Yapay sinir ağı (YSA), bilgisayar biliminde ve yapay zeka alanında kullanılan bir modeldir. Biyolojik sinir sistemlerinden ilham alarak tasarlanmış bir matematiksel modeldir. Yapay sinir ağları, bilgiyi işlemek ve öğrenmek için kullanılır. İşte yapay sinir ağlarının temel bileşenleri ve işleyişi:

Nöronlar (Yapay Sinirler): Yapay sinir ağı, yapay sinirlerden oluşur. Her yapay sinir, girdileri alır, bu girdileri işler ve bir çıktı üretir. Her yapay sinir, bir ağırlıkla çarpılan girdileri alır, bunları toplar, bir aktivasyon fonksiyonu kullanarak çıktı üretir.

Tek bir nöron tek başına nispeten işe yaramaz, ancak yüzlerce veya binlerce (veya daha fazla) diğer nöronlarla birleştirildiğinde, ara bağlantı, diğer tüm makine öğrenimi yöntemlerinden sıklıkla daha iyi performans gösteren ilişkiler ve sonuçlar üretir.

Ağırlıklar ve Bağlantılar: Her yapay sinir, girdileri işlerken ağırlıklar kullanır. Bu ağırlıklar, girdilerin önemini belirler. Ağırlıklar, eğitim sırasında öğrenilir.

Katmanlar: Yapay sinir ağları genellikle katmanlar halinde düzenlenir. En yaygın katmanlar şunlardır:

Giriş Katmanı: Dış dünyadan gelen girdileri alır.

Gizli Katmanlar: Bilgiyi işleyen ve özellikleri çıkaran katmanlardır. Birden fazla gizli katman olabilir.

Çıkış Katmanı: Sonuçları üreten katmandır.

Eğitim: Yapay sinir ağları, genellikle eğitim verileri kullanılarak öğrenir. Eğitim sırasında ağırlıklar ayarlanır, böylece ağ belirli bir görevi daha iyi gerçekleştirebilir.

Aktivasyon Fonksiyonları: Her yapay sinirin çıktısını hesaplamak için bir aktivasyon fonksiyonu kullanılır. Sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) ve tanh gibi aktivasyon fonksiyonları yaygın olarak kullanılır.

Yapay sinir ağları, geniş bir uygulama yelpazesi için kullanılır, örneğin görüntü tanıma, doğal dil işleme, ses tanıma, öneri sistemleri ve daha fazlası. Derin öğrenme (deep learning) alanındaki derin sinir ağları, büyük ve karmaşık veri setlerinde başarıyla kullanılmaktadır.