• Buradasın

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme çeşitli durumlarda kullanılır:
    Makine Öğrenmesi Kullanım Alanları:
    1. Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi riski yönetimi 12.
    2. Sağlık: Tıbbi bilgi yönetimi, hastalık teşhisi ve tedavisi 13.
    3. Medya: Sosyal medya kişiselleştirme, uygunsuz içeriği filtreleme 12.
    4. Perakende: Satış optimizasyonu, bireyselleştirilmiş alışveriş önerileri 1.
    5. Günlük Hayat: Sesli asistanlar, öneri sistemleri 13.
    Derin Öğrenme Kullanım Alanları:
    1. Görüntü Tanıma: Otonom araçlar, yüz tanıma sistemleri 35.
    2. Dil İşleme: Metin çevirisi, doğal dil işleme 34.
    3. Kişiselleştirilmiş Tıp: Yeni tedavi yöntemleri geliştirme 5.
    4. Siber Güvenlik: Gelişmiş tehdit tespiti 4.
    5. Eğitim: Eğitim materyallerinin otomatik etiketlenmesi 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. coderspace.io
        1
      2. techcareer.net
        2
      3. learn.microsoft.com
        3
      4. oracle.com
        4
      5. patika.dev
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

    Derin öğrenme ile birçok farklı işlem yapılabilir, bunlar arasında: 1. Sanal asistanlar: Siri, Alexa gibi dijital asistanlar, sözlü komutları anlayıp yorumlayarak bilgi sağlarlar. 2. Yüz tanıma: Sosyal medyada fotoğraflardaki kişileri etiketlemek için yüz tanıma teknolojisi kullanılır. 3. Kişiselleştirilmiş öneriler: Video akış platformları ve e-ticaret siteleri, kullanıcıların geçmiş tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunar. 4. Siber güvenlik: Sahte girişleri tespit ederek siber güvenliği sağlar. 5. Tıbbi analizler: Tıbbi görüntü analizinde hastalıkları teşhis eder ve sağlık tahminlerinde bulunur. 6. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlar, çevrelerini tanıyarak ve engelleri algılayarak kendi kendine hareket eder. 7. Doğal dil işleme: Metinleri bir dilden diğerine çevirmek, duygu analizi yapmak ve konuşma tanıma gibi görevler için kullanılır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zeka aynı şey mi?

    Makine öğrenmesi ve yapay zeka aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidir. Yapay zeka (YZ), genel olarak insan zekasının bilgisayarlar, robotlar veya diğer makineler tarafından taklit edilmesini sağlayan geniş bir bilgisayar bilimi dalıdır. Makine öğrenmesi (MÖ) ise YZ'nin bir alt kümesi olarak konumlandırılır ve YZ'nin geniş çaplı hedeflerine ulaşmak için kullanılan temel yöntemlerden biridir.
    5 kaynak

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi algoritmaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi algoritmaları üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu algoritmalar, etiketli veri kümeleri üzerinde çalışır ve makineye her örnek için istenen çıktı değerleri verilir. İki alt kategoriye ayrılır: - Sınıflandırma: Verileri iki veya daha fazla kategoriye ayırır. - Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki sayısal ilişkiyi inceler. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veriler etiketlenmez ve algoritma, veri noktalarını kendi başına ayırır. İki alt kategoriye ayrılır: - Kümeleme: Verileri benzer gruplara ayırır. - Boyut İndirgeme: Veri boyutunu azaltarak daha az özellik ile çalışmayı sağlar. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, deneme yanılma yoluyla öğrenir ve her eylemden sonra geri bildirim alır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi nedir?

    Makine öğrenmesi öğrenme eğrisi, yeni bilgiler öğrenirken ilerleme oranının grafiksel bir gösterimidir. Bu eğri, genellikle üç aşamadan oluşur: 1. Yavaş ilerleme: Başlangıçta, öğrenilmesi gereken çok yeni bir bilgi olduğunda, ilerleme çok yavaş olur. 2. Hızlanan artış: Öğrenme süreci hızlanır ve daha doğru sonuçlar hesaplanır. 3. Plato: İlerlemenin zorlaştığı ve belirli bir beceri için bireysel maksimum yetkinliğe ulaşılan aşamadır.
    5 kaynak

    Makine Öğrenmesi'nde kaç çeşit öğrenme vardır?

    Makine Öğrenmesi'nde üç ana çeşit öğrenme vardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmaların geliştirici tarafından denetlendiği, etiketli veriler kullanılarak olayların ilişkisinin ve kuralların öğrenildiği yöntemdir. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketli verilerin olmadığı, değişkenler arasındaki ilişkilerin keşfedilerek modellerin oluşturulduğu yaklaşımdır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir aracının çevresiyle etkileşim kurarak ödül veya ceza aldığı, bu şekilde en iyi eylemi öğrenmeye çalıştığı yöntemdir.
    5 kaynak

    Derin Öğrenme hangi tür yapay zeka?

    Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt alanı olarak kabul edilir.
    5 kaynak