru mu? Değilse ne olacak?
- Kayıp (Loss) Hesabı:
Ağın çıktısı ile gerçek sonuç arasındaki fark bir “kayıp fonksiyonu” ile ölçülür. Amaç, bu farkı (hata) en aza indirmek. - Geri Yayılım (Backpropagation):
Hata, çıkıştan başlayarak geriye doğru katman katman yayılır. Hangi ağırlığın ne kadar hataya neden olduğu hesaplanır. - Ağırlıkların Güncellenmesi:
Bu bilgiler ışığında, optimizasyon algoritmaları (örneğin Gradient Descent, Adam) ile ağırlıklar ve bias’lar güncellenir. - Tekrar ve Tekrar (Epochs):
Bu süreç, tüm veri seti üzerinde defalarca (her geçiş = 1 epoch) tekrarlanır. Her tekrar, ağın daha iyi öğrenmesini sağlar.
Yapay sinir ağları, beynimizin çalışma biçimini örnek alan ve öğrenme yeteneği kazandırılmış algoritmalardır. Girdileri işler, tahminlerde bulunur ve hatalarını geri bildirerek kendini geliştirir. İşte bu katmanlı, öğrenebilen yapılar; ses tanımadan görüntü işleme, dil modellemeden oyun oynayan yapay zekalara kadar pek çok alanda devrim yaratıyor.
Eğer teknolojiye ilgi duyuyorsanız, derin öğrenmenin büyülü dünyasını keşfetmeye başlamak için bundan daha iyi bir zaman olamaz!
