Veri bilimi alanı giderek insan elinden uzaklaşıyor ve yerini yapay zeka ve makinelere bırakmaya devam ediyor. İnsanların karmaşık veriler üzerinde çok fazla zaman harcaması yerine, eğitimli algoritmalar ve veri araçları bir görevi çok hızlı bir şekilde yerine getirebiliyor. Bu güçlü veri analiz araçlarından biri de sinir ağları. Sinir ağları, karmaşık veri setleri içindeki örüntüleri tanımlamada mükemmeldir ve doğru sonuçlar verir.
Sinir ağı nedir?
Bir sinir ağı, insan beyninin nöron ağlarına benzer şekilde çalışan bir hesaplama modelidir.
Bununla birlikte yapay sinir ağları olmaları bakımından farklılık gösterirler. Nöronlar olarak adlandırılan katmanlar birbirine bağlıdır ve sürekli olarak bilgiyi bir yerden diğerine aktarır. Bu bağlantılar arasında güç dengesi vardır ve desen tanıma durumunda, her nöron o desen hakkında bilgi verir. Doğru olanlar ağırlık kazanırken, yanlış nöronlar küçülür. Böylece, en karmaşık metinleri ve görüntüleri kolayca tanımlayabilir.
Sinir ağı süreci
Sinir ağı süreci
1. Sinir ağı süreci, girdi verilerinin sağlanmasıyla başlar; buna denetimli öğrenme denir. Bu adımda, önceden toplanmış veriler sisteme yüklenir. Bu veri daha sonra gizli katmanlar arasında seyahat eder ve her nöron bu girdilere dayanarak hesaplamalar yapar.
2. Bu nöronlar sürekli uyarlanabilir ve değişkendir. Nöronlar, girdilere ağırlık atayarak desenleri ortaya çıkarmaya çalışır. Bazı nöronların sonuçları diğerlerinden daha doğru sonuçlar verir ve ağ, bu doğru sonuçların ağırlığına göre onları vurgular.
3. Bilgi transfer süreci giriş katmanları boyunca devam eder ve nihayetinde çıktı katmanına ulaşılır. Bu katmanda, işlenen verilerin bir sonucu olarak son bir tahmin ortaya çıkar. Bunu somutlaştırmak için bir örnek vermek gerekirse, yüz tanıma teknolojisi de sinir ağlarını kullanmaktadır.
İlk olarak, onlara bir yüzün ne olduğuna dair görüntüler yüklenir ve bir yüze benzemeyen şeyler olumsuzlama için girdi olarak verilir. Daha sonra sinir ağlarından belirli yüzleri tanımlamalarını istediğinizde, öğrendiklerinin bir sonucu olarak yüz olup olmadıklarını söyleyebilirler.
Veri analizinde sinir ağları nasıl kullanılır?
Veri analizinde sinir ağlarını kullanmak için belirli adımları izlemelisiniz. İlk olarak, ağ analizi için bir veri kümesi toplanmalıdır. Bu veri toplama süreci, sinir ağının doğru şekilde çalışması için en önemli adımdır. Daha sonra, veri sınıflandırması için uygun bir model seçerek bu modeli hazırlamanız gerekir. Örneğin, metinsel verileri analiz etmek için tekrarlayan sinir ağlarını kullanabilirsiniz.
Sonraki adımda, sinir hücrelerini eğitmek için ağırlıkları kullanarak hangi bilgilere odaklanmaları gerektiğini belirlemelisiniz. Daha sonra, sinir ağları kendi aralarında bağlantılarla yeni hiyerarşiler kuracaktır. Bu ağ modelini küçük örneklerle test etmeli ve daha sonra kullanmak üzere kaydetmelisiniz. Artık hazırladığınız sinir ağı, veri analizinde sürekli olarak kullanılabilir.
Sinir ağlarıyla ilgili sıkça sorulan sorular
Bu bölümde sinir ağları hakkında daha genel yanıtlarla kesin bilgiler edinebilirsiniz.
Sinir ağları ile karmaşık ilişkileri daha kolay ortaya çıkarabilirsiniz. Bu da veri analizinin birçok farklı yönünde aktif olarak kullanılabilir. Öncelikle, veri analizi yapmadan önce bu sinir ağlarına veri beslemek veya başlangıçta onları eğitmek gerekir.
Bu girdiler daha sonra veri analizinin birçok yönünde yardımcı olabilir. Örneğin, sinir ağları desen sınıflandırmasında, karmaşık metinleri incelemekte, tahmin yapmada, görüntü tanıma, veri yorumlama, görselleştirme ve birçok başka alanlarda kullanılabilir.
Veri sınıflandırması için bir sinir ağı seçmek istiyorsanız, öncelikle verinin doğasını ve amacınızın gereksinimlerini göz önünde bulundurun. Farklı veri sınıflandırma türleri için sıkça kullanılan veri analitiği fonksiyonlarına sahip bazı sinir ağı türleri vardır.
-Metin verilerini analiz etmek için: Yineleyici Sinir Ağı
-Tablo verilerini analiz etmek için: Çok Katmanlı Algılayıcı
-Grafik verilerini analiz etmek için: Grafik Sinir Ağı
-Görüntü verilerini analiz etmek için: Katmanlı Sinir Ağı
Evet, veri bilimciler araştırmalarında derin öğrenme için sinir ağlarından sıkça yararlanır. Onları, bir işi etkili ve hızlı bir şekilde çözmek, karmaşık ilişkileri ortaya çıkarmak ve birçok görevi daha kolay hale getirmek için kullanırlar. Sinir ağlarının çok yönlü kullanımı sayesinde, tıp, ekonomi, pazarlama ve üretim gibi birçok farklı uygulama alanı bulurlar.
Örneğin, sağlık alanındaki bir veri bilimcisi, X-ray'leri analiz etmek için bir sinir ağı geliştirebilir. Finans alanındaki bir veri bilimcisi, dolandırıcılığı tespit edebilen bir model oluşturabilir.
Öncelikle, metinsel verileri incelemek için kullanılan bir yöntem olan tekrarlayan sinir ağı kullanılmalıdır. Ancak bu tek başına yeterli değildir; bunu uzun ve kısa vadeli bellek ağları ile desteklemek gerekir. Böylece, karmaşık cümleleri bile anlayabilen bir ağ elde edilir.
Sonuç
Bu makale, sinir ağlarının ne olduğu hakkında giriş niteliğinde ve bilgilendirici bir makaledir. Veri analizi dünyasında benzersiz bir araç olarak ondan nasıl değerli bilgiler elde edebileceğinizi göstermeyi amaçlar. Bu nedenle makale, ilk olarak sinir ağlarının tanımıyla başlamış ve daha sonra kullanma süreçlerini ve veri analizinde nasıl kullanılacağını açıklamıştır. Artık sinir ağlarını etkin bir şekilde kullanabilir ve güçlü veri analizleri gerçekleştirebilirsiniz.
Atakan tarih, sosyoloji ve psikoloji gibi çeşitli alanları araştırmayı sever. Bildiği diller arasında İngilizce ve Korece bulunmaktadır. Veri analizi, veri tipleri ve yöntemleri konularında uzmanlığı bulunmaktadır.
Typeform'da RSVP formu nasıl oluşturulur?
Typeform'da koşullu sorular nasıl kullanılır?
