• Buradasın

    Auto encoder ve derin öğrenme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Auto Encoder, giriş verilerini sıkıştırarak "bottleneck" olarak adlandırılan daha düşük boyutlu bir temsil oluşturan ve ardından bu sıkıştırılmış veriyi tekrar orijinal boyutuna genişleten bir sinir ağı modelidir 15. Bu süreç, veri sıkıştırma ve yeniden yapılandırma yoluyla verimli veri temsilleri öğrenmeyi sağlar 5.
    Derin Öğrenme ise, yapay sinir ağlarının büyük miktarda veriden öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür 234. İnsan beyninin işlevselliğini taklit eden sinir ağı mimarilerine dayanır ve birden fazla veri kaynağından bilgi alarak bu verileri analiz eder 234.
    Derin öğrenme, çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır:
    • Sosyal medya: Kullanıcı davranışlarını analiz ederek hedefli reklamlar ve öneriler sunar 2.
    • Finans: Hisse senedi değerlerini tahmin eder ve güvenlik tehditlerini tespit eder 2.
    • Sağlık: Hastaların hastalıklarını tahmin etmek için eğilimleri ve davranışları analiz eder 23.
    • Otomotiv: Sürücüsüz araçların görüntüleri işlemesini ve yayaları diğer nesnelerden ayırt etmesini sağlar 34.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. grammarly.com
        1
      2. deepai.org
        2
      3. geeksforgeeks.org
        3
      4. v7labs.com
        4
      5. speakeragency.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Autoencoder öznitelik seçimi nasıl yapılır?

    Autoencoder ile öznitelik seçimi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Feature Extraction (Öznitelik Çıkarma). Denoising (Gürültü Giderme). Variational Autoencoder (VAE) ile Yeni Veri Üretimi. Autoencoder kullanarak öznitelik seçimi yaparken, eğitim verilerinin türü ve kullanım amacına göre en uygun model ve parametrelerin belirlenmesi önemlidir.
    5 kaynak

    Auto encoder ne işe yarar?

    Autoencoder'ın (otomatik kodlayıcı) bazı kullanım amaçları: Veri sıkıştırma. Özellik çıkarma (feature extraction). Boyut azaltma (dimension reduction). Gürültü giderme (denoising). Yeni veri üretme. Ayrıca, autoencoder'lar iletişim sistemlerinde veri iletimini optimize etmek ve arama motoru optimizasyonunda (SEO) metin işleme, gürültü azaltma ve içerik kümeleme gibi alanlarda da kullanılır.
    5 kaynak

    Encode ne işe yarar?

    Encode kelimesi, bilginin belirli bir formata veya yapıya dönüştürülerek başka bir alana aktarılması anlamına gelir. Bu dönüşüm, çeşitli alanlarda farklı amaçlarla kullanılır: 1. Veri Sıkıştırma: Encode, veri sıkıştırma algoritmaları ile veriyi daha az yer kaplayacak şekilde şekillendirir, bu da verinin daha hızlı iletilmesini veya daha az depolama alanı kullanmasını sağlar. 2. Veri Güvenliği: Hassas veya gizli veriler, şifreleme yöntemleri kullanılarak encode edilir, böylece veri yalnızca yetkili kişiler tarafından okunabilir hale gelir. 3. Medya Kodlaması: Ses, video ve görüntü gibi medya içerikleri encode edilerek farklı formatlara dönüştürülür, bu da medya içeriklerinin farklı cihazlarda oynatılabilir hale gelmesini sağlar. 4. Karakter Kodlaması: Metinlerin belirli bir karakter setine veya formatına encode edilmesi, metinlerin işlenmesi ve görüntülenmesi için önemlidir. 5. Ağ İletişimi: Veri iletişimi sırasında, veri farklı sistemler arasında encode edilerek aktarılır, bu da verinin doğru bir şekilde iletilebilmesini ve hedef sistemde doğru şekilde işlenebilmesini sağlar.
    5 kaynak

    Encode ne anlama gelir?

    "Encode" kelimesi İngilizce'de "şifrelemek", "kodlamak" anlamına gelir.
    5 kaynak

    Derin öğrenme nedir?

    Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, yapay zekâ teknolojisidir ve insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmalar kullanır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşan bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar, bu tahminler kontrol edilir ve hatalar hesaplanır. 5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında: - Sanal asistanlar (Siri, Alexa). - Yüz tanıma. - Otonom araçlar. - Sağlık sektörü (hastalık teşhisi). - Finans (algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti).
    5 kaynak

    Encoding ve decoding nedir?

    Encoding ve decoding, çeşitli iletişim ve veri işleme alanlarında kullanılan iki temel süreçtir. - Encoding, verilerin belirli bir formata dönüştürülmesi işlemidir. - Decoding, encoded (kodlanmış) verilerin tekrar orijinal formata dönüştürülmesi işlemidir. Bu iki süreç, şifreleme (encryption) ve şifre çözme (decryption) ile karıştırılmamalıdır.
    5 kaynak

    Encoder çeşitleri nelerdir?

    Encoder çeşitleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: lineer (doğrusal) encoderler ve rotary (dönel) encoderler. Bunun yanı sıra diğer encoder türleri şunlardır: 1. Angle (Açı) Encoderler: Rotary encoderlara benzer şekilde dönme hareketlerini izler ve geri bildirim sağlar. 2. Mutlak ve Artımsal Encoderler: Hem doğrusal hem de dairesel nesne hareketlerini algılar, ancak çıkış sinyalleri ve kullanım amaçları farklıdır. 3. Optik Encoderler: En yaygın ve en doğru sonuçları veren encoder türüdür. 4. Manyetik Encoderler: Manyetik etkiler üzerinden algılama yapar. 5. Kapasitif Encoderler: Yeni bir algılama teknolojisi olup, yüksek frekanslı referans sinyali prensibine dayanır.
    5 kaynak