Kesinlik (Precision)
Klasik algoritmalar, genellikle iyi
tanımlanmış, yapılandırılmış ve açık kurallara sahip görevlerde daha hassastır. Örneğin, sıralama ve arama algoritmaları, aritmetik
işlemler içeren çeşitli ticari paketler gibi. Yapay sinir ağları ise ses,
resim, yazı metni gibi belirli bir yapısı olmayan verileri işleyen
uygulamalarda etkindir. Bu tür görevler, yapıların ve ilişkilerin karmaşık
olduğu ve açık kurallarla kolayca tanımlanamadığı görevlerdir, örneğin görüntü
tanıma, doğal dil işleme ve oyun oynama gibi.
Klasik algoritmalar, deterministik kurallara ve mantığa dayandıkları için
iyi performans gösterebilmek için genellikle daha az veriye ihtiyaç duyarlar.
Sinir ağları ise genellikle büyük veri kümeleriyle daha iyi performans
gösterir, çünkü karmaşık kalıpları öğrenebilir ve çok miktarda veriden daha iyi
genelleme yapabilirler.
Klasik algoritmaların yorumlanması ve hata ayıklaması daha kolaydır, çünkü
işlemleri ve mantıkları açıktır. Sinir ağları ise genellikle kara kutu
modelleri olarak kabul edilir, bu da onların yorumlanmasını ve hata
ayıklamasını zorlaştırır ve bu durum da hassasiyetlerine olan güveni
etkileyebilir.
Klasik algoritmalar, açıkça programlanmadıkça yeni verilere uyum sağlamaz
veya bunlardan öğrenmez. Sinir ağları ise verilerden öğrenebilir ve zamanla
gelişebilir; daha fazla örnekle karşılaştıkça hassasiyetleri potansiyel olarak
artabilir.
Klasik algoritmalar genellikle hesaplama açısından daha verimlidir ve sinir
ağlarının eğitimi ve çalıştırılmasıyla karşılaştırıldığında daha az hesaplama
gücü gerektirir. Sinir ağları, özellikle de derin öğrenme modelleri, hesaplama
ve bellek açısından yoğun kaynak tüketebilir.
Birleşik (Hybrid) Çözümler
Bazı durumlarda, hem klasik algoritmaları hem de sinir ağlarını birleştiren
hibrit bir yaklaşım en iyi sonuçları verebilir.
Sonuç (Conclusion)
Hangi yaklaşımın daha kesin sonuç verdiği konusunda her duruma uyan tek bir
cevap yoktur. Yapay sinir ağlarının mı yoksa geleneksel programlama
yöntemlerinin mi tercih edilmesi gerektiği, görevin belirli özelliklerine,
mevcut verilerin niteliğine ve miktarına, yorumlanabilirlik ihtiyacına ve
hesaplama kaynaklarına bağlıdır. Klasik algoritmalar genellikle
yapılandırılmış, kurala dayalı görevler için daha hassastır; sinir ağları ise
karmaşık, yapılandırılmamış verileri işleme ve büyük veri kümelerinden öğrenme
konusunda üstündür. Yapay sinir ağları, belirli bir esneklik ve olasılıklar
üzerine kurulmuştur. Çıktının 1 olması, hesaplanan sonucun yüzde yüz doğru
olduğunu değil, belirli bir duruma ve girdi olasılıklarına göre çıktının
istenen amacı büyük olasılıkla sağlayacağı bir sonuç değerine işaret eder.
Teklik (Uniqueness)
Yapay sinir ağı modellerinde tek çözüm olma özelliği, mimarinin, kullanılan
ağırlıkların, ulaşılan performans ve genelleme seviyesinin benzersiz olması ile
değerlendirilebilir.
Yapısal teklik açısından yapay sinir ağları, belirli kullanım alanlarına
göre özelleştirilebilir. Örneğin, görüntü işleme için evrişimli sinir ağları
(CNN'ler), sıralı veriler için tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve dil
modelleri için dönüştürücüler (transformers). Araştırmacı ve uygulama
geliştiriciler, belirli görevleri daha etkili bir şekilde yerine getirebilecek
modeller oluşturmak için sıklıkla katmanların, etkinleştirme fonksiyonlarının
ve bağlantı modellerinin benzersiz kombinasyonlarını denerler.
Sinir ağları tipik olarak rastgele başlatılmış ağırlıklarla başlar, bu da
aynı mimari ve eğitim verileri ile potansiyel olarak farklı modellerin
oluşmasına yol açar. Farklı başlatmalar, kayıp yüzeyinde farklı yerel
minimumlara yol açarak, modellerin hafifçe farklı davranışlar sergilemesine
neden olabilir.
Eğitim verilerindeki varyasyonlar (örneğin, farklı karıştırmalar, partiler)
benzersiz eğitim yollarına ve dolayısıyla farklı modellere yol açabilir.
Eğitim sürecinin doğasında bulunan rastgelelik (rastgele başlatma, parti
işlemleri vb.) nedeniyle, sinir ağlarının performansı farklı eğitim çalışmaları
arasında biraz değişebilir.
Farklı mimariler veya eğitim süreçleri, görülmemiş verileri farklı şekilde
genelleyebilen modellerin ortaya çıkmasına neden olabilir, bu da
performanslarının iyi veya kötü olmasını belirleyebilecek kritik bir yöndür.
Hiperparametrelerin seçimi (öğrenme oranı, parti boyutu, katman sayısı vb.)
ortaya çıkan modelin farklılığını önemli ölçüde etkileyebilir. Hiperparametre
ayarı, belirli görevler için optimize edilmiş farklı modellerin ortaya
çıkmasına yol açabilir.
Kayıp fonksiyonunun seçimi (örneğin, çapraz entropi, ortalama kare hatası)
ve optimizasyon algoritması (örneğin, SGD, Adam) farklı özelliklere sahip
çeşitli modellerin geliştirilmesine yol açabilir.
Hiperparametreler ve başlatmadan etkilenen farklı optimizasyon yolları,
aynı işi yapan eğitilmiş modellerin farklılaşmasına yol açabilir.
Dropout, L2 düzenleme ve parti normalizasyonu gibi tekniklerin kullanımı,
modelin ağırlıkları ve performansında değişkenlik ve farklılık oluşturabilir.
Doğru seçilen düzenleme, modelin eğitim verilerine aşırı uyum sağlamamasını,
dolayısıyla görülmemiş verilere daha iyi genelleme ve farklı performans
sergilemesini sağlar.
Aynı işi yapan farklı modellerin grup olarak kullanılması (örneğin,
bagging, boosting veya stacking aracılığıyla) genel performansı ve
dayanıklılığı artırabilir.
Sonuç
Sinir ağlarından algoritmik programların özellikleri beklenmemelidir. Var
olan imkanlar yapay sinir ağları ile olumlu sonuç doğuracağı zaman ve
durumlarda kullanılmalıdır. Yapay sinir ağları ve algoritmik program
yaklaşımları ile çok başarılı hibrit çözümler üretilebilir.
