Tek Katmanlı Algılayıcılar
Tek katmanlı algılayıcılar, yapay sinir ağlarının en basit modelidir. Bu modelde, girdi katmanı ve çıktı katmanı olmak üzere sadece iki katman vardır. Girdi katmanı, problemin özelliklerini temsil eden bir vektördür. Çıktı katmanı ise, problemin sınıflarını temsil eden tek bir nörondur. Bu nöron, girdi katmanındaki tüm nöronlara bağlıdır ve her bağlantının bir ağırlığı vardır. Bu ağırlıklar, nöronun öğrenmesini sağlar.
Tek katmanlı algılayıcılarda, çıktı fonksiyonu doğrusaldır. Yani, girdi katmanındaki nöronların değerleri ile bağlantı ağırlıklarının çarpımının toplamıdır. Bu toplam, bir eşik değeri ile karşılaştırılır ve sonuç olarak 1 veya -1 değerleri alınır. Bu değerler, problemin iki sınıfını gösterir. Örneğin, 1 değeri pozitif sınıf, -1 değeri negatif sınıf olabilir.
Tek katmanlı algılayıcılar, doğrusal olarak ayrılabilir problemleri çözebilir. Yani, iki sınıf arasında bir doğru çizerek ayrım yapabilir. Ancak, doğrusal olarak ayrılamayan problemleri çözemez. Bu durumda, çok katmanlı algılayıcılar kullanılmalıdır. Çok katmanlı algılayıcılar, girdi ve çıktı katmanları arasında bir veya daha fazla ara katman bulunduran yapay sinir ağlarıdır. Bu katmanlar, problemin karmaşıklığını azaltmak ve doğrusal olmayan fonksiyonlar öğrenmek için kullanılır.
Çok Katmanlı Algılayıcılar
Çok katmanlı algılayıcılar, yapay sinir ağlarının bir türüdür. Bu ağlar, girdi ve çıktı arasında birden fazla katman bulunduran yapılardır. Her katman, bir önceki katmandan gelen verileri işleyen ve bir sonraki katmana gönderen birçok nöron içerir. Nöronlar, verileri doğrusal olmayan bir şekilde dönüştüren aktivasyon fonksiyonları kullanır. Bu sayede, ağ karmaşık ve doğrusal olmayan problemleri çözebilir.
Çok katmanlı algılayıcılar, tek katmanlı algılayıcıların (perceptron) çözemediği XOR gibi problemleri çözmek için geliştirilmiştir. Çok katmanlı algılayıcılar, sınıflandırma, regresyon, görüntü işleme, doğal dil işleme gibi pek çok alanda kullanılmaktadır.
İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları
İleri beslemeli yapay sinir ağları, yapay zekanın bir dalı olan makine öğrenmesinde kullanılan bir modeldir. Bu model, insan beynindeki nöronların çalışma şeklini taklit etmeye çalışır. Nöronlar, bilgiyi işleyen ve ileten küçük hücrelerdir. İleri beslemeli yapay sinir ağlarında, nöronlar birbirine bağlı katmanlar halinde düzenlenir. Bu katmanlardan ilki giriş katmanı, sonuncusu çıkış katmanı, aradakiler ise gizli katmanlardır.
Giriş katmanı, yapay sinir ağının dış dünyadan aldığı verileri temsil eder. Örneğin, bir resmi tanımak için yapay sinir ağını kullanan bir programda, giriş katmanı resmin piksellerini alır. Giriş katmanındaki nöronlar, verileri olduğu gibi gizli katmanlara iletir. Gizli katmanlar, verileri işleyen ve öğrenen katmanlardır. Gizli katmanlardaki nöronlar, kendilerinden önceki katmandaki nöronlardan gelen verileri alır, bir fonksiyon uygular ve sonucu kendilerinden sonraki katmana iletir. Gizli katman sayısı ve nöron sayısı, yapay sinir ağının karmaşıklığını ve performansını etkiler. Çıkış katmanı, yapay sinir ağının sonucunu veren katmandır. Çıkış katmanındaki nöronlar, gizli katmanlardan gelen verileri alır, bir fonksiyon uygular ve sonucu dış dünyaya aktarır. Örneğin, bir resmi tanımak için yapay sinir ağını kullanan bir programda, çıkış katmanı resmin hangi sınıfa ait olduğunu belirler.
