• Buradasın

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evrişimli sinir ağları (CNN) aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılır:
    1. Görüntü Tanıma ve Sınıflandırma: Nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görsel işleme problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar verir 12.
    2. Sürücüsüz Arabalar: Otonom araçlarda, çevre tespiti ve nesne algılama için kullanılır 5.
    3. Sağlık Sektörü: Tıbbi görüntü analizinde, radyologlara tümör ve kırık gibi anomalileri tespit etmede yardımcı olur 5.
    4. Güvenlik: Güvenlik kameralarında, güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri otomatik olarak çıkarmak için kullanılır 4.
    5. Sosyal Medya: Sosyal medya filtreleme ve davranışsal veri analizi yoluyla hedeflenen pazarlama için kullanılır 4.
    6. Finans: Dolandırıcılık tespiti ve kredi riski değerlendirmesi gibi finansal analizlerde kullanılır 2.
    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

    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

    Yapay sinir ağları ile tahmin nasıl yapılır?

    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Tahmin edilecek konuyla ilgili büyük miktarda veri toplanır ve bu veriler temizlenir. 2. Model Eğitimi: Toplanan veriler, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak bir model oluşturulur. 3. Tahmin: Oluşturulan model ile yeni veriler için tahminler yapılır. Tahmin yöntemleri arasında finans sektöründe hisse senedi fiyatlarının tahmini, hava durumu tahmini, sağlık sektöründe hastalıkların erken teşhisi ve e-ticarette müşteri davranışlarının öngörülmesi yer alır. Sınırlamalar arasında ise modelin doğruluğunun verinin kalitesine bağlı olması, çok büyük veri kümeleri ile çalışmanın yüksek işlem gücü gerektirmesi ve "kara kutu" problemleri bulunur.
    5 kaynak

    Sinir ağı nedir?

    Sinir ağı, bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işleme yeteneği kazandıran bir yapay zeka yöntemidir. Bu ağlar, birbirine bağlı düğümlerden veya "sinirlerden" oluşan katmanlardan oluşur ve makine öğrenimi süreçleriyle çalışırlar. Bazı sinir ağı kullanım alanları: - Görüntü işleme: Nesneleri tanıma ve sınıflandırma. - Konuşma tanıma: İnsan konuşmasını analiz etme. - Doğal dil işleme: Metin verilerinde öngörüleri çıkarma. - Finansal tahminler: Piyasa trendlerini analiz etme. - Tıbbi tanılama: Tıbbi görüntüleri yorumlama.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri nelerdir?

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri şunlardır: 1. Nöronlar (Neurons): Girişleri alan temel birimlerdir ve her nöron bir eşik değeri ve aktivasyon fonksiyonu tarafından yönetilir. 2. Bağlantılar (Connections): Nöronlar arasındaki bilgi taşıyan bağlantılardır ve ağırlıklar ve önyargılar ile düzenlenir. 3. İletim Fonksiyonları (Propagation Functions): Verinin nöron katmanları arasında işlenmesini ve iletilmesini sağlar. 4. Öğrenme Kuralı (Learning Rule): Ağın doğruluğunu artırmak için ağırlıklar ve önyargıları zaman içinde ayarlayan yöntemdir. Çalışma süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. İleri Yayılım (Forward Propagation): Girdi verileri ağa beslenir ve katmanlar boyunca ilerler. 2. Kayıp Hesaplama (Loss Calculation): Çıktı katmanındaki sonuçlar, gerçek değerlerle karşılaştırılır ve hata hesaplanır. 3. Geri Yayılım (Backpropagation): Hata, geri yayılım algoritması ile ağ boyunca geriye doğru yayılır ve ağırlıklar güncellenir. Yapay sinir ağları, büyük miktarda veriden öğrenme ve karmaşık problemleri çözme yetenekleriyle kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağları nedir?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin sinir ağlarını model alan, birbirine bağlı düğümlerden (yapay nöronlar) oluşan yapılardır. Çalışma mantığı şu şekildedir: 1. Girdi Katmanı: Dış dünyadan gelen verileri alır. 2. Gizli Katmanlar: Girdi verilerini işleyerek ara sonuçlar üretir ve bu süreçte bağlantılar güçlendirilir veya zayıflatılır. 3. Çıktı Katmanı: İşlenmiş verilere dayanarak nihai sonuçları üretir. Kullanım alanları arasında: - Görüntü Tanıma: Yüz tanıma, güvenlik sistemleri. - Doğal Dil İşleme: Metin çeviri, müşteri hizmetleri botları. - Anomali Tespiti: Üretim hatası ve kredi kartı dolandırıcılığı tespiti. YSA, büyük veri setlerinden öğrenme yeteneğiyle, karmaşık problemlerin çözümünde güçlü bir araç olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Sinir ağları nasıl çalışır Yandex?

    Yandex'in sinir ağları, sorgunuzla ilgili en güncel ve alakalı bilgileri gerçek zamanlı olarak bulmak, analiz etmek ve birleştirmek için çalışır. Bu süreç şu adımlarla gerçekleşir: 1. Bilgi Toplama: Sorgu alan sinir ağı, çeşitli kaynaklardan veri toplar. 2. Analiz ve İşleme: YandexGPT 3 ailesinden bir sinir ağı, toplanan içerikleri analiz eder. 3. Yanıt Oluşturma: Bulunan bilgiler, kapsamlı bir tek not halinde birleştirilir ve bilgi kaynaklarına yönlendiren web bağlantılarıyla tamamlanır. Bu sayede, Yandex'in sinir ağları, karmaşık sorulara birden fazla konuyu içeren yanıtlar sunabilir ve günlük konuşma dilini anlayabilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Makine öğrenmesinde çeşitli yapay sinir ağı (YSA) türleri kullanılır, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. Feedforward Sinir Ağı: En basit YSA türüdür ve bilgiler giriş katmanından çıkış katmanına tek yönde taşınır. 2. Yinelenen Sinir Ağı (RNN): Öğrenme yetenekleri güçlüdür ve zaman serisi tahmini, el yazısı tanıma gibi karmaşık görevler için kullanılır. 3. Evrişimli Sinir Ağı (CNN): Görüntü tanıma ve öneren sistemler gibi alanlarda etkilidir. 4. Üretken Çekişmeli Ağ (GAN): Gerçekçi içerikler oluşturmak için eğitilen üretken modellerdir. 5. Transformatörler: Metin veya zaman serisi verileri gibi dizileri içeren sorunları çözmek için kullanılır. Ayrıca, Keras, TensorFlow ve PyTorch gibi popüler kütüphaneler, YSA modellerini geliştirmek için yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak