25 Ekim 2024
Sinir ağlarının, tedarik zincirlerindeki kalite kontrolünden drone'lar kullanılarak yapılan otonom hizmet denetimlerine kadar modern teknolojiyi nasıl dönüştürdüğünü anlayın.
Son birkaç on yılda, sinir ağları birçok önemli yapay zeka (AI) yeniliğinin yapı taşı haline geldi. Sinir ağları, insan beyninin karmaşık işlevlerini taklit etmeye çalışan hesaplama modelleridir. Makinelerin verilerden öğrenmesine ve bilinçli kararlar almak için kalıpları tanımasına yardımcı olurlar. Bunu yaparak, sağlık, finans ve otonom sürüşlü arabalar gibi sektörlerde bilgisayarlı görü ve derin öğrenme gibi yapay zeka alt alanlarını mümkün kılarlar.
Bir sinir ağının nasıl çalıştığını anlamak, yapay zeka olan "kara kutu" hakkında size daha iyi bir fikir verebilir ve son teknoloji ürünü teknolojinin günlük hayatımıza nasıl entegre edildiğini anlamanıza yardımcı olur. Bu makalede, sinir ağlarının ne olduğunu, nasıl çalıştıklarını ve yıllar içinde nasıl evrimleştiklerini inceleyeceğiz. Ayrıca, bilgisayarlı görü uygulamalarında oynadıkları role de bir göz atacağız. Hadi başlayalım!
Sinir ağlarını ayrıntılı olarak tartışmadan önce, algılayıcılara (perceptron) bir göz atalım. Bunlar, en temel sinir ağı türüdür ve daha karmaşık modeller oluşturmak için temel oluşturur.
Bir algılayıcı, denetimli öğrenme için kullanılan doğrusal bir makine öğrenimi algoritmasıdır (etiketli eğitim verilerinden öğrenme). Tek katmanlı bir sinir ağı olarak da bilinir ve tipik olarak iki veri sınıfı arasında ayrım yapan ikili sınıflandırma görevleri için kullanılır. Bir algılayıcıyı görselleştirmeye çalışıyorsanız, onu tek bir yapay nöron olarak düşünebilirsiniz.
Bir algılayıcı, birkaç girdi alabilir, bunları ağırlıklarla birleştirebilir, hangi kategoriye ait olduklarına karar verebilir ve basit bir karar verici görevi görebilir. Dört ana parametreden oluşur: girdi değerleri (düğümler olarak da adlandırılır), ağırlıklar ve sapmalar, net toplam ve bir aktivasyon fonksiyonu.
İşte nasıl çalıştığı:
Perceptronlar, bilgisayar görüşünün temellerini anlamamıza yardımcı olmada önemli bir rol oynar. Gelişmiş sinir ağlarının temelini oluştururlar. Perceptronlardan farklı olarak, sinir ağları tek bir katmanla sınırlı değildir. Birbirine bağlı çok sayıda perceptron katmanından oluşurlar, bu da onların karmaşık doğrusal olmayan örüntüleri öğrenmelerini sağlar. Sinir ağları daha gelişmiş görevlerin üstesinden gelebilir ve hem ikili hem de sürekli çıktılar üretebilir. Örneğin, sinir ağları gelişmiş bilgisayar görüşü görevleri için, örneğin örnek segmentasyonu ve poz tahmini gibi görevler için kullanılabilir.
Sinir ağlarının geçmişi onlarca yıl öncesine dayanır ve araştırma ve ilginç keşiflerle doludur. Bu önemli olaylardan bazılarına daha yakından bakalım.
İşte erken kilometre taşlarına kısa bir bakış:
21. yüzyıla girerken, sinir ağları üzerine yapılan araştırmalar hız kazandı ve daha da büyük gelişmelere yol açtı. 2000'li yıllarda, Hinton'ın kısıtlı Boltzmann makineleri üzerine yaptığı çalışmalar (verilerdeki kalıpları bulan bir tür sinir ağı), derin öğrenmenin ilerlemesinde önemli bir rol oynadı. Derin ağların eğitimini kolaylaştırdı, karmaşık modellerle ilgili zorlukların üstesinden gelinmesine yardımcı oldu ve derin öğrenmeyi daha pratik ve etkili hale getirdi.
Daha sonra, 2010'larda, büyük veri ve paralel hesaplamanın yükselişi nedeniyle araştırmalar hızla arttı. Bu dönemdeki önemli bir olay, ImageNet yarışmasında (2012) AlexNet'in kazanmasıydı. Derin bir evrişimsel sinir ağı olan AlexNet, derin öğrenmenin bilgisayarlı görü görevleri için ne kadar güçlü olabileceğini gösterdiği için büyük bir atılımdı, örneğin görüntüleri doğru bir şekilde tanımak. Görsel tanımada yapay zekanın hızla büyümesine yardımcı oldu.
