Biostatistics Yazıcı et al Turkiye Klinikleri J Med Sci 2007, 27 65 SA insan beyninin çalıma mekanizması- nı taklit ederek beynin örenme, hatırla- ma, genelleme yapma yolu ile yeni bilgi- ler türetebilme gibi temel ilevlerini gerçekletir- mek üzere gelitirilen mantıksal yazılımlardır. Aslında YSA’nın tarihçesi modern bilgisayarlardan daha eskidir ve bu konudaki çalımalar sinir hücre- lerinin bilgi ileyi mekanizmasının modellenmesi ile balamıtır. lk olarak 1943’te nörofizyolog McCulloch ve mantıkçı Pitts ilk sinir aı modelini gelitirerek birkaç ara balantı kurmaya çalıtılar. 1950’li yıllarda hızlı bir geliim gösteren bilgisayar teknolojisi üzerine çalıan uzmanlar, sinirbilimci- lerle temasa geçerek bu konuda çalımalar yaptılar. Ancak 1969 yılında Minsky ve Papert yazdıkları bir kitapta bu çalımaların verimsiz olduunu söy- leyince, aratırmacılar uzun yıllar maddi kaynak bulmakta zorlandılar ve bu konudaki çalımalar durma noktasına geldi. Sınırlı imkanlara ramen hala bu konuda çalıan az sayıda bilim adamının gayreti ile düzenlenen konferaslar ve bazı endüst- Y DERLEME / REVIEW. Yapay Sinir Alarına Genel Bakı ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS: REVIEW Dr. Aye Canan YAZICI, a Dr. Ersin ÖÜ, a Dr. Seyit ANKARALI, b Dr. Sinan CANAN, c Dr. Handan ANKARALI, d Dr. Zeki AKKU e a Biyoistatistik AD, c Fizyoloji AD, Bakent Üniversitesi Tıp Fakültesi, ANKARA b Fizyoloji AD, d Biyoistatistik AD, Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi, MERSN e Biyoistatistik AD, Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi, DYARBAKIR Özet Yapay sinir aları (YSA) çeitli problemlere çözüm getirmek a- macıyla insan beyninin bilgi ileme mekanizmasını taklit ederek geliti- rilmi bilgisayar yazılımlarıdır.  nsan beyni gibi biyolojik bir sinir aının benzetimiyle oluturulmu YSA örenme, hafızaya alma ve örendikle- rini yeni bilgiler üretecek biçimde genelleme, deikenler arasındaki ilikileri ortaya koyma yeteneklerine sahiptirler. Birçok alanda baarıyla uygulanan YSA teknolojisi ve istatistiksel yöntemler arasında önemli ilikiler bulunmaktadır. Bu çalımada insan beynindeki nöronlar, biyolo- jik sinir aı ve YSA’nın genel yapısı tanıtılmı ve ardından YSA’nın istatistiksel yöntemler ile ilikileri aratırılmıtır.  statistiksel analiz yöntemi olarak YSA’nın fayda ve sakıncaları tartıılmıtır. Genellikle YSA modellerinin bazı klasik istatistiksel yöntemlerin genelletirilmi hali olduu görülmütür. statistikte YSA’nın en sık kullanımı dorusal olmayan regresyon analizi veya sınıflandırma amaçlıdır. Bunların yanı sıra YSA algoritmalarının parametrik olmayan istatistiksel yöntemlerle de yakın ilikisi vardır. Dorusal olmayan modellerde kullanılan pek çok istatistiksel yöntem ile ileri beslemeli YSA algoritmaları eitilerek sonuç üretilebilmektedir. Anahtar Kelimeler: Sinir aları; dorusal olmayan modeller; sinir; beyin; sınıflandırma Turkiye Klinikleri J Med Sci 2007, 27:65-71 Abstract Artificial neural networks (ANNs) are computer softwares that were developed by simulating the working mechanism of human brain to accomplish the basic functions of the brain. ANNs have capability to learn, remember and then generalize the data to produce new in- formation, and to detect the relationships between variables. There are considerable relations between the statistical methods and the neural networks. In the present study, biological neural network and neurons of the human brain and the general structure of ANNs were intro- duced. Then ANNs’ relations with the statistical methods were inves- tigated. ANNs’ advantages and disadvantages as statistical methods were discussed. Many neural networks methods are considered gener- alizations of some of the classical statistical techniques. Generally, in statistics ANNs are used as flexible, nonlinear regression and classifi- cation models. Many neural network architectures have close links with the nonparametric statistical methods. Results may be obtained by training the feed forward ANNs algorithms with the nonlinear models of many statistical techniques. Key Words: Neural networks; nonlinear dynamics; neurons; brain; classification Geli Tarihi/Received: 18.11.2005 Kabul Tarihi/Accepted: 21.04.2006 Çalımanın bir bölümü, VIII. Ulusal Biyoistatistik Kongresi (20-22.09.2005)’nde poster olarak sunulmu ve kongre kitapçıında özeti yayımlanmıtır. Yazıma Adresi/Correspondence: Dr. Aye Canan YAZICI Bakent Üniversitesi Tıp Fakültesi, Biyoistatistik AD, ANKARA aysecanan@yahoo.com Copyright © 2007 by Türkiye Klinikleri