Neyron şəbəkələri, süni zəka və maşın öyrənməsi sahəsində ən güclü və geniş istifadə olunan alətlərdən biridir. Bu şəbəkələr, insan beyninin işləmə prinsiplərini təqlid edərək verilənləri analiz etmək və müəyyən nəticələr çıxarmaq üçün istifadə edilir. Süni zəkanın inkişafı ilə yanaşı, neyron şəbəkələrinin tətbiq sahələri də artmış və müxtəlif sənaye sahələrində uğurla istifadə edilməyə başlanmışdır. Bu yazıda neyron şəbəkələrinin əsas prinsipləri, növləri və müxtəlif sahələrdəki tətbiqləri haqqında geniş məlumat verəcəyik.
Neyron Şəbəkələrinin Əsas Prinsipləri
Neyron şəbəkələri, öz fəaliyyətində insan beyninin təsvir etdiyi şəkildə, verilənləri emal edərək müvafiq çıxışlar yaradır. Bu şəbəkələrin əsasını “neyronlar” təşkil edir. Neyronlar, hər biri müəyyən məlumatı qəbul edən və işləyən kiçik hesablama vahidləridir. Şəbəkələr bir neçə neyronun birləşməsindən ibarət olur və bu neyronlar müəyyən bir məqsədi yerinə yetirmək üçün qarşılıqlı əlaqədə olurlar.
Neyron şəbəkələrinin əsas prinsipləri aşağıdakılardır:
-
Giriş Təbəqəsi (Input Layer): Bu təbəqə verilənləri şəbəkəyə daxil edir. Verilənlər burada neyronlar tərəfindən alınır və növbəti təbəqələrə ötürülür. Məsələn, bir şəkil təhlil edildikdə, şəkilin pikselləri giriş təbəqəsində neyronlara daxil olur.
-
Gizli Təbəqələr (Hidden Layers): Şəbəkənin əsas emal hissəsi burada baş verir. Gizli təbəqələrdəki neyronlar, verilənləri daha mürəkkəb şəkildə işləyərək növbəti təbəqələrə göndərir. Bu təbəqələr verilənlərdəki daha mürəkkəb nümunələri tapmağa kömək edir.
-
Çıxış Təbəqəsi (Output Layer): Bu təbəqə şəbəkənin cavabını təqdim edir. Məsələn, bir şəkil təhlil edilirsə, çıxış təbəqəsi bu şəkilin hansı obyektə aid olduğunu göstərir. Klassifikasiya problemlərində, çıxış təbəqəsi müxtəlif kateqoriyaların ehtimallarını verə bilər.
Aktivasiya Funksiyaları və Geri Yayılma (Backpropagation)
Neyron şəbəkələrinin effektiv işləməsi üçün aktivasiya funksiyaları mühüm rol oynayır. Aktivasiya funksiyası, neyronun çıxışını təyin edir və şəbəkənin qeyri-xətti münasibətləri öyrənməsini təmin edir. Ən çox istifadə edilən aktivasiya funksiyaları:
-
Sigmoid: Çıxışını [0, 1] intervalında verir və əsasən ikili təsnifat üçün istifadə olunur.
-
ReLU (Rectified Linear Unit): Çıxışı 0 ilə müsbət sonsuz arasında olan funksiyadır və çoxsaylı problemlərdə effektivdir.
-
Tanh: Sigmoid funksiyasına bənzəyir, lakin çıxışı [-1, 1] intervalında olur.
Neyron şəbəkələrinin öyrənmə prosesi geri yayılma (backpropagation) alqoritmi ilə həyata keçirilir. Bu metod, şəbəkənin çıxış təbəqəsində yaranan səhvləri tapır və bu səhvləri geri yayaraq şəbəkənin çəkilərini yeniləyir. Bu proses şəbəkənin daha doğru nəticələrə yaxınlaşmasını təmin edir.
Dərin Öyrənmə və Neyron Şəbəkələrinin Təkamülü
Dərin öyrənmə, bir neçə gizli təbəqənin istifadə edildiyi neyron şəbəkələrini əhatə edir. Bu şəbəkələr, daha mürəkkəb və qeyri-xətti əlaqələri öyrənmək üçün istifadə olunur. Dərin öyrənmə modelləri, çox böyük verilənlər dəstləri ilə təlim edilə bilər və bu modellər yüksək səviyyəli xüsusiyyətləri (məsələn, şəkil və ya mətnin abstrakt anlayışlarını) təhlil etmək üçün təkmilləşdirilmişdir.
Dərin neyron şəbəkələri, şəkil və mətn tanıma, nitq tanıma, təbii dil emalı kimi sahələrdə geniş istifadə olunur. Bu modellər müasir süni zəka tətbiqlərində böyük rol oynayır və çox sayda məlumatın təhlilinə imkan verir.
