Yapay Sinir Ağı Nedir? Nasıl Çalışır?

Yapay Sinir Ağları, sinir hücrelerinin (nöronlar) birbirine bağlanmasıyla oluşan bir ağ yapısı üzerinden çalışır. İşleyişleri, girdi verilerini almak, bu verileri ağırlıklarla çarpmak, aktivasyon fonksiyonları kullanarak çıktı üretmek ve ardından bu çıktıları diğer sinir hücrelerine iletmek şeklinde sıralanabilir. İşte yapay sinir ağlarının çalışma prensibi adımlarıyla birlikte:

1. Girdi Katmanı: Yapay Sinir Ağı, girdileri kabul eden bir girdi katmanıyla başlar. Bu girdiler, genellikle özellikler veya veri noktalarının değerleri olarak temsil edilir.
2. Gizli Katmanlar: Bir veya daha fazla gizli katman, sinir hücrelerinin (nöronlar) ağdaki birbirleriyle bağlantı kurduğu katmanlardır. Bu katmanlar, girdileri işler, özellikleri öğrenir ve daha yüksek seviye temsilasyonlar oluşturur. Her bir gizli katmanda, sinir hücreleri, gelen sinyalleri ağırlıklarla çarpar ve ardından aktivasyon fonksiyonunu uygular.
3. Ağırlıklar: Yapay Sinir Ağlarında, sinir hücreleri arasındaki bağlantıları temsil eden ağırlıklar bulunur. Her bir sinir hücresi, gelen sinyalleri ağırlıklarla çarparak önemlerini belirler. Ağırlıklar, eğitim süreci boyunca ayarlanır ve en iyi sonuçları elde etmek için optimize edilir.
4. Aktivasyon Fonksiyonları: Her sinir hücresi, gelen sinyalleri işlemek için bir aktivasyon fonksiyonunu kullanır. Bu fonksiyon, sinir hücresinin çıktısını belirler. Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) ve tanh gibi farklı aktivasyon fonksiyonları yaygın olarak kullanılır. Aktivasyon fonksiyonları, sinir hücrelerinin çıktılarını sınırlar ve ağın daha karmaşık ilişkileri öğrenmesini sağlar.
5. Çıktı Katmanı: Yapay Sinir Ağının son katmanı çıktı katmanıdır. Bu katmanda, ağın tahmin veya sonuçları üretilir. Çıktı katmanı, genellikle uygulanması gereken probleme bağlı olarak farklı yapılandırmalara sahip olabilir. Sınıflandırma problemlerinde çoklu sınıflar için softmax fonksiyonu kullanılırken, regresyon problemlerinde doğrudan çıktı değerleri elde edilebilir.
6. İleri Yayılım (Forward Propagation): Yapay Sinir Ağında, girdilerden başlayarak ileri yönde hesaplamalar yapılır. Sinir hücreleri arasındaki bağlantılar ve ağırlıklar kullanılarak, girdiler katmanlardan geçerken çıktılar üretilir.
7. Geri Yayılım (Backpropagation): Yapay Sinir Ağlarının eğitim süreci geri yayılım algoritmasıyla gerçekleştirilir. Geri yayılım, ağın ürettiği çıktıları hedef çıktılarla karşılaştırır ve hatayı geriye doğru yayarak her bir sinir hücresinin ağırlıklarını ve parametrelerini günceller. Bu, ağırlıkların ve parametrelerin en iyi sonuçları vermek için optimize edilmesini sağlar.
8. Eğitim: Yapay Sinir Ağı, eğitim veri setleri kullanılarak öğrenir. Eğitim süreci, verilerin ağa beslenmesi, çıktıların hesaplanması, hata değerlerinin geriye yayılması ve ağırlıkların güncellenmesi adımlarını içerir. Bu adımlar, hata miktarını minimize etmek ve ağın genelleme yeteneğini artırmak için tekrarlanır.
9. Tahmin: Yapay Sinir Ağları, eğitim sürecinden sonra yeni veriler üzerinde tahmin yapmak için kullanılabilir. Eğitilen ağa yeni girdiler verilir ve ağın çıktısı hesaplanır. Bu çıktılar, sınıflandırma, regresyon veya diğer çıktı türlerine bağlı olarak yorumlanabilir.

