• Buradasın

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişimli sinir ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), genellikle görsel bilginin analiz edilmesinde kullanılır 2.
    Bazı kullanım alanları:
    • Resim ve video tanıma 12;
    • Önerici sistemler 2;
    • Resim sınıflandırma 2;
    • Tıbbi görüntü analizi 3;
    • Doğal dil işleme 2;
    • Otonom araçlar 3.
    CNN'ler, özellikle görüntü işleme görevlerinde yüksek performans gösterir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. teknobox.com.tr
        1
      2. ads.hacibayram.edu.tr
        2
      3. techcareer.net
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. ultralytics.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Sinir ağları nasıl çalışır Yandex?

    Yandex'in sinir ağları şu şekilde çalışır: 1. Sorgu alımı. 2. Bilgi toplama. 3. Yanıt oluşturma. Yandex'in sinir ağları, Türkçe ve İngilizce dil görevlerinde yüksek doğruluk sağlamak için Türkiye'deki yapay zeka uzmanları tarafından hazırlanan yerel veri kümeleriyle eğitilir. Kullanılan bazı teknolojiler: Doğal dil işleme (NLP). YandexGPT 3 ailesi.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağları nedir?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir sinir ağı ve bilgi işlem teknolojisidir. YSA'nın bazı özellikleri: Makine öğrenmesi. Bilgi saklama. Doğrusal olmayan ilişkileri modelleme. Paralel işlem. Hata toleransı. YSA, genellikle paralel olarak çalışan ve katmanlar halinde düzenlenmiş çok sayıda işlemciden oluşur.
    5 kaynak

    Sinir ağı nedir?

    Sinir ağı (neural network), insan beyninin bilgiyi işleme şeklinden esinlenerek geliştirilmiş bir yapay zeka ve makine öğrenimi modelidir. Temel yapısı: Girdi katmanı. Gizli katmanlar. Çıktı katmanı. Çalışma prensibi: Eğitim. Tahmin ve sınıflandırma. Kullanım alanları: Görüntü tanıma. Doğal dil işleme. Tıbbi tanı. Lojistik optimizasyonu. Siber güvenlik.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağları ile tahmin nasıl yapılır?

    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Seti Oluşturma. 2. Normalizasyon. 3. Ağın Eğitilmesi. 4. Modelin Test Edilmesi. Bazı tahmin amaçlı kullanılan yapay sinir ağları şunlardır: geri yayılım (back-propagation); yönlendirilmiş rastgele tarama (directed random search); yüksek dereceli sinir ağları (higher order neural networks); SOM (self-organizing map into back-propagation); radyal tabanlı fonksiyon (radial basis function, RBF). Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için MATLAB, nntool, Python gibi araçlar kullanılabilir.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri nelerdir?

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri şunlardır: Paralel çalışma. Öğrenme. Genelleme. Hata toleransı ve esneklik. Çok sayıda değişken ve parametre kullanma. Uyarlanabilirlik. Temel bileşenler açısından ise yapay sinir ağları, genellikle şu unsurlardan oluşur: Girdi değerleri (düğümler). Ağ toplamı. Aktivasyon fonksiyonu. Çıktı.
    5 kaynak

    Hava durumu için hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Hava durumu tahminleri için çeşitli yapay sinir ağları kullanılır: 1. GraphCast: Google tarafından geliştirilen bu model, bir dakikadan kısa sürede 10 günlük hava tahmini yapabilir. 2. MetNet-2: Bu sinir ağı, hava durumunu 12 saat öncesinden tahmin edebilir ve yağışı bir kilometrelik bir hassasiyetle iki dakika öncesinden tahmin edebilir. 3. WeatherGenerator: Avrupa Birliği ve Buluttan tarafından geliştirilen bu model, çok çeşitli girdi veri kaynaklarını işleyebilen esnek, genel amaçlı bir araç olarak tasarlanmıştır. Ayrıca, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) da hava durumu tahminlerinde kullanılan diğer yapay zeka modelleridir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı yapay sinir ağları: Perceptron (Algılayıcı). Çok katmanlı algılayıcılar. Derin sinir ağları. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için en çok kullanılan programlama dillerinden biri Python'dur.
    5 kaynak