Yapay sinir ağları nedir?

Yapay sinir ağları insan beyninin öğrenme özellikleri kullanılarak yeni bilgiler türetmek, yeni bilgiler oluşturmak ve keşfetmek gibi yeteneklerin başka bir yardım almadan gerçekleştirmek için oluşturulan bilgi işlem sistemidir. Bu yeteneklerin kullanılan geleneksel programlama yöntemlerini kullanarak gerçekleştirilmesi zordur ve genellikle mümkün değildir. Bu sebeple yapay sinir ağları bilim dalının programlanması zor olan veya mümkün olmayan olaylar için geliştirilmiş adaptif bilgi işlemeyle ilgilenen bilgisayar bilim dalı olarak tanımlanabilir. Yapay sinir ağları olayların örneklerini değerlendirir ve bunlardan ilgili olayla ilgili genellemeler yapıp, bilgiler toplamakta ve hiç görmediği örneklerle karşılaştığında öğrendiği bilgileri kullanıp karar verebilmektedir. Bu sistem insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yoluyla yeni bilgiler türetme, oluşturma, bunları keşfedebilme gibi işlemleri yardım almaksızın gerçekleştirebilmek için geliştirilen bilgisayar sistemleri olduğundan yeni gelişmeleri beraberinde getirmiş ve insan beyninin üzerinde yapılan araştırmalara önemli katkılar sağlamıştır. Başka bir söylemle yapay sinir ağları insanlığın doğayı araştırması ve taklit etmesi çabalarının en son ürünlerinden birisidir denebilir.

Yapay sinir ağları nasıl çalışır?

Bu sistem biyolojik sinir sisteminin çalışma biçimini simüle edebilmek için tasarlanan programlardır. Simüle edilen sinir hücreleri yani nöronlar içerir. Nöronlar farklı biçimlerde birbiriyle bağlanıp ağı meydana getirir. Meydana gelen bu ağlar öğrenmek, hafızaya almak, veriler arasında olan ilişkiyi ortaya çıkarmak kapasitesine sahip olur. Yani bu ağlar insanın düşünme ve gözlemleme yeteneklerini sağlayıcı problemlere yönelik çözümler üretmektedir. İnsanın bu çözümleri üretebilmesinin sebebi insanın sahip nu deneyip ya da yaşayıp öğrenme yeteneğinin bulunmasıdır. Öğrenme nöronlar arasındaki sinaptik bağlantıların ayarlanması yoluyla olur. İnsanlar doğumdan itibaren yaşayıp öğrenme sürecine girer. Bu sürede beyin bir gelişme içinde olur. Yaşanan tecrübe edilince sinaptik bağlantılar ayarlanır ve bazı durumlarda yeni bağlantılar meydana gelir. Bu durum da öğrenme sağlanır. İnsanlarda yaşanan bu süreç yapay sinir ağları içinde aynen geçerlidir. Burada öğrenme eğitme yoluyla örneklerin kullanılması ile sağlanır. Yani girdi çıktı verilerinin işlenmesi sonucunda gerçekleşme başka bir deyimle eğitme algoritmasının verileri kullanılarak, bağlantı ağırlıklarını yakınsama sağlanıncaya kadar yeniden ayarlanmasıyla sağlanır. Yapay sinir ağları ağırlıklandırılmış şekilde birbirine bağlanan çok sayıda işlem elemanından oluşmuş matematiksel sistemdir. Her işlem elemanı gerçekte transfer fonksiyonu olarak anılan bir denklemdir. Bir işlem elemanı nöronlardan sinyali alıp, birleştirme, dönüştürme ve sayısal sonuç almayı sağlamaktadır. İşlem elemanları gerçek nöronlara karşılık gelmekte ve ağ içinde birbirine bağlanmaktadır. Bu yapı sinir ağlarını oluşturmaktadır.

Sinirsel hesaplamanın merkezinde olan, adaptif ve doğrusal olmayan işlem kavramları bulunur. Bu sistem geleneksel işlemcilerden daha farklı işlem yapar. Geleneksel işlemcilerde tek işlem elemanı her hareketi sırayla yaparken, yapay sinir ağları çok sayıda basit işlem elemanından oluşmuş ve her biri bir sorunun parçasıyla ilgilenen sistemdir. Bir işlem elemanı girdiyi ağırlık kümesiyle ağırlıklandırırken, doğrusal olmayan şekilde dönüşümü sağlayıp, çıktı değeri oluşturur. İşlem elemanlarının çalışma şekli yanıltıcı şekilde basittir. Sinirsel hesaplamanın gücü, işlem elemanlarının arasındaki yoğun bağlantı yapısından kaynaklanır. Yapay sinir ağlarında benzer özellikleri olan nöronlar tabakalar şeklinde yapılandırılmakta ve transfer fonksiyonları eş zamanlı çalıştırılmaktadır. Çoğu ağlar veri alan ve çıktı üreten nöronlara sahiptir. Yapay sinir ağlarının girdi veriyi ve çıktı veriye nasıl ilişkilendirdiği, ilk aşamada nöronların transfer fonksiyonları, birbirine bağlantılarıyla bu bağlantıların ağırlıklarıyla etkilenir.

Yapay sinir ağlarının sakıncaları nedir?