Yapay Sinir Ağları, verilerdeki karmaşık ilişkileri öğrenebilme, adaptasyon yeteneği, paralel işleme yetenekleri ve genelleme yeteneği gibi avantajlarıyla birçok uygulama alanında başarıyla kullanılmaktadır.

Göz Atın

SEO Nedir? ve SEO Uyumlu İçerik Oluşturmanın Püf Noktaları Nelerdir?

Artırılmış Gerçeklik (AR) Nedir? ve Güvenli midir?

VR (Sanal Gerçeklik): Nedir ve Riskleri Nelerdir?

1. Görüntü İşleme ve Görüntü Sınıflandırma: Yapay Sinir Ağları, görüntülerdeki nesneleri tanımak, sınıflandırmak ve etiketlemek için kullanılır. Örneğin, nesne tanıma, yüz tanıma, trafik işaretlerini algılama gibi uygulamalar bu alana örnek olarak verilebilir.
2. Doğal Dil İşleme: Yapay Sinir Ağları, dilbilgisel yapıları anlama, metin sınıflandırma, duygu analizi, metin çevirisi ve otomatik özetleme gibi doğal dil işleme problemlerinde kullanılır. Metin tabanlı veriler üzerinde anlamsal analiz yapmak için kullanılan dil modelleri de Yapay Sinir Ağlarına dayanır.
3. Ses İşleme ve Konuşma Tanıma: Ses sinyalleri üzerinde çalışan Yapay Sinir Ağları, konuşma tanıma, konuşma sentezi ve sesli komut sistemleri gibi alanlarda kullanılır. Ses verilerini analiz ederek söylenen kelimeleri veya cümleleri tanımak için kullanılır.
4. Finans ve Ekonomi: Yapay Sinir Ağları, finansal piyasa analizi, hisse senedi fiyat tahminlemesi, kredi riski değerlendirmesi, pazar tahmini ve portföy yönetimi gibi finansal ve ekonomik uygulamalarda kullanılır.
5. Tıp ve Biyomedikal Uygulamalar: Yapay Sinir Ağları, tıbbi teşhis, hastalık tahmini, tıbbi görüntüleme analizi, genetik analiz ve biyomedikal veri analizi gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, kanser teşhisi için görüntü taramalarını analiz etmek veya hastalık riskini değerlendirmek için kullanılabilir.
6. Otomotiv ve Otonom Araçlar: Yapay Sinir Ağları, otonom sürüş teknolojilerinde kullanılır. Araçların çevre bilgilerini algılaması, nesneleri tanıması ve trafik durumunu tahmin etmesi için kullanılır. Örneğin, otonom araçların önündeki araçları algılaması ve gerektiğinde fren yapması gibi görevlerde kullanılabilir.
7. Enerji ve Elektrik Sistemleri: Yapay Sinir Ağları, enerji talebi tahmini, elektrik kesintisi tahmini, enerji verimliliği analizi ve yenilenebilir enerji tahmini gibi enerji sektöründeki uygulamalarda kullanılır.
8. Pazarlama ve Müşteri İlişkileri Yönetimi: Yapay Sinir Ağları, pazarlama stratejileri, müşteri segmentasyonu, ürün önerileri ve müşteri memnuniyeti analizi gibi alanlarda kullanılır. Müşteri davranışını analiz etmek ve pazarlama kararlarını desteklemek için kullanılabilir.

Bu sadece birkaç örnek olup, Yapay Sinir Ağları birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Hemen hemen her alanda veri analizi, desen tanıma ve tahminleme gibi görevleri yerine getirebilecek potansiyele sahiptir.

