• Buradasın

    Derin öğrenmeye uygun olmayan veri nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin öğrenmeye uygun olmayan veri türüne örnek olarak yapılandırılmış ve küçük veri kümeleri verilebilir 35.
    Derin öğrenme, büyük ve karmaşık veri kümeleri ile eğitilir ve bu veriler üzerinden öğrenir 135.
    Ayrıca, derin öğrenme belirli bir görevi çözmek için veri gerektirir; bu kapsamın dışında bir görev gerçekleştirilmesi istenirse derin öğrenme ağları büyük olasılıkla başarısız olur 1.
    Derin öğrenmeye uygun olmayan verilere örnek olarak verilebilecek bir diğer veri türü ise etiketlenmemiş verilerdir 4. Derin öğrenme modelleri, kullanıcı davranışına bağlı olarak zaman içinde öğrenebilse de etiketli veri kümelerinin büyük varyasyonlarına ihtiyaç duyar 4.
    Derin öğrenmeye uygun olmayan veri türleri hakkında daha fazla bilgi almak için bir uzmana danışılması önerilir.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. digitalreport.com.tr
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. patika.dev
        3
      4. bulutistan.com
        4
      5. oracle.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri modelleri nelerdir?

    Veri modelleri, veri öğelerini düzenleyen ve tanımlayan, birbirleriyle nasıl etkileşime girdiklerini gösteren kavramsal bir çerçevenin görsel temsilidir. Başlıca veri modelleri şunlardır: Kavramsal veri modeli: Veri planının ayrıntısını değil, genel yapıyı ve içeriği temsil eder. Mantıksal veri modeli: Veri akışını ve veri tabanı içeriğini açıklar. İlişkisel veri modeli: Verileri sabit biçimli kayıtlarda saklar ve verileri satır ve sütunlar içeren tablolarda düzenler. Boyutsal veri modeli: Verileri hızlı bir şekilde almak için tasarlanmıştır, iş zekasını desteklemek için veri ambarlarında veya veri haritalarında kullanılır. Grafik veri modeli: Varlıklar arasındaki karmaşık ilişkileri tanımlamak için kullanılır. Nesneye dayalı veri modeli: Verileri depolamak için nesneler adı verilen veri yapılarını kullanır. Bunların dışında, sıradüzensel (hiyerarşik), ağ, çok değerli gibi yaygın olarak kullanılmayan veri modelleri de vardır.
    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 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 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

    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

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri temel olarak üç ana kategoride incelenebilir: 1. Gerçek zamanlı işleme (Real-time Processing). 2. Toplu işleme (Batch Processing). 3. Hibrit yaklaşımlar. Ayrıca, veri işleme türleri şu şekilde de sınıflandırılabilir: Doğrulama (Validation). Sıralama (Sorting). Özetleme (Summarizaton). Toplama (Aggregation). Analiz (Analysis). Raporlama (Reporting). Sınıflandırma (Classification).
    5 kaynak

    Yapılandırılmamış veri örnekleri nelerdir?

    Yapılandırılmamış veri örnekleri şunlardır: Metin dosyaları. Görüntüler. Videolar ve ses kayıtları. Web içeriği. Müşteri geri bildirimleri. Ayrıca, XML ve JSON gibi yarı yapılandırılmış veriler de yapılandırılmamış veri kategorisine girer.
    5 kaynak