• Buradasın

    CNN algoritması nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    CNN (Convolutional Neural Network), görüntü işleme ve nesne tanıma alanlarında sıkça kullanılan bir derin öğrenme algoritmasıdır 23.
    CNN algoritmasının temel bileşenleri:
    • Convolutional Layers (Evrişim Katmanları): Filtreler kullanarak görüntüdeki özellikleri çıkarır 12.
    • Pooling Layers (Havuzlama Katmanları): Veri boyutunu küçülterek hesaplama maliyetini azaltır 23.
    • Activation Functions (Aktivasyon Fonksiyonları): Doğrusal olmayan özelliklerin öğrenilmesini sağlar 23.
    • Fully Connected Layers (Tam Bağlantılı Katmanlar): Özellikleri analiz ederek sınıflandırma yapar 13.
    CNN algoritmasının çalışma prensibi:
    1. Giriş Görüntüsü: Görüntü, filtrelerle analiz edilerek düşük seviyeli özellikler çıkarılır 3.
    2. Boyut Azaltma: Önemli bilgiler kaybolmadan veri boyutu küçültülür 3.
    3. Sınıflandırma: Tam bağlantılı katmanlar ile özellikler analiz edilerek sınıflandırma yapılır 3.
    Uygulama alanları: Tıbbi görüntüleme, otonom araçlar, güvenlik sistemleri ve endüstriyel otomasyon gibi alanlarda kullanılır 34.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. teknoloji.org
        2
      3. yapayzekaplatformu.com
        3
      4. teknolojiakademisi.com
        4
      5. yazgit.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Algoritma nedir ve örnekleri?

    Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya bir görevi yerine getirmek için izlenen adım adım yöntemler dizisidir. Algoritmanın temel özellikleri: - Sonluluk: Algoritma belirli bir adım sayısına sahip olmalı ve bu adımların sonunda bir sonuca ulaşılmalıdır. - Belirginlik: Algoritmanın her adımı açık ve net bir şekilde tanımlanmalıdır. - Giriş ve Çıkış: Algoritma, belirli giriş verileri almalı ve bu veriler üzerinde işlem yaparak belirli bir çıkış üretmelidir. Bazı algoritma örnekleri: - Arama algoritmaları: Bir veri kümesinde istenen bir öğeyi tespit etmek için kullanılır. - Sıralama algoritmaları: Veri kümelerini belirli bir düzene göre sıralamak için kullanılır. - Optimizasyon algoritmaları: Bir problemi en iyi şekilde çözmek için kullanılır. - Dijkstra algoritması: En kısa yol problemlerini çözmek için kullanılır. - Karar ağaçları: Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayarlara insan benzeri düşünme ve öğrenme yetenekleri kazandırır.
    5 kaynak

    Algoritmanın temel ilkeleri nelerdir?

    Algoritmanın temel ilkeleri şunlardır: 1. Giriş (Input): Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya görevi gerçekleştirmek için giriş verilerini alır. 2. Çıktı (Output): Algoritma, giriş verileri üzerinde işlem yaparak bir çıktı üretir. 3. Belirli Adımlar (Steps): Algoritma, belirli adımları takip ederek işlemi gerçekleştirir. 4. Sonluluk (Finiteness): Algoritmanın bir süreç içinde belirli bir süre içinde sonlanması gerekir. 5. Etkililik (Effectiveness): Algoritma, belirli bir problemin çözümü için etkili olmalıdır. 6. Genellik (Generality): Algoritma, benzer problemleri veya görevleri çözmek için genelleştirilebilir olmalıdır. 7. Bağımsızlık (Independence): Algoritmanın çalışması, giriş verilerinden başka herhangi bir dış etken veya duruma bağlı olmamalıdır. 8. İzlenebilirlik (Traceability): Algoritma, her adımda ne yapılması gerektiğini açıkça belirttiği için izlenebilir olmalıdır. 9. Verimlilik (Efficiency): İyi bir algoritma, kaynakları etkili bir şekilde kullanmalıdır.
    5 kaynak

    CNN ve RNN arasındaki fark nedir?

    CNN (Convolutional Neural Network) ve RNN (Recurrent Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri İşleme Şekli: - CNN: Resim gibi grid-like verileri işler ve her bir kısmı birlikte değerlendirir. - RNN: Sıralı verileri (metin, konuşma, zaman serisi) işler ve önceki adımları hatırlayarak zamansal bağımlılıkları yakalar. 2. Parametre Paylaşımı: - CNN: Aynı kuralları resmin farklı kısımları için uygulayarak tekrar tekrar kullanır. - RNN: Aynı kuralları zaman adımları boyunca kullanarak hafızayı korur. 3. Mimari: - CNN: Konvolüsyonel katmanlar, havuzlama katmanı ve tamamen bağlı katmanlardan oluşur. - RNN: Giriş katmanı, gizli katmanlar ve çıktı katmanından oluşur; gizli katmanlar önceki adımların hafızasını içerir. 4. Kullanım Alanları: - CNN: Görüntü tanıma, nesne tespiti, yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır. - RNN: Dil işleme, makine çevirisi, konuşma tanıma, hisse senedi piyasası tahminleri gibi alanlarda kullanılır.
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri çeşitli alanlara ve amaçlara göre sınıflandırılabilir. İşte bazı yaygın algoritma türleri: 1. Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir düzene göre sıralar. 3. Dinamik Programlama Algoritmaları: Problemleri alt problemlere ayırarak çözmeyi amaçlar. 4. Graf Algoritmaları: Ağ yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. 5. Heuristik Algoritmalar: Optimal çözümü bulmak yerine, yeterli ve pratik çözümler sunar. 6. Şifreleme Algoritmaları: Verileri anlamsız hale getirerek güvenlik sağlar.
    5 kaynak

    Örüntü tanımada hangi algoritmalar kullanılır?

    Örüntü tanımada kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (ANN), Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): K-Ortalamalar (K-Means), Bağlantısal Kümeleme (Hierarchical Clustering). 3. Derin Öğrenme: Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), Rekürren Sinir Ağları (RNN). 4. Takviyeli Öğrenme: Makine öğreniminin daha az kullanılan bir dalı olup, deneyler sırasında gerçek zamanlı karar verme süreçlerinde kullanılır. Bu algoritmalar, sistemin ihtiyacına ve veri türüne göre çeşitlilik gösterir.
    5 kaynak

    Algoritma ve veri yapıları nedir?

    Algoritma ve veri yapıları bilgisayar bilimlerinin temel taşlarıdır. Algoritma, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış, açık ve adım adım bir plan veya yönergeler bütünüdür. Veri yapıları ise verilerin depolanma ve yönetilme biçimini tanımlar. Bazı temel veri yapıları şunlardır: - Dizi (Array): Aynı türden elemanların sıralı bir şekilde saklandığı yapı. - Bağlı liste (Linked List): Düğümler aracılığıyla birbirine bağlanan veri elemanlarından oluşur. - Yığın (Stack): Last-in, first-out (LIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Kuyruk (Queue): First-in, first-out (FIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Ağaç (Tree): Hiyerarşik bir yapıya sahip olan veri yapısı. - Graf (Graph): Düğümlerin kenarlarla bağlandığı veri yapısı.
    5 kaynak