• Buradasın

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin öğrenme ile yapılabilecek işlemlerden bazıları şunlardır:
    • Görüntü tanıma 35. Otonom araçlar, derin öğrenme sayesinde trafikteki diğer araçları, yayaları ve çevreyi tanıyarak güvenli sürüş sağlayabilir 5.
    • Ses işleme 5. Derin öğrenme, ses tanıma gibi işlemlerde kullanılabilir 5.
    • Dil çevirisi 5. Derin öğrenme algoritmaları, metin verilerine bakarak çeviri yapabilir 4.
    • Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri 5.
    • Sağlıkta tanı koyma 5. Medikal görüntülerin analiz edilmesinde kullanılan derin öğrenme algoritmaları, doktorların daha hızlı ve doğru teşhisler koymasına yardımcı olur 5.
    • Oyun geliştirme 5. Derin öğrenme, oyunlarda yapay zekânın oyuncunun hamlelerini analiz ederek ona karşı daha akıllı stratejiler geliştirmesini sağlar 5.
    Derin öğrenme, ayrıca dolandırıcılık tespiti, tedarik zinciri yönetimi, siber güvenlik gibi alanlarda da kullanılabilir 4.
    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 hangi veri türleri için uygundur?

    Derin öğrenme, çeşitli veri türleri için uygundur, bunlar arasında: Resim verisi; Video verisi; Ses verisi; Metin verisi; İstatistiksel veri; Coğrafi veri; Kullanıcı verisi; Finansal veri; Sağlık verisi. Derin öğrenme modelleri, bu veri türlerini analiz ederek karmaşık kalıpları tanır ve çeşitli görevleri yerine getirir.
    5 kaynak

    Derin öğrenme ile uydu görüntüleri nasıl işlenir?

    Derin öğrenme ile uydu görüntülerinin işlenmesi, çeşitli yöntemlerle gerçekleştirilebilir: Bina ve yol tespiti: Evrişimli sinir ağları (ESA) kullanılarak semantik segmentasyon yapılabilir. Gemi tespiti: CenterNet ve EfficientDet gibi derin öğrenme modelleri, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden otomatik gemi tespiti için kullanılabilir. Derin öğrenme ile uydu görüntülerinin işlenmesinde kullanılan diğer yöntemler arasında çoklu çözünürlük segmentasyonu ve transfer öğrenme de bulunur. Bu yöntemler, uzaktan algılama alanında, özellikle deniz ve kıyı güvenliğinin sağlanması ve deniz trafiğinin izlenmesi gibi askeri ve sivil uygulamalarda kullanılır.
    5 kaynak

    Derin öğrenme ile hangi hastalıklar teşhis edilebilir?

    Derin öğrenme ile teşhis edilebilen bazı hastalıklar: Akciğer hastalıkları. Alzheimer hastalığı. Viral, bakteriyel ve COVID-19 pnömonisi. Dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (ADHD). Derin öğrenme, tıbbi görüntü işleme, segmentasyon, sınıflandırma ve hastalık teşhisi gibi alanlarda kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    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 hangi tür yapay zeka?

    Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt kümesidir. Yapay zeka (AI), insan zekasına özgü olan gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir.
    5 kaynak

    Derin pekiştirmeli öğrenme ne işe yarar?

    Derin pekiştirmeli öğrenme, karmaşık ortamlarda optimum davranışları öğrenmek için derin sinir ağlarını kullanarak deneme-yanılma yöntemiyle çalışan bir makine öğrenimi dalıdır. Derin pekiştirmeli öğrenmenin bazı kullanım alanları: Robotik: Nesne manipülasyonu, hareket ve montaj gibi karmaşık görevleri yerine getirmek için robotların eğitilmesi. Oyun oynama: Go ve çeşitli video oyunlarında insanüstü performans elde edilmesi. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlarda navigasyon, yol planlama ve karar verme. Kaynak optimizasyonu: Enerji şebekeleri ve trafik sinyal kontrolü gibi karmaşık sistemlerin yönetilmesi. Öneri sistemleri: Kullanıcı katılımını veya memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak için öneri dizilerinin optimize edilmesi. Sağlık hizmetleri: Hasta durumlarına ve sonuçlarına dayalı olarak en uygun tedavi politikalarının veya ilaç dozajlarının keşfedilmesi.
    5 kaynak

    Derin öğrenme için hangi kitap okunmalı?

    Derin öğrenme için okunabilecek bazı kitaplar: Deep Learning with Python. Grokking Deep Learning. Neural Networks and Deep Learning. Deep Learning. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow.
    5 kaynak