Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Neural Network
Neural Network
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Yapay sinir ağı, verilerdeki örüntüleri öğrenmek için birbirine bağlı yapay nöron katmanlarından oluşan hesaplama modelidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiSinir ağları girdi katmanından aldığı özellikleri ara katmanlarda dönüştürür ve son katmanda tahmin üretir. Eğitim sırasında tahmin ile gerçek hedef arasındaki kayıp hesaplanır; gradient descent gibi yöntemlerle ağırlıklar güncellenir. Katman sayısı, aktivasyonlar, bağlantı yapısı ve veri türü modelin kapasitesini belirler. Ağ, eğitim verisindeki örüntüleri öğrenebilir ancak veri kalitesi zayıfsa hataları da öğrenir.
Çalışma mantığı: Her nöron girdilerin ağırlıklı toplamını aktivasyon fonksiyonundan geçirir; katmanlar özellikleri dönüştürerek son tahmine ulaşır. Geri yayılım kaybı katmanlara taşır ve optimizasyon ağırlıkları günceller.
Kullanım alanları: Sınıflandırma, regresyon, dil, görüntü, ses, öneri ve anomali tespitinde farklı ağ yapıları kullanılır.
Sınırlılıklar: Ağın iç kararı her zaman kolay açıklanmaz; veri sızıntısı, kötü ölçekleme, overfitting ve dağılım değişimi gerçek performansı düşürebilir.
Çalışma mantığı: Her nöron girdilerin ağırlıklı toplamını aktivasyon fonksiyonundan geçirir; katmanlar özellikleri dönüştürerek son tahmine ulaşır. Geri yayılım kaybı katmanlara taşır ve optimizasyon ağırlıkları günceller.
Kullanım alanları: Sınıflandırma, regresyon, dil, görüntü, ses, öneri ve anomali tespitinde farklı ağ yapıları kullanılır.
Sınırlılıklar: Ağın iç kararı her zaman kolay açıklanmaz; veri sızıntısı, kötü ölçekleme, overfitting ve dağılım değişimi gerçek performansı düşürebilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaİnsan beynindeki nöronlardan esinlenen, katmanlar halinde düzenlenmiş yapay nöronlardan oluşan bir hesaplama modelidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir sinir ağı, giriş katmanından aldığı özellikleri ara katmanlarda işleyip sınıflandırma sonucu üretir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.