Yapay Sinir Ağları Tasarımı Şebnem KOLTAN

Yapay Sinir Ağları Tasarımı
Şebnem KOLTAN YILMAZ
İnönü Üniversitesi, İktisadi ve idari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü,
Malatya / TÜRKİYE, e-posta: sebnem.yilmaz@inonu.edu.tr
Bildiri Özeti:
Yapay Zeka (YZ); makinelerin, normalde insan zekasına özgü olan problem çözme, akıl yürütme ve süreci
anlama gibi görevleri gerçekleştirme yeteneği olarak tanımlanmaktadır. Günümüzün bilgisayar teknolojileri
önemli ölçüde YZ tekniklerine ilişkin bilimsel çalışmalara dayanmaktadır. Bu tekniklerden biri olan Yapay Sinir
Ağları (YSA), insan beyninin sinir yapısından esinlenilerek oluşturulan bilgisayar sistemleridir. YSA, kendisine
sunulan veriler arasında bağlantılar kurarak problemi öğrenmekte, deneysel sonuçları depolamakta ve bunları
kullanıma hazırlamaktadır. Ancak bunun için veriye ve ağdan yapması istenen uygulamanın şekline göre model
tasarlanmalıdır. Kurulan modelin başarısı modelin mimarisinin doğru oluşturulması ile doğrudan ilgilidir. Uygun
yapının, bu yapıya uygun öğrenme algoritmasının, seçilen algoritmada uygun parametrelerin, yapıya uygun giriş,
ara katman ve çıkış sayısının, ara katmandaki sinir sayısının, sinirler için aktivasyon fonksiyonunun, eğitim ve test
kümesinin ve kümelere uygulanacak olan normalizasyon seviyelerinin belirlenmesi zor ve zaman alıcıdır. Bu
çalışmada amaç, eğitim, mühendislik, işletme, tıp gibi her alanda akıllı uygulamaların gerçekleştirildiği günümüz
ortamında YSA modelini oluşturmada araştırmacılara yol göstermektir. Bu kapsamda, önce YSA’nın tanımı,
elemanları, yapısı ve YSA modelleri açıklandıktan sonra YSA tasarım sürecine ayrıntılı olarak yer verilmektedir.
Sonuçlar, bir problemin çözümü için uygulanacak olan YSA modelinin öncelikle problemin türüne bağlı olduğunu
ve uygun parametrelerle tasarlanmış ağın istikrarlı sonuçlar üreteceğini göstermektedir.
Anahtar Sözcükler: yapay zeka, akıllı teknolojiler, yapay sinir ağları
Designing of Artificial Neural Networks
Şebnem KOLTAN YILMAZ
İnönü University, Faculty of Economics and Administrative Sciences, Department of Business Management
Malatya / TURKEY, e-mail: sebnem.yilmaz@inonu.edu.tr
Abstract
Artificial Intelligence (AI); is defined as the ability of machines to perform tasks such as problem solving,
reasoning and process understanding that are normally specific to human intelligence. Today's computer
technologies are based on scientific studies of AI techniques significantly. Artificial Neural Networks (ANN), one
of these techniques, are computer systems that are inspired by the nerve structure of the human brain. ANN learns
the problem by establishing connections between the data presented to it and stores the experimental results and
prepares them for use. However, for this purpose, the model should be designed according to the data and the form
of the application desired to be made from the network. The success of the established model is directly related to
the correct construction of the model's architecture. It is difficult and time-consuming to determine the learning
algorithm, parameters for the selected algorithm, the number of inputs, middle layers and outputs, the number of
neurons in the middle layer, the activation function for neurons, the training and test set and the normalization
levels to be applied to the set. The aim of this study is to guide the researchers in creating the ANN model in
today's environment where intelligent applications are performed such as education, engineering, business,
medicine. In this context, firstly the elements, structure, definition of ANN and ANN models are explained and
then ANN design process explained in detail. The results show that the ANN model to be applied for the solution
of a problem depends primarily on the problem and that the network designed with the appropriate parameters will
produce stable results.
Keywords: artificial intelligence, smart technologies, artificial neural networks