• 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 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 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 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 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 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 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 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