• Buradasın

    Derin öğrenme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, yapay zekâ teknolojisidir ve insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmalar kullanır 12.
    Çalışma prensibi şu şekildedir:
    1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır 3.
    2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir 3.
    3. Model Kurma: Yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşan bir model kurulur 3.
    4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar, bu tahminler kontrol edilir ve hatalar hesaplanır 3.
    5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir 3.
    6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır 3.
    Kullanım alanları arasında:
    • Sanal asistanlar (Siri, Alexa) 12.
    • Yüz tanıma 12.
    • Otonom araçlar 12.
    • Sağlık sektörü (hastalık teşhisi) 13.
    • Finans (algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti) 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. garantibbva.com.tr
        1
      2. kodkampusu.com
        2
      3. speakeragency.com.tr
        3
      4. patika.dev
        4
      5. sas.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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 ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme ve makine öğrenmesi arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Miktarı: Derin öğrenme, makine öğrenmesine göre çok daha fazla veri gerektirir. 2. Donanım Gereksinimleri: Derin öğrenme, genellikle GPU gibi daha güçlü donanımlar kullanır. 3. Özellik Mühendisliği: Makine öğrenmesinde özellikler genellikle insan müdahalesiyle belirlenirken, derin öğrenme algoritmaları özellikleri otomatik olarak öğrenebilir. 4. Karmaşıklık: Derin öğrenme, daha karmaşık problemleri çözmek için uygundur. 5. Yorumlanabilirlik: Makine öğrenmesi modelleri, derin öğrenme modellerine göre daha kolay yorumlanabilir. Her iki yöntem de yapay zekanın alt kümeleridir ve verilerden öğrenerek tahminler ve kararlar alır.
    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 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 hangi tür yapay zeka?

    Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt alanı olarak kabul edilir.
    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 öğrenme nöron nedir?

    Derin öğrenme nöronu, yapay sinir ağlarının temel yapı taşıdır. Bir derin öğrenme modelinde, nöronlar üç ana katmanda bulunur: 1. Giriş Katmanı: Modelin aldığı ham verileri içerir. 2. Gizli Katmanlar: Verinin işlendiği katmanlardır ve her bir gizli katman, bir önceki katmandan gelen veriyi işleyerek daha karmaşık hale getirir. 3. Çıkış Katmanı: Modelin tahmin veya sınıflandırma sonucunu üretir.
    5 kaynak