• Buradasın

    Deep learning hangi alanlarda kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Deep Learning (Derin Öğrenme) birçok alanda kullanılmaktadır, bunlar arasında:
    1. Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma, optik karakter tanıma (OCR) gibi uygulamalar 12.
    2. Ses Tanıma: Konuşma tanıma ve ses işleme 13.
    3. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, metin sınıflandırma, dil çevirisi 12.
    4. Oyun ve Eğlence Endüstrisi: Oyunlarda yapay zeka karşı oyuncu olarak kullanılır 1.
    5. Tıbbi Görüntüleme: X-ışınları, MR görüntüleri gibi tıbbi görüntülerin analizi 13.
    6. Finans: Algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti 23.
    7. Otonom Araçlar: Çevresini tanımak ve güvenli bir şekilde hareket etmek için kullanılır 23.
    Bu alanlar, büyük veri kümeleri üzerinde yüksek hesaplama kapasitesi gerektirir ve genellikle TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler ve platformlar kullanılarak geliştirilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. academy.patika.dev
        1
      2. speakeragency.com.tr
        2
      3. cloud.google.com
        3
      4. blog.odeaweb.com
        4
      5. aws.amazon.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin Öğrenme hangi tür yapay zeka?

    Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt alanı olarak kabul edilir.
    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

    De Learning konusu nedir?

    Derin Öğrenme (Deep Learning), makine öğrenmesi alanının bir alt dalıdır ve yapay sinir ağları ile verilerden öğrenmeyi amaçlar. Derin Öğrenme'nin çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veri temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Veri modele verilir, model veriyi analiz eder ve tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. Derin Öğrenme'nin kullanım alanları arasında görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans, otonom araçlar ve eğlence sektörleri yer alır.
    5 kaynak

    Deep learning neden daha iyi?

    Deep learning'in daha iyi olmasının bazı nedenleri: 1. Yüksek doğruluk: Deep learning modelleri, çeşitli görevlerde (konuşma işleme, görüntü tanıma gibi) yüksek doğruluk sağlayabilir. 2. Otomatik özellik çıkarma: Deep learning, verilerin içindeki ilgili özellikleri otomatik olarak belirleyebilir, bu da manuel mühendislik ihtiyacını azaltır. 3. Geniş uygulanabilirlik: Deep learning, otonom sürüşten finansal analize kadar birçok alanda kullanılabilir. 4. Sürekli öğrenme: Yeni verilerle güncellenebilme yeteneği sayesinde, deep learning modelleri zamanla kendilerini iyileştirebilir. 5. Hiyerarşik veri temsili: Karmaşık veri yapılarını daha basit özelliklerden başlayarak öğrenebilir ve bu da daha zengin ve anlamlı içgörüler sunar. Ancak, deep learning'in yüksek hesaplama gücü gereksinimi, veri kalitesi bağımlılığı ve yorumlanabilirlik zorlukları gibi dezavantajları da vardır.
    5 kaynak