• Buradasın

    Derin öğrenme için hangi kitap okunmalı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin öğrenme için okunabilecek bazı önemli kitaplar şunlardır:
    1. "Deep Learning" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville tarafından yazılmıştır 12. Bu kitap, derin öğrenmenin temellerini ve algoritmalarını kapsamlı bir şekilde ele alır.
    2. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - Aurélien Géron tarafından yazılmıştır 14. Kitap, pratik örneklerle derin öğrenmeyi öğretir ve popüler kütüphanelerle projeler gerçekleştirme imkanı sunar.
    3. "Neural Networks and Deep Learning" - Charu C. Aggarwal tarafından yazılmıştır 2. Bu kitap, derin öğrenme dünyasına giriş yapmak isteyenler için uygundur ve teori, matematik ve Python kod örnekleri içerir.
    Ayrıca, "Deep Learning with Python" - François Chollet tarafından yazılmış ve derin öğrenme framework’ü Keras'ı kullanarak sinir ağlarının nasıl uygulanacağını anlatır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. teknolojiakademisi.com
        1
      2. coderspace.io
        2
      3. tr.python-3.com
        3
      4. mobilteknolojiler.com
        4
      5. fortytwofficial.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin Öğrenme zor mu?

    Derin öğrenme, bazı açılardan zor olabilir. Bunun başlıca nedenleri şunlardır: 1. Büyük Veri ve Yüksek Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, milyonlarca veri noktasını işleyebilen sinir ağları gerektirir ve bu da büyük işlem gücü ve geniş veri setleri gerektirir. 2. Karmaşık Modeller: Derin öğrenme modelleri, birçok parametre ve gizli katman içerir, bu da modellerin nasıl çalıştığını anlamayı zorlaştırır. 3. Etiketli Veri İhtiyacı: Derin öğrenme modellerinin etkili olabilmesi için geniş ve yeterince çeşitli etiketli veri kümelerine ihtiyaç vardır. 4. Yorumlanabilirlik: Derin öğrenme modellerinin tahminleri, kara kutu olarak kabul edilir ve bu da sonuçların yorumlanmasını zorlaştırır.
    5 kaynak

    Derin öğrenme nedir?

    Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, yapay zekâ teknolojisidir ve insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmalar kullanır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşan bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar, bu tahminler kontrol edilir ve hatalar hesaplanır. 5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında: - Sanal asistanlar (Siri, Alexa). - Yüz tanıma. - Otonom araçlar. - Sağlık sektörü (hastalık teşhisi). - Finans (algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti).
    5 kaynak