İleri beslemeli yapay sinir ağlarının adı, verilerin girişten çıkışa doğru tek yönde ilerlemesinden gelir. Bu modelde, aynı katmandaki nöronlar arasında bağlantı yoktur ve geriye doğru bir akış yoktur. Bu model, basit ve yaygın olarak kullanılan bir modeldir. Ancak, bazı problemler için daha uygun olan geri beslemeli yapay sinir ağları gibi farklı modeller de vardır. Geri beslemeli yapay sinir ağlarında, veriler hem ileriye hem de geriye doğru akar ve aynı katmandaki nöronlar arasında da bağlantı olabilir. Bu model, örneğin, doğal dil işleme gibi zamanla ilgili problemler için daha uygundur.
Geri Beslemeli Yapay Sinir Ağları
Geri beslemeli yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma şeklinden esinlenerek oluşturulan, birbirine bağlı çok sayıda işlem birimi (nöron) içeren yapılardır. Bu ağlarda, nöronlar arasındaki bağlantılar hem ileri hem de geri yönde sinyal iletebilir. Yani, bir nöronun ürettiği çıktı, hem kendisinden sonra gelen katmana hem de kendisinden önce gelen katmana veya kendi katmanındaki başka bir nörona gidebilir. Bu şekilde, ağın giriş ve çıkışları arasında karmaşık bir etkileşim oluşur.
Geri beslemeli yapay sinir ağlarının avantajı, doğrusal olmayan ve dinamik bir davranış sergileyebilmeleridir. Bu sayede, zamanla değişen veya gecikmeli verileri işleyebilir, öğrenebilir ve tahmin edebilirler. Geri beslemeli yapay sinir ağlarının dezavantajı ise, eğitimlerinin zor ve uzun olmasıdır. Ayrıca, ağın yapısının ve bağlantılarının nasıl seçileceği de önemli bir sorundur.
Geri beslemeli yapay sinir ağlarının farklı tipleri vardır. Bunlardan bazıları şunlardır:
- Hopfield Ağı: Bu ağda, tüm nöronlar hem giriş hem de çıkış olarak kullanılır. Ağın amacı, giriş olarak verilen bir deseni, daha önce öğrendiği bir desene en yakın hale getirmektir. Bu şekilde, ağ bellek görevi görür ve gürültülü veya eksik verileri tamamlayabilir.
- Boltzmann Makinesi: Bu ağda, nöronlar rastgele olarak aktive olur veya olmaz. Ağın amacı, giriş olarak verilen bir desenin olasılığını maksimize etmektir. Bu şekilde, ağ istatistiksel öğrenme yapabilir ve olasılık dağılımlarını modelleyebilir.
- Elman Ağı: Bu ağda, gizli katmandaki nöronların çıktıları, bir sonraki zaman adımında giriş katmanına geri beslenir. Ağın amacı, zaman serisi verilerini öğrenmek ve tahmin etmektir. Bu şekilde, ağ dinamik sistemleri taklit edebilir ve geçmiş verilerden yararlanabilir.
Geri beslemeli yapay sinir ağları, birçok uygulama alanında kullanılabilir. Örneğin, ses tanıma, metin üretme, robot kontrolü, stok piyasası analizi, hava durumu tahmini gibi alanlarda geri beslemeli yapay sinir ağlarından faydalanılabilir.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi için kullanılan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağları adı verilen matematiksel modellerden oluşur. Bu modeller, verileri katman katman işleyerek karmaşık özellikleri ve ilişkileri öğrenebilir. Derin öğrenme, son yıllarda birçok alanda önemli başarılar elde etmiştir. Aşağıda, derin öğrenmenin başlıca uygulama alanlarından bazıları kısaca açıklanmıştır.
