• 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 öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme ve sınıflandırma görevlerinde kullanılır. 2. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serisi verileri ve dil modelleme için etkilidir. 3. Yapay Sinir Ağları (ANN): Genel amaçlı bir sinir ağıdır, çeşitli veri setlerinde kullanılabilir. Diğer önemli derin öğrenme algoritmaları ise şunlardır: 4. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM): RNN'in geliştirilmiş bir versiyonudur, daha uzun süreli ilişkileri öğrenme yeteneğine sahiptir. 5. Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN): Sahte veri üretme ve görseller oluşturma gibi uygulamalarda kullanılır. 6. Otomatik Kodlayıcılar (Autoencoders): Boyut azaltma ve veri sıkıştırma işlemlerinde etkilidir.
    5 kaynak

    Derin öğrenme programı nasıl başlatılır?

    Derin öğrenme programı başlatmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 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) Süreci: Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Derin öğrenme için Python gibi programlama dilleri ve TensorFlow gibi kütüphaneler kullanılır.
    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

    Yapay zekada derin öğrenme nedir?

    Yapay zekada derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalı olup, yapay sinir ağları ile verilerden öğrenmeyi amaçlar. Çalışma prensibi şu şekildedir: 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 ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans ve otonom araçlar bulunur.
    5 kaynak

    Sağlık alanında derin öğrenme nasıl kullanılır?

    Sağlık alanında derin öğrenme çeşitli şekillerde kullanılır: 1. Hastalık Teşhisi ve Tahmini: Derin öğrenme, tıbbi görüntülerin (X-ray, MR, CT taramaları) analizinde kullanılarak kanser gibi hastalıkları daha hızlı ve doğru bir şekilde tespit eder. 2. İlaç Keşfi: Büyük veri setlerini analiz ederek etkili ilaç adaylarının belirlenmesine yardımcı olur. 3. Genomik Analiz: Genetik faktörlerin hastalıklara nasıl yol açtığını anlamak için kullanılır ve kişiselleştirilmiş tedavi yöntemleri geliştirir. 4. Sigorta Dolandırıcılığı: Sağlık sigortası ile ilgili dolandırıcılık iddialarını analiz eder ve öngörür. 5. Elektronik Sağlık Kayıtları: Doğal dil işleme araçları ile konuşmadan metne dönüştürülerek daha hızlı ve az hatayla oluşturulur.
    5 kaynak

    Derin öğrenmeye uygun olmayan veri nedir?

    Derin öğrenmeye uygun olmayan veri, genellikle yapılandırılmamış ve etiketlenmemiş verilerdir. Ayrıca, az miktarda veri veya belirli bir kaynakla sınırlı kalan veriler de derin öğrenme için uygun olmayabilir, çünkü modeller genelleme yapamaz ve yeterli öğrenimi gerçekleştiremez.
    5 kaynak

    Derin öğrenmenin temel veri yapısı nedir?

    Derin öğrenmenin temel veri yapısı, yapay sinir ağları olarak adlandırılan katmanlardan oluşan yapılardır. Bu ağlar, veri girdilerini işleyen ve analiz eden düğüm katmanlarından veya nöronlardan oluşur: 1. Giriş katmanı: Verilerin alındığı katmandır. 2. Gizli katmanlar: Verilerin işlendiği ve karmaşık hesaplamalar yapılarak kalıplara ayrıldığı katmanlardır. 3. Çıkış katmanı: İşleme dayalı sonuçların veya tahminlerin üretildiği katmandır. Ayrıca, derin öğrenme modellerinde büyük veri kümeleri de önemli bir yer tutar ve modellerin eğitimi için kullanılır.
    5 kaynak