Evrişimsel Sinir Ağları (CNN)

Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler olarak da bilinir) bilgisayarla görme ve makine öğreniminde kullanılan bir yapay sinir ağı türüdür. Görüntülerdeki ve diğer veri türlerindeki özellikleri tanımlamak için tasarlanmışlardır.

CNN'ler, bir giriş görüntüsünü alan ve belirli özellikleri tanımlamak için bir dizi filtre veya çekirdekten geçiren bir konvolüsyonel katman fikrine dayanır. Örneğin, bir konvolüsyonel katman bir görüntüdeki kenarları ve şekilleri tespit edebilir. Konvolüsyonel katmanın çıktısı, nesneleri tanımlamak ve sınıflandırmak için kullanılan bir özellik vektörüdür.

Bir CNN'in mimarisi konvolüsyonel katmanlar, havuzlama katmanları ve tam bağlantılı katmanlardan oluşur. Konvolüsyonel katmanlar bir görüntüdeki özelliklerin tanımlanmasından sorumludur. Havuzlama katmanları özellik vektörünün boyutsallığını azaltmak için kullanılır. Tam bağlantılı katmanlar, tanımlanan özellikler ve sınıflar arasındaki ilişkileri öğrenmek için kullanılır.

CNN'ler genellikle yüz tanıma, nesne algılama ve görüntü segmentasyonu gibi görüntü ile ilgili görevlerde kullanılır. Ayrıca duygu analizi, metin sınıflandırma ve soru cevaplama sistemleri için doğal dil işlemede de kullanılabilirler.

CNN'ler bilgisayarla görme ve doğal dil işleme alanlarındaki uygulamalarının yanı sıra sağlık hizmetleri, robotik, otonom araçlar ve veri madenciliği alanlarında da kullanılmaktadır. CNN'lerin potansiyel uygulamaları neredeyse sınırsızdır.

Evrişimsel Sinir Ağları, bilgisayarla görme ve makine öğrenimi için güçlü bir araçtır. Görüntülerdeki desenleri ve özellikleri tanımlayarak, yüz tanımadan otonom araç navigasyonuna kadar sayısız görüşle ilgili uygulamanın geliştirilmesini sağlarlar.