{"id":4441,"date":"2023-04-28T08:12:41","date_gmt":"2023-04-28T05:12:41","guid":{"rendered":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/?p=4441"},"modified":"2025-07-20T17:38:41","modified_gmt":"2025-07-20T14:38:41","slug":"yapay-sinir-aglari-nedir-ve-nasil-calisir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/yapay-sinir-aglari-nedir-ve-nasil-calisir\/","title":{"rendered":"Yapay Sinir A\u011flar\u0131 Nedir ve Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?"},"content":{"rendered":"

Yapay Sinir A\u011flar\u0131 temelde, insan beynindeki n\u00f6ron a\u011flar\u0131ndan esinlenerek olu\u015fturulmu\u015f bir yapay zeka modelidir. Yapay n\u00f6ronlar, matematiksel i\u015flemler yaparak girdileri i\u015fleyip \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcreten temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131d\u0131r. Yapay Sinir A\u011flar\u0131, bu yapay n\u00f6ronlar\u0131 katmanlar halinde bir araya getirerek bilgi i\u015flemeye olanak tan\u0131r. \u00d6\u011frenme i\u015flevi, Yapay Sinir A\u011flar\u0131n\u0131n verilerdeki kal\u0131plar\u0131 ke\u015ffetmesine izin verir ve iki t\u00fcr \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemi kullan\u0131labilir. Denetimli \u00f6\u011frenme ve denetimsiz \u00f6\u011frenme<\/a>. Yapay Sinir A\u011flar\u0131, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, nesne tan\u0131ma, dil i\u015fleme ve finansal tahminler gibi \u00e7e\u015fitli alanlarda kullan\u0131l\u0131r. Bu nedenle, Yapay Sinir A\u011flar\u0131 yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131nda<\/a> \u00f6nemli bir rol oynar ve bir\u00e7ok uygulama imkan\u0131 sunar.<\/p>\n

\"Yapay<\/p>\n

Denetimli \u00f6\u011frenme, makine \u00f6\u011frenmesinde kullan\u0131lan bir y\u00f6ntemdir ve veri setlerindeki girdi veri ili\u015fkilerini modellemek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu y\u00f6ntemde, veri setindeki girdi ve \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n birbirleriyle ili\u015fkisi \u00f6nceden bilinir ve modele \u00f6\u011fretilir. Model, veri setindeki girdileri al\u0131r ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 \u00fcretmek i\u00e7in \u00f6\u011frenir. Bu y\u00f6ntem genellikle s\u0131n\u0131fland\u0131rma veya regresyon problemlerinde kullan\u0131l\u0131r ve model performans\u0131, ger\u00e7ek \u00e7\u0131kt\u0131larla \u00f6ng\u00f6r\u00fclen \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131ndaki fark\u0131n minimize edilmesi ile \u00f6l\u00e7\u00fcl\u00fcr.<\/p>\n

Denetimsiz \u00f6\u011frenme, veri setlerindeki yap\u0131lar\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu y\u00f6ntemde, veri setindeki girdi ve \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131ndaki ili\u015fki \u00f6nceden bilinmez ve modele \u00f6\u011fretilmez. Model, veri setindeki girdileri al\u0131r ve do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 \u00fcretmek yerine, girdiler aras\u0131ndaki kal\u0131plar\u0131 ve yap\u0131lar\u0131 ke\u015ffeder. Bu y\u00f6ntem genellikle veri grupland\u0131rma, boyut azaltma ve \u00f6znitelik \u00e7\u0131karma gibi problemlerde kullan\u0131l\u0131r. Denetimsiz \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemi, b\u00fcy\u00fck ve karma\u015f\u0131k veri setlerinde kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r ve veri setindeki \u00f6nemli kal\u0131plar\u0131n ke\u015ffedilmesine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n

\"Yapay<\/p>\n

Yapay Sinir A\u011flar\u0131 Katmanlar\u0131<\/h2>\n

Yapay Sinir A\u011flar\u0131, insan beyninin i\u015fleyi\u015f prensiplerine benzer \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f matematiksel modellerdir. Bu modeller, veri analizi, tahmin, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve optimizasyon gibi i\u015flemleri ger\u00e7ekle\u015ftirmek amac\u0131yla kullan\u0131l\u0131r. Yapay sinir a\u011flar genellikle bir\u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck i\u015flemci veya d\u00fc\u011f\u00fcmden olu\u015fan katmanlardan meydana gelir.<\/p>\n

