• Buradasın

    Hava durumu için hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 1. Grafik Sinir Ağları (GNN) kullanarak mekansal ilişkileri verimli bir şekilde modeller 3.
    2. MetNet-2: Bu sinir ağı, hava durumunu 12 saat öncesinden tahmin edebilir ve yağışı bir kilometrelik bir hassasiyetle iki dakika öncesinden tahmin edebilir 2.
    3. WeatherGenerator: Avrupa Birliği ve Buluttan tarafından geliştirilen bu model, çok çeşitli girdi veri kaynaklarını işleyebilen esnek, genel amaçlı bir araç olarak tasarlanmıştır 3.
    Ayrıca, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) da hava durumu tahminlerinde kullanılan diğer yapay zeka modelleridir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. bilimgenc.tubitak.gov.tr
        1
      2. bulutistan.com
        2
      3. buluttan.com
        3
      4. digitalreport.com.tr
        4
      5. tezara.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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 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

    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

    Google yapay zeka ile hava durumu tahmini nasıl yapılır?

    Google yapay zeka ile hava durumu tahmini, GraphCast adlı modelle şu şekilde yapılır: Verilerle Başlama: GraphCast, Dünya'nın mevcut hava durumu verileriyle başlar ve altı saat önceki hava durumunu dikkate alır. Tahmin Yapma: Bu verilerle altı saat sonrası için hava durumu tahmini yapılır. Geri Besleme: Yapılan tahmin, modele geri beslenerek sürece dahil edilir ve aynı hesaplama tekrarlanır. Uzun Vadeli Tahmin: Bu döngü sayesinde daha uzun vadeli hava tahminleri oluşturulur. GraphCast, 10 günlük hava tahminini bir dakikadan kısa sürede yapabilir ve geleneksel yöntemlere göre daha doğru sonuçlar elde eder.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağı nasıl çalışır?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beynindeki sinir hücrelerinin çalışma şeklini taklit etmeye çalışan matematiksel modellerdir. YSA'nın çalışma şekli şu adımlardan oluşur: 1. Girdi (input) alma. 2. İşleme. 3. Çıktı (output) üretme. Bu süreçte YSA'nın kullandığı katmanlar şunlardır: Giriş katmanı. Gizli katmanlar. Çıkış katmanı. YSA, deneme-yanılma ve geri bildirim yoluyla öğrenir.
    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