Sinir Ağlarının Geleceği Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Bilim admin 123 Okundu
sponsorlu reklam

Sinir Ağlarının Geleceği Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Geleceğin teknolojisi insanlığı fazla yelken direği noktalara götürebilir. Biz de bu haberimizde sizler için bu teknolojilerden bir her birine olan asap ağları hakkında bilmeniz gerekenleri derledik.

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

Şimdilik bu ağlar hala emekleme aşamasında fakat buna rağmen medikal alandan ses tanınma sistemlerine dek çoğu gelişmede kilit rol oynuyor.

Sinir Ağları Günümüzde Nasıl Çalışıyor?

Asap ağları milyonlarca birimin birleşmesiyle oluşan bir bilgisayar programı ve herkes suni asap hücreleri şeklinde tasarlandı. “Eğitilen” sinir ağları fotoğraflardaki aşina yüzleri tespit gibi şablonları gerçekleştirebilecek. Geri bildirim ile sinir ağları sonra sorunu işleme biçimini değiştirmeye çalışacak.

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

Asap Ağlarının Zinde Noktaları

Sinirsel ağları yapay akıl geliştiricileri için kilit noktaya oturtan birkaç zinde özelliği bulunuyor:

Fazla Değişkenli Sorunlardaki Performansı: Dağıtılmış gereklilikleri, sıkı kuralları ve sıkıntılı girdileri olan sorunları çözmek makineler için çocuk oyuncağı. Matematik kuralları kırılamaz ve peşine düşüp takip etmesi nispeten kolaydır. İki değişkenli girdilerin toplamını olmak kolaydır ama konuşma düzenini tahsis etmek ya da hastalıklara teşhis koyabilmek için çoğu değişkenle boğuşmak gerekir ve asap ağları bu tarz büyük sorunları çözmekte oldukça iyi.

Nitelik Mühendisliği: Asap ağları hem, atfedilen sorunları içten özelliklerle çözmekte epeyce iyi. Daha basit anlatabilmek için, Go (Çin daması) oyunun nasıl oynandığının öğretildiği bir algoritma üzerine çalışıyorsunuz diyelim. Hemen Hemen sınırsız saldırı sayısının olduğu bu oyunda, alet bütün hamleleri hesaplayarak hangisi hamlenin kazanmaya daha yakın olduğunu belirleyebiliyor.

Uygulanabilme: Sinirsel ağlar, esnekliğin gücüne de sahip. Sinir ağları bir defa kurulduktan sonradan her şeye uygulanabilir ışık halkası geliyor. Asap ağlarının çekirdek işlevselliği, bir şeyleri efektif olarak öğrenmek üzerine kurulu. Yani, şablonları tanımayı öğrenebilecek bir sisteminiz varsa, adeta her alandaki şablonları tanıyabilir.

Sinir Ağlarının Cılız Yönleri

Her şeyde olduğu gibi sinir ağlarının da kuvvetsiz yönleri bulunuyor.

Bilgi Gereksinimi: Ilk Olarak, bütün asap ağları şablonları tanımak ve kendilerini rafine etmek için “öğrenme” sürecinde devretmek zorunda. Makinelere, daha önce hiç olmadığı şekilde efektif olmayı öğretebiliriz fakat yine de etkili olabilmesi için heybetli verilerin işlenmesi gerekiyor. Uygulamaya alt olarak 10 bin bambaşka data   seti gerekebiliyor.

Pahalılık: Sinirsel ağlar, ayrıca pahalı ayrıca de geliştirmesi epeyce süre alan şeyler. Bilişimsel süreçler için birçok değişkenin üstesinden ulaşmak gerekiyor ve verilerin istek ettiği bütün bu girdi setleri sıradan sistemlerin ötesinde bir CPU ve GPU gücü istiyor. Doğal olarak bunlar da bazı mühendisler için yiğitlik kırıcı olabiliyor.

Güçlük: Tahmin edebileceğiniz gibi, asap ağları geliştirmek düşünülenden fazla daha karışık. Sinirsel ağları geliştirmeyi öğrenmek ise oldukça şiddet ve bu yola baş koyan mühendislerin çoğu en sonunda vazgeçiyor.

Uzun Vadede Potansiyeli: Asap ağları şimdiden yapay zeka alanındaki gelişmelerde kilit rol oynuyor ama uzun vadedeki potansiyeline bakıldığında öteki olasılıklarda bu kadar güçlü olmayabilir. Ayrıca, sinirler ağların sınırının ne olduğu iyice bilinmiyor ve sınır olayı birçok araştırmacının cesaretini kırıyor.

Geleceğinde Ne Var?

Peki, bütün bu kuvvetli ve güçsüz yönleriyle birlikte bu teknolojinin geleceğinde ne yatıyor?

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

Karmaşıklık: Zor ve karmaşıklık bakımından her şeyin bir potansiyeli vardır. Teknolojik geliştirmelerle birlikte, CPU ve GPU’lar daha ucuz ve seri ülkü getirilebilir ve daha bereketli algoritmalar geliştirilebilir. Keza, Sinir ağlarına daha artı veri işleme kapasitesi kazandırılabilir veya veriler daha süratli işlenebilir. Ama ne eyvah ancak bütün bunların bir üst limiti bulunuyor.

Yeni Uygulamalar: Sinirsel ağlar süratli işleme gücü ve karmaşıklıkta olduğu gibi düşey bir gelişmenin yanı sıra daha dağıtılmış 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 pozitif yaratıcılık, sinir ağlarını daha artı başvuru formu alanında uygulanabilir hale getirebilir.

Eskime: Birkaç sene daha sonra, asap ağlarının üst limitleri ve kuvvetsiz yönleri bundan böyle geliştirilmesini durdurabilir.

Asap ağlarının geliştirilmeye ne değin devam edileceği ya da yerine yeni bir teknolojik gelişmenin gelip gelmeyeceği hemen şimdi muhakkak yok ama bir takım şirketlerin ve mühendislerin, sinirsel ağları daha rafine bir ışık halkası getirmeye çalışması önümüzdeki yıllarda insanlığın endüstri anlayışını kökten değiştirmeye hazırlanmış.

Kaynak : https://readwrite.com/2019/01/25/everything-you-need-to-know-about-the-future-of-neural-networks/

Sosyal Ağlarda Paylaş

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir