• Buradasın

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin öğrenme ile birçok farklı işlem yapılabilir, bunlar arasında:
    1. Sanal asistanlar: Siri, Alexa gibi dijital asistanlar, sözlü komutları anlayıp yorumlayarak bilgi sağlarlar 12.
    2. Yüz tanıma: Sosyal medyada fotoğraflardaki kişileri etiketlemek için yüz tanıma teknolojisi kullanılır 1.
    3. Kişiselleştirilmiş öneriler: Video akış platformları ve e-ticaret siteleri, kullanıcıların geçmiş tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunar 12.
    4. Siber güvenlik: Sahte girişleri tespit ederek siber güvenliği sağlar 1.
    5. Tıbbi analizler: Tıbbi görüntü analizinde hastalıkları teşhis eder ve sağlık tahminlerinde bulunur 13.
    6. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlar, çevrelerini tanıyarak ve engelleri algılayarak kendi kendine hareket eder 13.
    7. Doğal dil işleme: Metinleri bir dilden diğerine çevirmek, duygu analizi yapmak ve konuşma tanıma gibi görevler için kullanılır 34.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. garantibbva.com.tr
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. sas.com
        3
      4. speakeragency.com.tr
        4
      5. coderspace.io
        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 ile hangi hastalıklar teşhis edilebilir?

    Derin öğrenme ile birçok hastalık teşhis edilebilir. İşte bazıları: Kanser: Meme, akciğer, cilt kanseri gibi birçok kanser türünün erken teşhisinde kullanılır. Nörolojik hastalıklar: Alzheimer, Parkinson gibi hastalıkların teşhisi ve ilerlemesinin izlenmesinde yardımcı olur. Göz hastalıkları: Retina görüntülerinin analizi ile glokom, diyabetik retinopati ve makula dejenerasyonu gibi hastalıkların erken tespiti sağlanır. Kardiyovasküler hastalıklar: EKG verilerinin analizi ile kalp hastalıklarının teşhisinde kullanılır. Diyabet: Kan şekeri düzeylerini izleyerek prediyabet veya tip 2 diyabet riskini belirler. Ayrıca, derin öğrenme, enfeksiyon hastalıklarının tanısında da kullanılarak bakteriyel ve viral enfeksiyonları tespit eder.
    5 kaynak

    Derin pekiştirmeli öğrenme ne işe yarar?

    Derin pekiştirmeli öğrenme, bilgisayarların bir dizi karar vererek ve bu kararların sonuçlarından öğrenerek bağımsız olarak öğrenmelerini sağlar. Bu yöntem, çeşitli alanlarda karmaşık davranışları öğrenmek ve zorlu sorunları çözmek için kullanılır. Başlıca kullanım alanları: - Oyun: Yapay zeka oyuncularının geliştirilmesi. - Robotik: Robotların görevleri yerine getirmeleri için hareket, manipülasyon ve navigasyon gibi kabiliyetlerinin artırılması. - Finans: Yatırım stratejileri belirleme, portföy yönetimi ve algoritmik ticaret. - Enerji ve kaynak yönetimi: Enerji tüketimini ve kaynak kullanımını optimize etme. - Sağlık: Kişiselleştirilmiş tıbbi tedavi protokolleri ve hastalık teşhisi. - Ulaşım ve lojistik: Trafik akışını optimize etme, rota planlaması ve araç filo yönetimi.
    5 kaynak

    Derin öğrenme için hangi kitap okunmalı?

    Derin öğrenme için okunabilecek bazı önemli kitaplar şunlardır: 1. "Deep Learning" - Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville tarafından yazılmıştır. 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. Kitap, pratik örneklerle derin öğrenmeyi öğretir ve popüler kütüphanelerle projeler gerçekleştirme imkanı sunar. 3. "Neural Networks and Deep Learning" - Charu C. Aggarwal tarafından yazılmıştır. 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.
    5 kaynak

    Derin öğrenme hangi veri türleri için uygundur?

    Derin öğrenme, yapılandırılmamış ve büyük veri türleri için uygundur. Özellikle aşağıdaki veri türlerinde etkili bir şekilde kullanılır: Görüntüler ve videolar. Ses dosyaları. Metin. Zaman serileri ve sıralı veriler. Ayrıca, derin öğrenme, çeşitli sensör verileri ve web kamerası görüntüleri gibi diğer veri türlerinde de kullanılabilir.
    5 kaynak

    Derin öğrenme ile uydu görüntüleri nasıl işlenir?

    Derin öğrenme ile uydu görüntüleri şu şekilde işlenir: 1. Ön İşleme: Uydu görüntüleri, analiz için kullanılabilir hale getirmek üzere temizlenir ve düzeltilir. 2. Görüntü Segmentasyonu: Görüntü, kara, su veya bitki örtüsü gibi farklı bölgelere ayrılarak yüzey türlerinin odaklanmış analizi ve sınıflandırılması yapılır. 3. Nesne Algılama: Binalar, yollar veya araçlar gibi belirli nesneler tanımlanır ve tam olarak belirlenir. 4. Değişim Tespiti: Farklı aralıklarla çekilen görüntüler karşılaştırılarak ormansızlaşma, kentleşme veya mevsimsel değişimler gibi zaman içindeki değişiklikler izlenir. 5. Görüntü Sınıflandırma: Arazi türleri, eğitim verilerinden öğrenilen kalıplara göre kategorize edilir ve ayrıntılı haritaların oluşturulması sağlanır. Bu işlemler için Unet, MaskRCNN ve SingleShotDetector gibi derin öğrenme modelleri kullanılır.
    5 kaynak

    Derin Öğrenme hangi tür yapay zeka?

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