Bir yapay sinir ağının eğitilmesi genel olarak aşağıdaki adımları içerir:

1. Veri Toplama ve Hazırlama: İlk adım, eğitim için kullanılacak verilerin toplanması ve hazırlanmasıdır. Veriler, giriş özellikleri (input features) ve hedef çıktılar (target outputs) olarak ikiye ayrılır. Verilerin dengeli, temsil edici ve önceden etiketlenmiş olması önemlidir.
2. Ağın Modelinin Tanımlanması: Yapay sinir ağı mimarisinin belirlenmesi gerekir. Bu, kaç katmanlı olacağı, her katmandaki sinir hücresi sayısı, aktivasyon fonksiyonları gibi faktörleri içerir. Örnek olarak, çok katmanlı perceptron (MLP) veya evrişimli sinir ağı (CNN) gibi farklı yapılara karar verilebilir.
3. İnitializasyon: Ağın ağırlıkları ve parametreleri başlangıçta rastgele olarak belirlenir. Rastgele başlatma, ağın farklı noktalarda sıkışıp kalmamasını ve daha iyi sonuçlara ulaşabilmesini sağlar.
4. İleri Yayılım (Forward Propagation): Eğitim sürecinde, eğitim verileri ağa beslenir ve ileri yayılım yapılır. Girdiler katmanlardan geçerken, ağırlıklarla çarpılır ve aktivasyon fonksiyonlarına uygulanarak çıktılar üretilir.
5. Hata Hesaplama: Elde edilen çıktılar, gerçek hedef çıktılarla karşılaştırılır ve hata miktarı hesaplanır. Bu hata, genellikle bir kayıp fonksiyonu (loss function) kullanılarak ölçülür. Hata miktarı, ağın performansını yansıtır.
6. Geri Yayılım (Backpropagation): Geri yayılım algoritması kullanılarak ağın hata miktarı geriye doğru yayılır. Bu adımda, hata, ağırlıkların ve parametrelerin güncellenmesi için kullanılır. Gradyan inişi (gradient descent) yöntemiyle hata miktarını minimize etmek için ağırlıkların ve parametrelerin ayarlanması yapılır.
7. Ağırlık Güncelleme: Geri yayılım adımında hesaplanan hatalar kullanılarak ağırlıklar ve parametreler güncellenir. Gradyan inişi yöntemiyle hata miktarını azaltmak için ağırlıkların ve parametrelerin küçük adımlarla ayarlanması yapılır.
8. Tekrarlama: 4-7. adımlar, tüm eğitim verileri üzerinde tekrarlanır. Bu, ağın verilere adaptasyonunu ve hata miktarının azalmasını sağlar.
9. Doğrulama ve Test Etme: Eğitim süreci tamamlandıktan sonra, ağın performansını değerlendirmek için doğrulama ve test verileri kullanılır. Ağın yeni verilere nasıl tepki verdiği, hata miktarı ve diğer değerlendirme metrikleriyle değerlendirilir.
10. Hiperparametre Ayarı: Ağın performansını iyileştirmek için hiperparametreler ayarlanır. Hiperparametreler, örneğin öğrenme oranı, epoch sayısı, mini-batch boyutu gibi ağın eğitimini etkileyen parametrelerdir.
11. Modelin Dağıtılması ve Kullanılması: Eğitim süreci tamamlandıktan sonra, eğitilen model kullanıma hazır hale gelir. Bu model, yeni veriler üzerinde tahminler yapmak veya ilgili görevleri yerine getirmek için kullanılabilir.

Eğitim süreci, veri seti boyutuna, ağın karmaşıklığına ve diğer faktörlere bağlı olarak değişebilir. Tekrarlı bir süreçtir ve genellikle iteratif olarak tekrarlanarak ağırlıkların ve parametrelerin güncellenmesiyle ilerler.

Yapay Sinir Ağı (YSA) modellerini doğrulamak ve performanslarını değerlendirmek için çeşitli yöntemler kullanılabilir. İşte YSA modellerini doğrulamak için yaygın olarak kullanılan bazı yöntemler:

