• 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

    Derin öğrenme nedir?

    Derin öğrenme (deep learning), yapay sinir ağları kullanılarak büyük veri setlerinden anlamlı sonuçlar çıkarabilen bir makine öğrenimi alt dalıdır. Derin öğrenme, insan beyninin çalışma şekline göre modellenen algoritmalar olan sinir ağlarının katmanları tarafından desteklenir. Derin öğrenmenin bazı kullanım alanları: Yüz tanıma. Doğal dil işleme. Tıbbi analizler. Otonom araçlar. Derin öğrenme, ses tanıma, ilaç keşfi ve genomik gibi birçok alanda da en son teknolojileri geliştirmiştir.
    5 kaynak

    Encode ne anlama gelir?

    Encode, bir bilginin belirli bir formata veya yapıya dönüştürülerek başka bir alana aktarılmasını ifade eder. Encode kelimesinin bazı anlamları: şifreleme, kodlama; simgeleştirme; (sinir uyarısını) beynin alabileceği bir hale getirme (biyoloji terimi); genetik kod belirtme (dilbilim terimi). Encode terimi, yazılım, veri, siber güvenlik, medya ve metin alanlarında yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Encoder çeşitleri nelerdir?

    Encoder çeşitleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Çalışma şekline göre: doğrusal çalışan (linear); dönel çalışan (rotary). Bağlantı şekline göre: milli tip (shaft); delik milli tip (hollow shaft). Sensör tipine göre: optik algılamalı; manyetik algılamalı. Konum belirleme şekline göre: artımsal (incremental); mutlak (absolute). Çıkış sinyallerine göre: kare dalga üreten; sin-cos dalga üreten. Ayrıca, optik, manyetik, mekanik ve dirençli sistemler kullanarak sinyal oluşturan encoder çeşitleri de bulunmaktadır.
    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

    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

    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