• 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 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 öğrenmede kullanılan veri setleri nelerdir?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı önemli veri setleri şunlardır: 1. CIFAR-10 ve CIFAR-100: 32x32 boyutunda renkli görüntülerden oluşan, nesne tanıma görevleri için kullanılan veri setleri. 2. ImageNet: 14 milyondan fazla etiketli görüntü içeren, büyük ve çeşitli bir veri seti, nesne tanıma ve sınıflandırma için kullanılır. 3. COCO (Common Objects in Context): 330.000'den fazla görüntü içeren, nesne tespiti ve segmentasyonunda kullanılan veri seti. 4. MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology): El yazısı rakamlarının tanınması için kullanılan, 60.000 eğitim örneği ve 10.000 test örneği içeren veri seti. 5. PASCAL VOC: Nesne tespiti ve sınıflandırma görevleri için kullanılan, çeşitli nesne sınıflarını içeren veri seti. Bu veri setleri, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi için kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Derin öğrenme için hangi dil daha iyi?

    Derin öğrenme için en yaygın kullanılan programlama dilleri şunlardır: Python. R. Java. C++. MATLAB. Derin öğrenme için uygun dil seçimi, kişisel tercihler ve projenin gereksinimlerine bağlıdır.
    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 ve yapay zeka modelleri arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: Kapsam: Yapay zeka, insan zekasını taklit eden geniş bir kavramdır; derin öğrenme ise yapay sinir ağlarını kullanarak büyük miktarda veriyi işleyen ve analiz eden bir makine öğrenimi alt kümesidir. Teknikler: Derin öğrenme, çok katmanlı derin sinir ağlarını kullanırken, yapay zeka mantık, kural tabanlı sistemler ve istatistiksel yöntemler içerir. Veri İşleme: Derin öğrenme, büyük ve yapılandırılmamış veri kümeleriyle çalışırken, yapay zeka daha küçük ve yapılandırılmış veri kümeleri için uygundur. Karmaşıklık: Derin öğrenme, çok karmaşık hesaplamalar ve büyük veri setleri gerektirir; yapay zeka ise daha basit problemler için kullanılabilir. Performans: Derin öğrenme, büyük verilerle yüksek doğruluk sağlar, yapay zeka ise verilere fazla bağımlı olmadan temel muhakeme yapabilir. Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt dalı olmasına rağmen, her yapay zeka uygulaması derin öğrenme gerektirmez.
    5 kaynak

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

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