1. Train-Test Bölümlemesi: Veri seti, eğitim ve test olmak üzere iki bölüme ayrılır. Eğitim verileriyle model eğitilir ve test verileriyle performans değerlendirmesi yapılır. Bu yöntem, modelin genellemesini değerlendirmek için kullanılır.
2. K-fold Çapraz Doğrulama: Veri seti, k-fold çapraz doğrulama olarak adlandırılan parçalara bölünür. Her bir parça sırayla test verisi olarak kullanılırken diğer parçalar eğitim verisi olarak kullanılır. Bu yöntem, modelin performansının daha istatistiksel olarak güvenilir bir şekilde değerlendirilmesini sağlar.
3. Doğrulama Kümesi: Veri seti, üçe bölünerek eğitim, doğrulama ve test kümeleri oluşturulur. Eğitim verileriyle model eğitilir, doğrulama verileriyle modelin hiperparametreleri ayarlanır ve test verileriyle performans değerlendirmesi yapılır. Bu yöntem, modelin aşırı uyum (overfitting) sorununu kontrol etmek ve genel performansı değerlendirmek için kullanılır.
4. ROC Eğrisi ve Hassasiyet-Duyarlılık Eğrisi: Sınıflandırma problemlerinde kullanılan bu yöntemler, modelin sınıflandırma performansını görselleştirir. ROC eğrisi, yanlış pozitif oranı (FP Rate) ve doğru pozitif oranı (TP Rate) arasındaki ilişkiyi gösterirken, hassasiyet-duyarlılık eğrisi, hassasiyet (precision) ve duyarlılık (recall) arasındaki dengeyi gösterir.
5. Karmaşıklık Matrisi: Sınıflandırma problemlerinde kullanılan bir değerlendirme matrisidir. Karmaşıklık matrisi, gerçek sınıflarla tahmin edilen sınıfların karşılaştırılmasıyla doğru sınıflandırma, yanlış sınıflandırma, yanlış pozitif ve yanlış negatif sayılarını gösterir.
6. Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error) ve Ortalama Kare Hatası (Mean Squared Error): Regresyon problemlerinde kullanılan bu yöntemler, modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ne kadar uzak olduğunu ölçer. Daha düşük ortalama mutlak hata veya ortalama kare hata, daha iyi bir model performansını gösterir.

Bu yöntemler, Yapay Sinir Ağı modellerinin doğrulamasını ve performansını objektif bir şekilde değerlendirmek için kullanılan yaygın yöntemlerdir. Seçilecek yöntemler, problemin doğası, veri seti boyutu ve modelin gereksinimlerine bağlı olarak değişebilir.

Yapay Sinir Ağlarındaki sinir hücreleri, bilgisayar bilimindeki matematiksel temsilidir ve biyolojik sinir hücrelerinden ilham alır. Yapay sinir hücreleri veya nöronlar, girdileri işler, ağırlıklarla çarpar, aktivasyon fonksiyonunu uygular ve çıktıları üretir. İşte yapay sinir hücrelerinin çalışma süreci adımları:

1. Girdileri Toplama: Her sinir hücresi, bir veya daha fazla giriş sinyali alır. Giriş sinyalleri, bağlantıları aracılığıyla sinir hücresine iletilir. Her bir giriş sinyali, bir ağırlıkla çarpılır. Ağırlıklar, giriş sinyallerini modifiye eder ve sinir hücresinin çıktısını etkiler.
2. Toplama İşlemi: Giriş sinyalleri ağırlıklarla çarpıldıktan sonra, bu çarpımlar toplanır. Bu işlem, sinir hücresinin içinde bulunduğu katmandaki diğer giriş sinyalleriyle birleştirilerek ağırlıklı toplamı elde eder.
3. Aktivasyon Fonksiyonu: Toplama işleminden sonra, ağırlıklı toplam bir aktivasyon fonksiyonuna uygulanır. Aktivasyon fonksiyonu, sinir hücresinin çıktısını belirler. Bu fonksiyon, sinir hücresinin aktivasyon seviyesini ve çıktı değerini belirler. Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) ve tanh gibi farklı aktivasyon fonksiyonları yaygın olarak kullanılır.
4. Çıktı Üretimi: Aktivasyon fonksiyonu sonucunda, sinir hücresi bir çıktı değeri üretir. Bu çıktı değeri, sinir hücresinin girdiye verdiği tepkiyi temsil eder. Sinir hücresinin çıktısı, ağın diğer sinir hücrelerine veya ağın genel çıktısına aktarılabilir.

Bu işlem, tek bir sinir hücresinin çalışma sürecini açıklar. Yapay sinir ağları, birbiriyle bağlantılı sinir hücrelerinden oluşan katmanlar halinde yapılandırılmıştır. Giriş katmanı, sinir ağına verilen girişleri temsil eder. Gizli katmanlar, ara katmanlardır ve genellikle daha karmaşık özellikleri temsil etmek için kullanılır. Çıktı katmanı, ağın sonucunu temsil eder ve genellikle bir sınıflandırma veya regresyon sonucunu ifade eder.

