Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağlarının Temelleri

Yapay Sinir Ağları Nedir?

Yapay sinir ağları, insan beynindeki nöronların çalışma prinsiplerinden esinlenerek oluşturulan matematiksel modellerdir.

Perceptron ve Çok Katmanlı Ağlar

En basit yapay sinir ağı modeli olan perceptron'dan başlayarak çok katmanlı ağlara doğru ilerleyebiliriz.

TensorFlow ile İlk Modeliniz

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Basit bir sequential model
model = keras.Sequential([
   keras.layers.Dense(128, activation="relu", input_shape=(784,)),
   keras.layers.Dropout(0.2),
   keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

# Model derleme
model.compile(
   optimizer="adam",
   loss="sparse_categorical_crossentropy",
   metrics=["accuracy"]
)

# Model eğitimi
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2)

Aktivasyon Fonksiyonları

ReLU, Sigmoid ve Softmax gibi aktivasyon fonksiyonlarının ne zaman kullanılacağını öğrenin.

Overfitting ve Regularization

Modelinizin aşırı öğrenmesini önlemek için dropout ve regularization tekniklerini kullanın.