Yasir KARAMAN | Neural Network |
Neural Network (Yapay Sinir Ağları), insan beyninden ilham alınarak yapılmıştır ve aynı nöronların işleyişini taklit etmektedir. Sinir hücrelerinin birbirine impuls ile veri gönderme mekanizmasına benzer biçimde çalışır insanları doğduğu günden ölümüne kadar bu nöronlar sayesinde öğrenir, kaydeder ve düşünür. Bu durum yapay sinir ağlarında da geçerlidir. Öğrenme, eğitme yoluyla örnekler kullanarak olur. Bu da veri setinde bulunan verilere bağlıdır her veri bir örnek oluşturur ve veriler ne kadar iyiyse öğrenmede o kadar iyi gerçekleşir.
|
Yapay Sinir Ağları veriyi işlerken Girdi, Öğrenme Katmanları (Gizli) ve Çıktı olmak üzere 3 temel katmandan oluşur bu katmanlar tıpkı bir çocuğun deneme yanılma yoluyla öğrenmesi gibi çalışır. Süreç verinin İleri Yayılım (Forward Propagation) ile başlar burada her nöron kendisine gelen verileri belli matematiksel Ağırlıklar (Weight) ve Sapma (Bias) ile değerlendirilir sonra diğer katmana iletilir. |
 |
Bir galeriniz olduğunu düşünün ve bu galeriye alacağınız arabaların İyi Fırsat kategorisinde olmasına özen gösteriyorsunuz. Bunun için bir Yapay Sinir Ağı modeli oluşturalım ve araçları hızlı biçimde Sınıflandıralım öncelikle bir aracın İyi Fırsat olabilmesi için yeni ve az kullanılmış olması gerekiyor yada güçlü ve piyasasından ucuz olmalı bu iki koşuldan birisini sağlıyorsa o araba İyi Fırsattır şimdi bu örneği görselleştirelim.
Tabloda görüğümüz İyi Fırsat ve Kötü Fırsat arabalar listelenmiştir şimdi Yapay Sinir Ağları ile bunları sınıflandıralım ve sınırlar çizelim çizdiğimiz sınır çizgileri sayesinde yeni arabalar eklendiğinde bunu hızlı biçimde sınıflandırabilelim.
Gördüğünüz iki alan sayesinde yeni arabalar eklendiğinde sinir ağlarının öğrenmesi sayesinde hızlıca sınıflandırılabilecek.