Yapay Sinir Ağları

Artificial neural network (ANN)

Yapay Zekanın 1940lı yıllarda başlayan serüveni ABD – SSCB rekabetinin zirvesi olan 1960-1969 yılları arasında altın çağını yaşamıştı. Ortaya çıkan XOR problemi öylesine hiçbir ilerleme sağlanamamasına sebep olmuşki 1970-1985 yıllarına Karanlık Çağ ve Yapay Zeka kışı denmişti. Bu karanlıktan çıkış ancak bir anoloji ile mümkün olmuştu. İlk yapay sinir ağı modeli 1943 yılında, Warren McCulloch isimli bir sinir hekimi ile Walter Pitts isimli bir matematikçi tarafından geliştirilmiştir ancak bu iki bilim insanının tanımı gelecekte karşılaşacağı XOR problemini çözmekten uzak olsa da gelecekteki çözüm için tek seçenekti. İlginç olan matematikteki bir ilerleme değil sinir bilimde elde edilen bulgular XOR problemini (“Yahut” problemini) çözmüştür.

 

XOR Problemi

Golden age – Dark age

(“AI Winter”)

Tek katmanlı-İleri Yayılım

Lineer

Hataya az meyilli – töleranssız

Tek Katmanlı

Geri yayılım yok

 

XOR problemini yaratan yukarıdaki yapı

 

XOR problemi Çözümü

New Golden Age

Çok katmanlı-Geriye yayılım

Non-Lineer

Hataya çok meyilli töleranslı

(Hata geri bildirilir)

Geri yayılım var

B” Makinenin kendi olumsuz (Error) deneyimidir. Bu deneyim gizli katmana, İnput-Ağırlık-Yeni Algoritma olarak kaydedilir. Bu ilk olumsuz deneyim kaydı gizli bir katman yarattığı için ve makine geçmişte yaptığı hataları öğrendiği için bu otomatikman çok katmanlı, geriye yayılımlı ve lineer olmayan bir duruma gelmektedir

(Derin Öğrenme – Deep Learning)

Veri arttıkça makinenin kararları kusursuzluğa daha çok yaklaşmaktadır. Çünkü makine yaptığı hataları tekrar etmemekte her seferinde geriye dönük hatalarını kontrol etmektedir

Sibernetik (Güdüm Bilim)Yapay zeka altında  makine öğrenmesi ve onun altında YSA (Yapay Sinir Ağları-Derin Öğrenme) alt başlığında bu konudaki ilerlemeler insanın biyolojik olarak karar verme yeteneği  mekanik olarak taklid edilerek mümkün olmuştur.

DSA (Doğal Sinir Ağı)’nın YSA ya dönüştürülmesi (Yapay Sinir Ağı)

Matematiksel olarak ifade edilmesi

Konuyu anlaşılır hale getirmiştir.

Sunduğumuz en ideal bir PMS yada Operasyon Modülünde data, Yapay Zeka – Makine Öğrenmesi – Yapay Sinir ağı ve Derin Öğrenmede  şu şekilde kullanılıyor. Diyelim ki oda blokajı yapacaksınız, en az arıza yapan yada şikayet alan boş oda önünüze ilk seçenek olarak geliyor. Odanın arıza yaptığı durumda arızayı en çabuk giderecek personeli öneriyor. Uygun oda yada uygun personelin olmadığı işlemlerde yapay zeka oda için planlanmış bakım veya önleyici bakımda genelde teknik servis departmanın ertelemesinin önüne geçmek adına üst yöneticileri otomatik bilgilendiriyor, yada otomatik arıza kaydı açıyor. Aynı şey personelin eğitimi için geçerlidir.

 

Faruk ŞAHİN

Hotech Yazılım

Şirket Filozofu