Yapay sinir ağı nedir? İşte bilmeniz gereken her şey

Okumak için biraz zaman harcadıysanız yapay zekaYapay sinir ağlarını neredeyse kesinlikle duymuşsunuzdur. Peki tam olarak nedir? Kapsamlı bir bilgisayar bilimi kursuna kaydolmak veya daha ayrıntılı kaynaklardan bazılarına dalmak yerine çevrimiçi olarak mevcut, bu muhteşem makine biçimine hızlı ve kolay bir giriş yapmak için kullanışlı, sıradan kişiler için kılavuzumuza göz atın öğrenme.

Yapay sinir ağı nedir?

Yapay sinir ağları, makine öğrenmesinde kullanılan ana araçlardan biridir. Adlarının “nöral” kısmından da anlaşılacağı gibi, bunlar biz insanların öğrenme şeklini kopyalamayı amaçlayan, beyinden ilham alan sistemlerdir. Sinir ağları, giriş ve çıkış katmanlarının yanı sıra (çoğu durumda) girişi çıkış katmanının kullanabileceği bir şeye dönüştüren birimlerden oluşan gizli bir katmandan oluşur. Bunlar, bir insan programcının çıkaramayacağı ve makineye tanımayı öğretemeyeceği kadar karmaşık veya çok sayıda deseni bulmak için mükemmel araçlardır.

Sinir ağları (“algılayıcılar” olarak da adlandırılır)

1940'lardan beri buralardayızancak son birkaç on yılda yapay zekanın önemli bir parçası haline geldiler. Bunun nedeni, ağların belirli durumlarda gizli nöron katmanlarını ayarlamasına olanak tanıyan "geri yayılım" adı verilen bir tekniğin ortaya çıkmasıdır. sonucun yaratıcının umduğuyla eşleşmediği durumlarda - köpekleri tanımak için tasarlanmış bir ağ gibi, bir kediyi yanlış tanımlayan örnek.

Bir diğer önemli gelişme ise derin öğrenme sinir ağlarının ortaya çıkması olmuştur. Çok katmanlı bir ağın katmanları, neye baktığını tanıyana kadar farklı özellikler çıkarır için.

Kulağa oldukça karmaşık geliyor. Beş yaşındaymışım gibi açıklayabilir misin?

Derin öğrenme sinir ağının nasıl öğrendiğine dair temel bir fikir edinmek için bir fabrika hattını hayal edin. Hammaddeler (veri seti) girildikten sonra, taşıma bandından aşağı aktarılır ve sonraki her durak veya katman, farklı bir yüksek seviye özellikler seti çıkarır. Ağın bir nesneyi tanıması amaçlanıyorsa, ilk katman onun piksellerinin parlaklığını analiz edebilir.

Bir sonraki katman, benzer piksellerden oluşan çizgilere dayanarak görüntüdeki kenarları tanımlayabiliyor. Bundan sonra başka bir katman dokuları, şekilleri vb. tanıyabilir. Dördüncü veya beşinci katmana ulaşıldığında, derin öğrenme ağı karmaşık özellik algılayıcıları oluşturmuş olacaktır. Belirli görüntü öğelerinin (bir çift göz, bir burun ve bir ağız gibi) genellikle bir arada bulunduğunu anlayabilir.

Bu yapıldıktan sonra ağı eğiten araştırmacılar çıktıya etiket verebilir ve daha sonra yapılan hataları düzeltmek için geri yayılımı kullanabilir. Bir süre sonra ağ, her zaman insanların yardımına ihtiyaç duymadan kendi sınıflandırma görevlerini yürütebilir.

Bunun ötesinde farklı öğrenme türleri de vardır; denetlenen veya denetimsiz öğrenme veya takviyeli öğrenmeağın, puanını en üst düzeye çıkarmaya çalışarak kendi kendine öğrendiği, unutulmaz bir şekilde gerçekleştirildiği gibi Google DeepMind'ın Atari oyun oynama botu.

Kaç çeşit sinir ağı vardır?

Her biri kendine özgü kullanım durumları ve karmaşıklık düzeyleriyle birlikte gelen birden fazla sinir ağı türü vardır. Sinir ağının en temel türü, adı verilen bir şeydir. ileri beslemeli sinir ağıBilginin girdiden çıktıya yalnızca tek yönde ilerlediği sistemdir.

