• Buradasın

    Derin öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar:
    • Evrişimsel Sinir Ağları (CNN - Convolutional Neural Networks) 125. Görüntü işleme ve bilgisayarla görme görevlerinde kullanılır 5.
    • Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN - Recurrent Neural Networks) 25. Zaman serileri ve sıralı veriler için kullanılır 5.
    • Kısıtlı Boltzmann Makineleri (RBM - Restricted Boltzmann Machines) 25. Genellikle önişleme ve özellik çıkarımı için kullanılır 5.
    • Derin İnanç Ağları (DBN - Deep Belief Nets) 25. Çok katmanlı olasılıksal grafik modellerdir 5.
    • Kapsül Ağları (Capsule Networks) 5. Nesnelerin ve özelliklerin yerel uzamsal ilişkilerini modellemek için geliştirilmiştir 5.
    Derin öğrenme algoritmaları, verilerin türüne, boyutuna, yapısına ve kullanılacak parametrelere göre farklılık gösterebilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. teknolojiakademisi.com
        1
      2. kayira.com.tr
        2
      3. mtburakk.medium.com
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. speakeragency.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Denetimli öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Denetimli öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar: Regresyon algoritmaları: Simple Linear Regression; Multiple Linear Regression; Polynomial Regression; Logistic Regression; Support Vector Regression; Decision Tree Regression; Random Forest Regression. Sınıflandırma algoritmaları: K-Nearest Neighbours; Support Vector Machines; Naïve Bayes; Decision Tree Classification; Random Forest Classification. Ayrıca, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi algoritmalar da denetimli öğrenme sürecinde kullanılır. Algoritma seçimi, girdi verilerinin boyutu ve yapısı, problemin doğası (sınıflandırma veya regresyon) ve modelin istenen performansı ve karmaşıklığı gibi faktörlere bağlıdır.
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir sıraya koymak için kullanılır. Graf Algoritmaları: Graf yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. Dinamik Programlama Algoritmaları: Karmaşık problemleri daha küçük alt problemlere bölerek çözmek için kullanılır. Böl ve Fethet Algoritmaları: Problemi daha küçük parçalara bölerek ve her parçayı ayrı ayrı çözerek çalışır. Yinelemeli Algoritmalar: Sorun çözüme ulaşana kadar sürekli tekrar eder. Greedy Algoritması: Optimizasyon sorunları için olası en iyi çözümü bulmaya yarar. Kaba Kuvvet Algoritması: Çözüm bulamasa da tüm çözümleri zorlayarak dener. Yol Yapılı ve Ağaç Yapılı Algoritmalar: Sonlu algoritmaların alt türleridir. Ayrıca, algoritmalar prosedürleri işletme şekillerine göre ardışık, yakınsak, sezgisel, yaklaşık, sonlu, direkt gibi farklı kategorilere de ayrılabilir.
    5 kaynak

    Denetimsiz öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. K-Means Kümeleme: Benzer özelliklere sahip verileri gruplandırmak için kullanılır. 2. PCA (Principal Component Analysis): Verilerin boyutunu azaltmak için kullanılır. 3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır. 4. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzayda görselleştirir. 5. Autoencoder: Verileri sıkıştırmak ve daha az boyutlu bir uzaya taşımak için kullanılır. 6. Apriori Algoritması: Veri noktaları arasındaki olası ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur. Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verilerin analizinde ve verideki gizli yapıların keşfedilmesinde kullanılır.
    5 kaynak

    Algoritmalar neden önemlidir?

    Algoritmalar önemlidir çünkü: Yazılan kodların sağlam ve esnek olmasını sağlar. Hataların daha hızlı yakalanmasına ve çözülmesine yardımcı olur. İleri seviye konulara (veri yapıları, yapay zeka, oyun programlama) geçişi kolaylaştırır. Yazılım mülakatlarında başarılı olma şansını artırır. Gerçek dünyadaki problemleri daha küçük adımlara bölerek analiz etmeyi ve çözüm bulmayı sağlar. Bilgi işlemlerini optimize etmeye ve kötü amaçlı yazılımları çözmeye olanak tanır. Algoritmalar, bilgisayar biliminin yanı sıra günlük hayatta da önemli bir rol oynar; yemek tarifleri, yol tarifleri ve matematik problem çözme yöntemleri gibi durumlar algoritma olarak düşünülebilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi algoritmaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi algoritmaları üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu algoritmalar, etiketli veri kümeleri üzerinde çalışır ve makineye her örnek için istenen çıktı değerleri verilir. İki alt kategoriye ayrılır: - Sınıflandırma: Verileri iki veya daha fazla kategoriye ayırır. - Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki sayısal ilişkiyi inceler. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veriler etiketlenmez ve algoritma, veri noktalarını kendi başına ayırır. İki alt kategoriye ayrılır: - Kümeleme: Verileri benzer gruplara ayırır. - Boyut İndirgeme: Veri boyutunu azaltarak daha az özellik ile çalışmayı sağlar. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, deneme yanılma yoluyla öğrenir ve her eylemden sonra geri bildirim alır.
    5 kaynak

    Algoritma nedir ve örnekleri?

    Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için çözüm yolunun adım adım tasarlanmasıdır. Algoritma örnekleri: Yemek tarifi: Bir yemek yaparken izlenen adımlar bir algoritmadır. Bilgisayar tamiri: Açılmayan bir bilgisayar için çözüm yolu şu sıralamada olmalıdır: Fişin takılı olup olmadığını kontrol etmek, takılı değilse takıp açmak, eğer takılı ise monitörün açık olup olmadığını kontrol etmek. Dört sayının ortalamasını hesaplama: ``` A0 --> Başla A1 --> Sayaç=0 A2 --> Sayı=? : T=T+Sayı A3 --> Sayaç=Sayaç+1 A4 --> Sayaç<4 ise A2'ye git A5 --> O=T/4 A6 --> O'yu göster A7 --> Dur ``` Algoritma türleri: arama algoritmaları; sıralama algoritmaları; graf algoritmaları; dinamik programlama algoritmaları; böl ve fethet algoritmaları. Tüm programlama dillerinin temelinde algoritma vardır.
    5 kaynak

    Algoritma bilişimde ne işe yarar?

    Algoritma bilişimde şu işlere yarar: Problem çözme. Kodlama ve programlama. Karmaşık süreçleri basitleştirme. Sistematik yaklaşım. Verimlilik. Algoritmalar, sadece bilgisayar bilimlerinde değil, hayatın her alanında kullanılır.
    5 kaynak