• Buradasın

    Kanser veri seti için hangi sinir ağı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kanser veri setleri için kullanılabilecek bazı sinir ağları şunlardır:
    • Çok Katmanlı Perceptron (MLP) Sinir Ağı 2. Bu ağ, kanserde hayatta kalma ikili sınıflandırma veri kümeleri için kullanılabilir 2.
    • Olasılıksal Sinir Ağı (Probabilistic Neural Network - PNN) 5. Göğüs kanseri teşhisinde kullanılmıştır ve %93,333 doğruluk oranı elde edilmiştir 5.
    Kanser veri setleri için hangi sinir ağının en uygun olduğu, veri setinin özelliklerine ve modelin amaçlarına bağlı olarak değişebilir. En iyi sonuçları elde etmek için deneme yanılma yöntemiyle farklı ağ mimarilerini ve hiperparametreleri test etmek gerekebilir 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. romayajournal.com
        1
      2. dergipark.org.tr
        2
      3. academia.edu
        3
      4. infoldia.com
        4
      5. acarindex.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zekâ için hangi veri seti?

    Yapay zeka için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır: 1. Iris: Üç farklı çiçek türünün sepal ve petal boyutlarını içeren, sınıflandırma ve kümeleme problemlerinde kullanılan bir veri seti. 2. MNIST: El yazısı rakamlarının görüntülerini içeren, görüntü tanıma ve sınıflandırma problemlerinde sıkça kullanılan bir veri seti. 3. Titanic: Titanic gemisi faciası sırasında yolcuların demografik bilgilerini ve hayatta kalma oranlarını içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 4. CIFAR-10: 32×32 boyutunda renkli resimleri içeren ve 10 farklı sınıf içeren, görüntü tanıma problemlerinde kullanılan bir veri seti. 5. Lending Club: Kredi başvurularını ve kredi sonuçlarını içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 6. Boston Housing: Boston'daki ev fiyatlarını ve evin yerleşim bölgesi ile ilgili bilgileri içeren, tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 7. Wine Quality: Farklı şarapların özelliklerini ve kalite değerlerini içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. Ayrıca, Kaggle ve UCI Machine Learning Repository gibi platformlarda da çeşitli alanlarda yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri için kullanılabilecek geniş bir veri seti yelpazesi bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zekanın kanser tedavisinde rolü nedir?

    Yapay zekanın kanser tedavisinde rolü çok yönlüdür ve şu alanlarda öne çıkar: 1. Erken Teşhis: Yapay zeka, tıbbi görüntüleme verilerini analiz ederek kanser belirtilerini erken aşamada yakalamaya olanak tanır. 2. Tedavi Planlaması: Hasta verilerini işleyerek kişiselleştirilmiş tedavi önerileri sunar. 3. İlaç Geliştirme: Kanser ilaçlarının keşfini hızlandırır ve T hücrelerinin tümörlere verdiği tepkileri tahmin eder. 4. Sürveyans: Yapılandırılmamış verilerden tümör özelliklerini otomatik olarak çıkararak tedavi yaklaşımlarının etkisini değerlendirir. 5. Sağlık Hizmetlerine Erişim: Sohbet robotları aracılığıyla hastalara özel bilgiler sağlar ve doktor yanıtlarını hızlandırır. Bu teknolojiler, kanserle mücadelede tanı ve tedavi süreçlerini daha etkili ve verimli hale getirir.
    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 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

    Yapay sinir ağı kaç çeşittir?

    Yapay sinir ağları, mimari yapılarına göre farklı türlerde sınıflandırılabilir: 1. İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Networks). 2. Tekrarlı Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks – RNN). 3. Karma Sinir Ağları (Hybrid Neural Networks). 4. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN). 5. Transformer Ağları. Ayrıca, yapay sinir ağları öğrenme algoritmalarına göre de danışmanlı, danışmansız ve takviyeli öğrenme olarak üçe ayrılır.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağlarının temel amacı nedir?

    Yapay sinir ağlarının (YSA) temel amacı, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek, karmaşık problemleri çözmek ve büyük veri setleriyle çalışmak için algoritmalar geliştirmektir. YSA'nın diğer amaçları arasında: Öğrenme: Yeni bilgiler türetebilme ve keşfedebilme. Görüntü, ses ve hastalık teşhisi gibi alanlarda tanıma ve sınıflandırma. Doğal dil işleme ve öneri sistemleri ile kullanıcı deneyimini iyileştirme. yer alır.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

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