Sinir Ağlarının Geleceği Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Geleceğin teknolojisi insanlığı çok uç noktalara götürebilir. Biz de bu haberimizde sizler için bu teknolojilerden bir tanesi olan sinir ağları hakkında bilmeniz gerekenleri derledik.

Sinir ağları, tartışmasız olarak potansiyeli en yüksek olan teknolojik gelişmeler arasında yer alıyor. Sinir ağları vasıtasıyla birçok sayısal görevi ve derin öğrenme görevini otomatik olarak yapabileceğiz. Bu teknoloji, bir gün insan beyninden çok daha güçlü bir işleme sürecine sahip olabilir.

Şimdilik bu ağlar hala emekleme aşamasında fakat buna rağmen medikal alandan ses tanıma sistemlerine kadar birçok gelişmede kilit rol oynuyor.

Sinir Ağları Günümüzde Nasıl Çalışıyor?

Sinir ağları milyonlarca birimin birleşmesiyle oluşan bir bilgisayar programı ve her biri yapay sinir hücreleri şeklinde tasarlandı. “Eğitilen” sinir ağları fotoğraflardaki tanıdık yüzleri belirleme gibi şablonları gerçekleştirebilecek. Geri bildirim ile sinir ağları daha sonra sorunu işleme biçimini değiştirmeye çalışacak.

Eğitim bittiğinde ise sinir ağları geniş varyasyonlardaki farklı sorunları çözebilecek. Tarihi örüntülerdeki sapmaları tedbirli bir şekilde tanımlayabilecek, yani işinizle alakalı yeni etkinliklerin bildirimlerini alabileceksiniz. Düzenlerdeki tetiklenme noktasını tanımlayabilecek ve herhangi bir gözetim altında olmadan karmaşık operasyonları gerçekleştirebilecek.

Sinir Ağlarının Güçlü Noktaları

Sinirsel ağları yapay zeka geliştiricileri için kilit noktaya oturtan birkaç güçlü özelliği bulunuyor:

Çok Değişkenli Sorunlardaki Performansı: Çeşitli gereklilikleri, sıkı kuralları ve sıkıntılı girdileri olan sorunları çözmek makineler için çocuk oyuncağı. Matematik kuralları kırılamaz ve takip etmesi nispeten kolaydır. İki değişkenli girdilerin toplamını almak kolaydır fakat konuşma düzenini belirlemek ya da hastalıklara teşhis koyabilmek için birçok değişkenle boğuşmak gerekir ve sinir ağları bu tarz büyük sorunları çözmekte oldukça iyi.

Özellik Mühendisliği: Sinir ağları ayrıca, atfedilen sorunları doğru özelliklerle çözmekte oldukça iyi. Daha kolay anlatabilmek için, Go (Çin daması) oyunun nasıl oynandığının öğretildiği bir algoritma üzerine çalışıyorsunuz diyelim. Neredeyse sınırsız hamle sayısının olduğu bu oyunda, makine tüm hamleleri hesaplayarak hangisi hamlenin kazanmaya daha yakın olduğunu belirleyebiliyor.

Uygulanabilirlik: Sinirsel ağlar, esnekliğin gücüne de sahip. Sinir ağları bir kere kurulduktan sonra her şeye uygulanabilir hale geliyor. Sinir ağlarının çekirdek işlevselliği, bir şeyleri efektif olarak öğrenmek üzerine kurulu. Yani, şablonları tanımayı öğrenebilecek bir sisteminiz varsa, neredeyse her alandaki şablonları tanıyabilir.

Sinir Ağlarının Zayıf Yönleri

Her şeyde olduğu gibi sinir ağlarının da zayıf yönleri bulunuyor.

Veri Gereksinimi: Başlangıçta, tüm sinir ağları şablonları tanımak ve kendilerini rafine etmek için “öğrenme” sürecinde geçmek zorunda. Makinelere, daha önce hiç olmadığı şekilde efektif olmayı öğretebiliriz fakat yine de etkili olabilmesi için devasa verilerin işlenmesi gerekiyor. Uygulamaya bağlı olarak 10 bin farklı veri   seti gerekebiliyor.

Pahalılık: Sinirsel ağlar, hem pahalı hem de geliştirmesi oldukça zaman alan şeyler. Bilişimsel süreçler için birçok değişkenin üstesinden gelmek gerekiyor ve verilerin talep ettiği tüm bu girdi setleri normal sistemlerin ötesinde bir CPU ve GPU gücü istiyor. Doğal olarak bunlar da bazı mühendisler için cesaret kırıcı olabiliyor.

Zorluk: Tahmin edebileceğiniz gibi, sinir ağları geliştirmek düşünülenden çok daha karmaşık. Sinirsel ağları geliştirmeyi öğrenmek ise oldukça zor ve bu yola baş koyan mühendislerin çoğu en sonunda vazgeçiyor.

Uzun Vadede Potansiyeli: Sinir ağları şimdiden yapay zeka alanındaki gelişmelerde kilit rol oynuyor fakat uzun vadedeki potansiyeline bakıldığında diğer olasılıklarda bu kadar güçlü olmayabilir. Ayrıca, sinirler ağların sınırının ne olduğu tam olarak bilinmiyor ve limit olayı birçok araştırmacının cesaretini kırıyor.

Geleceğinde Ne Var?

Peki, tüm bu güçlü ve zayıf yönleriyle birlikte bu teknolojinin geleceğinde ne yatıyor?

Entegrasyon: Sinir ağlarının zayıf yönleri tamamlayıcı teknolojilere kolaylıkla telafi edilebilir. Zor olan kısmı bu iki sistemin birlikte çalışabilmesini sağlayacak yöntemi bulmak.

Karmaşıklık: Güç ve karmaşıklık bakımından her şeyin bir potansiyeli vardır. Teknolojik geliştirmelerle birlikte, CPU ve GPU’lar daha ucuz ve hızlı hale getirilebilir ve daha verimli algoritmalar geliştirilebilir. Ayrıca, Sinir ağlarına daha fazla veri işleme kapasitesi kazandırılabilir veya veriler daha hızlı işlenebilir. Ancak ne yazık ki tüm bunların bir üst limiti bulunuyor.

Yeni Uygulamalar: Sinirsel ağlar hızlı işleme gücü ve karmaşıklıkta olduğu gibi dikey bir gelişmenin yanı sıra daha çeşitli alanlarda kullanılarak yatay olarak da gelişebilir. Yüzlerce endüstri, operasyonlarını daha efektif hale getirmek için sinirsel ağları kullanabilir. Daha geniş kullanılabilirlik alanı, mühendislerden ve pazarlamacılardan daha fazla yaratıcılık, sinir ağlarını daha fazla uygulama alanında uygulanabilir hale getirebilir.

Eskime: Birkaç yıl sonra, sinir ağlarının üst limitleri ve zayıf yönleri artık geliştirilmesini durdurabilir.

Sinir ağlarının geliştirilmeye ne kadar devam edileceği ya da yerine yeni bir teknolojik gelişmenin gelip gelmeyeceği henüz belli değil fakat bazı şirketlerin ve mühendislerin, sinirsel ağları daha rafine bir hale getirmeye çalışması önümüzdeki yıllarda insanlığın endüstri anlayışını kökten değiştirmeye hazır.

kaynak