yapay sinir ağları

• (bkz: neural network)
• yapay zeka ve tahmin modeli oluşturmak için kullanılan yöntem.
  
  (bkz: neuro solutions)
• ilham aldığı insan sinir sistemine korkutucu derecede benzer şekilde çalışmasıyla insanı büyüleyen ağlar.
• her hangi bir matematiksel fonksiyon ile tanımlanamayacak karışık sistemleri çok düşük hatayla modelleyebilirler.
  
  misal 5 tane girdisi(fabrikada işlenen maddeler), 3 tane çıktısı (fabrikadan çıkan zehirli gazlar) olan bir sistemin girdi çıktı değerlerini yıllarca kaydettiniz. sonra kendinize "ben bu girdi çıktıların bir grafiğini çizeyim, bir analiz edeyim, aralarında nasıl matematiksel bir bağlantı var çözeyim, böylece daha verimli bir sistem elde etmenin yollarını bulurum ve zehirli gazları daha rahat ayrıştırırım" dediniz. ama sonuçta kaotik bir grafik ile karşılaştınız. öyle bir şey ki çözülecek gibi değil. işte bu karışık sistemi 5 tane girdi nöronu ve 3 tane çıktı nöronu olan bir yapay sinir ağı olarak modelleyebilirsiniz. bu iş için 'matlab-neural network toolbox' programı vardır, süperdir.
• (bkz: artificial neural network)
  
  bir yapay zeka tekniği-yaklaşımı.
  
  temel olarak insan beyninin çalışma mekanizması örnek alınarak geliştirilmesi amaçlanmış yaklaşım. ilk kez 1940'lı yıllarda ortaya atılmış. ve geliştirilme sürecinde uygulanan test problemlerinden birisi olan exor kapısı problemi için, o dönem hiç bir makine tasarımı cevabı öğrenemeyince, çalışmaları bir 1956 yılına kadar rafa kalkmış. yani kardeşi fuzzy logic'e göre daha yaşlı.
  
  exor kapısı testindeki temel problem de lineer olmayan yapı ile ilgili. şimdi şöyle açıklamakta fayda var;
  insan beyninin çalışma mekanizması örnek alınarak derken, beynimizin en önemli özelliklerinden birisi öğrenme yetisi diye vurgu yapmak gerekiyor. bu özellikler; hafıza, genelleştirme, giriş çıkış ilişkisi kurma ve non-lineer ilişkileri öğrenme, bulanık durumlarda dahi muhakeme yeteneği, parallel processing şeklinde uzayıp gidiyor. bu noktada öğrenme üzerine bir çift kelam etmek gerekirse; bir durumun matematiksel izahı lineer olduğu durumlarda öğrenmenin daha kolay olduğunu bilmek gerekiyor. exor kapısı problemindeki non-lineer durumdan dolayı öğrenme gerçekleşmemiş zamanında. sonrasında problemin üstesinden non-lineer aktivasyon fonksiyonları geliştirilerek geliniyor.
  
  şimdi bir nöron hücresi modeli düşünelim. hatta düşünemiyorsak google görseller yardımı ile kendimizi yormayalım. dendrit bağlantı noktaları bir hücrenin birden fazla hücre ile etkileşimini sağlıyor. buradan gelecek verileri sistemin birden fazla olan girişi gibi düşünürsek, ve çekirdek kısmında bu verilerin toplanıp, birinin seçilip, işleme uğrama durumu var. sonrasında akson ucu denilen kısma ve diğer hücrelere iletilen bir sistem çıkışımız da var. alın size hücre boyutunda sistem ve bunlardan bir sürü toplayıp devasa bir sistem daha. çekirdek kısmındaki işlem için yapay sinir ağları yaklaşımı şöyle diyor; aldığın verileri bir ön işlemden geçir bunu büyük ı harfi ile ifade et. birisini seç yani. sonra duruma göre lineer veya lineer olmayan bir aktivasyon fonksiyonu seç. bu da y=f(ı) olsun. yani işleme uğrat ve çıkış olarak bunu ilet.
  
  temel işleyiş bu şekilde. insan sinir sistemi komple karmaşık bir yapı olduğundan ondan esinlenerek yapılan bir yaklaşım da biraz karmaşık olabiliyor. yapay zeka dersinde dinlediklerim bu kadardı. bugünlük yapay zeka kuşağımızın sonuna geldik. teşekkürler sözlük.
• yapay sinir ağları ve makine öğrenimi
  
  yapay sinir ağları (artificial neural networks - ann), insan beyninin çalışma ilkesinden esinlenerek geliştirilmiş, birbiriyle paralel çalışan, birbirine bilgi gönderen ve bilgi alan bir organizasyonlardan oluşmaktadır. problem çözümü amacıyla kullanılan iş elemanları (yapay sinir hücreleri), bir ağ şeklinde birbirine bağlanmıştır. hücreler arasındaki bilgi akışı bağlantı değerleri ve ilişkilerle gösterilmektedir. sistemin öğrenme
  yeteneği ve zeki davranışı, bağlantı değerlerinin kullanılmasıyla sağlanmaktadır.
  
  yapay sinir ağları insan beyninin fonksiyonel özelliklerini taklit eden, öğrenme, ilişkilendirme, sınıflandırma, genelleme, özellik belirleme ve optimizasyon gibi konularda yararlanılan bir modeldir.
  
