• 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

    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 öğrenmede uydu verileri nasıl kullanılır?

    Derin öğrenmede uydu verileri, çeşitli uygulamalar için yüksek kaliteli bilgiler sağlamak amacıyla kullanılır. Uydu verilerinin derin öğrenme ile işlenmesinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: 1. Bina Taban İzi Çıkarma: Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden bina taban izlerini otomatik olarak çıkarmak için derin öğrenme modelleri kullanılır. 2. Arazi Örtüsü Sınıflandırma: Landsat 8 görüntüleri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması yapılır. 3. Süper Çözünürlük: Uydu görüntülerinin çözünürlüğünü artırmak için süper çözünürlük modelleri kullanılır. 4. Nesne Tespiti: Uydu görüntülerindeki nesneleri tespit etmek için makine öğrenimi modelleri eğitilir.
    5 kaynak

    Derin öğrenmenin temel veri yapısı nedir?

    Derin öğrenmenin temel veri yapısı, yapay sinir ağlarıdır. Yapay sinir ağları, nöron adı verilen birimlerden oluşur ve bu nöronlar bir araya gelerek katmanları oluşturur. Derin öğrenme modellerinde, geleneksel sinir ağlarından farklı olarak, çok sayıda gizli katman bulunur. Derin öğrenme, büyük veri setleri üzerinde çalışır ve bu veriler, algoritmaların öğrenmesini sağlar. Derin öğrenme, görüntü tanıma, ses işleme, doğal dil işleme ve otonom sistemlerde yaygın olarak kullanılır.
    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

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    5 kaynak

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.
    5 kaynak