Bilgisayarla görme alanında, görüntüleri tanımak ve sınıflandırmak, nesneleri algılamak, görüntüleri bölümlere ayırmak ve geliştirmek için sinir ağları kullanılır. Ve doğal dil işleme alanında, konuşmayı tanımaya, makine çevirisi yapmaya, metin oluşturmaya ve tonlamayı analiz etmeye yardımcı olurlar.
Ayrıca sinir ağları, finansal analitik, tıbbi teşhis, otonom ulaşım sistemleri ve diğer birçok alanda kullanılmaktadır. Süreçleri düzenlemeye, tahminleri iyileştirmeye, büyük miktarda veriyi analiz etmeye ve görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olurlar.
Sinir ağlarının kullanılmasıyla birlikte yapay zekanın geliştirilmesinde hayatımızı iyileştiren ve yeni fırsatlar sunan çok etkili atılımlar görüyoruz. Bununla birlikte, bununla birlikte, sinir ağlarının kullanımı ve etkisiyle ilgili yeni etik ve sosyal sorunlar ortaya çıkıyor – bu teknolojinin geliştirilmesinde dikkate alınmaları ve ele alınmaları gerekiyor.
Sinir ağlarının sınıflandırılması
Şimdiden çok çeşitli sinir ağları türleri var. Ve her tip, belirli sorunları çözmek için tasarlanmıştır ve kendi benzersiz mimarisine sahiptir. Bunlardan en yaygın olanları şunlardır:
İleriye yayılma sinir ağları
Uygulamalı kullanım örnekleri
Desen tanıma. Bu sinir ağları, yüz, nesne veya karakter tanıma gibi görevlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Görüntülerden özel özellikler çıkarmaları ve bu verilere dayanarak kararlar almaları öğretilir.
Sınıflandırma ve regresyon. İleri beslemeli sinir ağları, e-postaları spam olarak işaretleme veya emlak piyasası fiyatlarını tahmin etme gibi girdi özelliklerine dayalı olarak verileri tanıyabilir.
Doğal insan dili işleme. İleri beslemeli sinir ağları, makine çevirisi, konuşma tonlama analizi veya metin oluşturma gibi doğal dil işleme görevleri için kullanılır. Metin verilerini işleyebilir ve hatta metnin içeriğine göre kararlar alabilirler.
Mali analiz. Ayrıca finansal piyasaları tahmin etmek, zaman serilerini analiz etmek veya finansal verilerdeki eğilimleri ve kalıpları belirlemek için kullanılabilirler.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
Tekrarlayan Sinir Ağlarının Türleri
Basit RNN’ler. Önceki zaman adımlarından mevcut olana bilgi aktarmalarına izin veren basit bir mimariye sahiptirler. Bu, örneğin, zaman serisi tahmini ve dizi işleme modelleri için geçerlidir.
LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek). Bu tür sinir ağları, veri dizilerindeki uzun vadeli bağımlılıklarla daha verimli çalışmak için özel olarak oluşturulmuştur. Makine çevirisi, metin oluşturma ve doğal dil analizi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılırlar.
GRU (Gated Recurrent Unit). Bu tür RNN, seri verilerdeki bağımlılıkları modellemek için geliştirilmiştir. Bunlar, daha hafif hesaplama gereksinimleri olan LSTM’nin daha basit bir versiyonudur.
BiLSTM (Çift Yönlü LSTM). Bu ağ, ileri ve geri yönde çalışan iki LSTM ağını birleştirir. Bu şekilde, hem geçmiş hem de gelecek zamanlardan bağlam ve bağımlılıklar dikkate alınabilir. Bu, örneğin makine çevirisi problemlerinde, bağlamı her iki yönden de dikkate almanın gerekli olduğu problemlerin çözülmesine yardımcı olur.
Belirli görevlere ve gereksinimlere bağlı olarak, bunlarda başka birçok değişiklik de vardır.
Evrişimli Sinir Ağları (CNN)
CNN örnekleri
LeNet-5. El yazısı rakam tanıma için tasarlanmış ilk başarılı evrişimli sinir ağlarından biri. Görüntü sınıflandırma problemlerinde kullanılır.
AlexNet. Görüntü sınıflandırmasının doğruluğunu büyük ölçüde geliştiren büyük bir evrişimli sinir ağı. Bilgisayar görüşü alanında yaygın olarak kullanılmaktadır.
VGGNet. Birden çok evrişimli katmandan oluşan derin bir mimariye sahip bir sinir ağı. Görüntü sınıflandırma görevlerinde yüksek doğruluğa sahiptir.
