SINIR AĞLARI

Bu nedir? Nasıl çalışır? Nasıl eğitilir ve yapay zeka için gelecek ne getirir?

Bugün Alexhost.com ekibi size tüm bu soruların cevaplarını vermeye çalışacak. Daha derine inip konuyu açmaya çalışacağız ve tabii ki sizleri de ilgisiz bırakmayacağız

Bаckstory

Sinir ağlarının tarihi, bir grup bilimsel araştırmacının insan beynine benzer bilgi işlemeyi taklit etmek için yapay nöron ağlarının kullanımını incelemeye başladığı 1940’lara kadar uzanmaktadır. Sonraki yıllarda, bilgisayar teknolojisindeki ilerlemeler ve sinirbilimdeki daha iyi anlayış, daha sofistike sinir ağı modellerinin modern gelişimine yol açmıştır.Bu alandaki en etkili erken gelişmelerden biri, 1950’lerde Frank Rosenblatt tarafından geliştirilen Perceptron algoritmasıydı.Bu algoritma, basit sinir ağlarına verilerdeki örüntüleri tanımanın öğretilebileceğini gösterdi – bu, bugün sinir ağlarının çalışması için algoritma prensibidir.Ancak, başlangıçtaki vaatlere rağmen, sinir ağları alanı, makine ve hesaplama gücündeki gelişme eksikliği ve elbette teorik bilgi eksikliği nedeniyle birkaç on yıl boyunca durgun kaldı.Büyük ve karmaşık sinir ağlarının eğitilmesine olanak sağlayan güçlü bir öğrenme algoritması olan geri yayılımın geliştirilmesiyle bu alan 1980’lerin sonlarına kadar yeniden canlandı. O zamandan beri sinir ağları yapay zekanın temel taşlarından biri haline geldi ve görüntü ve konuşma tanımadan doğal dil işlemeye kadar çok çeşitli görevlerde kullanıldı.Bugüne kadar sinir ağlarının geliştirilmesi ve eğitilmesi en sansasyonel ve en aktif araştırma ve geliştirme alanıdır, yeni yöntemler ve mimariler sürekli olarak önerilmekte ve test edilmektedir

Sinir ağı ile tanışalım.

Bir sinir ağı, insan beyninin eylemlerinin yapısına ve işlevine dayanan bir bilgisayar algısı ve müteakip öğrenme modelidir. Bu model, verileri kendi aralarında işleyen ve daha fazla bilgi ileten birbirine bağlı “nöronlardan” oluşur.Bir sinir ağına giriş, her biri basit bir hesaplama yapan bir dizi birbirine bağlı düğümden geçer.Bu hesaplamalar, kararlar veya dönüşümler olarak düşünülebileceği gibi verilerin çıkış yolunda geçirdiği öğrenme olarak da düşünülebilir. Bu düğümlerin bağlantıları, bir düğümün diğeri üzerindeki etkisinin gücünü belirleyen ağırlıklarla ilişkilendirilir. Sinir ağlarını eğitme görevi, ağın tahminleri ile gerçek çıktı sonuçları arasındaki hatayı mümkün olduğunca en aza indiren ağırlıkları seçmektir.Bu süreç, ağırlıkları ayarlamak ve hatayı en aza indirmek için gradyan inişini kullanan hata geri yayılımı olarak bilinir

Nöron ve sinaps, nedir ve hangi işlevi yerine getirir?

• Nöron, herhangi bir hayvanda olduğu gibi yapay sinir ağlarında da sinir sisteminin temel yapı taşıdır. Yapay sinir ağları bağlamında, bir nöron, diğer nöronlardan girdi alan, ayrıca hesaplamalar yapan ve daha sonra sonraki hesaplamalar için diğer benzer nöronlara aktarılan çıktılar üreten bir veri işleme birimidir, bu süreç ağ tahminleri ve gerçek çıktılar arasındaki hataları azaltır. sonuçlar.
• Sinaps, iki nöronu birbirine bağlayan şeydir. İnsan beyninde sinapslar, alıcı nöron üzerindeki reseptörlere bağlanan kimyasalları serbest bırakarak nöronlar arasında sinyalleri iletir. Yapay sinir ağlarında, bir sinapsın analalagı, bağlantının gücünü belirleyen bir ağırlıkla temsil edilen düğümler arasındaki bir bağlantıdır.

Sinir ağlarının türleri nelerdir?

Çeşitli sinir ağı türleri vardır ve her tür belirli görevler için tasarlanmıştır.En yaygın kullanılan sinir ağı türleri şunlardır

• İleri Beslemeli Sinir Ağları: Bu, verilerin girişten çıkışa yalnızca bir yönde aktığı en basit sinir ağı türüdür.
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Bu, özellikle görüntü tanıma görevleri için çok uygun olan bir ileri beslemeli sinir ağı türüdür. İlgili özellikleri otomatik olarak öğrenmek için konvolüsyonel katmanlar kullanırlar.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Bu sinir ağının bağlantıları, bilginin depolanmasını sağlayan yönlendirilmiş bir döngü oluşturur. En yaygın olarak konuşma tanıma ve doğal dil işleme için kullanılır.
• Otomatik kodlayıcılar: Denetimsiz öğrenme için kullanılan bir tür ileri beslemeli sinir ağı. Bu tür bir ağdaki süreç, giriş verilerinin kısmi kodlanması ve sıkıştırılmış temsili kurtaran orijinal verilerin kısmi kod çözülmesi altında gerçekleşir.
• Generative Adversarial Networks (GAN): iki bölümden oluşan bir sinir ağı türü: yeni veri örnekleri oluşturan bir jeneratör ve jeneratör tarafından oluşturulan örnekleri değerlendiren ve aynı zamanda bunları gerçek verilerden ayırt etmeye çalışan bir ayırıcı. GAN’lar en yaygın olarak görüntü sentezi ve veri artırımı için kullanılır.

Bunlar en yaygın sinir ağı türleridir, ancak derin inanç ağları, Boltzmann makineleri ve kendi kendini organize eden haritalar da dahil olmak üzere başkaları da vardır

Sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

Sinir ağları – çok çeşitli problemleri çözmek için kullanılabilir

• Doğal Dil İşleme (NLP): metin sınıflandırma, makine çevirisi ve duygu analizi.
• Öneri sistemleri: kullanıcılara geçmiş davranışlarına dayalı olarak film veya ürün önerileri gibi kişiselleştirilmiş öneriler sunmak.
• Anomali Tespiti: Finansal işlemlerde dolandırıcılığı tespit etmek gibi aykırı değerleri veya anormallikleri tespit etmek için kullanılabilir.
• Tahmine Dayalı Modelleme: Hisse senedi fiyatları veya hava koşulları gibi geçmiş verilere dayalı tahminler yapmak için kullanılabilir.
• Oyunlar: Sinir ağları satranç, go ve video oyunları gibi oyunlar için yapay zeka oyuncuları geliştirmek için kullanılmıştır.

Bunlar sinir ağlarının nasıl kullanılabileceğine dair sadece birkaç örnektir. Bu modellerin çok yönlülüğü, finans ve sağlık hizmetlerinden ulaşım ve pazarlamaya kadar geniş bir uygulama ve sektör yelpazesine uygulanabilecekleri anlamına gelir

Sinir ağlarının kapsamı.

Sinir ağlarının kapsamı çok geniştir ve çok çeşitli sektörleri kapsar. Sinir ağları bu tür görevler için kullanılır

• görüntü sınıflandırma, nesne algılama ve görüntü segmentasyonu gibi
• metinleri yazma ve sınıflandırma,
• ses tanıma ve duygu analizi
• kullanıcılara geçmiş davranışlarına dayalı olarak filmler veya ürünler gibi kişiselleştirilmiş öneriler sunmak
• bir veri kümesindeki aykırı değerleri veya anormallikleri tespit etmek için, örneğin finansal işlemlerde sahtekarlığı tespit etmek gibi
• hisse senedi fiyatları veya hava koşulları gibi geçmiş verilere dayanarak tahminde bulunmak
• satranç, go ve video oyunları gibi oyunlar için yapay zeka oyuncuları geliştirmek
• hastalıkları teşhis etmek, hasta sonuçlarını tahmin etmek ve tıbbi görüntüleri analiz etmek için.
• dolandırıcılık tespiti, hisse senedi fiyat tahmini ve finansal veri analizi için.
• trafik akışını iyileştirmek, kazaları tahmin etmek ve araç rotalarını optimize etmek için.
• müşteri davranışlarını analiz etmek, satışları tahmin etmek ve reklamları kişiselleştirmek için.

Bunlar, sinir ağlarının uygulandığı birçok alandan sadece birkaç örnektir. Bu modellerin çok yönlülüğü, çok çeşitli sorunları çözmek ve birçok sektördeki çeşitli süreçleri optimize etmek için kullanılabilecekleri anlamına gelir. Sinir ağlarının kapsamı, yeni uygulamaların geliştirilmesi ve makine öğrenimindeki ilerlemelerle genişlemeye devam etmektedir

Sinir ağları için hangi sunucular kullanılır ve neden?

Sinir ağları için kullanılan sunucular genellikle büyük ve karmaşık sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için yeterli işlem gücü, bellek ve depolama sağlayan yüksek performanslı bilgi işlem sistemleridir. AlexHost.com ekibi, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli sunucu türlerinin kullanılmasını önermektedir

• Sunucu Grafik İşleme Birimleri (GPU’lar): GPU’lar paralel hesaplama için optimize edilmiş ve makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamalarında yaygın olarak kullanılan özel donanım hızlandırıcılarıdır. GPU sunucuları yüksek paralel hesaplama performansı sağlar ve büyük ve karmaşık sinir ağlarının eğitim sürecini önemli ölçüde hızlandırabilir.
• Merkezi işlem birimi (CPU) sunucuları: CPU sunucuları, sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için yeterli işlem gücü sağlayan genel amaçlı bilgi işlem sistemleridir. GPU sunucularından daha yavaş olsalar da, daha çok yönlüdürler ve daha geniş bir uygulama yelpazesi için kullanılabilirler.
• Tensör İşleme Birimleri (TPU): TPU’lar, Google tarafından özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamaları için geliştirilen özel donanım hızlandırıcılarıdır. TPU’lar yüksek paralel hesaplama performansı sağlar ve Google’ın TensorFlow bulut bilişim platformuyla sorunsuz çalışacak şekilde tasarlanmıştır.
• Bulut bilişim platformları. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud gibi bulut bilişim platformları, sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için kullanılabilecek çok çeşitli bilişim kaynaklarına erişim sağlar. Bulut bilişim platformları uygun maliyetli ve ölçeklenebilir olabilir ve kullanıcıların pahalı donanımlara yatırım yapmadan kaynakları gerektiği gibi hızlı bir şekilde sağlamasına ve kaldırmasına olanak tanır.

Sinir ağları için sunucu seçimi, ağın boyutu ve karmaşıklığı, eğitim verilerinin boyutu ve eğitim sürecinin istenen hızı ve doğruluğu dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır. Genel bir kural olarak, GPU sunucuları büyük ve karmaşık sinir ağlarının eğitimi için tercih edilirken, CPU sunucuları ve bulut bilişim platformları daha küçük, daha az karmaşık ağlar veya dağıtım ve çıkarım için daha uygundur

Sonuçlar

Sinir ağları (yapay zeka (YZ)), normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen akıllı makineler geliştirmeyi amaçlayan ve hızla gelişen bir alandır. Son yıllarda yapay zeka önemli ilerlemeler kaydetmiştir. Yapay zeka, sektörleri dönüştürmekte ve yeni sektörler yaratmaktadır ve önemli sosyal ve ekonomik faydalar sağlayabilir. Bununla birlikte, yapay zekanın geliştirilmesi ve kullanılması, gizlilik, hesap verebilirlik, şeffaflık ve önyargı gibi önemli etik, yasal ve sosyal sorunları da gündemegetirmektedir.YZ sistemlerinin sorumlu bir şekilde tasarlanmasını ve kullanılmasını ve insani değerler ve hedeflerle tutarlı olmasını sağlamak, YZ topluluğunun karşılaştığıen büyükzorluktur. Ayrıca, YZ’nin gelişimi makine öğrenimi, büyük veri ve yüksek performanslı bilgi işlem alanlarındaki ilerlemelere bağlı olmaya devam edecek ve araştırmacılar, uygulayıcılar, politika yapıcılar ve genel olarak toplum arasında işbirliği gerektirecektir

P.S

AlexHost.com en son yapay zeka trendlerini takip etmekte ve en iyi müşteri hizmetini sunmayı amaçlamaktadır. AlexHost.com, yapay zeka geliştirme ile ilgilenenler veya GPU sunucusuna ihtiyaç duyanlar için Intel® Core™ i7-4770k işlemci, 16GB RAM, 8GB RX580 GPU ve paylaşılanbağlantınoktası 1 Gbps dahil olmak üzere yüksek performanslı GPU’lara sahip özel bir sunucuyu ayda sadece 99 Euro’ya sunmaktadır.Hizmeti etkinleştirmek için lütfen hizmet kaydı için bağlantıyı ziyaret edin: https://bill.alexhost . com/tickets/new/ * Bilete yapılandırmayla ilgili bir yorum eklediğinizden emin olun Intel® Core™ i7-4770 (4 Çekirdek, 8 İş Parçacığı) 16GB RAM, GPU RX580 8 GB – 99 euro içinBu hizmeti test modunda çalıştırıyoruz, bu nedenle sorularınız varsa lütfen bizimle iletişime geçin. Telegram çevrimiçi sohbet: https://t.me/alexhost_on Ayrıca,web sitemizdeki (alexhost.com) hizmet yelpazemiz hakkında her zaman bilgi edinebilirsiniz.AlexHost.com – en iyi VPS barındırma hizmetlerine erişiminiz: SSD paylaşımlı barındırma, SSD VDS/VPS sunucuları, özel sunucular, alan adları, SSL sertifikaları, paylaşımlı barındırma