Merhabalar, bugün sizlerle birlikte gündelik yaşamınızı nasıl yönetmenizin doğru olduğu hakkındaki fikirlerimi yapay sinir ağları kavramları ile (insan beyninden esinlenilen bir alan) ile örnekler vererek açıklamaya çalışacağım ve uzun ve bilgilendirici bir yazı olacak dolayısıyla isteyenler yapay sinir ağları hakkındaki ön bilgilendirmeyi geçebilirler. Eğer içinizde uzman birisi varsa ve bu kavramları hatalı açıkladıysam düzeltme yapmalarını rica ediyorum zira eleştiriye açığım :)
Öncelikle bazı temel kavramları olabildiğince kısa bir bilgilendirme ile açıklayalım:
1) Yapay sinir ağı nedir ve nasıl çalışır
Yapay sinir ağları gelen veri parametrelerinin ağırlık değerleri ile çarpılarak bir aktivasyon fonksiyonu aracılığı ile verilerin lineer olmayan hale getirilip diğer nöronlara bu verinin aktarılması ve bu yolun sonunda back-propagation aracılığıyla (detaya girmeyeceğim) ağırlık değerlerinin güncellenmesi ile bir konuda fikir sahibi olmamızı sağlar. Bu ağırlık değerleri kişinin bir konuda nasıl ve ne kadar doğru yorum yapacağını belirler.
2) Ağırlık değerlerini etkileyen genel faktörler
Ağırlık değerlerini etkileyen faktörleri kabaca genellersek ana başlıklar şu şekilde olur:
2.1) Optimizasyon fonksiyonu seçimi ve öğrenme katsayıları
Bu formülde Yn öğrenme katsayısını, f(an) back propagation sırasındaki öğrenme feedbackini, an şimdiki ağırlık değerlerini, an+1 ise ağırlık değerlerinin güncellenmiş halini ifade ediyor (normalde a yerine w, n+1 yerine w üssü artı gibi bir şekilde ifade ediliyor). Bu formül değişkenlik gösterebiliyor ama öğrenme katsayısı ve doğru optimizer seçimi farklı düşünce kalıplarını öğrenme hızınızı, doğruluğunu ve süresini etkiler. Örneğin bir duruma adapte olurken ağırlık değerleri güncellenir ve eğer yavaş adapte olan ve detaycı birisi isek bu optimizasyon fonksiyonunun ağırlık değerlerini değiştirme hızı daha düşük olur ve bir süre alışmamız gerekir. Eğer çok hızlı değişirse bu sefer sürekli değişen bir ağırlık değeri olacağı için düşüncelerimiz sürekli değişir ve yine adapte olmakta zorlanırız.
2.2) Doğru aktivasyon fonksiyonu seçimi
Doğru aktivasyon fonksiyonu aslında doğrudan optimizasyon fonksiyonu ile birlikte bizim beynimizin bilgiyi nasıl yorumladığını belirleyen dört ana faktörden biridir. Bu fonksiyon beynimizin nöronlarının her birinin girilen bir veriyi nasıl değerlendirdiğini belirler ve doğru çıkarım yapmamızı oldukça kolaylaştırır.
3.3) Sinir ağlarının derinliği
Derinlik ve nöron sayısı yine oldukça önemli bir faktördür. Eğer gereğinden fazla sayıda derinlik varsa saplantılı, aşırı ezberci ve yeni durumlara adaptasyonu düşük bir sonuç verebilir (overfitting) hatta mevcut durumu durumu bile yeterli ezberleyemeyebilir (underfitting) ve buna en güzel örnek dying relu örneğidir (dileyenler araştırabilir).
3.4) Dropout mekanizması (bir diğer deyişle neural pruning)
Dropout kısaca rastgele bir şekilde belirli nöronların bir seferliğine devredışı bırakılmasıdır. Bu sayede düşünme işlemi sırasında birtakım nöronlarda yoğunlaşmak yerine daha genelleştirilmiş bir sonuç elde etmenizi ve ezberden kaçınmanızı sağlar. Bu olay ayrıca detaylarda boğulmanızı engelleyip olaylara geniş bir çerçeveden bakmanızı sağlar.
3.5) Verilerin tutarlılığı, parametre sayısı ve veri miktarı
Genel olarak veri sayısının artması sizin veriden yaptığınız çıkarımın daha genel olmasını, parametre sayısı ise mevcut verilerde daha detaylı düşünmenizi, verilerin tutarlılığı ise bu verilerden doğru çıkarımlar elde etmenizi ve overfitting (ezbercilik) veya underfitting (yetersiz detay) olaylarından kaçınmanızı sağlar.
Genel olarak bu kavramlara değindiğimize göre sosyal, mesleki/akademik ve aşk hayatımızda bunları nasıl yönlendirmemiz gerektiğine değinelim...
Doğru Arkadaş Nedir ve Nasıl Seçilir?
