türkcesi "(Yapay) sinir ağı" olup
biyolojik sinir agindan esinlenmiştir. matematiksel isleyisini soyutlar ve birbirine bagli nöronlardan olusturuyor. neuronal network'lar cesitli görevleri bilgisayar ortaminda cözmek için kullanilabilir. bu neuronal network'lar yapay zekanin bir alt alanidir.
burda yapay zeka denildigi icin belki modern algoritmalar oldugunu felan düsünebiliriniz ama aslinda taaa 1940li yillarinda teorisi vardi bile. ama sadece teoride kaldi. 2000li senelerde bilgisayar islemcilerin gücü ve kapasitesi arttiktan sonra kullanima gecilmistir.
üreten endüstride mesela öngörücü bakim icin uygulaniyor. (bkz: predictive maintenance).
en basit haliyle dezayni söyle anlatabiliriz: birbirine bagli birkac nöron katmanindan olusur. Nöronlara dügüm veya birim, baglantilara da kenar adi verilir. Nöronlar bilgiyi alir ve bunu isler, yani sonuc üretir. ve bildirir. Temel olarak giris, gizli ve cikis nöronlari arasinda bir ayrim yapilabilir. Giris nöronları dis dünyadan bilgi (excel tablolari felan) alir. Sonuc olarak cikis nöronları bilgiyi dis dünyaya geri iletir. Arada giris nöronlarini bir ic ag araciligyla cikis nöronlarına baglayan gizli nöronlar bulunur. Bir nöronun ciktisi bagli bir nöronun girdisi haline gelir. Bu sinir aginin karmasikligi ve belirli görevleri cözme yetenegi, nöron sayisi, mevcut nöron katmanlari ve farkli katmanlardaki nöronlarin baglanabilirligi ile tanimlanir aslinda. bu aglarin bilgisi ve zekasi nöronlarin farkli agirliktaki baglantilarinda saklanir.
neuronal network'u kullanmanin en temiz yolu python veya r üzeri olur. ikisinde bircok destekci library bulunur.
yazilim da tecrübesi olmayanlar ise rapidminder, orange3 gibi uygulamarla bir neuronal network dezayn edebilir. kendinize 2-3 youtube kanali bulun ve kendinizi onlarin yardimiyla kücük projeler yapa yapa gelistirebilirsiniz.