Neyron Şəbəkələrinin Növləri
Neyron şəbəkələrinin bir neçə növü vardır, bunlar müxtəlif tətbiqlərə uyğun olaraq fərqli xüsusiyyətlərə malikdirlər. Ən çox istifadə olunan neyron şəbəkəsi növləri:
1. Konvolyusiya Neyron Şəbəkələri (CNN)
Konvolyusiya neyron şəbəkələri (CNN), xüsusilə şəkil və video işləmə sahəsində istifadə olunur. CNN-lər, görüntülərdəki xüsusiyyətləri (kənarlar, formalar və mətnlər) tapmaq üçün xüsusi konvolyusiya qatları istifadə edir. Bu qatlar şəkil üzərində hərəkət edərək əsas məlumatları çıxarır.
Tətbiqlər:
-
Şəkil və video tanıma
-
Obyekt sinifləndirməsi (məsələn, tibbi görüntü analizi)
-
Avtomatik etiketləmə
2. Təkrarlanan Neyron Şəbəkələri (RNN)
RNN-lər zamanla dəyişən verilənlər üzərində işləmək üçün nəzərdə tutulub. Bu şəbəkələr əvvəlki zaman addımlarından məlumatları yadda saxlaya bilir və bu xüsusiyyət təbii dil işləmə (NLP) və zaman seriyası analizi kimi sahələrdə faydalıdır.
Tətbiqlər:
-
Nitq tanıma
-
Təbiət dili işləmə (NLP)
-
Zaman seriyaları analizi (məsələn, maliyyə bazarları proqnozlaşdırma)
3. Uzun Qısa Müddətli Yaddaş (LSTM)
LSTM, RNN-lərin təkmilləşdirilmiş versiyasıdır və uzun müddətli əlaqələri yadda saxlamaq üçün optimallaşdırılmışdır. LSTM-lər, daha mürəkkəb və uzun ardıcıllıq verilənləri ilə işləmək üçün geniş istifadə olunur.
Tətbiqlər:
-
Nitq təhlili
-
Tərcümə və mətndən məna çıxarma
-
Musiqi yaradılması
Neyron Şəbəkələrinin Tətbiq Sahələri
Neyron şəbəkələri, müxtəlif sahələrdə geniş istifadə olunur. Bu texnologiya, böyük verilənlər dəstləri ilə işləyərək daha doğru və təkmilləşdirilmiş nəticələr əldə etməyə imkan verir. Ən əsas tətbiq sahələri bunlardır:
-
Şəkil və Video Tanıma: Konvolyusiya neyron şəbəkələri, şəkil və video tanıma sahəsində geniş tətbiq edilir. Bu sahədəki tətbiqlər arasında obyekt tanıma, üz tanıma və tibbi görüntü analizi yer alır.
-
Təbii Dil Emalı (NLP): RNN və LSTM modelləri, mətni təhlil etmək, tərcümə etmək və mətnin mənasını çıxarmaq üçün geniş istifadə edilir.
-
Avtonom Nəqliyyat və Robotik İdarəetmə: Neyron şəbəkələri, avtonom nəqliyyat vasitələrinin idarə olunmasında və robotların mühitlə qarşılıqlı əlaqə yaratmasında istifadə olunur. Bu, maşınların müstəqil qərarlar verməsini təmin edir.
-
Səhiyyə və Tibbi Proqnozlaşdırma: Neyron şəbəkələri, tibbi görüntüləri təhlil etmək və xəstəlikləri proqnozlaşdırmaq üçün istifadə olunur. Bu, erkən diaqnoz və müalicə üçün vacibdir.
Nəticə
Neyron şəbəkələri, süni zəka və maşın öyrənməsi sahələrindəki ən vacib və güclü alətlərdən biridir. Bu şəbəkələr şəkil tanıma, təbii dil emalı, avtonom nəqliyyat və səhiyyə kimi müxtəlif sahələrdə geniş istifadə olunur. Konvolyusiya neyron şəbəkələri (CNN), təkrarlanan neyron şəbəkələri (RNN) və uzun qısa müddətli yaddaş (LSTM) kimi növlər, verilənlərdəki mürəkkəb nümunələri tapmağa kömək edir və nəticələrin doğruluğunu artırır.
Bu texnologiyaların inkişafı ilə, gələcəkdə daha çox sənaye sahəsində böyük irəliləyişlər əldə ediləcəyinə əminik. Neyron şəbəkələrinin daha da inkişafı, süni zəka tətbiqlərinin həyatımıza inteqrasiyasını daha da dərinləşdirəcəkdir.
Əlavə Mənbələr:
Deep Learning with Neural Networks
Alas Academy
