Sinir ağı, insan beyninin yapısından ve işleyişinden ilham alan hesaplamalı bir modeldir. Özellikle makine öğrenimi alanında yapay zekanın temel bir bileşenidir. Sinir ağları, verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri işleyip yorumlamak, tahmin yapmalarına, kalıpları tanımalarına ve sorunları çözmelerine olanak sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
Bir sinir ağı, özünde, yapay nöronlar veya basitçe "nöronlar" olarak bilinen birbirine bağlı düğümlerden oluşur. Bu nöronlar katmanlar halinde düzenlenmiştir ve her katman belirli hesaplamalar gerçekleştirir. En yaygın sinir ağı türü, bilginin giriş katmanından gizli katmanlara ve çıkış katmanına kadar tek yönde aktığı ileri beslemeli sinir ağıdır.
Bir sinir ağındaki her bir nöron, girdileri alır, onlara matematiksel bir dönüşüm uygular ve bir çıktı üretir. Girdiler, nöronlar arasındaki bağlantıların gücünü temsil eden ağırlıklarla çarpılır. Ek olarak, her bir nörona genellikle nöronun tepkisinin ince ayarına izin veren bir önyargı terimi eklenir. Ağırlıklandırılmış girdiler ve önyargı terimi daha sonra ağa doğrusal olmama durumunu getiren bir aktivasyon fonksiyonundan geçirilir.
Aktivasyon fonksiyonu, girdilere bağlı olarak bir nöronun çıktısını belirler. Yaygın aktivasyon fonksiyonları arasında, girişleri 0 ile 1 arasındaki değerlere eşleyen sigmoid fonksiyonu ve girişin pozitif olması durumunda, aksi halde 0 olması durumunda çıktı veren düzeltilmiş doğrusal birim (ReLU) fonksiyonu yer alır. Aktivasyon fonksiyonunun seçimi mevcut probleme ve ağın arzu edilen özelliklerine bağlıdır.
Eğitim sırasında sinir ağı, geri yayılım adı verilen bir işlemi kullanarak, tahmin edilen çıktılar ile istenen çıktılar arasındaki farkı en aza indirmek için nöronlarının ağırlıklarını ve önyargılarını ayarlar. Geri yayılım, her ağırlığa ve sapmaya göre hatanın eğimini hesaplayarak ağın bunları hatayı azaltacak şekilde güncellemesine olanak tanır. Bu yinelemeli süreç, ağ hatanın en aza indirildiği ve yeni, görünmeyen veriler üzerinde doğru tahminler yapabileceği bir duruma ulaşana kadar devam eder.
Sinir ağlarının, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve öneri sistemleri dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda oldukça etkili olduğu kanıtlanmıştır. Örneğin, görüntü tanımada bir sinir ağı, binlerce hatta milyonlarca etiketli görüntüyü analiz ederek nesneleri tanımlamayı öğrenebilir. Sinir ağları, verilerdeki temel kalıpları ve özellikleri yakalayarak bilgilerini genelleştirebilir ve görünmeyen görüntüler üzerinde doğru tahminler yapabilir.
Sinir ağı, insan beyninin yapısından ve işleyişinden ilham alan hesaplamalı bir modeldir. Katmanlar halinde organize edilmiş birbirine bağlı yapay nöronlardan oluşur; her nöron, girdilerine matematiksel bir dönüşüm uygular ve sonucu bir aktivasyon fonksiyonundan geçirir. Eğitim süreci boyunca sinir ağları, tahmin edilen ve istenen çıktılar arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ağırlıklarını ve önyargılarını ayarlar. Bu onların kalıpları tanımasına, tahminlerde bulunmasına ve karmaşık sorunları çözmesine olanak tanır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Bulutta eğitim modelleri için büyük veri:
- Verileri temsil eden özellikler sayısal formatta mı olmalı ve özellik sütunları halinde mi düzenlenmeli?
- Makine öğreniminde öğrenme oranı nedir?
- Genellikle önerilen veriler, eğitim ve değerlendirme arasında sırasıyla %80 ila %20'ye yakın bir oranda bölünüyor mu?
- ML modellerini hibrit bir kurulumda, mevcut modellerin yerel olarak çalıştığı ve sonuçların buluta gönderildiği bir ortamda çalıştırmaya ne dersiniz?
- Büyük veri AI modeline nasıl yüklenir?
- Bir modele hizmet etmek ne anlama geliyor?
- Makine öğrenimi için büyük veri kümeleriyle çalışırken neden verileri buluta yerleştirmek en iyi yaklaşım olarak görülüyor?
- Büyük veri kümelerini aktarmak için Google Transfer Cihazı ne zaman önerilir?
- gsutil'in amacı nedir ve daha hızlı aktarım işlerini nasıl kolaylaştırır?
- Eğitim verilerini depolamak için Google Cloud Storage (GCS) nasıl kullanılabilir?
Buluttaki eğitim modelleri için Büyük veri bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin