Yapay zeka (YZ) dünyasında son yıllarda adından sıklıkla söz ettiren yapay sinir ağları, insan beyninden ilham alınan bir teknoloji olarak karşımıza çıkıyor. Peki, bu ağlar ne işe yarıyor ve neden bu kadar önemli?
Yapay Sinir Ağları Nedir?
Yapay sinir ağları, insan beynindeki hücrelerin çalışma prensibine göre benzer şekilde tasarlanmış bir matematiksel modeldir. Bu ağlar, bilgisayarlara verilerden öğrenme ve karmaşık problemleri çözme kabiliyeti kazandırır. Beyindeki nöronları takip edebilen bu sistem, gün geçtikçe daha da çözülmesi zor bir hal alıyor. Örneğin yüz tanıma uygulaması (FaceID) yapay sinir ağlarının gücünden faydalanıyor.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR: Gerçek mi Yoksa Deepfake mi? Yapay Zekanın Sinsi Oyunları
Yapay Sinir Ağları Nasıl Çalışır?
Yapay sinir ağları bir verinin işleme ve karar verme sürecine dayanır.
- Veri Girişi: Sistem, görüntü, metin veya ses gibi bir veriyi alır.
- Öğrenme ve İşleme: Bu kısımda veri, bir dizi işlemden geçerek formülize edilir ve bu aşamada gizli katmanlar devreye girer ve sistem, veriler arasındaki ilişkileri anlar.
- Çıktı: Öğrenilen ve işlenilen verinin sonucunda bir tahmin üretir ve bu tahmini aktarır. (Bu ses 40’lı yaşlarda bir erkeğin sesine benzerlik gösteriyor şeklinde.)
Bu Yapay Sinir Ağları Hangi Alanlarda Kullanılıyor?
Tıp: Kanser teşhisinde kişiselleştirilmiş olarak birçok tedavi yönteminde yapay sinir ağları kullanılıyor. İlerleyen zamanlarda karmaşık cerrahi operasyonlarında da birçok şeyi gerçekleştirebileceği düşünülüyor.
E-Ticaret: Alışveriş sitelerindeki bulunan “benzer ürünler” tarzındaki önerilerin yine arkasında bu sinir ağları var.
Sosyal Medya: TikTok, Instagram gibi içerik önerileri kullanılan platformlar da yapay sinir ağları sayesinde oluşturuluyor ve analiz edilip hizmete sunuluyor. Ve yine aynı şekilde Netflix veya Spotify gibi uygulamalarda öneri sistemleri de bu teknolojiden faydalanıyor.
Yapay Sinir Ağlarının Olumlu ve Olumsuz Yönleri:
Olumlu Yönleri:
Karmaşık Problemleri Çözebilme: Yapay sinir ağları sayesinde doğal dil işleme, görüntü tanıma vb. alanlarda ve verileri analiz ederek tespit edebilir.
Öğrenme ve Gelişme Yeteneği: Sürekli olarak verilerden öğrenme yeteneği sayesinde performansını düzenli olarak artırabilir.
Hata Azaltma: Doğru şekilde eğitim verildiğinde insan hatalarını en aza indirerek yüksek doğruluk sağlanabilir:
Olumsuz Yönleri:
Şeffaflık Eksikliği: Yapay sinir ağları çalışma sistemi “kara kutu” şeklindedir ve bu yüzden neye nasıl karar verdiği açıklanması zor olan bir durumdur.
Büyük Veri İhtiyacı: Doğru şekilde çalışabilmesi için kaliteli ve çok bilgi gerekir. Verisiz yapay sinir ağları işlevsiz ve etkisiz kalabilir.
Yüksek Maliyet: Ağların eğitimi ve geliştirebilirliği için güçlü donanım ve yüksek enerji maliyetleri gerekir.
Kaynak: Yapay Sinir Ağları: Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi
