İnsanlığın doğayı araştırma ve taklit etme çabalarının en son ürünlerinden bir tanesi
Yapay Sinir Ağları teknolojisidir. Yapay Sinir Ağları, basit biyolojik sinir sisteminin
çalışma şeklini simüle etmek için tasarlanan programlardır. Benzetilen sinir hücreleri
(nöronlar) içerirler ve bu nöronlar çeşitli şekillerde birbirlerine bağlanarak ağı
oluştururlar. Bu ağlar öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya
çıkarma kapasitesine sahiptirler. Diğer bir ifadeyle, YSA’lar, normalde bir insanın
düşünme ve gözlemlemeye yönelik doğal yeteneklerini gerektiren problemlere çözüm
üretmektedir. Bir insanın, düşünme ve gözlemleme yeteneklerini gerektiren problemlere
yönelik çözümler üretebilmesinin temel sebebi ise insan beyninin ve dolayısıyla insanın
sahip olduğu yaşayarak veya deneyerek öğrenme yeteneğidir. Biyolojik sistemlerde
öğrenme, nöronlar arasındaki sinaptik (synaptic) bağlantıların ayarlanması ile olur.
Yani, insanlar doğumlarından itibaren bir “yaşayarak öğrenme” süreci içerisine girerler.
Bu süreç içinde beyin sürekli bir gelişme göstermektedir. Yaşayıp tecrübe ettikçe
sinaptik bağlantılar ayarlanır ve hatta yeni bağlantılar oluşur. Bu sayede öğrenme
gerçekleşir. Bu durum YSA için de geçerlidir. Öğrenme, eğitme yoluyla örnekler
kullanarak olur; başka bir deyişle, gerçekleşme girdi/çıktı verilerinin işlenmesiyle, yani
eğitme algoritmasının bu verileri kullanarak bağlantı ağırlıklarını bir yakınsama
sağlanana kadar, tekrar tekrar ayarlamasıyla olur. YSA’lar, ağırlıklandırılmış şekilde
birbirlerine bağlanmış birçok işlem elemanlarından (nöronlar) oluşan matematiksel
sistemlerdir. Bir işlem elemanı, aslında sık sık transfer fonksiyonu olarak anılan bir
denklemdir. Bu işlem elemanı, diğer nöronlardan sinyalleri alır; bunları birleştirir,
dönüştürür ve sayısal bir sonuç ortaya çıkartır. Genelde, işlem elemanları kabaca gerçek
nöronlara karşılık gelirler ve bir ağ içinde birbirlerine bağlanırlar; bu yapı da sinir
ağlarını oluşturmaktadır.
YSA Mimarisinin Temel Elemanları
YSA’lar gerçek hayatta karşılaşılan problemlerde oldukça geniş bir uygulama alanı
kazanmışlardır. Bugün, birçok endüstride başarılı şekilde kullanılmaktadırlar.
Uygulama alanları için bir sınır yoktur fakat öngörü, modelleme ve sınıflandırma gibi
bazı alanlarda ağırlıklı olarak kullanılmaktadır. YSA’lar 1950’li yıllarda ortaya
çıkmalarına rağmen, ancak 1980’li yılların ortalarında genel amaçlı kullanım için yeterli
seviyeye gelmişlerdir. Bugün, YSA’lar birçok ciddi problem üzerinde uygulanmaktadır
ve bu problemlerin sayısı giderek artmaktadır. Verideki eğilim veya yapıyı (pattern) en
iyi tanımlayan yöntem olmaları dolayısıyla, tahmin (prediction) ve öngörü işlemleri için
çok uygundurlar.
Sinir Sisteminin Blok Diyagramı
YSA’ların gerçek hayattaki yaygın uygulama alanlarına şu örnekler verilebilir
