• Buradasın

    Derin öğrenmede kullanılan veri setleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 1.
    2. ImageNet: 14 milyondan fazla etiketli görüntü içeren, büyük ve çeşitli bir veri seti, nesne tanıma ve sınıflandırma için kullanılır 14.
    3. COCO (Common Objects in Context): 330.000'den fazla görüntü içeren, nesne tespiti ve segmentasyonunda kullanılan veri seti 1.
    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 14.
    5. PASCAL VOC: Nesne tespiti ve sınıflandırma görevleri için kullanılan, çeşitli nesne sınıflarını içeren veri seti 4.
    Bu veri setleri, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi için kritik öneme sahiptir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. medium.com
        1
      2. patika.dev
        2
      3. miesofficial.com
        3
      4. dergipark.org.tr
        4
      5. aws.amazon.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    Ücretsiz veri setleri nereden bulunur?

    Ücretsiz veri setleri bulabileceğiniz bazı platformlar şunlardır: 1. Kaggle: Çeşitli konularda halka açık binlerce veri seti sunar. 2. Data.gov: ABD hükümetinin açık veri platformudur ve 300 bine yakın veri setine erişim sağlar. 3. UCI Machine Learning Repository: University of California, Irvine tarafından sunulan, eski ve popüler veri setlerine sahip bir platformdur. 4. FiveThirtyEight: Spor, seçim ve kamuoyu yoklamaları gibi alanlarda ücretsiz veri setleri sunar. 5. Google Data Set Search: Kamuya açık veri setlerini kaynak, dosya türü ve lisans gibi kriterlere göre tarayan bir arama motorudur.
    5 kaynak

    Derin öğrenmenin temel veri yapısı nedir?

    Derin öğrenmenin temel veri yapısı, yapay sinir ağları olarak adlandırılan katmanlardan oluşan yapılardır. Bu ağlar, veri girdilerini işleyen ve analiz eden düğüm katmanlarından veya nöronlardan oluşur: 1. Giriş katmanı: Verilerin alındığı katmandır. 2. Gizli katmanlar: Verilerin işlendiği ve karmaşık hesaplamalar yapılarak kalıplara ayrıldığı katmanlardır. 3. Çıkış katmanı: İşleme dayalı sonuçların veya tahminlerin üretildiği katmandır. Ayrıca, derin öğrenme modellerinde büyük veri kümeleri de önemli bir yer tutar ve modellerin eğitimi için kullanılır.
    5 kaynak

    Hangileri veri olarak kullanılabilir?

    Veri olarak kullanılabilecek unsurlar şunlardır: 1. Karakter Verileri: Tek harf, rakam veya semboller (örneğin, "A", "9", "#"). 2. Mantıksal (Boolean) Veriler: Doğru (TRUE) veya Yanlış (FALSE) değerlerini alır (örneğin, "Öğrenci sınavı geçti mi?" → TRUE veya FALSE). 3. Sayısal Veriler: Tam sayılar (5, -3) ve ondalıklı sayılar (3.14, -7.5). 4. Özel Veriler: Tarih, saat veya kimlik numarası gibi özel anlam taşıyan veriler. 5. Karakter Dizisi (String) Verileri: Birden fazla karakterden oluşan metinler (örneğin, "Öğrenci Adı: Ali Yılmaz"). Ayrıca, büyük veri kapsamında sosyal medya paylaşımları, bloglar, fotoğraflar, videolar ve log dosyaları gibi çeşitli veri türleri de kullanılabilir.
    5 kaynak

    Veri modelleri nelerdir?

    Veri modelleri, veri öğelerini düzenleyen ve tanımlayan, birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini gösteren kavramsal çerçevelerin görsel temsilleridir. Üç ana veri modeli türü şunlardır: 1. Kavramsal Veri Modeli: Verilerin genel yapısını ve iş kavramlarını tanımlar. 2. Mantıksal Veri Modeli: Kavramsal veri modelindeki veri kavramları ve ilişkiler hakkında daha fazla ayrıntı ekler. 3. Fiziksel Veri Modeli: Mantıksal veri modelinin belirli bir veritabanı aracı ve veri depolama teknolojisi için uyarlanmış uygulamasıdır.
    5 kaynak

    Veri çeşitleri kaça ayrılır?

    Veri çeşitleri genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Nümerik Veriler: Sayısal verilerdir, örneğin boy, yaş, sıcaklık gibi. 2. Nominal Veriler: Var-yok durumu, evet-hayır gibi sayısal olarak ifade edilemeyen verilerdir. 3. Sıralı Veriler: Refah düzeyi, eğitim seviyesi gibi kategorik ve sıralı olarak ifade edilen verilerdir. 4. Oran Verileri: Aynı özniteliği farklı birimlerle ifade eden verilerdir, örneğin sıcaklık derece veya Kelvin cinsinden ifade edildiğinde. Ayrıca, yapılarına göre veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olarak da sınıflandırılabilir.
    5 kaynak

    Kendi veri setimi nasıl kullanabilirim?

    Kendi veri setinizi kullanmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Mevcut Verinin Analizi: İşletmenizin veya sektörünüzün elindeki verileri inceleyin ve kullanılabilir ve eksik veri noktalarını belirleyin. 2. Yeni Veri Üretme Teknikleri: - Veri Birleştirme: Farklı veri setlerini bir araya getirerek yeni bilgiler elde edin. - Türev Veriler Oluşturma: Mevcut verilerden yeni değişkenler üretin (örneğin, "müşteri başına ortalama alışveriş miktarı" gibi). - Korelasyon Analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirleyerek yeni içgörüler türetin. - Tahmin Modelleri Kullanma: Geçmiş verilere dayanarak gelecek tahminleri yapın. 3. Verileri Görselleştirme: Grafikler, tablolar ve görseller kullanarak yeni oluşturulan verileri daha kolay yorumlanabilir hale getirin. 4. Yeni Verinin Doğrulaması ve Kullanımı: Üretilen verilerin doğruluğunu test edin ve stratejik karar alma süreçlerinde nasıl kullanabileceğinizi belirleyin. Veri seti oluşturma ayrıca aşağıdaki yöntemlerle de yapılabilir: - Belgelerden Veri Oluşturma: Ajanslardan ve devlet dairelerinden elde edilen belgelerden veri oluşturulabilir. - İnsan Kaynakları: Anketler, kamuoyu yoklamaları, kitle kaynak kullanımı, örnekleme ve test etme gibi yöntemlerle veri toplanabilir. - Araştırma veya Gözlem: Metodolojiler geliştirerek araştırma ve gözlem yoluyla veri oluşturulabilir.
    5 kaynak