Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks, ANN)

🔍 Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks, ANN)
 
Amaç: Derin öğrenme dünyasına adım atın! Büyük veri setlerinde karmaşık ilişkileri ve etkileşimleri modellemek için idealdir.
 
📊 Veri Tipi: Sayısal (Numerical) ve Kategorik (Categorical) verilerle çalışabilir.
 
❓ Araştırma Sorusu: "Bir hastanede yatan hastaların tedavi süreleri, yaş, cinsiyet, tedavi yöntemi ve diğer değişkenlere göre nasıl değişmektedir?"
 
🧪 Analiz Türü: Genellikle Non-parametrik (Non-parametric) olarak kabul edilir, ancak bazen parametrik özelliklere de sahip olabilir.
 
📝 Varsayımlar:
Veri ön işlemenin doğru bir şekilde yapıldığına dair varsayımlar (Normalleştirme, Ölçeklendirme).
Aktivasyon fonksiyonları ve ağ mimarisi hakkında seçimlerin doğru yapıldığına dair varsayımlar.
 
💻 Programlar: Derin öğrenme dünyası için R ve SPSS'nin bazı eklentileri.
 
🌟 Başlıca Çıktılar: Modelin tahmin değerleri, ağırlıklar (weights), bias değerleri ve doğruluk oranı (accuracy rate) gibi performans metrikleri.
 
🔄 Alternatif: Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines) - Daha basit, lineer problemler için uygun bir alternatif!
 
Yapay sinir ağları, son yıllarda popülerliğini artırmıştır, özellikle derin öğrenme (deep learning) alanındaki ilerlemelerle. Ancak, bu algoritmanın karmaşıklığı ve "kara kutu" niteliği, kullanıcının modeli doğru bir şekilde eğitmesi, ayarlaması ve yorumlaması için derin bir anlayış gerektirir. SSCI makalelerde bu yöntemle ilgili çeşitli araştırmalar ve uygulamalar bulunabilir. Bu bağlamda, doğru veri seti ve doğru sorunla birlikte, yapay sinir ağları çok değerli sonuçlar üretebilir.