1. Dil modelleme ve doğal dil işleme: Dil modelleme, bir dilin sözdizimi, anlamı ve olasılık dağılımı gibi özelliklerini matematiksel olarak tanımlamaya çalışan bir süreçtir. Doğal dil işleme ise, insanların kullandığı doğal dilleri anlama, üretme ve işleme gibi işlemleri gerçekleştiren bir bilgisayar bilimi dalıdır. Derin öğrenme, dil modelleme ve doğal dil işleme alanlarında, metin sınıflandırma, duygu analizi, makine çevirisi, metin özetleme, soru-cevap sistemleri, ses tanıma, ses sentezi gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır.
2. Konuşma ve ses işleme: Konuşma ve ses işleme, insanların konuşma ve ses sinyallerini üretme, algılama, analiz etme, anlama ve dönüştürme gibi işlemleri gerçekleştiren bir bilgisayar bilimi dalıdır. Derin öğrenme, konuşma ve ses işleme alanlarında, konuşma tanıma, konuşma sentezi, konuşma anlama, konuşma sentezleme, ses tanıma, ses sentezi, ses dönüştürme, ses sınıflandırma, ses doğrulama gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır.
3. Bilgi erişimi: Bilgi erişimi, insanların ihtiyaç duydukları bilgilere kolayca ve hızlıca ulaşmasını sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bilgi erişimi, bilgi kaynaklarını arama, sorgulama, indeksleme, sıralama, önerme, özetleme, görselleştirme gibi işlemleri içerir. Derin öğrenme, bilgi erişimi alanında, web arama, bilgi çıkarımı, bilgi görselleştirme, bilgi önerme, bilgi özetleme, bilgi keşfi, bilgi güvenliği gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır.
4. Nesne tanıma ve bilgisayarlı görü: Nesne tanıma, görüntü veya video içindeki nesneleri tanımlama, sınıflandırma, yerleştirme, sayma, izleme gibi işlemleri gerçekleştiren bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bilgisayarlı görü ise, görüntü veya video işleme, analiz etme, anlama ve dönüştürme gibi işlemleri gerçekleştiren bir bilgisayar bilimi dalıdır. Derin öğrenme, nesne tanıma ve bilgisayarlı görü alanlarında, yüz tanıma, yüz ifadesi analizi, yaya tanıma, plaka tanıma, el yazısı tanıma, tıbbi görüntü analizi, görüntü iyileştirme, görüntü sentezi, görüntü stil transferi, görüntü kapsülleme, görüntü anlatımı, video anlatımı, video analizi, video sentezi, video kapsülleme, video anlatımı gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır.
5. Çok modlu ve çok görevli öğrenme: Çok modlu öğrenme, birden fazla veri türü veya modu (örneğin, metin, ses, görüntü, video) kullanarak öğrenme gerçekleştiren bir makine öğrenmesi yöntemidir. Çok görevli öğrenme ise, birden fazla öğrenme görevi (örneğin, sınıflandırma, regresyon, kümeleme) arasında ortak bilgi veya özellik paylaşarak öğrenme gerçekleştiren bir makine öğrenmesi yöntemidir. Derin öğrenme, çok modlu ve çok görevli öğrenme alanlarında, metin-ses-görüntü-video birleştirme, metin-ses-görüntü-video dönüştürme, metin-ses-görüntü-video anlama, metin-ses-görüntü-video üretme, metin-ses-görüntü-video önerme, metin-ses-görüntü-video özetleme, metin-ses-görüntü-video keşfi, metin-ses-görüntü-video güvenliği gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır.
