Yapay Sinir Ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme yöntemini taklit eden bir yapay zeka alt dalıdır. En basit haliyle, birbirine bağlı dijital "nöronlardan" oluşan ve veriler arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenmek için tasarlanmış bir yapıdır. Deep Learning (Derin Öğrenme) ise bu ara katmanların çok daha fazla sayıda ve karmaşık olduğu bir yapıdır.
1. Katmanlı YapıBir sinir ağı genellikle üç tip katmandan oluşur:
Girdi Katmanı (Input Layer): Dış dünyadan verilerin (görseldeki reklam harcamaları veya X_1, X_2 gibi) alındığı bölümdür.
Ara Katmanlar (Hidden Layers):
Verinin işlendiği, özelliklerin çıkarıldığı ve asıl "öğrenme" işleminin gerçekleştiği gizli katmanlardır.
Çıktı Katmanı (Output Layer):
Ağın ürettiği sonucun (tahmin veya sınıflandırma) verildiği yerdir.
2. Ağırlıklar ve Bağlantılar (Weights)Görseldeki formülde de geçtiği gibi, her hücre (nöron) birbirine ağırlıklar üzerinden bağlanır.Bir bağlantının ağırlığı ne kadar yüksekse, o bilgi bir sonraki katman için o kadar önemlidir.Eğitim süreci boyunca bu ağırlıklar sürekli güncellenir. Yani sistem "hata yaparak" hangi bağlantının ne kadar önemli olduğunu öğrenir.
3. Nasıl Öğrenir?Yapay sinir ağları, kendilerine verilen binlerce örneği inceler. Girdi katmanından giren veri, ağırlıklarla çarpılarak katmanlar arasında ilerler (İleri Besleme). Çıktıda bir hata varsa, bu hata geriye doğru yayılır (Backpropagation) ve ağırlıklar yeniden düzenlenir.
İnsan Sinir Sistemi
İnsan sinir sistemi, her biri belirli bir işleve uyum sağlamış birçok özelleşmiş sinir hücresi içerir. Motor nöronlar kas hareketlerini kontrol eder, duyu nöronları dokunma ve ağrı gibi duyuları algılar, ara nöronlar (interneuronlar) ise beyin ve omurilik boyunca bilgiyi işler ve iletir. Bunun yanı sıra, Purkinje hücreleri, piramidal hücreler, bipolar hücreler ve amakrin hücreler gibi diğer özelleşmiş hücreler; koordinasyon, görme, öğrenme, bellek ve duyusal algı gibi temel işlevlerde kritik roller üstlenir.

Kaynaklar
- İzle
- https://www.instagram.com/p/DauAvBslfsS/?igsh=MWxicGZ2Y25qeHk3aQ%3D%3D

