Hata veya Hilelerin Tespitinde ve Önlenmesinde Yapay Sinir Ağları

Günümüze kadar hata ve hilenin tespit edilmesinde daha önce birçok yöntem kullanılmıştır. Zaman ve maliyetten tasarruf etmek isteyen şirket sahipleri ve üst yönetiminin risklere teknoloji ile karşılık istemesi sonucunda, yapay sinir ağları denen sistem ortaya çıkmıştır.

Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma sistemi örnek alınarak oluşturulan bilgisayar sistemlerinin ve yazılımlarının doğrusal olmayan ilişkilerin farklı bakış açılarıyla değerlendirilmesine olanak veren, bilgisayarların insanlar gibi düşünmesini ve davranmasını amaç edinen yapay zeka uygulamalarıdır.[1] Diğer bir ifadeyle insan beyninde bulunan biyolojik sinir ağlarının bilgisayar programlarıyla desteklenerek yapay ağlara dönüştürülmesi işlemidir.

Bir yapay sinir ağının yapısında, birbiri ile bağlantılı sinirlerin yer aldığı girdi katmanı, çıktı katmanı ve gizli olmak üzere üç katman yer almaktadır.[2] Girdi katmanında, ilk olarak dışarıdan gelen veriler tarafından yapay sinir ağının eğitilmesi söz konusudur. Bu veriler, istatistiksel olarak bağımsız değişkenlere karşılık gelir ve bu süreçte sinir ağı modeli oluşturmaya yarayan bilgisayar programları kullanılabilmektedir. Kullanılan bilgisayar programları sürecin hızlanmasını sağlayacaktır.

Yapay sinir ağları bu veriler arasındaki neden sonuç ilişkilerini öğrenir, onları işler ve çözümlemeler yapar. Yapay sinir ağları kendisinden karar verilmesi istenen konulara bu verilere göre karar verecektir.[3] Çıktı katmanında ise bu veriler dışarıya iletilmektedir. Çıktı değişkenleri de istatistikte bağımlı değişkenlere karşılık gelir.[4] Modeldeki diğer katman olan gizli katman ise, girdi katmanı ile çıktı katmanı arasında yer almaktadır ve bu katmanda yer alan sinirlerin dış ortamla bağlantısı bulunmamaktadır. Gizli katman gelen sinyalleri alarak çıktı katmanına gönderir. Ancak sinir ağlarının büyüklüğün tanımlanması ve ağın performansının bilinmesi açısından, gizli katmandaki gizli nöronların ve katmanların sayısının seçimi büyük önem arz etmektedir. Gizli nöronların ve katmanların sayısının artırılması ya da azaltılması, ağın basit ya da karmaşık olmasını büyük ölçüde etkilemektedir.[5]

Yapay sinir ağları durağan ve tek düze çalışan sistemler değildir. Aksine sisteme yeni veriler eklendikçe yeni bilgiler edinmeye devam eder ve sisteme tanımlı verilerin fonksiyonel ilişkilerini kavrama ve açıklama yeteneğine sahip sistemlerdir.[6] Bu sistem kullanılarak muhasebede hata veya hilelerin tespitinde ve de önlenmesinde denetçilere de kolaylık sağlanması amaçlanmaktadır.

----------------------