Yapay sinir ağları: Revizyonlar arasındaki fark
| [kontrol edilmemiş revizyon] | [kontrol edilmemiş revizyon] |
İçerik silindi İçerik eklendi
k Kaynakça değişimi |
|||
1. satır:
[[Dosya:Single-Layer Neural Network-Vector-Blank.svg|thumb|250px|Yapay sinir ağı (bir katman)]]
'''Yapay sinir ağları''' (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir bilgi işlem teknolojisidir.
YSA ile basit [[biyolojik]] sinir sisteminin çalışma şekli taklit edilir. Yani biyolojik nöron hücrelerinin ve bu hücrelerin birbirleri ile arasında kurduğu sinaptik bağın dijital olarak modellenmesidir.<ref>{{Web kaynağı|url=https://dijitalnoron.com/yapay-zeka-nedir/|başlık=Dijital Nöron - Yapay Zeka Nedir?|erişimtarihi=|tarih=05.07.2020|çalışma=Yapay Zeka Nedir|yayıncı=Dijital Nöron}}</ref> Nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak ağlar oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler. Diğer bir ifadeyle, YSA'lar, normalde bir insanın düşünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren problemlere çözüm üretmektedir. Bir insanın, düşünme ve gözlemleme yeteneklerini gerektiren problemlere yönelik çözümler üretebilmesinin temel sebebi ise insan beyninin ve dolayısıyla insanın sahip olduğu yaşayarak veya deneyerek öğrenme yeteneğidir.
Biyolojik sistemlerde öğrenme, nöronlar arasındaki [[sinaptik]] (''synaptic'') bağlantıların ayarlanması ile olur. Yani, insanlar doğumlarından itibaren bir ''yaşayarak öğrenme'' süreci içerisine girerler. Bu süreç içinde beyin sürekli bir gelişme göstermektedir. Yaşayıp tecrübe ettikçe sinaptik bağlantılar ayarlanır ve hatta yeni bağlantılar oluşur. Bu sayede öğrenme gerçekleşir. Bu durum YSA için de geçerlidir. Öğrenme, eğitme yoluyla örnekler kullanarak olur; başka bir deyişle, gerçekleşme girdi/çıktı verilerinin işlenmesiyle, yani eğitme algoritmasının bu verileri kullanarak bağlantı ağırlıklarını (''weights of the synapses'') bir yakınsama sağlanana kadar, tekrar tekrar ayarlamasıyla olur.
| |||