• 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: Kaggle. UCI Machine Learning Repository. Data.World. Data.gov. Avrupa Veri Portalı. Google Veri Seti Arama. Open Data Europe. UNData. Earthdata. Global Health Observatory.
    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

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

    Derin öğrenme ile yapılabilecek işlemlerden bazıları şunlardır: Görüntü tanıma. Ses işleme. Dil çevirisi. Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri. Sağlıkta tanı koyma. Oyun geliştirme. Derin öğrenme, ayrıca dolandırıcılık tespiti, tedarik zinciri yönetimi, siber güvenlik gibi alanlarda da kullanılabilir.
    5 kaynak

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri Toplama (Data Collection). 2. Veri Hazırlama (Data Preparation). 3. Veri Girişi (Data Input). 4. İşleme (Processing). 5. Veri Çıktısı ve Yorumlama (Data Output/Interpretation). 6. Veri Depolama (Data Storage).
    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 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