Savunma Atlas

Atlas menüsü

Kanıt zinciri aktifSon derleme: 2026-07-17

Savunma Atlas · Hızlı erişim

Bilgiye doğrudan erişin

1019 kayıt içinde şirket, ürün, program, kavram veya kaynak arayın.

Aramaya başlayın veya bir kanıt sınıfı seçin.

Kavram · glo-yapay-sinir-agi

Yapay sinir ağı nedir?

Yapay sinir ağı, biyolojik sinir sistemlerinden esinlenen, birbirine bağlı basit işlem birimlerinden (yapay nöronlardan) oluşan ve örnek verilerden öğrenerek girdi…

00
KANIT SİNYALİEditoryal bağlam kaydı

Doğrudan kaynak sicili yok · 1 dk okuma

Son kontrol
2026-07-31
Yeniden inceleme
2028-07-31
Kanıt sınıflarıEditoryal Analiz
Kavram kümesiTeknoloji
Okuma1 dk
Kaynak0
İlişki0
Sayfa araçları Hata bildir

Kısa tanım

Yapay sinir ağı, biyolojik sinir sistemlerinden esinlenen, birbirine bağlı basit işlem birimlerinden (yapay nöronlardan) oluşan ve örnek verilerden öğrenerek girdi-çıktı ilişkilerini modelleyen bir hesaplama yapısıdır.

Ayrıntılı açıklama

Yapay sinir ağının temel birimi olan yapay nöron, girdilerini ağırlıklarla çarpıp toplar ve sonucu doğrusal olmayan bir etkinleştirme fonksiyonundan geçirir. Nöronlar katmanlar hâlinde düzenlenir: girdi katmanı ham veriyi alır, gizli katmanlar ara temsiller üretir, çıktı katmanı ise sınıflandırma veya kestirim sonucunu verir. Ağın "bilgisi", nöronlar arasındaki bağlantı ağırlıklarında saklıdır; öğrenme, bu ağırlıkların veriye göre ayarlanması sürecidir.

En yaygın öğrenme yaklaşımı gözetimli öğrenmedir: ağa etiketli örnekler gösterilir, ağın çıktısı ile doğru cevap arasındaki hata bir kayıp fonksiyonuyla ölçülür ve geri yayılım (backpropagation) algoritması bu hatayı azaltacak yönde ağırlıkları günceller. Süreç, gradyan inişi tabanlı eniyileme yöntemleriyle yürütülür. Ağın eğitim verisini ezberlemesi (aşırı öğrenme) yerine genelleme yapabilmesi için düzenlileştirme teknikleri ve ayrı doğrulama verisi kullanılır.

Sinir ağlarının gücü, açık kurallarla tanımlanması güç örüntüleri veriden kendiliğinden çıkarabilmesinde yatar. Görüntü, ses ve sinyal gibi yüksek boyutlu verilerde geleneksel yöntemlerin elle tasarlanmış özniteliklere ihtiyaç duyduğu yerde, çok katmanlı ağlar uygun temsilleri kendileri öğrenir. Bu özellik, derin öğrenme alanının da temelini oluşturur. Öte yandan ağların karar mekanizmalarının yorumlanabilirliği, veri kalitesine bağımlılığı ve eğitim verisi dışındaki durumlarda davranış belirsizliği, üzerinde çalışılan başlıca sınırlılıklardır.

Savunma sanayii bağlamı

Savunma uygulamalarında yapay sinir ağları; hedef tanıma, görüntü ve sinyal işleme, anomali tespiti, karar destek ve otonomi yazılımları gibi alanlarda değerlendirilmektedir. Emniyet kritik sistemlerde kullanım, doğrulanabilirlik ve öngörülebilirlik gereksinimleri nedeniyle özenli bir sertifikasyon yaklaşımı gerektirir; bu konu uluslararası standart çalışmalarının güncel gündemindedir.

Türk savunma sanayiinde de yapay zekâ destekli sistemlere yönelik araştırma ve geliştirme çalışmaları yürütülmektedir.

İlgili kavramlar

Derin öğrenme · Pekiştirmeli öğrenme · Bilgisayarla görü · Hedef tanıma (ATR) · Sensör füzyonu

Atlas rotası

Bu kayıttan sonra

Bölümün tamamı

Bir sonraki rota

Atlası yalnız okumayın; ilişkiler üzerinden keşfedin.

Ekosistem ağını aç Başlangıç rotası