Yapay sinir a\u011flar, her bir katman, birbirine ba\u011fl\u0131 bir\u00e7ok d\u00fc\u011f\u00fcmden meydana gelir ve her bir d\u00fc\u011f\u00fcm, \u00f6nceki katmandaki d\u00fc\u011f\u00fcmlerin \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131na dayal\u0131 olarak i\u015flemler ger\u00e7ekle\u015ftirir. Bu i\u015flemler sonucunda, son katman \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131, tahmin, s\u0131n\u0131fland\u0131rma veya veri analizi gibi bir sonu\u00e7 elde etmek i\u00e7in kullan\u0131labilir.<\/p>\n

Yapay sinir a\u011flar\u0131 \u00fc\u00e7 t\u00fcr katman mevcuttur;<\/p>\n

    \n
  1. Giri\u015f Katman\u0131<\/li>\n
  2. Gizli Katman<\/li>\n
  3. \u00c7\u0131k\u0131\u015f Katman\u0131<\/li>\n<\/ol>\n

    Giri\u015f katman\u0131<\/strong>, Yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n verileri ald\u0131\u011f\u0131 ilk katmand\u0131r. Bu katmanda, veriler do\u011frudan Yapay sinir a\u011flar beslenir. Verilerin \u00f6zellikleri, giri\u015f katman\u0131ndaki her d\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcn girdi de\u011ferleri olarak kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n

    Gizli katman<\/strong>, girdi katman\u0131ndan sonra gelen katmanlard\u0131r. Bu katmanlarda, girdi katman\u0131ndaki her d\u00fc\u011f\u00fcmden gelen bilgiler i\u015flenir ve bir sonraki katmana iletilir. Her gizli katmanda, birbirine ba\u011fl\u0131 bir\u00e7ok d\u00fc\u011f\u00fcm bulunur ve bu d\u00fc\u011f\u00fcmler genellikle sigmoid, tanh gibi aktivasyon fonksiyonlar\u0131 kullanarak, girdi de\u011ferlerini i\u015fler.<\/p>\n

    \u00c7\u0131k\u0131\u015f katman\u0131,<\/strong> son katmand\u0131r ve yapay sinir a\u011flar\u0131n sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 \u00fcretti\u011fi yerdir. \u00c7\u0131k\u0131\u015f katman\u0131nda, gizli katmanlar\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131na dayal\u0131 olarak sonu\u00e7lar \u00fcretilir. \u00c7\u0131k\u0131\u015f katman\u0131, tahmin, s\u0131n\u0131fland\u0131rma veya di\u011fer bir sonu\u00e7 olabilir.<\/p>\n

    Yapay sinir a\u011flarda, katmanlar\u0131n say\u0131s\u0131 ve boyutu, a\u011f\u0131n yap\u0131s\u0131n\u0131 ve performans\u0131n\u0131 etkiler. Daha fazla gizli katman, a\u011f\u0131n daha karma\u015f\u0131k verileri i\u015flemesine ve daha y\u00fcksek do\u011fruluk oranlar\u0131na sahip olmas\u0131na olanak tan\u0131rken, daha az gizli katman, a\u011f\u0131n daha basit verileri i\u015flemesine ve daha h\u0131zl\u0131 \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n

    Sonu\u00e7 olarak, yapay sinir a\u011flar, girdi, gizli ve \u00e7\u0131k\u0131\u015f katmanlar\u0131ndan olu\u015fan bir matematiksel modeldir. Bu katmanlar, veri analizi, tahmin, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve optimizasyon gibi bir\u00e7ok uygulama i\u00e7in kullan\u0131labilir ve a\u011f\u0131n performans\u0131n\u0131 etkileyen fakt\u00f6rlerdir.<\/p>\n

    \"Yapay<\/p>\n

    Yapay Sinir A\u011flar\u0131 Aktivasyon Fonksiyonlar\u0131<\/h2>\n

    Yapay Sinir A\u011flar\u0131 i\u00e7in kullan\u0131lan aktivasyon fonksiyonlar\u0131, yapay sinir a\u011flar\u0131 n\u00f6ronlar\u0131n\u0131n \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131 hesaplamak i\u00e7in matematiksel fonksiyonlard\u0131r. Bu fonksiyonlar, yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n \u00f6\u011frenme yetene\u011fi ve do\u011frulu\u011fu \u00fczerinde \u00f6nemli bir etkiye sahiptir.<\/p>\n

    Yapay sinir a\u011flar\u0131nda yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan aktivasyon fonksiyonlar\u0131 aras\u0131nda sigmoid fonksiyonu, tanh fonksiyonu, ReLU fonksiyonu ve Leaky ReLU fonksiyonu bulunmaktad\u0131r.<\/p>\n

