"Sinir Ağı", insan beyninde bulunan nöronları örnek alarak modellenen gelişmiş bir bilgi işlem mimarisidir. Genellikle yapay nöronlar veya basitçe nöronlar olarak adlandırılan birbirine bağlı düğümler aracılığıyla bilgi aktarımı ve işlenmesi sürecini simüle ederek çalışır. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) bağlamında sinir ağları, Derin Öğrenme modellerinin üzerine inşa edildiği temel teknik olarak hizmet ederek bilgisayarların kalıpları tanımasına, verileri analiz etmesine ve açık programlama olmadan tahminler veya kararlar almasına olanak tanır.
Sinir ağları, bir giriş katmanı, bir veya daha fazla gizli katman ve bir çıkış katmanından oluşur ve her katman belirli sayıda nöron içerir. Giriş katmanı metin veya resim gibi ham verileri alır, gizli katman(lar) verileri işler ve çıkış katmanı nihai sonucu sınıflandırma, tahmin veya karar şeklinde sağlar. Bu katmanlardaki nöronlar, belirli bir girdinin önemini belirleyen ağırlıkların atandığı, sinaps adı verilen yollarla birbirine bağlanır. Öğrenme, bir sinir ağının hataları en aza indirecek şekilde bu ağırlıklara ince ayar yapması ve dolayısıyla tahminlerinin doğruluğunu artırmasıyla gerçekleşir.
En yaygın kullanılan sinir ağı türlerinden biri, nesne tanıma, görüntü sınıflandırma ve bilgisayarlı görme gibi görüntü tabanlı görevlerde uzmanlaşmış Evrişimli Sinir Ağıdır (CNN). Bir diğer popüler tür ise, dizi verilerini veya zaman serisi verilerini işlemek için tasarlanan Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağıdır; bu ağ, onu metin ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve finansal tahmin gibi uygulamalar için uygun hale getirir.
Sinir ağları sağlık hizmetlerinden finansa, otonom araçlardan öneri sistemlerine kadar çeşitli alanlarda uygulanmıştır. Sağlık alanında, tıbbi görüntüleme yoluyla hastalıkları tespit etmek ve teşhis etmek için sinir ağları kullanılıyor; örneğin mamogramlarda kanserlerin doğru şekilde tespit edilmesi. Finans alanında sinir ağları piyasa trendlerini tahmin etmek, risk faktörlerini analiz etmek ve otomatik ticaret önerileri sağlamak için kullanılabilir. Tesla ve Waymo gibi şirketler, nesne tanıma ve ortam tespiti için otonom araç sistemlerinde sinir ağlarından yararlandı. Netflix ve Amazon tarafından kullanılanlar gibi öneri sistemleri, kullanıcı tercihlerini analiz etmek ve kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için sinir ağlarını kullanır.
Uygulama geliştirmeye yönelik güçlü no-code bir platform olan AppMaster sinir ağları arka uç, web ve mobil uygulamalara entegre edilebilir. Müşteriler bu uygulamaları görüntü tanıma, metin analizi ve karar destek sistemleri gibi görevler için kullanabilirler. Kullanıcılar, AppMaster görsel araçlarıyla, kapsamlı programlama uzmanlığına ihtiyaç duymadan, sinir ağlarını içeren uygulamaları hızlı bir şekilde tasarlayabilir ve oluşturabilirler.
AppMaster platformu, müşterilerin Go (Golang) ile arka uç uygulamaları, Vue3 çerçevesi ve JS/TS ile web uygulamaları ve Android için Kotlin ve Jetpack Compose yanı sıra iOS için SwiftUI temel alan sunucu odaklı bir yaklaşım kullanarak mobil uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Bu, sinir ağlarının uygulamalara kusursuz entegrasyonunu sağlayarak kullanıcılara son teknoloji yapay zeka yetenekleri sağlar.
Üstelik AppMaster platformu, veritabanı şeması geçiş komut dosyalarının otomatik olarak oluşturulması ve sunucu endpoints için kapsamlı ve güncel Swagger (OpenAPI) belgelerinin oluşturulması gibi temel yazılım geliştirme en iyi uygulamalarına uyar. Uygulamada yapılan her değişiklikte AppMaster, uygulamayı sıfırdan yeniden oluşturarak teknik borcu ortadan kaldırır ve optimum performans ve ölçeklenebilirlik sağlar.
Özetle, Sinir Ağı, insan nöronlarının yapısını ve işlevini simüle eden, çeşitli uygulamalarda verimli öğrenmeyi, analiz etmeyi ve karar vermeyi mümkün kılan hesaplamalı bir modeldir. AppMaster gibi platformlar, sinir ağlarından ve diğer gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak işletmelere ve bireylere, gerçek dünyadaki sorunları çözen ve çeşitli sektörlerdeki kullanıcı deneyimlerini optimize eden son teknoloji ürünü uygulamalar geliştirme konusunda güç verir.
