Yapay sinir ağları başka bilim ve tekniklerle ilişkisi yüksek bir kavram olduğu için, YSA yani yapay sinir ağlarını parça parça ve basitleştirerek anlatmaya çalışacağım.
- Yapay sinir ağları ağırlıklı olarak eldeki verileri işleyerek tahminler yürütme amaçlı planlanan metotlardır.
- Yapay sinir ağları dijital anlamda öğrenebilme yeteneğine sahiptir.(Makina Öğrenmesi). Bu aslında ilk maddeye bağlı olarak oluşuyor.
- Algoritmalar yardımıyla planladığımız fonksiyonlarda değişken ve formul sayısının artmasıyla karmaşıklaşan ve neredeyse çözümü imkansız olan problemlerde 100% doğru olmasa da çok yakın tahminleri Yapay sinir ağları sayesinde oluşturabiliriz.
- Bilinenin aksine çok yeni bir yöntem değildir. 1900’lü yılların ortalarında ilk kez ortaya çıkmıştır. Ancak Python , R , Matlab gibi programların çıkması ve yeteneklerinin artmasıyla popülerlikleri ve kullanımları artmıştır.
- İnsan beyninin çalışma şekli göz önüne alınarak hazırlanmaktadırlar. İsmini de tam olarak buradan almaktadır.
- Veri madenciliğinde sık kullanılır
- Bir örnek verirsiniz bunu anlar ve öğrenir bundan sonra o yeni tahminler yürütmeye başlar.
- Genellikle elimizdeki verinin bir kısmını öğretmek amaçlı kalan kısmını ise test etmek amaçlı kullanırız.
- Sadece python’a özel bir sistem değildir. Bu bir fikir yürütme şeklidir. Kod olmadan bile yapabilirsiniz(Ama nasıl ?)
- Bir örnek vererek bitirmek yukarıda öğrendiklerimizi pekiştirmemizi sağlayacaktır. Örneğin bir alışveriş sitesinde bugün bir beats kulaklık, 2hafta sonra ipad pro pencil 2 ay sonra da saman kağıdı defter aldığımı varsayalım. Yapay sinir ağları 3 yıl sonra benim Volkswagen Beetle alacağımı tahmin edebilir. Buradaki ilişki daha önce aldığım ürünler arasındaki bağlantıdan çok 3 yıl önce beats kulaklık ,ipad pro pencil ve saman kağıdı defter alanların şimdi ne aldıklarını analiz etmesi ve böyle bir bağlantı kurmasıyla alakalıdır.