NumPy ile Sıfırdan Bir XOR Çok Katmanlı Algılayıcı (Multilayer Perceptron) İnşa Etmek

Derin öğrenme modelleri, onları sıfırdan kendiniz inşa edene kadar kara kutular gibi görünebilir. Bir sinir ağının veriyi nasıl işlediğini ve ağırlıklarını nasıl güncellediğini anlamak, modern yapay zekada ustalaşmanın anahtarıdır. Bu kurs, tek katmanlı bir ağ tarafından çözülemeyen klasik XOR sınıflandırma problemini çözerek sizi sinir ağlarının temel matematiği ve mekaniği konusunda yönlendirir. Temel doğrusal ayrılabilirlik (linear separability) anlayışından temiz, vektörleştirilmiş Python kodu yazmaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Sinir ağlarının temel teorisini, aktivasyon fonksiyonlarını ve XOR probleminin neden gizli bir katman gerektirdiğini anlayın - NumPy kullanarak çok katmanlı bir ağ üzerinden veri geçirmek için forward propagation'ı uygulayın - Gradient descent ve chain-rule calculus kullanarak backpropagation algoritmasını sıfırdan kodlayın - Ağ ağırlıklarını güncellemek ve kaybı (loss) en aza indirmek için toplu eğitim döngülerini (batch training loops) yapılandırın - Makine öğrenimi betiklerinize temiz kod yapısı ve temel type hints dahil olmak üzere modern Python geliştirme uygulamalarını uygulayın Bu metin tabanlı kurs, adım adım kod uygulamasına geçmeden önce temel matematiksel tanımlar ve kavramsal analizlerle başlar. İşlevsel bir model eğitmek için ağırlıkların (weights), sapmaların (biases) ve öğrenme oranlarının (learning rates) nasıl etkileşime girdiğini keşfedeceksiniz. Yeni başlayanlar için tasarlanan bu kurs, yalnızca temel Python bilgisi gerektirir ve önceden makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Sinir ağlarının temel mekaniklerinde ustalaşarak derin öğrenme yolculuğunuza bugün başlayın.