• Buradasın

    Kanser veri seti için hangi sinir ağı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Kanser veri setleri için Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) yaygın olarak kullanılan bir sinir ağı mimarisidir 12.
    Özellikle aşağıdaki CNN modelleri kanser sınıflandırmasında başarılı sonuçlar vermiştir:
    • ResNet: Cilt kanseri veri setlerinde %87 doğruluk oranı elde edilmiştir 1.
    • ResNet-50: Meme kanseri imgelerinin sınıflandırılmasında yüksek performans göstermiştir 2.
    • AlexNet: Meme kanseri histopatolojik imgelerinin sınıflandırılmasında %85.6 sınıflandırma başarısı elde edilmiştir 2.
    Ayrıca, transfer öğrenme yöntemi kullanılarak ImageNet üzerinde eğitilen modeller de kanser görüntülerinin sınıflandırılmasında etkili olmuştur 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 sinir ağlarının temel amacı nedir?

    Yapay sinir ağlarının (YSA) temel amacı, insan beyninin karmaşık işlevlerini taklit ederek verilerden öğrenme, kalıpları tanıma ve karar verme gibi görevleri yerine getirmektir. Bu ağlar, büyük miktarda veriyi analiz ederek desen tanıma, tahmin yapma, sınıflandırma ve otomasyon gibi alanlarda kullanılır.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

    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. 2. Sürücüsüz Arabalar: Otonom araçlarda, çevre tespiti ve nesne algılama için kullanılır. 3. Sağlık Sektörü: Tıbbi görüntü analizinde, radyologlara tümör ve kırık gibi anomalileri tespit etmede yardımcı olur. 4. Güvenlik: Güvenlik kameralarında, güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri otomatik olarak çıkarmak için kullanılır. 5. Sosyal Medya: Sosyal medya filtreleme ve davranışsal veri analizi yoluyla hedeflenen pazarlama için kullanılır. 6. Finans: Dolandırıcılık tespiti ve kredi riski değerlendirmesi gibi finansal analizlerde kullanılır.
    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

    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 ağı nasıl çalışır?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin yapısını ve işlevini taklit ederek çalışır. İşte YSA'nın çalışma adımları: 1. Veri Hazırlama: Kullanılacak veriler önceden belirlenmiş özelliklerle işaretlenir ve ön işleme tabi tutulur. 2. Model Tasarımı: Girdileri ve çıktıları olan matematiksel bir model oluşturulur. 3. Eğitim: Ağ, verileri öğrenmek için eğitilir. 4. Sonuçların Çıkarılması: Veriler işlendikten sonra, sınıflandırma, tahmin, tespit veya başka bir işlem olan sonuçlar üretilir. YSA, sürekli öğrenme yeteneğine sahiptir ve yeni verilerle beslenerek kendini geliştirebilir.
    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