Yapay sinir hücreleri, ağırlıklar ve aktivasyon fonksiyonları aracılığıyla girdileri işleyerek, karmaşık problemleri çözmek için birlikte çalışırlar. Ağırlıkların ve aktivasyon fonksiyonlarının uygun bir şekilde ayarlanması, sinir ağı modelinin öğrenme ve doğruluk performansını etkiler.

Yapay Sinir Ağlarındaki hiperparametreler, modelin yapısını ve öğrenme sürecini kontrol eden ayarlanabilir parametrelerdir. Bu hiperparametreler, modelin performansını etkileyebilir ve doğru bir şekilde ayarlanmaları önemlidir. İşte yaygın olarak kullanılan yapay sinir ağı hiperparametrelerinden bazıları:

1. Öğrenme Hızı (Learning Rate): Öğrenme hızı, ağı güncellemek için kullanılan adım boyutunu belirler. Bir ağırlığı güncellerken, öğrenme hızı, ağırlık güncellemesi miktarını kontrol eder. Yüksek bir öğrenme hızı, hızlı öğrenmeyi sağlar ancak ağın kararlılığını etkileyebilir. Düşük bir öğrenme hızı, ağın daha kararlı ancak daha yavaş öğrenmesini sağlar. Öğrenme hızı, deneme yanılma yöntemiyle belirlenebilir veya optimizasyon algoritmaları kullanılarak otomatik olarak ayarlanabilir.
2. Epok Sayısı (Number of Epochs): Epok sayısı, eğitim veri setinin tamamının ne kadar süreyle kullanılacağını belirler. Bir epok, tüm eğitim verisiyle ağın eğitiminden geçmek anlamına gelir. Daha fazla epok, modelin daha fazla öğrenmesini sağlayabilir, ancak aşırı uyuma (overfitting) riskini artırabilir. Epok sayısı, eğitim süreci boyunca izlenerek deneyler ve doğrulama verisiyle karşılaştırmalar yapılarak belirlenebilir.
3. Minibatch Boyutu (Minibatch Size): Minibatch boyutu, eğitim veri setinin kaç örnekle birlikte kullanılacağını belirler. Büyük bir minibatch boyutu, daha hızlı bir eğitim süreci sağlayabilir, ancak bellek gereksinimlerini artırabilir. Küçük bir minibatch boyutu, daha istikrarlı bir öğrenme süreci sağlar, ancak eğitim süresini uzatabilir. Minibatch boyutu, veri seti büyüklüğüne, donanım kaynaklarına ve problem gereksinimlerine bağlı olarak belirlenebilir.
4. Aktivasyon Fonksiyonları: Aktivasyon fonksiyonları, sinir hücrelerinin çıktılarını belirler. Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit), tanh gibi farklı aktivasyon fonksiyonları kullanılabilir. Hangi aktivasyon fonksiyonunun kullanılacağı, modelin doğasına ve probleme bağlı olarak belirlenir.
5. Gizli Katman Sayısı ve Büyüklüğü: Yapay sinir ağlarında gizli katmanların sayısı ve her bir gizli katmandaki sinir hücrelerinin sayısı, modelin karmaşıklığını etkiler. Daha fazla gizli katman veya daha fazla sinir hücresi, modelin daha karmaşık özellikleri öğrenme yeteneğini artırabilir, ancak aşırı uyuma ve hesaplama maliyetini artırma riskini taşır. Gizli katman sayısı ve büyüklüğü, deneyler ve validasyon süreciyle belirlenebilir.

Bu hiperparametreler, yapay sinir ağı modelinin performansını etkiler ve dikkatli bir şekilde ayarlanmaları gerekmektedir. Genellikle deneme-yanılma yöntemiyle başlayarak, farklı hiperparametre kombinasyonlarının modeller üzerindeki etkisini değerlendirmek ve performansı optimize etmek için deneyler yapılır. Ayrıca, otomatik hiperparametre optimizasyon yöntemleri ve hiperparametre arama algoritmaları da kullanılabilir.