Derin Öğrenmenin Diğer Yöntemlerden Farkları
Derin öğrenmenin diğer yöntemlerden farkları şöyle açıklanabilir:
- Geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri, verileri anlamlı bir şekilde temsil etmek için önceden belirlenmiş özellikler kullanır. Bu özellikler, verilerin karmaşıklığını azaltmak ve makinelerin öğrenmesini kolaylaştırmak için uzmanlar tarafından seçilir veya tasarlanır. Bu süreç, hem zaman hem de insan kaynağı gerektirir. Ayrıca, özelliklerin veriye uygun olması ve öğrenme performansını artırması gerekir. Bu nedenle, geleneksel makine öğrenmesi yöntemleri, ham verilerle doğrudan çalışamaz.
- Derin öğrenme yöntemi, verileri otomatik olarak öğrenilen temsillerle ifade eder. Bu temsiller, verilerin farklı yönlerini yakalamak için birbirine bağlı katmanlardan oluşur. Her katman, bir önceki katmandan gelen bilgiyi daha yüksek seviyeli bir bilgiye dönüştürür. Bu şekilde, derin öğrenme yöntemi, verilerin içerdiği karmaşık ilişkileri ve desenleri ortaya çıkarabilir. Bu nedenle, derin öğrenme yöntemi, ham verilerle doğrudan çalışabilir.
- Derin öğrenme yöntemi, 2012 yılında büyük bir başarı elde etmiştir. ImageNet yarışması, milyonlarca görüntüyü binlerce kategoriye ayırmak için bir test alanı olarak kullanılır. Derin öğrenme yöntemi, bu yarışmada evrişimsel sinir ağı adı verilen bir mimari ile birinci olmuştur. Evrişimsel sinir ağı, görüntülerin piksel düzeyinde değil, özellik düzeyinde işlenmesini sağlar. Bu sayede, görüntülerin içerdiği nesneleri, şekilleri, renkleri ve dokuları tanımlayabilir. Derin öğrenme yöntemi, bu yarışmada %26,1 olan en iyi beş hata oranını %15,3’e indirmiştir. Sonraki yıllarda, derin öğrenme yöntemi, bu hata oranını daha da düşürerek %3,6’ya kadar getirmiştir. Bu, insanların hata oranından daha iyi bir performans anlamına gelir.
Yapay Sinir Ağları Uygulamaları İçin Gerekli Donanımlar
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin işleyişini taklit eden ve verilerden öğrenen matematiksel modellerdir. YSA, girdi, gizli ve çıktı katmanlarından oluşur. Girdi katmanı, veriyi ağa aktarır. Gizli katmanlar, verinin özelliklerini öğrenir ve işler. Çıktı katmanı, ağın sonucunu veya tahminini verir.
YSA, gizli katman sayısını artırarak daha karmaşık ve derin öğrenme yapabilir. Ancak bu da daha fazla bellek ve işlem gücü gerektirir. Bellek, veriyi depolamak ve erişmek için kullanılır. İşlem gücü, veriyi işlemek için kullanılır. Örneğin, İmageNet yarışması için 1,2 milyon resimden oluşan bir veri seti kullanılırsa, bu resimleri bellekte tutmak ve işlemek için çok fazla bellek ve işlem gücü gerekir.
YSA, veriyi işlemek için geriye yayılım algoritması adı verilen bir yöntem kullanır. Bu yöntem, ağın çıktısını istenen çıktıyla karşılaştırır ve ağın ağırlıklarını hata oranını azaltacak şekilde günceller. Bu işlem, gizli katman sayısı arttıkça daha uzun sürer. Bu yüzden, paralel işlemciler kullanmak daha hızlı sonuç verir. Paralel işlemciler, veriyi aynı anda birden fazla parçaya bölerek işleyebilen işlemcilerdir.
Derin ağların eğitimi için, merkezi işlem birimi (CPU) yerine grafik işlem birimi (GPU) kullanılır. CPU, bilgisayarın temel işlemlerini yapan işlemcidir. GPU, grafik işlemlerini yapan işlemcidir. GPU, CPU’ya göre daha fazla paralel işlem yapabilir. Bu da, derin ağların eğitimini hızlandırır. GPU, genel amaçlı olarak da kullanılabilir. Yani, grafik işlemlerinin yanı sıra, yapay sinir ağları gibi diğer işlemleri de yapabilir.