• Buradasın

    De learning ne anlatıyor?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Deep learning (derin öğrenme), herhangi bir insan müdahalesi gerektirmeden, algoritmalar ve büyük veri kümeleri kullanarak kalıplar bulan ve çıktılar oluşturup yanıtlar veren bir makine öğrenme tekniğidir 23.
    Derin öğrenme, yapay zekanın bir bileşeni olup, makinelerin insan zekasını taklit ederek öğrenmesini sağlar 25. Bu teknoloji, görüntü işleme, yüz tanıma, doğal dil işleme gibi alanlarda başarılı sonuçlar elde etmektedir 24.
    Derin öğrenmenin bazı çalışma prensipleri:
    • Yapay sinir ağları: İnsan beynindeki nöronlardan esinlenerek tasarlanmıştır 23.
    • Çoklu katmanlar: Derin öğrenme, birden fazla gizli katmana sahiptir 3.
    • Ağırlık ayarlamaları: Nöronlar arasındaki bağlantılar, giriş değerinin önemini belirleyen bir ağırlık ile ilişkilidir 3.
    • Yineleme ve maliyet fonksiyonu: Hata oranını en aza indirmek için veri kümesi üzerinde yineleme yapılır ve maliyet fonksiyonu kullanılır 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. speakeragency.com.tr
        1
      2. blog.venain.com
        2
      3. digitalreport.com.tr
        3
      4. inetmar.com
        4
      5. komtas.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Deep learning hangi alanlarda kullanılır?

    Deep learning (derin öğrenme), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Sağlık: Hastalık teşhisi, medikal görüntü analizi. Otomotiv: Otonom araç sistemleri. Finans: Dolandırıcılık tespiti, hisse senedi tahmini. E-ticaret: Öneri sistemleri. Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri. Dil işleme: Otomatik çeviri, chatbotlar. Endüstri ve üretim: Kalite kontrol, öngörücü bakım. Ayrıca, derin öğrenme bilgisayarlı görü, ses tanıma, doğal dil işleme ve oyun stratejileri gibi alanlarda da başarıyla kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    E-learning ve uzaktan eğitim aynı mı?

    E-öğrenme (e-learning) ve uzaktan eğitim kavramları birbiriyle örtüşse de tam olarak aynı değildir. Uzaktan eğitim, öğrencilerin ve eğitmenin belirli bir mesafeden birbirleriyle iletişim kurması esasına dayanır ve network kullanımını zorunlu kılmaz. E-öğrenme ise, eğitim öğretim faaliyetlerinin elektronik ortamda internet ve diğer teknolojiler aracılığıyla gerçekleştirilmesini ifade eder. Dolayısıyla, e-öğrenme uzaktan eğitimin bir parçası olarak kabul edilebilir.
    5 kaynak

    Transfer Learning ve fine-tuning arasındaki fark nedir?

    Transfer learning ve fine-tuning arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Eğitim Kapsamı: - Transfer learning: Sadece son katmanlar yeni görev için eğitilir, modelin geri kalanı dondurulur. - Fine-tuning: Tüm model veya belirli katmanlar eğitilir, bu da modelin daha fazla uyum sağlamasına olanak tanır. 2. Veri Gereksinimleri: - Transfer learning: Küçük datasets için uygundur, çünkü önceden eğitilmiş modelin genel özellikleri yeterlidir. - Fine-tuning: Daha büyük ve orijinal dataset'e benzer bir dataset gerektirir. 3. Hesaplama Maliyeti: - Transfer learning: Daha az hesaplama kaynağı ve zaman gerektirir. - Fine-tuning: Daha fazla hesaplama gücü ve zaman ihtiyacı vardır. 4. Adaptasyon: - Transfer learning: Modelin genel özelliklerini koruma eğilimindedir ve yeni görevlere adaptasyonu sınırlıdır. - Fine-tuning: Daha fazla katman ayarlandığından, yeni göreve daha iyi uyum sağlar.
    5 kaynak

    Deep Learning ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme (deep learning), makine öğreniminin bir alt kümesidir. Derin öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki temel farklar: Veri miktarı: Makine öğrenmesi küçük veya orta boyuttaki veriler ile çalışırken, derin öğrenme için daha büyük veriler gereklidir. Donanım: Derin öğrenme analizleri yapmak için güçlü bilgisayarlar gerekirken, makine öğrenmesi için düşük veya orta seviyede bilgisayarlar yeterlidir. Öznitelik mühendisliği: Makine öğrenmesinde özelliklerin kullanıcılar tarafından doğru bir şekilde tanımlanması ve oluşturulması gerekir, derin öğrenmede ise verilerden üst düzey özellikler öğrenilir ve yeni özellikler oluşturulur. Eğitim zamanı: Makine öğrenmesi algoritmalarının eğitim süresi kısa (en fazla bir veya iki saat) iken, derin öğrenme algoritmalarının eğitim süresi uzundur (günler veya haftalar). Öğrenme yaklaşımı: Makine öğrenmesi, öğrenme sürecini daha küçük adımlara ayırır ve her bir adımdaki sonuçları tek bir çıkışta birleştirir. Uygulama alanları: Makine öğrenimi, yapılandırılmış ve etiketlenmiş verilerle yürütülen iyi tanımlanmış görevler için idealdir; derin öğrenme ise yapılandırılmamış verileri anlamlandırmayı gerektiren karmaşık görevler için idealdir.
    5 kaynak