GoogleLenet. Verimli görüntü işleme için çoklu filtre modülleri kullanan Başlangıç mimarisine sahip evrişimli bir sinir ağı.
Resnet. Gradyan bozulması problemini çözmek ve derin modellerin eğitimini kolaylaştırmak için “artık bağlantılar” kavramını uygulayan derin bir mimariye sahip iyi bilinen bir evrişimli sinir ağı.
mobil ağ Mobil cihazlarda ve sınırlı bilgi işlem kaynaklarıyla verimli bir şekilde çalışmak üzere tasarlanmış hafif bir evrişimli sinir ağı.
Bunlar, evrişimli sinir ağlarının yalnızca bazı örnekleridir ve hangi sorunları çözmeleri gerektiğine ve hangi gereksinimleri karşıladıklarına bağlı olarak başka birçok mimari ve varyasyon vardır.
Kendi Kendini Düzenleyen Haritalar (SOM)
Uygulama örnekleri
Bu tür sinir ağları, esas olarak veri görselleştirme ve veri kümeleme için kullanılır. SOM kullanımına ilişkin bazı örnekler şunları içerir:
Veri kümeleme. SOM, görüntüler, metinler veya zaman serileri gibi çok boyutlu verileri kümelemek için kullanılabilir. Verilerdeki gizli kalıpları ve grupları keşfetmeye yardımcı olurlar.
Veri goruntuleme. SOM, çok boyutlu verileri topolojik yapısını koruyarak 2 boyutlu bir haritaya yansıtmak için kullanılabilir. Bu, verileri görsel olarak keşfetmenizi ve analiz etmenizi sağlar.
tavsiye sistemleri SOM, her kullanıcının ve öğenin bir harita üzerinde temsil edildiği ve yakınlık vektörlerinin benzer kullanıcıları veya öğeleri gösterdiği kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için kullanılabilir.
Metin veri analizi. SOM, metin verilerini kümelemek ve görselleştirmek için, örneğin duyarlılık analizinde veya metin sınıflandırmasında kullanılabilir.
Anomali tespiti. SOM, verilerdeki anormallikleri tespit etmek için kullanılabilir ve olağandışı veya aykırı kalıpları belirlemenize olanak tanır.
SOM’lar, veri analizi ve görselleştirme için güçlü bir araçtır ve uygulamaları, büyük miktarda verinin işlenmesi ve analizinin gerekli olduğu çeşitli alanlarda faydalı olabilir.
Derin sinir ağları (DNN)
Örnekler
Evrişimli Sinir Ağları (CNN). Derin ağlara aittirler ve nesne tanıma, görüntü bölümleme ve yüz algılama gibi görevler dahil olmak üzere görüntü işleme ve sınıflandırma için oldukça yaygın olarak kullanılırlar.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN’ler). Yinelenen ağlar da derin olarak kabul edilir ve konuşma, metinler, zaman serileri – her türlü sıralı veri ile çalışmak için kullanılır. Makine çevirisi, metin oluşturma ve doğal dil analizinde yaygın olarak kullanılırlar.
Üretici Düşman Ağları (GAN’lar). GAN’lar birbiriyle yarışan bir jeneratör ve bir ayırıcı olmak üzere iki modelden oluşur. Görüntüler, müzik veya metin gibi yüksek düzeyde gerçekçilikle yeni veriler oluşturmak için kullanılırlar.
Derin Takviyeli Öğrenme Ağları (DRL). DRL, derin sinir ağlarını takviyeli öğrenme algoritmalarıyla birleştirir. Oyunlar veya robotik gibi karmaşık ortamlarda karar vermeleri için aracıları eğitmek için kullanılırlar.
Trafo Ağları. Transformer Networks, özellikle makine çevirisi ve doğal dil işlemede seri veri işlemeye yönelik bir mimaridir. Uzun dizileri verimli bir şekilde işlemek için dikkat mekanizmasını kullanırlar.
Derin sinir ağları, çeşitli alanlarda veri işleme ve analiz için güçlü bir araçtır ve geniş bir uygulama alanına sahiptir.
Tekrarlayan Evrişimli Sinir Ağları (RCNN)
Türler ve örnekler
Tekrarlayan Evrişimli Sinir Ağları (RCNN), hem tekrarlayan hem de evrişimli sinir ağlarının özelliklerini birleştiren bir melezdir. Hem uzamsal yapının hem de seri bağımlılığın önemli olduğu sıralı veri işleme problemlerinde kullanılırlar.
