Bölüm 3 : Yapay Sinir Ağları (MatLab) Artificial Neural Network

... konulu sunumlar: "Bölüm 3 : Yapay Sinir Ağları (MatLab) Artificial Neural Network"— Sunum transkripti:

1 Bölüm 3 : Yapay Sinir Ağları (MatLab) Artificial Neural Network
YAPAY ZEKA UYGULAMALARI DERS NOTLARI Bölüm 3 : Yapay Sinir Ağları (MatLab) Artificial Neural Network Öğr. Gör. Hüseyin TURGUT

2 YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB MATLAB (matrix laboratory), çok paradigmalı sayısal hesaplama yazılımı ve dördüncü nesil programlama dilidir. Sahipli bir programlama dili olan MATLAB, MathWorks tarafından geliştirilmektedir. MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Öğr Gör Hüseyin TURGUT

3 MATLAB ile YSA MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) YAPAY ZEKA
UYGULAMALARI MATLAB ile YSA MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Öğr Gör Hüseyin TURGUT

4 MATLAB ile YSA Formülü gizli veya belirsiz olduğu fonksiyonu
YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB ile YSA Formülü gizli veya belirsiz olduğu fonksiyonu Belirlemek için kullandığımız yapay zeka algoritması YSA’dır. İşlemimiz birçok girdi ve birçok çıktılı bir sistem olabilir. Bu IN-OUT arasındaki işlem basamakları ise deneme yanılma yoluyla çözümlenmektedir. MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Öğr Gör Hüseyin TURGUT

5 MATLAB ile YSA MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool)
YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB ile YSA MATLAB üzerinde YSA kullanmak için komut penceresine nntool komudu yazılır. nntool : neural network tool (sinir ağı aracı) MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Öğr Gör Hüseyin TURGUT

6 MATLAB ile YSA MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Açılan pencerede
YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB ile YSA Açılan pencerede Input Data – Target Data – Input Delay States – Networks – Output Data Error Data - Layer Delay State pencereleri bulunur. MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Öğr Gör Hüseyin TURGUT

7 YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB ile YSA Nntool ile çalışmaya geçmeden önce veri setlerinden bahsetmek gereklidir. Verilerin doğruluğunun ölçümü için genellikle kullanılan %80 - %20 ayrımı kullanılmaktadır. Elimizdeki tüm veriler rastgele sıralandığında ilk %80 i eğitim, %20 i ise test grubu olarak tanımlanmaktadır. Sistem %80 ile eğitilir ve %20 ile test edilir. Habersiz olunan %20lik grup elde edilen formülün doğruluk değerinin hesaplanmasında kullanılmaktadır. MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Öğr Gör Hüseyin TURGUT

8 MATLAB ile YSA MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool)
YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB ile YSA New butonu ile açılan pencereye Veri setleri girilir. Verilerin biçimleri [0 1 -1; 2 3 1] şekilde olmalıdır. Burada anlaşılması gereken MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) X Y 2 1 3 -1 Veri girişlerinde ondalık ayırma için ( . )değerler arası boşluk ve sütunlar arası ( ; ) işareti kullanılır. Bu konuda düzenleme için OFFICE – Not Defteri modülü kullanılabilir. Öğr Gör Hüseyin TURGUT

9 MATLAB ile YSA MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Veriler
YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB ile YSA Veriler INPUT : Girdi TARGET : Test OUTPUT : Çıktı Olarak düzenlenir. Network sekmesinde ise Ağ tasarımı yapılır ve bir Network oluşturulur. MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Öğr Gör Hüseyin TURGUT

10 MATLAB ile YSA MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool)
YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB ile YSA Oluşturulan örnek ağ aşağıdaki gibidir. MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Ağda girdi ile çıktı arasında 2 gizli katman bulunmaktadır. Katmanlarda (GİRDİ . W ) + X değeri tanjant sigmoid olarak tanımlanmıştır. Öğr Gör Hüseyin TURGUT

11 MATLAB ile YSA MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool)
YAPAY ZEKA UYGULAMALARI MATLAB ile YSA Eğitim için TRAIN sekmesi kullanılır. Girdi ve çıktı serileri sistemde seçilir ve doğruluk değerleri optimum değer olana kadar bu işlemler yinelenir. MATLAB Yapay Sinir Ağları (nntool) Öğr Gör Hüseyin TURGUT