Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Modern Bilgisayarlı Görünün Omurgası
Modern bilgisayarlı görü (Computer Vision) sistemlerinin temelinde Evrişimli Sinir Ağları (CNN veya ConvNet) yatar. Mühendisler, bu mimariyi görsel veriyi işleyen en güçlü araç olarak konumlandırır. CNN’ler, insan görsel sisteminin çalışma prensiplerini taklit eder. Sistem, görüntülerden anlamlı özellikleri otomatik olarak çıkarır.
Bu yetenek, derin öğrenme devriminin arkasındaki itici güçtür. Sınıflandırma, tespit ve bölütleme gibi görevler bu sayede çağ atlamıştır. CNN’ler, ızgara (grid) benzeri verileri işlemek için özelleşmiş sinir ağlarıdır. Algoritmalar, piksel girdilerini alır ve etiket veya sınırlayıcı kutu gibi tahminler üretir.
Geleneksel yöntemlerin aksine, CNN’ler elle tasarlanmış özelliklere ihtiyaç duymaz. Aksine, sistem hiyerarşik özellikleri kendi başına öğrenir. Alt katmanlar kenarları algılar. Orta katmanlar şekilleri çözer. Derin katmanlar ise karmaşık nesneleri tanımlar. Bu hiyerarşik yapı, onları son derece etkili kılar.
📸 VISUAL ASSETS (Corporate & Minimalist Prompts)
1. Cover Image (Kapak Görseli) Prompt: Abstract visualization of a neural network architecture resembling a digital brain, with glowing layers processing visual data. Deep blue and metallic grey tones. Minimalist, high-tech corporate aesthetic. REQUIRED: In the bottom left corner, a small, minimal, and elegant white text overlay reading ‘favorilerim.com’. File Name (SEO): evrisimli-sinir-aglari-cnn-mimarisi.jpg Alt Text: Evrişimli Sinir Ağları (CNN) mimarisinin dijital görsel veriyi işleme sürecini simgeleyen soyut görsel.
Mimari Yapı ve Temel Bileşenler
Bir CNN mimarisi tipik olarak üç ana aşamadan oluşur. İlk olarak, evrişimli katmanlar (convolutional layers) görüntü üzerinde filtreler gezdirerek özellikleri çıkarır. Ardından, havuzlama katmanları (pooling layers) özellik haritalarını örnekleyerek boyutları küçültür. Bu işlem, hesaplama yükünü azaltırken temel bilgileri korur.
Son aşamada, tam bağlantılı katmanlar (fully connected layers) nihai sınıflandırmayı gerçekleştirir. Süreç boyunca, ReLU gibi doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonları devreye girer. Bu fonksiyonlar, ağın karmaşık desenleri öğrenmesini sağlar.
2. In-Content Image (İçerik İçi Görsel) Prompt: Exploded view of a Convolutional Neural Network layer stack, showing input image, filters, feature maps, and output. Clean, schematic style on a white background. Technical and precise. REQUIRED: In the bottom left corner, a small, minimal, and elegant white text overlay reading ‘favorilerim.com’. File Name (SEO): cnn-katmanlari-ve-calisma-prensibi.jpg Alt Text: Girdi görüntüsünün filtreler ve havuzlama katmanlarından geçerek özellik haritasına dönüşümünü gösteren diyagram.
Filtreler, Adım Kaydırma ve Özellik Haritaları
Evrişimli katmanlar, CNN’lerin kalbinde yer alır. Bu katmanlar, filtreler (kernels) kullanarak görseli tarar. Adım kaydırma (stride) parametresi, filtrenin her adımda ne kadar ilerleyeceğini kontrol eder. Dolgu (padding) ise işlem sonrası görüntü boyutlarını korumayı hedefler.
Bu operasyonların çıktısı bir özellik haritasıdır (feature map). Bu harita; kenarlar, dokular veya şekiller gibi öğrenilmiş desenleri temsil eder. Havuzlama katmanları ise bu haritaların boyutunu daha da küçültür. Sonuç olarak, sistem daha hızlı çalışır ve aşırı öğrenme (overfitting) riski azalır. Geliştiriciler, bu parametreleri optimize ederek model performansını maksimize eder.