Günümüzde, sinir ağları, dizileri anlamak için harika olan transformer'lar ve verilerdeki karmaşık ilişkilerle iyi çalışan grafik sinir ağları gibi yeni yeniliklerle gelişiyor. Transfer öğrenimi (bir görev için eğitilmiş bir modeli başka bir görev için kullanma) ve modellerin etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymadan öğrendiği self-denetimli öğrenme gibi teknikler de sinir ağlarının neler yapabileceğini genişletiyor.
Artık temelleri ele aldığımıza göre, bir sinir ağının tam olarak ne olduğunu anlayalım. Sinir ağları, insan beynine benzeyen katmanlı bir yapıda birbirine bağlı düğümler veya nöronlar kullanan bir makine öğrenimi modelidir. Bu düğümler veya nöronlar, verileri işler ve onlardan öğrenir, bu da örüntü tanıma gibi görevleri gerçekleştirmelerini mümkün kılar. Ayrıca, sinir ağları uyarlanabilirdir, bu nedenle hatalarından ders çıkarabilir ve zamanla gelişebilirler. Bu, onlara yüz tanıma gibi karmaşık sorunların üstesinden daha doğru bir şekilde gelme yeteneği verir.
Yapay sinir ağları, katmanlar halinde düzenlenmiş, paralel çalışan birden fazla işlemciden oluşur. Bir girdi katmanı, bir çıktı katmanı ve aralarında birkaç gizli katman içerirler. Girdi katmanı, optik sinirlerimizin görsel bilgileri almasına benzer şekilde, ham verileri alır.
Her katman daha sonra çıktısını bir sonrakine iletir, tıpkı beyindeki nöronların sinyalleri birinden diğerine göndermesi gibi, orijinal girdiyle doğrudan çalışmak yerine. Son katman, ağın çıktısını üretir. Bu işlem kullanılarak, yapay bir sinir ağı (YSA), görüntü sınıflandırması gibi bilgisayarlı görü görevlerini gerçekleştirmeyi öğrenebilir.
Sinir ağlarının ne olduğunu ve nasıl çalıştığını anladıktan sonra, sinir ağlarının bilgisayarlı görüdeki potansiyelini sergileyen bir uygulamaya göz atalım.
Yapay sinir ağları, Ultralytics YOLO11 gibi bilgisayarlı görü modellerinin temelini oluşturur ve dronlar kullanılarak enerji hatlarını görsel olarak incelemek için kullanılabilir. Enerji sektörü, kapsamlı enerji hatları ağlarının denetlenmesi ve bakımı söz konusu olduğunda lojistik zorluklarla karşı karşıyadır. Bu hatlar genellikle yoğun şehir alanlarından uzak, engebeli arazilere kadar her yer boyunca uzanır. Geleneksel olarak, bu denetimler bir yer ekibi tarafından gerçekleştiriliyordu. Bu manuel yöntemler etkili olmakla birlikte maliyetli, zaman alıcıdır ve işçileri çevresel ve elektriksel tehlikelere maruz bırakabilir. Araştırmalar, enerji hattı çalışmalarının Amerika'daki en tehlikeli on iş arasında olduğunu ve 100.000'de 30 ila 50 işçinin yıllık ölüm oranına sahip olduğunu gösteriyor.
Ancak drone ile denetim teknolojisi, havadan denetimleri daha pratik ve uygun maliyetli bir seçenek haline getirebilir. En son teknoloji, drone'ların denetimler sırasında sık sık pil değiştirmeye gerek kalmadan daha uzun mesafelerde uçmasına olanak tanır. Birçok drone artık yapay zeka ile entegre olarak geliyor ve otomatik engellerden kaçınma özelliklerine ve daha iyi arıza tespit yeteneklerine sahip. Bu özellikler, çok sayıda elektrik hattının bulunduğu kalabalık alanları denetlemelerine ve daha uzak mesafelerden yüksek kaliteli görüntüler yakalamalarına olanak tanıyor. Birçok ülke, enerji hattı denetim görevleri için drone ve bilgisayarlı görü kullanımını benimsiyor. Örneğin Estonya'da tüm enerji hattı denetimlerinin %100'ü bu tür dronlar tarafından yapılmaktadır.
Yapay sinir ağları, araştırmadan uygulamalara kadar uzun bir yol kat etti ve modern teknolojik gelişmelerin önemli bir parçası haline geldi. Makinelerin öğrenmesini, kalıpları tanımasını ve öğrendiklerini kullanarak bilinçli kararlar vermesini sağlarlar. Sağlık ve finanstan otonom araçlara ve üretime kadar bu ağlar, inovasyonu yönlendiriyor ve endüstrileri dönüştürüyor. Yapay sinir ağı modellerini keşfetmeye ve iyileştirmeye devam ettikçe, günlük yaşamımızın ve iş operasyonlarımızın daha da fazla yönünü yeniden tanımlama potansiyelleri giderek daha da belirginleşiyor.
Daha fazlasını keşfetmek için GitHub depomuzu ziyaret edin ve topluluğumuzla etkileşim kurun. Çözüm sayfalarımızda üretimde ve tarımda yapay zeka uygulamalarını keşfedin. 🚀