RCNN uygulama örnekleri
Video işleme. RCNN, evrişimli katmanları kullanarak uzamsal özellikleri çıkararak ve tekrarlayan katmanları kullanarak zamansal bağımlılığı modelleyerek video akışlarını analiz edebilir. Bu, videodaki nesneleri algılama ve sınıflandırma görevlerinde kullanışlıdır.
Kelime işlemci. RCNN, hem yerel ifadeleri hem de bağlamsal bağımlılıkları dikkate almanın önemli olduğu durumlarda metinsel verileri işlemek için kullanılabilir. Metin sınıflandırmasında, duyarlılık analizinde veya makine çevirisi görevlerinde uygulanabilir.
Zaman serisi analizi. RCNN, finansal veya sensör verileri gibi zaman serisi analizlerinde uygulanabilir. Hem verilerin mekansal yapısını hem de zaman içindeki bağımlılıkları dikkate almanızı sağlar.
RCNN’ler, hem uzamsal yapının hem de sıralı bağımlılıkların önemli olduğu çeşitli alanlarda sıralı verileri işlemek ve analiz etmek için güçlü bir araçtır. Uygulamaları, belirli görev ve gereksinimlere bağlıdır.
Bunlar, şu anda var olan birçok sinir ağı türünden sadece birkaçı. Bu türlerin her birinin kendine has özellikleri vardır ve makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki belirli sorunları çözmek için kullanılır.
Sinir ağlarının geleceği: tahminler ve beklentiler
Elbette sinir ağlarının tarihinin gelecekte nasıl gelişeceğini anlamak zor, ancak şimdiden gördüğümüz birkaç eğilim var.
Performans iyileştirmeleri: Grafik işleme birimleri (GPU’lar) gibi donanımların ve sinir ağlarını işlemek için özel mimarilerin yanı sıra öğrenme algoritmalarının optimizasyonu gibi donanımların geliştirilmesi sayesinde sinir ağlarının daha verimli ve hızlı hale gelmesi bekleniyor.
Kapsamın genişletilmesi: Sinir ağları, tıp, otonom sistemler, robotik, finans, siber güvenlik ve diğerleri dahil olmak üzere artan sayıda faaliyet alanında kullanılacaktır. Daha karmaşık sorunları çözmek ve sonucun etkinliğini ve doğruluğunu artırmak için kullanılacaklardır.
Ham veriler üzerinde öğrenme: Gelecek vaat eden alanlardan biri, sinir ağlarını ham veriler üzerinde eğitmeye yönelik yöntemlerin geliştirilmesidir. Bu, nöromodelleri eğitmek için büyük miktarlarda açıklanmamış verilerin kullanılmasına izin verecek ve etiketli verilere bağımlılığı azaltacaktır.
Hibrit Modeller: Farklı türde verilerin veya bağlamların işlenmesini gerektiren karmaşık sorunları çözmek için farklı sinir ağları türlerini ve makine öğrenimi yöntemlerini birleştiren karma modeller geliştirilecek ve uygulanacaktır.
Etik ve sosyal sorunlar: Sinir ağlarının gelişmesiyle birlikte, algoritmalarda şeffaflık, sorumluluk, veri koruma, mahremiyet ve adalet ve önyargı sorunlarıyla ilgili yeni etik ve sosyal sorunlar ortaya çıkıyor. Bunları ele almak ve uygun bir düzenleyici ve etik çerçeve oluşturmak için çalışmalar devam edecektir.
Genel olarak, sinir ağlarının gelişmeye ve artan sayıda alanda uygulanmaya devam etmesi, yeni olasılıklar açması ve hayatımızın çeşitli alanlarında değişikliklere neden olması beklenmektedir. Ancak birçok faktöre ve zaman içinde ortaya çıkabilecek yeniliklere bağlı olduğu için geleceğe dair doğru öngörülerde bulunmak zordur.
Sonuçlar
Yine de sinir ağlarının gelişmesiyle birlikte güvenlik, etik ve sosyal sorumluluk konuları giderek daha fazla artıyor ve bunlar dikkat ve çözüm gerektiriyor. Genel olarak sinir ağları, insan faaliyetinin çeşitli alanlarındaki entelektüel çalışmayı farklı bir şekilde organize etmek ve genel olarak yeniden düşünmek için büyük bir potansiyele sahiptir. Yapay sinir ağlarının gelecekteki gelişimi, pek çok tartışmaya neden olan ilginç bir araştırma konusudur.
