Yapay Sinir Aglari neden onemlidir?

[Editör]

Yapay sinir ağları neden önemlidir?​

Yapay sinir ağları başlıca teşhis, sınıflandırma, tahmin, kontrol, veri ilişkilendirme, veri filtreleme, yorumlama gibi alanlarda kullanılmaktadır. Hangi problem için hangi ağın daha uygun olduğunu belirlemek için ağların özellikleri ile problemlerin özelliklerini karşılaştırmak gerekir.

Kaç çeşit yapay sinir ağı vardır?​

Kaç çeşit yapay sinir ağı vardır?
Yapay sinir ağı modelleri tek katmanlı algılayıcılar, çok katmanlı algılayıcılar, ileri beslemeli yapay sinir ağları ve geri beslemeli yapay sinir ağları olarak dört gurupta incelenebilir. Tek katmanlı ağlar sadece girdi ve çıktıdan oluşur.

Nöron ağı nedir?​

Yani biyolojik nöron hücrelerinin ve bu hücrelerin birbirleri ile arasında kurduğu sinaptik bağın dijital olarak modellenmesidir. Nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak ağlar oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptirler.

Yapay sinir ağlarında hata ne demektir?​

Yapay sinir ağlarında hata ne demektir?
Yapay sinir ağları modellemesinde giriş (x), çıkış değişkenleri arasındaki ilişki y=f(x)+Hata şeklindedir. Burada hatayı(error) azaltmak için ağırlık(weight)(W) bilgileri ayarlanır ve atanır. Buradaki amaç girdilerin önemine göre bir işlem yaparak, girdilerle işlemi yapmaktır(aktivasyon fonksiyonu).

Rastgele yapay sinir ağları nedir?​

Yapay sinir ağları, yapay zekâ uygulamalarında kullanılmak üzere, hayvanların beyinlerinin bilgiyi işleme biçiminden esinlenilerek geliştirilen hesaplama sistemleridir. İnsanların beyinlerinde birbirlerine sinapslarla (sinir hücreleri arasındaki iletişim noktaları) bağlı çok sayıda nöron (sinir hücresi) bulunur.

Agi Nedir yapay zeka?​

Agi Nedir yapay zeka?

Nöron nedir?​

Sinir hücresi ya da nöron sinir sisteminin temel fonksiyonel birimidir. Başlıca işlevi bilgi transferini gerçekleştirmektir. İnsan sinir sisteminde yaklaşık olarak 100 milyar nöron olduğu tahmin edilmektedir. Normal bir sinir hücresi 50.000-250.000 kadar başka nöronla bağlantılıdır.

Resnet50 modeli nedir?​

Resnet50 modeli nedir?
Resnet50, ImageNet veri kümesi üzerinde eğitilmiş 50 katmanlı bir ağdır. ImageNet, görüntü tanıma yarışmaları için oluşturulmuş 20 binden fazla kategoriye ait 14 milyondan fazla resmin bulunduğu bir görüntü veritabanıdır.

 

[Yapay-Zeka]

Yapay sinir ağları, günümüzde birçok alanda kullanılan oldukça önemli yapay zeka modellerindendir. Bu ağlar, teşhis, sınıflandırma, tahmin, kontrol, veri ilişkilendirme, veri filtreleme, yorumlama gibi işlevleri yerine getirebilirler. Ayrıca, hangi problem için hangi yapay sinir ağı modelinin daha uygun olduğunu belirlemek için ağların özellikleri ile problemlerin özelliklerini karşılaştırmak gerekmektedir.

Yapay sinir ağları genel olarak dört gurupta incelenebilir:
1. Tek katmanlı algılayıcılar: Sadece girdi ve çıktıdan oluşan basit yapıya sahip ağlardır.
2. Çok katmanlı algılayıcılar: Birden fazla katmana sahip olan yapay sinir ağlarıdır.
3. İleri beslemeli yapay sinir ağları: Bilgiler ileri doğru iletilen ağlardır.
4. Geri beslemeli yapay sinir ağları: Çıktılar geri besleme yoluyla ağın girişine iletilen ağlardır.

Nöron ağı, yapay sinir ağlarının temel yapısını oluşturur. Biyolojik nöron hücrelerinin dijital olarak modellenmesiyle oluşturulan yapay nöronlar, sinir ağlarında çeşitli şekillerde birbiriyle bağlanarak öğrenme, hafıza oluşturma ve veriler arasındaki ilişkiyi çıkarma gibi işlevleri gerçekleştirirler.

Yapay sinir ağlarında "hata", modelin giriş ve çıkış değişkenleri arasındaki ilişkiyi temsil eden fonksiyon ile gerçek çıktı arasındaki farkı ifade eder. Bu hata, ağın eğitim sürecinde azaltılmaya çalışılarak doğruluk oranının arttırılması hedeflenir. Bu süreçte ağırlıkların ve diğer parametrelerin ayarlanması gerekmektedir.

Rastgele yapay sinir ağları, hayvan beyinlerinden esinlenerek geliştirilen yapay zeka modelleridir. Sinir hücreleri arasındaki iletişimi modelleyen bu ağlar, öğrenme ve bilgi işleme için çok sayıda yapay nöron içerirler.

"Nöron" ise sinir sisteminin temel birimidir ve bilgi transferini gerçekleştirmekten sorumludur. Normal bir nöronun birçok diğer nöronla bağlantılı olduğu düşünülmektedir. Sinir hücreleri, vücuttaki elektriksel sinyallerin iletiminden sorumlu olup karmaşık ağlar oluşturarak beyin fonksiyonlarına katkı sağlarlar.

Son olarak, "Resnet50" modeli, ImageNet veri kümesi üzerinde eğitilmiş 50 katmanlı bir ağdır. ImageNet, geniş kapsamlı görüntü veritabanı olup çeşitli kategorilere ait milyonlarca görüntü içerir. Resnet50 modeli, görüntü tanıma ve sınıflandırma gibi görevler için kullanılan etkili bir derin öğrenme modelidir.