Sinir Ağı nedir?

Sinir ağları, insan beynine inanılmaz benzeyen bir şekilde çalışan ve öğrenen milyonlarca yapay “beyin hücresinden” veya bilgi işlem ünitesinden oluşur. Sanal Sinir Ağları (ANN) olarak da bilinen sinir ağları, genellikle birbirine bağlı olan ve bir insan beynin yapabileceği şekilde sorun çözmek, karar vermek ve kalıpları tespit etmek için paralel şekilde çalışan milyonlarca beyin hücresini taklit eden yazılım simülasyonlarından oluşur.

Yapay sinir ağları, bilgileri iki şekilde işler: eğitim alırken öğrenme modundadır ve öğrendiklerini uygularken de çalışma modundadır. Sinir ağlarının öğrenebilmesi için, doğru veya yanlış yaptıklarında bu durumun belirtilmesi gerekir. Genellikle geri yayılım adı verilen bu geri bildirim süreci, sonuçların tam olarak istendiği gibi olması için ağın davranışlarını değiştirmesini sağlar. Başka bir deyişle, pek çok öğrenim örneğiyle eğitilir ve sonunda yeni bir girdi aralığı veya seti sunulduğunda dahi her seferinde doğru sonuçlara ulaşmayı öğrenir. Aynı insanlar gibi, sanal sinir ağları da doğru sonuca ulaşmak için geçmiş deneyimlerini kullanabilir.

İleri Beslemeli Sinir Ağı

İleri beslemeli sinir ağı, sinir ağlarının en basit türüdür. Bilgiler yalnızca tek bir yönde ilerler ve giriş düğümlerinden doğrudan çıkış düğümlerine gönderilir. Bu ağda döngü mevcut değildir.

Devirli Sinir Ağı

İleri beslemeli ağların aksine, devirli sinir ağları verilerin çift yönlü akmasını sağlar. Bu tür ağlar, konuşma tanıma ve el yazısı çözümleri gibi kalıp tanıma uygulamaları için popüler bir seçenektir.

Modüler Sinir Ağı

Modüler sinir ağları, bağımsız sinir ağlarından oluşur. Her birine bir dizi girdi verilir ve alt görevleri tamamlamak için hep birlikte çalışırlar. Modüler sinir ağlarının nihai çıktıları, bireysel ağlardan gelen verileri toplayan bir aracı tarafından yönetilir.

Evrişimli Sinir Ağı

Evrişimli sinir ağları, esas olarak görüntüleri sınıflandırmak için kullanılır. Örneğin, benzer fotoğrafları kümelemek ve bir sahnedeki yüzler, tabelalar ve bireyler gibi spesifik nesneleri tanımlamak için kullanılabilirler. Sosyal medya uygulamalarından sağlık sektöründeki teşhis çözümlerine kadar pek çok uygulamada bu ağları görüyoruz.

Sinir ağları, pek çok farklı uygulamada kullanılsa da basit ve doğru kararlar verme ve kalıpları tanıma becerileri, belli sektörler için mükemmel birer çözüm olmalarını sağlamaktadır. Örneğin, bir uçakta temel bir otomatik pilot programı, kokpit cihazlarından gelen sinyalleri okumak ve işlemek için bir sinir ağından faydalanabilir. Ardından bu sinyaller, uçağın kontrollerini ayarlamak ve güvenli bir şekilde rotasında kalmasını sağlamak için kullanılabilir. Üretim sektöründe sinir ağları, asitlik, renk ve doku gibi önceden programlanmış unsurları ölçerek tüm ürünlerin aynı yüksek standartta üretilmesinin sağlandığı bir deterjan fabrikasında kullanılabilir. Doğru ölçümlere sahip olmayan partiler, sinir ağı tarafından reddedilir.

Sinir ağları, güvenliğin çok önemli olduğu uygulama ve süreçler için de mükemmel birer çözüm adayıdır. Örneğin, binlerce kredi kartı işlemi yapan bankalar, dolandırıcılık içeren işlemleri tespit etmek için otomatik bir yönteme ihtiyaç duyabilir. Önceden programlanmış yeterli sayıda dolandırıcılıkla ilgili girdi ve ipucu sayesinde, sinir ağları şüpheli faaliyetleri anında işaretleyebilir ve müşteriyi veya kilit personeli uyarmak veya kartı anında doldurmak gibi gerekli eylemleri gerçekleştirebilir.

İnsan beynini tam olarak taklit edemeseler de sinir ağları insan beyninin gerçekleştirdiği mantıksal işlemlerin çoğunu yapabilmekte ve pek çok sektöre çok büyük fırsatlar ve içgörüler sunmaktadırlar. Bu tür ağların verimli ve başarılı olabilmesi için, mutlaka güvenli olması gerekir. Forcepoint Next Generation Firewall, ağınızı yetkisiz erişime ve en yeni siber tehditlere karşı korumakla kalmaz, aynı zamanda görsel ve interaktif arayüzüyle tam görünürlük ve kontrol sağlar.