Sinir ağının amacı, insan beyninin kalıpları tanımak, deneyimlerden öğrenmek ve girdi verilerine dayanarak kararlar vermek için çalışma şeklini simüle etmektir. Sinir ağları, büyük miktarda karmaşık bilgiyi işleyerek görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve tahmine dayalı analitik gibi görevleri gerçekleştirebilir.
Bir sinir ağının temel amacı verilerden öğrenmek ve yeni, görünmeyen veriler hakkında doğru tahminler veya kararlar vermek için öğrenmesini genelleştirmektir. Bu, eğitim sırasında girdi-çıktı çiftlerine dayalı olarak birbirine bağlı nöronların ağırlıklarının ve önyargılarının ayarlanmasıyla elde edilir.
Derin bir sinir ağının (DNN) amacı, birden fazla nöron katmanını kullanarak verilerdeki karmaşık kalıpları ve temsilleri öğrenmektir. DNN’ler, ham verilerden hiyerarşik özellikleri öğrenme yeteneğine sahiptir ve bu da sığ sinir ağlarına kıyasla daha karmaşık görevleri çözmelerine olanak tanır.
Bir sinir ağının eğitiminin temel amacı, geri yayılım gibi yinelemeli optimizasyon algoritmaları yoluyla parametrelerini (ağırlıklar ve sapmalar) ayarlayarak tahmin hatasını veya kayıp fonksiyonunu en aza indirmektir. Bu süreç, ağın girdi verilerini çıktı tahminleriyle doğru bir şekilde eşleme yeteneğini geliştirir.
Sinir ağlarının önemli bir avantajı, açık programlama kurallarına dayanmadan verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri öğrenme ve bunlara uyum sağlama yetenekleridir. Bu esneklik, onları görüntü ve konuşma tanımadan otonom sürüşe ve finansal tahminlere kadar çok çeşitli uygulamalar için uygun hale getiriyor.