Sinir şəbəkəsi (neyron şəbəkə) — ingiliscə Neural Network insan beyninin fəaliyyət prinsipini təqlid edən süni intellekt (AI) modelidir. Bu model neyronlar adlanan çox sayda kiçik vahidlərdən ibarətdir və bu neyronlar bir-biri ilə əlaqələnərək məlumatların emalını və öyrənilməsini mümkün edir. Məqsəd — kompüterlərin müxtəlif nümunələri və əlaqələri insan kimi tanıya bilməsini təmin etməkdir.

Struktur necə qurulur?

Sinir şəbəkəsi əsasən üç hissədən ibarətdir:

1. Giriş qatı (Input layer): Məlumatların (şəkil, mətn, rəqəm və s.) daxil olduğu hissədir.
2. Gizli qatlar (Hidden layers): Neyronlar burada hesablamalar aparır və nümunələri tanıyırlar. Çox qatlı sinir şəbəkələri dərin öyrənmə (deep learning) modelləri adlanır.
3. Çıxış qatı (Output layer): Emal olunmuş məlumat əsasında nəticə verən hissədir. Məsələn, şəkilin pişik və ya it olduğunu burada müəyyən edir.

Neyronlar necə işləyir?

Hər bir neyron daxil olan məlumatı alır, sadə riyazi hesablama aparır və nəticəni növbəti qatdakı neyronlara ötürür. Bu proses zamanı neyronlar arasındakı əlaqələrin gücü (çəkilər, yəni weights) dəyişir. Bu dəyişiklik öyrənmə prosesinin əsasını təşkil edir — model yeni məlumatlara uyğunlaşır.

Harada istifadə olunur?

• Şəkil və səs tanıma (üz tanıma, nitqdən mətnə çevirmə və s.)
• Chatbot və təbii dilin emalı (NLP)
• Sürücüsüz avtomobillər
• Tibbi diaqnostika sistemləri
• Maliyyə proqnozları və fırıldaqçılıq aşkarlanması

Niyə bu qədər vacibdir?

Sinir şəbəkələri böyük məlumatlarla işləmə və mürəkkəb nümunələri tanımaqda çox güclüdürlər. Onlar klassik alqoritmlərlə mümkün olmayan nəticələrə nail ola bilirlər və öyrəndikcə daha dəqiq və ağıllı qərarlar verə bilirlər.