  - yapay sinir ağları makine öğrenmesi gerçekleştirmektedirler temel işlevi bilgisayarların öğrenmesini sağlamaktır. olayları öğrenerek benzer olaylar
  karşısında benzer kararlar vermeye çalışırlar.
  - programları çalışma stili bilinen programlama yöntemlerine benzememektedir.
  - yapay sinir ağları örnekleri kullanarak öğrenirler.
  - yapay sinir ağlarının güvenle çalıştırılabilmesi için önce eğitilmeleri ve performanslarının test edilmesi gerekmektedir.
  - kendi kendini organize etme ve öğrenebilme yetenekleri vardır.
  - eksik bilgi ile çalışabilmektedirler. yapay sinir ağları, eğitildikten sonra, gelen yeni örneklerde eksik bilgi olsa bile sonuç üretebilirken, geleneksel sistemler eksik bilgiyle çalışamazlar.
  
  makine öğrenmesi (machine learning), matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanarak mevcut verilerden çıkarımlar yapan, bu çıkarımlarla bilinmeyene dair tahminlerde bulunan yöntem paradigmasıdır. makine öğrenmesine güncel hayatımızdan bazı örnekler: yüz tanıma, belge sınıflandırma, spam tespiti.
  
  bir benzetme yapacak olursak öğrenci konu çalışıp ders kitabındaki örnek çözümlü soruları çözer ve öğrenir. ardından kitapta bulunmayan ama aynı bilgiye dayanan farklı bir test önüne konulur. öğrenci cevapları bilmeden testi çözer. sonra değerlendirmeye alınır, ne kadar başarılı olduğu görülür. eğer ezberci bir öğrenciyse benzeri kitapta olmayan soruları muhtemelen yanlış yanıtlayacaktır. eğer işin temelini anlayan bir öğrenciyse farklı tarzda soru gelse bile doğru çözebilecektir. öğrenci test sonucunu ve nerelerde hata yaptığını inceler. "hmm şu soruda şöyle bir genelleme yapmışım ama aslında iş bu kadar basit değilmiş", "hmm şu etkeni hesaba katmayı düşünemedim" gibi dersler çıkarır kendisine. ardından derslerini almış bir gözle kitabını tekrar çalışır ve tekrar testi çözer. yeterince iyi sonuç alana kadar hatalarını keşfedip konunun püf noktalarını öğrenmeye çalışır.
  
  makine öğrenmesi de bunun çok benzeridir. süreç aynıdır.
• beyin sinir hücrelerinin bilgisayar ortamında gerçeklenmesi ile ortaya çıkan düzen.
• insan beynini örnek alarak makineleştirilmeye çalışılır karar sorgu mekanizmasını kodlamak gibi çok zor detay ve ayrıntılarla doludur .
• yapay sinir ağları ve öğrenme
  
  yapay zeka son zamanlarda hayatımıza giren çıkmaya da çok niyeti olmayan bir kavram. daha geçen gün nasa yapay zeka destekli bir gezegen keşfi ve güneş benzeri sistem bulduğunu açıklarken, özellikle "yapay sinir ağları" ile oluşturulan modellere atıfta bulundular. uzay madenciliğinde bile yapay zeka' nın etkisi olduğunu biliyor muydunuz? yapay zeka bugün sophia yarın michael öbür gün ekrem..
  
  yapay sinir ağları ile birlikte geçmiş datalardan öğrenen yapay zeka simülasyonları geleceğe dönük olarak tahminlerini tutarlı olarak verebilmektedir. bunun pek çok kullanım alanı var. otellerde gelecek müşteri tahminleri, türkiye nin enerji üretim projeksiyonu vb aklınıza gelebilecek her alan...
  
  baktığınız zaman yapay sinir ağı dediğimiz kavram, insan beyninin yapısından yola çıkılarak, aynı beyindeki nöron taşıyıcılı bilgi aktarımı ve öğrenme mekanizmasının kopya edilmesidir. oluşturulan yapay sinir ağı modeline verilen girdiler ile eğitilen ağ, size ben öğrendim ve bu çıktıları sana veriyorum demektedir.
  
  bu aynı insana bazı bilgilerin verildikten sonra, insanın bunu anlaması ve anladığını aktararak, bir sonuca ulaşmasıdır. insanların öğrenimi eğitimde sınav, hayatta davranışlar ile ölçülür iken makinelerde de test performansları ölçülmektedir.
  
  yapay zeka çoğu zaman kompleks matematik kullansa da özünde yaptığı şey dünyanın en sıradan ve yaygın işidir: "deneme-yanılma". hemen her şey yapılan deneme ve kıyaslarken sonuç çıkarma gücünü ve bu işin verimliliğini artırmaya yöneliktir.
• veri madenciliğinde iyi iş görur. örnek kümesini ağa tanitirsin . akabinde yeni örüntüleri sisteme girdiğinde katmanlar ve karar algoritmalari ile egittigin sistem sana bir doğruluk oranıyla girdiğin seyin ne oldugunu soyler. kabaca classification diyebiliriz bu isleme.