{"id":4494,"date":"2023-05-02T12:14:12","date_gmt":"2023-05-02T09:14:12","guid":{"rendered":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/?p=4494"},"modified":"2025-07-20T17:29:07","modified_gmt":"2025-07-20T14:29:07","slug":"konvolusyonel-sinir-aglari-nedir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/konvolusyonel-sinir-aglari-nedir\/","title":{"rendered":"Konvol\u00fcsyonel Sinir A\u011flar\u0131 Nedir?"},"content":{"rendered":"

Konvol\u00fcsyonel Sinir A\u011flar\u0131 (Convolutional Neural Networks veya CNNs), resim, video, metin ve ses gibi girdi verileri \u00fczerinde derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131 olarak kullan\u0131lan bir yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemidir.<\/p>\n

Bu a\u011flar, nesne tan\u0131ma, y\u00fcz tan\u0131ma, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma, nesne tespiti, dil i\u015fleme gibi bir\u00e7ok uygulamada kullan\u0131l\u0131r. CNN’ler, girdi verilerindeki \u00f6zellikleri tan\u0131mlamak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f \u00f6zel bir sinir a\u011f\u0131d\u0131r.<\/p>\n

CNN’ler, normal sinir a\u011flar\u0131ndan farkl\u0131 olarak, filtreler veya \u00e7ekirdekler ad\u0131 verilen k\u00fc\u00e7\u00fck matrisler kullanarak girdi verilerindeki \u00f6zellikleri belirler. Bu filtreler, girdi verilerinde kayd\u0131r\u0131l\u0131r ve her konumda bir \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretir. Bu sayede, a\u011f girdi verilerindeki \u00f6zellikleri \u00f6\u011frenir ve daha sonra bu \u00f6zellikleri daha y\u00fcksek seviyeli \u00f6zelliklere birle\u015ftirir.<\/p>\n

\"Konvol\u00fcsyonel<\/p>\n

CNN’ler, katmanlar aras\u0131nda payla\u015f\u0131lan parametrelerle birle\u015ftirilerek \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131r\u0131r ve ayn\u0131 zamanda a\u011f\u0131n genelle\u015ftirme yetene\u011fini art\u0131r\u0131r. Bu nedenle, \u00f6zellikle g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015flemede, bir\u00e7ok g\u00f6revde y\u00fcksek do\u011fruluk ve performans sa\u011flayan en iyi derin \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemlerinden biri olarak kabul edilir.<\/p>\n

\"Yapay<\/p>\n

CNN ile MNIST Nedir?<\/h2>\n

MNIST, el yaz\u0131s\u0131 rakamlar\u0131n\u0131n g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinden olu\u015fan bir veri k\u00fcmesidir ve makine \u00f6\u011frenmesi alan\u0131nda yayg\u0131n bir s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemi olarak kullan\u0131l\u0131r. CNN’ler, MNIST gibi resim s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemleri i\u00e7in \u00f6zellikle uygun bir derin \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemidir.<\/p>\n

MNIST veri k\u00fcmesinde, her biri 28×28 piksel boyutunda 60.000 e\u011fitim \u00f6rne\u011fi ve 10.000 test \u00f6rne\u011fi bulunmaktad\u0131r. CNN’ler, girdi verilerindeki \u00f6zellikleri belirlemek i\u00e7in filtreler veya \u00e7ekirdekler ad\u0131 verilen k\u00fc\u00e7\u00fck matrisler kullan\u0131r. Bu filtreler, girdi verilerinde kayd\u0131r\u0131l\u0131r ve her konumda bir \u00e7\u0131kt\u0131 olu\u015fturur. Bu sayede, a\u011f, girdi verilerindeki \u00f6zellikleri \u00f6\u011frenir ve daha sonra bu \u00f6zellikleri daha y\u00fcksek seviyeli \u00f6zelliklere birle\u015ftirir.<\/p>\n

\"CNN<\/p>\n

MNIST veri k\u00fcmesinde, her bir rakam\u0131n s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131lmas\u0131 i\u00e7in 10 farkl\u0131 s\u0131n\u0131f vard\u0131r. CNN’ler, bu s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revini ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in, ard\u0131\u015f\u0131k katmanlar\u0131nda filtreler kullanarak, girdi verilerindeki \u00f6zellikleri belirler ve bu \u00f6zellikleri daha y\u00fcksek seviyeli \u00f6zelliklere birle\u015ftirir. Son katman, s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u015flemi i\u00e7in bir \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretir.<\/p>\n

CNN’ler, MNIST veri k\u00fcmesindeki rakamlar\u0131 s\u0131n\u0131fland\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lan en etkili y\u00f6ntemlerden biridir. \u00d6\u011frenme s\u00fcreci, katmanlar aras\u0131nda payla\u015f\u0131lan parametrelerin birle\u015ftirilmesi sayesinde h\u0131zland\u0131r\u0131l\u0131r ve ayn\u0131 zamanda a\u011f\u0131n genelle\u015ftirme yetene\u011fi art\u0131r\u0131l\u0131r. Sonu\u00e7 olarak, CNN’ler, MNIST gibi resim s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemlerinde y\u00fcksek do\u011fruluk ve performans sa\u011flayan bir derin \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemidir.<\/p>\n

CNN ile MNIST Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131<\/h3>\n