Doğru arkadaş seçimi bana göre sadece size bir şeyler katan, iyi günde kötü günde yanınızda olan, sohbetinizin uyuştuğu ve birlikte eğlenebildiğiniz kişilerle olmalıdır. Eğer sırf ortam ve çok insan görmek için bu prensiplerden vazgeçersek bizi ortamlardaki samimiyetsizlikten ötürü karışık, uyumsuz, hatalarla dolu, gereğinden az veya çok veriye sahip bir veri seti, sohbet uyuşmazlığından, eğlence uyuşmazlığından ve bir şeyler katmamasından ötürü değer mekanizmasından sorumlu sinir ağları tarafından negatif bir feedback, dolayısıyla düşük miktarda dopamin sizleri karşılar ve bu bilinçaltında hem özgüveni düşürür hem de kendinizi değerli hissetmezsiniz. Doğru arkadaş seçimi için ise insanlarla iletişim kurmalı, onları tanımalı ve vakit geçirmeyi denemelisiniz. Bu sürecin sonunda eğer yakın hissetmezseniz dropout yapısı ve optimizasyon fonksiyonunda değindiğim gibi esnek düşünüp hayatınıza devam edebilmelisiniz. Şunu unutmayın; yalnızlık her zaman uyuşmadığınız kişilerle arkadaş olmaktan daha iyi hissettirir.
Aşk Hayatında Doğru Kişi Nedir ve Nasıl Bulunur?
Burada aslında biraz farklı bir mekanizma devreye girer. Şöyle ki; aşk hayatında birini seçerken ilk bakmamız gereken onu çekici buluyor muyuz sorusudur. Çünkü aşk hayatında ana faktör karşı tarafı ne kadar çekici bulduğumuzdur. Eğer çekici bulmamamıza rağmen bir ilişkide ilerlersek beynimizin cinsel istekten sorumlu sinir ağları aynı şekilde negatif bir feedback verecektir ve dolayısıyla karşındaki kişiye ne kadar istesen de gerçek anlamda bir sevgili veya eş gibi yaklaşamayacaksınız ve dolayısıyla düşük dopaminden kaynaklı yine benzer şekilde her iki tarafta mutsuz olacaktır.
Diyelim ki çekici birini buldunuz, sıradaki ise devamlılığı ve cinsel çekimi koruyan faktördür ve bu faktörler bir yakın arkadaşta aradığınız faktörlere ek olarak cinsellik yaşamanızdır. Cinsellikten kasıt sadece cinsel ilişkiye girmek değildir. En basitinden kol kola girmek, öpüşmek, tatlı cilveler, karşındaki kişinin sizi sevdiğini ve arzuladığını bilmek yine cinsel dürtüleri harekete geçirir ve beyninizin dopamin mekanizmasını olumlu yönde tetikler. Doğru kişiyi bulurken ise yapmamız gereken doğru arkadaş bulurken kullandığımız sisteme çok benzer. Kişiyi tanımak ve tanırken aşırı düşünmek yerine dropout, veri yönetimi ve parametre yönetimi ile genel çerçevede düşünüp cinsel çekimin olup olmadığına, karşı taraftan gelen verinin netliğine göre karar verip ikinci adıma yani ilginizi eksponansiyel şekilde artıracağınız ve eğer karşı tarafta net bir veri sağlıyorsa son aşamaya gelip sevgili olursunuz, eğer belirsiz veya olumsuz bir sonuç aldıysanız kişiyi hayatınızdan silersiniz. Kısacası tüm olay optimizasyon fonksiyonunuzdaki esnekliğe, beynin diğer bölgelerinin birbiri ile etkileşimine, belirli bölgelerden gelen dopaminin beynin limbik sistemi tarafından doğru şekilde önceliklendirmesine bağlıdır.
Akademik ve Mesleki Hayatınızda Nasıl Bir Yaklaşım İzlemelisiniz
Önceki başlıklardaki gibi aslında bütün olay araştırma, doğru bilgi toplama, duygu, istek, kapasite ve zamanı doğru bir şekilde, çok aşırı analiz etmeden değerlendirebilmekten geçiyor. Burada da kilit nokta ise o işi ne kadar iyi yapabildiğiniz, kendinizi geliştirirken beklentilerinizi nasıl dizginleyebildiğiniz (fazla beklenti beynin stresten sorumlu bölgelerini harekete geçirir ve diğer bölgeleri domine edebilen bir bölgedir bu yüzden bir şeye çok iyi hazırlanmış olsanız bile her zaman beklentileri ortalama bir değerde tutmak sakinliği sağlar) ve o işten ne kadar keyif aldığınız önemlidir. Benzer şekilde o işten aldığınız feedbackler, veriler arasındaki uyumluluk ve bu işte hangi bağlamda overfitting, underfitting veya doğru değerlendirme yapabildiğiniz önemlidir. Bunları iyi analiz ederseniz başarıya ulaşırsınız.
Oldukça uzun soluklu bir yazı oldu ve umarım okuyanlara bir şeyler katmayı başarmışımdır. Eğer terimlerde veya düşüncelerimde katılmadığınız bir nokta varsa tartışmaya ve eleştiriye açığım :)
En İyi Cevaplar