Bilgisayarlar, günümüzün vazgeçilmez gereçlerinin başında geliyor diyebiliriz. Bundan yıllar önce sayısal verileri hesaplama ve basit işlemlerin yapıldığı bilgisayarlar , günümüzde havacılık, savunma ,veri işleme ve sayamayacağımız kadar pek çok alanda hizmet veriyor.Teknoloji, sonu gelmeyen bir değişim içerisinde geliştikçe çoğu alanda imkansız gibi görünen sistemler de bilgisayarlar vasıtasıyla meydana çıkıyor. Bu yazımızda , insan sinir sisteminin taklidi ile oluşturulan ve insanı meraka sürükleyen yapay sinir ağları sistemlerini inceleyeceğiz.
Yapay sinir ağları, insan bünyesinde bulunan biyolojik sinir ağlarını taklit ederek, kendi kendini eğitebilen, elde ettiği verileri yorumlayabilen ve veriler arasındaki ilişkili noktaları bulabilen, yapay zekanın alt dallarından olan bir sistemdir . Temelleri, biyolojik sinir sistemini esas alınarak atılmıştır.
Bir insanın olayları gözlemleme,bu gözlemlerden analiz yapabilme, yeni şeyler öğrenme gibi düşünme yeteneğine dayalı olan sistemleri sinir sistemleri vasıtasıyla gerçekleşmektedir. Yapay sinir ağları hakkında bilgi edinmeden önce taklit ettiği bu sistemi anlamamızda fayda olacaktır.
Biyolojik Sinir Ağları
Beynimizde çevremizi algılama, karar verme, düşünme eylemleri nöron adı verilen sinir hücreleri vasıtasıyla gerçekleşmektedir. Bu sinir hücreleri birbirleri ile senkronize şekilde çalışırlar. Dış ortamdan gelen uyarılar, alıcı hücreler tarafından toplanır ve sinyale dönüştürülür. Sinyal haline gelen bu uyarı, sinir hücresinde işlenir ve uygun bir tepkiye dönüştürülerek dış ortama tekrar aktarılır.
Nöron hücreler bilgi alma, bilgiyi işleme ve bilgi gönderme işlemlerini yerine getirirler. Genel yapılarında üç önemli kısım vardır. Bunlar;
.Soma
.Dendritler
.Akson
Dendritler, dış ortamdan gelen uyarıları toplar ve beyinde işlenecek olan sinyal haline getirirler.Soma, hücrenin gövdesinde bulunan ve çekirdeğe sahip, hücrenin yaşaması için gerekli faaliyetlerin yapıldığı kısımdır. Girdi olarak verilen sinyaller bu kısımda işlenir ve sonuçlar üretilir. Aksonlar ise denetim sinyallerini taşımakla yükümlüdürler.
Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir ağları, insanın öğrenme yeteneğini taklit etmeye çalışan bir sistemdir. Bu işlemi, girdi olarak verilen örneklerden faydalanarak sağlamaktadır. Nasıl ki bizler, bir şeyi öğrenirken örneklerini inceleyerek ve ardından pratiğini yaparak öğrenme işlemini yerine getiriyorsak, yapay sinir ağları da bu şekilde örneklere ihtiyaç duyuyor. Öğrenme özelliği sayesinde geleneksel yöntemler ile çözülmesi çok karmaşık olan problemleri çözebiliyor.Bu sistemde birbirine bağlı birçok işlem elemanı bulunuyor ve bu elemanların her biri, bir ağırlık değerine sahip. Bu yapılara birazdan daha detaylı bakacağız.
Günümüzde birçok alanda hata oranı düşük yapay sinir ağı yöntemini kullanan sistemler mevcut. Bu sistemi kullanmaya iten birkaç özelliğini şöyle sıralayabiliriz;
.Eksik bilgi olmasına rağmen çalışması
.Karmaşık durum altında karar verebilmesi
.Kullanıldığı alanlara göre uyumlu halde olması
.Hata toleransı barındırması
Mimari
Yapay sinir ağı modelleri üç katmandan oluşur. Bunlar ;
.Girdi katmanı
.Ara katman
.Çıktı katmanı
Girdi Değerleri
Sistem işleme sürecinin ilk elemanı girdi değerleridir. Bu değerler, sistemin öğreneceği ve devamında veriler arasında ilişki kuracağı örnekler tarafından üretilen değerlerdir. Bu değerleri, biyolojik sinir ağlarında, dış Dünya’dan gelen uyarılar olarak düşünebiliriz. Ama buradaki fark, sistem girdisi dış ortamdan olabileceği gibi sistemin kendi içerisinden de gelebilir.
