• Buradasın

    De learning ne anlatıyor?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Deep Learning (Derin Öğrenme), makine öğrenimi alanının bir alt dalı olup, yapay sinir ağları kullanarak verilerden öğrenmeyi amaçlar 12.
    Deep Learning'in çalışma prensibi şu aşamalardan oluşur:
    1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır 12.
    2. Veri Hazırlama: Toplanan veri temizlenir ve işlenir 1.
    3. Model Kurma: Yapay sinir ağları ile bir model oluşturulur 12.
    4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar 12. Tahminlerin doğruluğu kontrol edilir ve hatalar hesaplanır 1.
    5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir 1.
    6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazır hale gelir 1.
    Deep Learning'in kullanım alanları arasında görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans, otonom araçlar ve eğlence sektörleri yer alır 12.
    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

    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

    Deep learning hangi alanlarda kullanılır?

    Deep Learning (Derin Öğrenme) birçok alanda kullanılmaktadır, bunlar arasında: 1. Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma, optik karakter tanıma (OCR) gibi uygulamalar. 2. Ses Tanıma: Konuşma tanıma ve ses işleme. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, metin sınıflandırma, dil çevirisi. 4. Oyun ve Eğlence Endüstrisi: Oyunlarda yapay zeka karşı oyuncu olarak kullanılır. 5. Tıbbi Görüntüleme: X-ışınları, MR görüntüleri gibi tıbbi görüntülerin analizi. 6. Finans: Algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti. 7. Otonom Araçlar: Çevresini tanımak ve güvenli bir şekilde hareket etmek için kullanılır. Bu alanlar, büyük veri kümeleri üzerinde yüksek hesaplama kapasitesi gerektirir ve genellikle TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler ve platformlar kullanılarak geliştirilir.
    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) ve Makine Öğrenmesi (Machine Learning) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Algoritmalar ve Öğrenme Yöntemleri: Makine öğrenimi, genellikle daha basit algoritmalar kullanır ve belirli bir görev için optimize edilmiştir. 2. Veri Miktarı ve Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, büyük veri setleri ile çalışırken daha fazla hesaplama gücü ve veri gerektirir. 3. İnsan Müdahalesi: Makine öğrenimi, sonuçların doğru olması için daha fazla insan müdahalesi ve ayarlaması gerektirir. 4. Kullanım Alanları: Makine öğrenimi, e-posta filtreleme, öneri sistemleri ve finansal dolandırıcılık tespiti gibi daha basit ve belirli görevlerde kullanılır.
    5 kaynak