Aşırı uyarlama (overfitting), bir yapay sinir ağı modelinin eğitim veri setine çok fazla uyum sağlaması ve genelleştirme yeteneğini kaybetmesi durumudur. Bu durumda, model eğitim verilerine aşırı derecede adapte olurken, yeni verilere karşı düşük performans gösterebilir. Aşırı uyarlamanın nedeni genellikle modelin aşırı karmaşık olması veya sınırlı eğitim verilerine göre aşırı uyarlanmasıdır.

Aşırı uyarlama problemini önlemek veya azaltmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:

1. Daha Fazla Veri Toplama: Eğer mümkünse, daha fazla eğitim verisi toplamak, aşırı uyarlamanın etkisini azaltabilir. Daha fazla veri, modelin genelleştirme yeteneğini artırarak aşırı uyarlama riskini azaltabilir.
2. Veri Augmentasyonu: Var olan veri setini çeşitlendirmek için veri augmentasyonu kullanılabilir. Bu, mevcut veri noktalarını dönüştürme, döndürme, kesme, ölçeklendirme gibi tekniklerle çoğaltarak veri setinin boyutunu ve çeşitliliğini artırır. Bu şekilde, modelin daha genel özellikleri öğrenmesi teşvik edilir.
3. Doğrulama Veri Seti ve Erken Durdurma: Eğitim veri seti ve ayrı bir doğrulama veri seti kullanarak modelin performansını izlemek önemlidir. Doğrulama veri seti üzerindeki performansın takibi, aşırı uyarlama noktasını tespit etmek için kullanılabilir. Eğitim süreci, doğrulama veri setindeki hata artmaya başladığında veya performans düşmeye başladığında erken durdurulabilir.
4. Düzenlileştirme (Regularization): Düzenlileştirme yöntemleri, aşırı uyum riskini azaltmak için kullanılır. Bunlar arasında L1 ve L2 düzenlileştirmesi, dropout ve batch normalization gibi teknikler bulunur. Bu teknikler, ağırlıkları sınırlar, sinir hücrelerini etkisiz hale getirir veya ağın çıktılarını normalleştirir, böylece aşırı uyum riskini azaltır.
5. Model Basitleştirme: Modelin karmaşıklığını azaltmak, aşırı uyum riskini azaltabilir. Bu, daha az sayıda gizli katman kullanmak, sinir hücreleri sayısını azaltmak veya parametre sayısını azaltmak gibi şekillerde gerçekleştirilebilir. Daha basit bir model, genelleştirme yeteneğini artırabilir.

Bu yöntemlerin kombinasyonu, aşırı uyum riskini azaltmak için etkili bir strateji olabilir. Ancak, her problemin farklı olduğunu unutmamak önemlidir ve en iyi önlemleri belirlemek için deneme-yanılma süreci gerekebilir.

Yapay Sinir Ağları, görüntü işleme ve görüntü sınıflandırma problemlerinde oldukça başarılı bir şekilde kullanılabilir. Görüntü işleme, görüntülerin analiz edilmesi, özelliklerinin çıkarılması ve anlamlı sonuçların elde edilmesi sürecini içerir. İşte yapay sinir ağlarının görüntü işleme ve sınıflandırmada kullanım alanlarından bazıları:

1. Görüntü Sınıflandırma: Yapay sinir ağları, bir görüntünün belirli bir sınıfa (örneğin, kediler, köpekler, arabalar vb.) ait olup olmadığını sınıflandırmak için kullanılabilir. Görüntüler üzerinde eğitilmiş bir yapay sinir ağı, girdi olarak aldığı görüntüyü analiz ederek sınıf etiketi tahmin edebilir.
2. Nesne Tanıma: Yapay sinir ağları, görüntülerdeki belirli nesneleri tanımak için kullanılabilir. Örneğin, bir yapay sinir ağına bir görüntü verildiğinde, bu görüntüde bulunan nesneleri tespit edebilir ve tanımlayabilir. Nesne tanıma, otonom araçlar, güvenlik sistemleri, robotik ve diğer birçok uygulama için önemli bir bileşendir.
3. Yüz Tanıma: Yapay sinir ağları, yüz tanıma problemlerinde de kullanılır. Bir yapay sinir ağı, görüntüdeki yüzleri tanıyabilir, yüzleri sınıflandırabilir ve hatta yüz özelliklerini analiz edebilir. Yüz tanıma, güvenlik sistemleri, sosyal medya etiketleme ve kullanıcı tanıma gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılır.
4. Görüntü Segmentasyonu: Yapay sinir ağları, görüntüleri farklı nesnelere veya bölgelere ayırmak için kullanılabilir. Örneğin, bir görüntüdeki nesneleri belirli bir sınıra veya maskeye göre segmente edebilir. Bu, medikal görüntüleme, otonom sürüş ve görüntü tabanlı analiz gibi birçok alanda önemlidir.
5. Görüntü Restorasyonu: Yapay sinir ağları, bozulmuş veya hasarlı görüntüleri restorasyon için kullanılabilir. Görüntü yeniden yapılandırma, gürültü azaltma, bulanıklık giderme ve hasarlı görüntüleri onarma gibi işlemler yapabilir.

Yapay sinir ağları, görüntü işleme ve sınıflandırma problemlerinde genellikle derin öğrenme yöntemleriyle birlikte kullanılır. Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarıyla karmaşık özellikleri ve desenleri öğrenebilme yeteneğini sağlar. Görüntü verilerinin büyük miktarda olduğu durumlarda, derin öğrenme tabanlı yapay sinir ağları, olağanüstü performans ve doğruluk sağlayabilir.

Yapay Sinir Ağları ile ilgili derin öğrenme modelleri arasında popüler olan bazıları şunlardır:

1. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN): Görüntü işleme ve görüntü sınıflandırma problemlerinde başarılı olan bir modeldir. Evrişimli katmanlar ve havuzlama katmanları kullanarak özellik çıkarımını gerçekleştirir.
2. Rekurrent Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks – RNN): Zaman serisi verileri ve doğal dil işleme gibi ardışık verilerle çalışırken etkili olan bir modeldir. Hafıza hücreleri (LSTM veya GRU gibi) kullanarak önceki durumları hatırlayabilir.
3. Uzun-Kısa Süreli Bellek Ağları (Long Short-Term Memory – LSTM): RNN’lerin bir türüdür ve özellikle zaman serisi verilerinde ve metin verilerinde daha uzun süreli bağımlılıkları işlemek için kullanılır. Hafıza hücreleri sayesinde daha iyi zamanlama ve bilgi saklama yeteneğine sahiptir.
4. Derin İnşa Edilebilir Ağlar (Deep Belief Networks – DBN): Sınıflandırma ve öznitelik öğrenme problemlerinde kullanılan bir modeldir. İleri beslemeli yapay sinir ağları ve kısıtlı Boltzmann makineleri kombinasyonunu içerir.
5. Üretici Yapay Sinir Ağları (Generative Adversarial Networks – GAN): Yeni veriler üretmek için kullanılan bir modeldir. İki ağın (üretici ve ayırt edici) rekabet ettiği bir yapıya sahiptir ve gerçekçi veri örnekleri üretme yeteneğiyle dikkat çekmektedir.
6. Dönüşümsel Sinir Ağları (Transformers): Doğal dil işleme problemlerinde etkili olan bir modeldir. Dikkat mekanizmalarını kullanarak, giriş sırasını dikkate alarak metinleri işler ve daha iyi anlam çıkarımı sağlar.
7. Önceden Eğitimli Dil Modelleri (Pretrained Language Models): BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pre-trained Transformer) ve XLNet gibi önceden eğitilmiş dil modelleri, doğal dil işleme alanında büyük başarı elde etmiştir. Büyük miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilerek, çeşitli NLP görevlerinde kullanılabilirler.

Bu sadece bazı popüler derin öğrenme modellerinin örnekleri olup, yapay sinir ağları ile ilgili araştırma ve gelişmeler devam etmektedir. Her bir model, belirli bir problem veya veri türü için avantajlı olabilir, bu nedenle kullanılacak model, kullanım senaryosuna ve gereksinimlere bağlı olarak belirlenmelidir.