• Buradasın

    App Inventor ile makine öğrenmesi yapılabilir mi?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evet, App Inventor ile makine öğrenmesi yapılabilir 1.
    App Inventor, makine öğrenmesi ve yapay zeka (AI) uygulamaları geliştirmek için çeşitli eğitim birimleri ve öğreticiler sunmaktadır 1. Örneğin, platformda "Görüntü Sınıflandırması" ve "GörüntüBot" gibi makine öğrenmesi tabanlı uygulama geliştirme dersleri bulunmaktadır 1. Ayrıca, "Takviye Öğrenme: Köpeği Eğit" gibi ileri düzey AI projeleri de mevcuttur 1.
    App Inventor, sürükle-bırak yöntemiyle kodlama imkanı sunan blok tabanlı bir mobil uygulama geliştirme ortamıdır 35. Bu özelliği sayesinde, programlama konusunda deneyimi olmayan kişiler de makine öğrenmesi uygulamalarını geliştirebilir 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. restack.io
        1
      2. appinventor.mit.edu
        2
      3. bilimfabrikasi.com
        3
      4. blog.avciufuk.com
        4
      5. tubitak.gov.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmenin Kullanım Durumları: Makine Öğrenmesi: Yapılandırılmış veri üzerinde çalışan basit problemler için uygundur. Sınıflandırma, tahmin, öneri sistemleri, müşteri segmentasyonu ve spam tespiti gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, bir şirket, önceki müşteri kaybı verilerine dayanarak bir müşterinin abonelikten ne zaman çıkacağını tahmin etmek için makine öğrenmesi kullanabilir. Derin Öğrenme: Yapılandırılmamış veriler ve karmaşık problemler için idealdir. Görüntü tanıma, dil işleme, ses işleme, otonom sistemler, yüz tanıma ve büyük veri gerektiren görevlerde kullanılır. Örneğin, bir derin öğrenme çözümü, kullanıcı duygularını belirlemek için sosyal medyadaki bahsetmeleri analiz edebilir. Özetle, makine öğrenmesi daha az veri ve işlem gücü ile hızlı çözümler sunarken, derin öğrenme daha büyük veri setleri ve güçlü donanımlar ile daha karmaşık problemleri çözebilir.
    5 kaynak

    Ai ve makine öğrenmesi aynı şey mi?

    Hayır, yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) aynı şey değildir; makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir. Yapay zeka, bir bilgisayar sisteminin öğrenme ve sorun çözme gibi insana özgü bilişsel işlevleri taklit edebilme becerisidir. Makine öğrenmesi ise, bilgisayar sistemlerinin karmaşık görevleri açık talimatlar olmadan gerçekleştirmek için kullanacağı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi için hangi dil?

    Makine öğrenmesi için en popüler programlama dilleri Python ve R'dir. Python, öğrenmesi kolay ve geniş bir kütüphane ekosistemine sahip bir dildir. R, biyomühendislik ve biyoinformatik alanlarında kullanılır ve akademi içinde ve dışında biyomedikal istatistiklerde uzun süredir kullanılmaktadır. Bunun yanı sıra, makine öğrenmesi için kullanılan diğer diller arasında C/C++, Java, JavaScript, Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave ve SAS bulunur. Dil seçimi, üzerinde çalışılacak proje türüne ve kişinin geçmişine bağlıdır.
    5 kaynak

    App inventorda hangi yapay zeka kullanılır?

    App Inventor'da kullanılan bazı yapay zeka araçları: ChatGPT ve Gemini. DALL-E. Ayrıca, App Inventor, yapay zeka ile ilgili temel kavramlar ve uygulamalar hakkında eğitim vermek için de kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    AppInventor'da makine öğrenmesi için hangi kütüphane kullanılır?

    AppInventor'da makine öğrenmesi için Scikit-learn kütüphanesi kullanılabilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi aşamaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi aşamaları genellikle şu adımları içerir: 1. Problem Belirleme: Çözülmesi gereken problemin tanımlanması. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerin toplanması. 3. Veri Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, eksik verilerin işlenmesi ve normalizasyon gibi işlemler. 4. Model Seçimi: Problemin türüne uygun bir makine öğrenme modelinin seçilmesi. 5. Eğitim-Doğrulama-Test Verilerinin Ayrılması: Verilerin eğitim, doğrulama ve test setleri olarak ayrılması. 6. Model Eğitimi ve Değerlendirmesi: Eğitim seti kullanılarak modelin eğitilmesi ve test seti ile performansının ölçülmesi. 7. Hiperparametre Ayarlama ve Optimizasyon: Modelin hiperparametrelerinin optimize edilmesi. 8. Tahmin ve Dağıtım: Modelin yeni veriler üzerinde tahmin yapması ve sonuçların dağıtılması. Bu adımlar, kullanılan algoritmaya ve projenin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi (ML), verilerden öğrenebilen ve görünmeyen verilere genelleyebilen, dolayısıyla açık talimatlar olmadan görevleri yerine getirebilen istatistiksel algoritmaların geliştirilmesi ve incelenmesiyle ilgilenen, yapay zekâda akademik bir disiplindir. Makine öğrenimi, bilgisayarların deneyimlerinden öğrenerek karmaşık görevleri otomatikleştirmeyi sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Makine öğreniminin bazı kullanım alanları şunlardır: Öneri sistemleri. Sesli asistanlar. Dolandırıcılık tespiti. Makine öğreniminin dört ana türü vardır: 1. Denetimli öğrenme. 2. Denetlenmeyen öğrenme. 3. Yarı denetimli öğrenme. 4. Pekiştirmeli öğrenme.
    5 kaynak