    Sigmoid Fonksiyonu<\/strong><\/p>\n

    Sigmoid fonksiyonu, \u00e7\u0131kt\u0131 de\u011ferini 0 ile 1 aras\u0131nda bir say\u0131ya s\u0131n\u0131rlar. Bu fonksiyon, \u00f6zellikle ikili s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemlerinde kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n

    Tanh Fonksiyonu<\/strong><\/p>\n

    Tanh fonksiyonu, \u00e7\u0131kt\u0131 de\u011ferini -1 ile 1 aras\u0131nda bir say\u0131ya s\u0131n\u0131rlar. Bu fonksiyon, sigmoid fonksiyonuna benzer bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r, ancak \u00e7\u0131kt\u0131 de\u011ferlerinin simetrik olmas\u0131 nedeniyle, daha iyi sonu\u00e7lar verir.<\/p>\n

    ReLU Fonksiyonu<\/strong><\/p>\n

    ReLU (Rectified Linear Unit) fonksiyonu, s\u0131f\u0131r\u0131n alt\u0131ndaki de\u011ferleri 0’a e\u015fitler ve s\u0131f\u0131r\u0131n \u00fczerindeki de\u011ferleri kendisiyle e\u015fitler. Bu fonksiyon, derin \u00f6\u011frenme modellerinde s\u0131k\u00e7a kullan\u0131l\u0131r ve hesaplama a\u00e7\u0131s\u0131ndan h\u0131zl\u0131d\u0131r.<\/p>\n

    Leaky ReLU Fonksiyonu<\/strong><\/p>\n

    Leaky ReLU fonksiyonu, ReLU fonksiyonuna benzer bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r, ancak s\u0131f\u0131r\u0131n alt\u0131ndaki de\u011ferleri k\u00fc\u00e7\u00fck bir negatif de\u011ferle \u00e7arp\u0131p e\u015fitler. Bu fonksiyon, ReLU fonksiyonunun dezavantaj\u0131 olan “\u00f6l\u00fc n\u00f6ron” problemini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n

    Aktivasyon fonksiyonlar\u0131n\u0131n farkl\u0131 avantajlar\u0131 ve dezavantajlar\u0131 vard\u0131r ve uygulamaya ba\u011fl\u0131 olarak en uygun fonksiyon se\u00e7ilmelidir. \u00d6rne\u011fin, sigmoid fonksiyonu ikili s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemleri i\u00e7in uygunken, ReLU fonksiyonu daha derin sinir a\u011flar\u0131 i\u00e7in daha iyi sonu\u00e7lar verir.<\/p>\n

    Yapay Sinir A\u011flar\u0131 Loss Fonksiyonlar\u0131<\/h2>\n

    Yapay Sinir A\u011flar\u0131 i\u00e7in loss fonksiyonlar\u0131, Yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n \u00f6\u011frenme s\u00fcrecinde kullan\u0131lan bir matematiksel fonksiyondur. Bu fonksiyonlar, yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n tahmin etti\u011fi \u00e7\u0131kt\u0131lar ile ger\u00e7ek \u00e7\u0131kt\u0131lar aras\u0131ndaki fark\u0131 \u00f6l\u00e7er ve bu fark\u0131 minimize etmeye \u00e7al\u0131\u015farak yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n \u00f6\u011frenme yetene\u011fini art\u0131r\u0131r.<\/p>\n

    Yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n ba\u015far\u0131s\u0131<\/a>, tahmin edilen \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n ger\u00e7ek \u00e7\u0131kt\u0131lara ne kadar yak\u0131n oldu\u011funa ba\u011fl\u0131d\u0131r. Loss fonksiyonlar\u0131, yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n bu fark\u0131 nas\u0131l \u00f6l\u00e7ece\u011fini belirler. yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n amac\u0131, loss fonksiyonunu minimize ederek, tahminlerin ger\u00e7ek \u00e7\u0131kt\u0131lara m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca yak\u0131n olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamakt\u0131r.<\/p>\n

    En yayg\u0131n kullan\u0131lan loss fonksiyonlar\u0131 aras\u0131nda ortalama kare hatas\u0131 (Mean Squared Error), ortalama mutlak hata (Mean Absolute Error), \u00e7apraz entropi (Cross Entropy) ve logaritmik kay\u0131p (Logarithmic Loss) bulunur.<\/p>\n

    Yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n en yayg\u0131n kullan\u0131lan loss fonksiyonlar\u0131 \u015funlard\u0131r;<\/p>\n