• Buradasın

    Autoencoder öznitelik seçimi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Autoencoder ile öznitelik seçimi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:
    • Feature Extraction (Öznitelik Çıkarma) 1. Autoencoder'lar veriyi sıkıştırırken daha düşük boyutta en fazla bilgiyi tutacak şekilde öğrenirler 1. Bu sayede verideki en önemli noktalar birçok başka iş için (sınıflandırma, tanıma, bölümleme vs.) kullanılabilir 1.
    • Denoising (Gürültü Giderme) 15. Autoencoder'lara giriş olarak gürültülü veri verilerek gürültü giderme için eğitilebilir 15.
    • Variational Autoencoder (VAE) ile Yeni Veri Üretimi 15. VAE'ler, bottleneck layer'da belirli bir olasılıksal dağılım öğrenir 1. Bu sayede bu dağılımdan rastgele kodlar kullanılarak yeni veriler üretilebilir 15.
    Autoencoder kullanarak öznitelik seçimi yaparken, eğitim verilerinin türü ve kullanım amacına göre en uygun model ve parametrelerin belirlenmesi önemlidir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. deepai.org
        2
      3. viso.ai
        3
      4. v7labs.com
        4
      5. cihanongun.medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Auto encoder ve derin öğrenme nedir?

    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. Derin Öğrenme ise, yapay sinir ağlarının büyük miktarda veriden öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Derin öğrenme, çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır: Sosyal medya: Kullanıcı davranışlarını analiz ederek hedefli reklamlar ve öneriler sunar. Finans: Hisse senedi değerlerini tahmin eder ve güvenlik tehditlerini tespit eder. Sağlık: Hastaların hastalıklarını tahmin etmek için eğilimleri ve davranışları analiz eder. Otomotiv: Sürücüsüz araçların görüntüleri işlemesini ve yayaları diğer nesnelerden ayırt etmesini sağlar.
    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