Her bir girdi değerine ait bir ağırlık bulunmaktadır. Bu ağırlık, o girdi değerinin sistem içerisindeki önemini belirtiyor diyebiliriz. Sistem için çok kritik bir öneme sahiptir. Doğru ve hatasız bir sonuç elde etmek için her bir girdi değerinin sistem içindeki ağırlığı çok doğru seçilmelidir ki öğrenme işlemi istenildiği doğrulukta gerçekleşebilsin.
Bir sonraki işlem bir hücreye gelen toplam girişi hesaplamaktır.Sistem girdilerinin ağırlıklarıyla beraber doğru bir şekilde yorumlanabilmesi için kullanılabilecek çeşitli fonksiyonlar mevcuttur. Bu fonksiyonlar, temelinde girdi değeri ile girdinin ağırlığını matematiksel bir işleme tabii tutmakta. Bazı örnekleri olarak şunlar verilebilir;
.Toplam fonksiyonu: Girdi değeri ile ağırlığını çarpar ve bunu bütün girdilere uygular. Daha sonra bu çarpım değerlerini toplayarak bir sonuç üretir.
.Çarpım fonksiyonu: Toplam fonksiyonundan farklı olarak çarpım sonucu bulduğu değerleri birbiriyle çarpar.
.Max ve Min fonksiyonu: Biri çarpımların maksimum olanını, diğeri ise minimum olanını toplam sistem girdisi olarak kabul eder.
Bu basamakta yapılan işlem tanıdık gelmiş olabilir. Sinir ağlarımızdaki dendritler tarafından yapılan gelen uyarıların tümünü toplama işlemine benziyor sanki.
Aktivasyon Fonksiyonu Ve Çıkış
Net girdi hesabından sonra sıra aktivasyon fonksiyonuna geliyor. Aktivasyon fonksiyonu, hücrenin girişine gelen net girdinin işlenip bir çıktı üretilmesinde görev alır. Bu kısımda kullanılan çeşitli fonksiyonlar mevcuttur. Genellikle doğrusal olmayan işlemlerin yapıldığı fonksiyonlar kullanılır. Bunun sebebi dış ortamdan birbirinden farklı birçok girdi örneği verilebilmesinden kaynaklanmaktadır. Doğrusal olan fonksiyonlar tek dereceli olmasından dolayı, kullanılması halinde çok etkili sonuçlar vermeyecektir.
Aktivasyon fonksiyonunda yapılan işleme sonucunda sistem çıktısı elde edilir. Bu çıktı direkt olarak dış dünyaya gönderilebilir ve ya bir başka hücrenin girişine verilebilir.
Kullanım Alanları
Günlük hayatımızda mühendislik ve tıp alanında, makine arıza tespit ve analizinde, döviz kuru tahminlerinde, savunma sanayisi, uçuş yörüngeleri belirleme gibi birçok alanda yapay sinir ağları kullanılan sistemlere denk gelme olasılığımız yüksek.
Yapay sinir ağları kullanılan bir tıp uygulamasında, doğru eğitilmiş bir modelleme ile kanserli hücrelerin tespiti ve analizi gerçekleştirilebilir. Savunma sanayi alanında ise nesnelerin tanınması, takip edilmesi ve ya birbirinden ayırt edilmesi gibi işlemlerde iyi eğitilmiş bir ağ kullanılabilir. Kısacası doğru yöntemler ve fonksiyonlar kullanılarak eğitilmiş bir sistem ile birçok problemin üzerinden gelmek çok kolaylaşmaktadır. Üstelik bu kadar karmaşık işlerin üstesinden gelmek için kullanıcıya düşen sadece doğru yöntemlerin belirlenmesi ve ağın eğitilmesi.
Kaynakça
mmo.org
wikipedia.org
medium.com