Daha yaygın olarak kullanılan bir ağ türü ise tekrarlayan sinir ağı, verilerin birden çok yönde akabileceği. Bu sinir ağları daha büyük öğrenme yeteneklerine sahiptir ve el yazısını öğrenme veya dil tanıma gibi daha karmaşık görevlerde yaygın olarak kullanılır.

Ayrıca orada evrişimli sinir ağları, Boltzmann makine ağları, Hopfield ağlarıve diğerleri. Göreviniz için doğru ağı seçmek, onu eğitmek zorunda olduğunuz verilere ve aklınızdaki spesifik uygulamaya bağlıdır. Bazı durumlarda, ses tanıma gibi zorlu bir görevde olduğu gibi birden fazla yaklaşımın kullanılması istenebilir.

Bir sinir ağı ne tür görevleri yerine getirebilir?

Arşivlerimizin hızlı bir şekilde taranması, buradaki doğru sorunun "hangi görevler" olması gerektiğini ortaya koyuyor. yapamamak bir sinir ağı bunu yapabilir mi?” İtibaren arabaların yollarda otonom olarak gitmesini sağlamak, ile şaşırtıcı derecede gerçekçi CGI yüzleri oluşturmak, makine çevirisine, sahtekarlık tespitine, aklımızı okumak, ne zaman olduğunu anlamak için kedi bahçede ve fıskiyeleri çalıştırıyor; Yapay zekadaki en büyük ilerlemelerin çoğunun arkasında sinir ağları yer alıyor.

Ancak genel anlamda verilerdeki kalıpları tespit etmek için tasarlandılar. Belirli görevler arasında sınıflandırma (veri kümelerinin önceden tanımlanmış sınıflara göre sınıflandırılması), kümeleme (verilerin belirli gruplara göre sınıflandırılması) yer alabilir. farklı tanımlanmamış kategoriler) ve tahmin (borsa veya film kutusu gibi gelecekteki olayları tahmin etmek için geçmiş olayları kullanmak) ofis).

Bir şeyleri tam olarak nasıl “öğreniyorlar”?

Hayatımızdaki deneyimlerden öğrendiğimiz gibi, sinir ağlarının da öğrenmesi için verilere ihtiyacı var. Çoğu durumda, bir sinir ağına ne kadar çok veri atılırsa, o kadar doğru olur. Bunu tekrar tekrar yaptığınız herhangi bir görev gibi düşünün. Zamanla giderek daha verimli olursunuz ve daha az hata yaparsınız.

Araştırmacılar veya bilgisayar bilimcileri bir sinir ağını eğitmeye başladıklarında genellikle verilerini üç gruba ayırırlar. Birincisi, ağın düğümleri arasındaki çeşitli ağırlıkları oluşturmasına yardımcı olan bir eğitim setidir. Bundan sonra, bir doğrulama veri seti kullanarak ince ayar yapıyorlar. Son olarak, girdiyi başarılı bir şekilde istenen çıktıya dönüştürüp dönüştüremeyeceğini görmek için bir test seti kullanacaklar.

Sinir ağlarının herhangi bir sınırlaması var mı?

Teknik düzeyde, en büyük zorluklardan biri, daha karmaşık görevler için önemli miktarda bilgi işlem gücü gerektirebilen ağları eğitmek için gereken sürenin miktarıdır. Ancak en büyük sorun, sinir ağlarının, kullanıcının veri beslediği ve yanıt aldığı "kara kutular" olmasıdır. Cevaplara ince ayar yapabilirler ancak kesin karar verme sürecine erişimleri yoktur.

Bu, birçok araştırmacının karşılaştığı bir sorundur. aktif olarak üzerinde çalışıyorumancak yapay sinir ağları hayatımızda giderek daha büyük bir rol oynadıkça bu durum daha da acil hale gelecektir.

Editörlerin Önerileri

• USB-C şarjlı dizüstü bilgisayarlar: İşte bilmeniz gerekenler
• GDDR7 nedir? Yeni nesil VRAM hakkında bilmeniz gereken her şey
• MacBook Pro pil değişimi: bilmeniz gereken her şey
• Wi-Fi 7 nedir: 802.11be hakkında bilmeniz gereken her şey
• YouTube tanıtıcıları kullanıma sunuyor. İşte bilmeniz gerekenler