• Buradasın

    Makine öğrenmesi yapay zekanın alt dalı mı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evet, makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt dalıdır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. blog.btakademi.com
        1
      2. techcareer.net
        2
      3. omerbagci.com.tr
        3
      4. karsem.karatay.edu.tr
        4
      5. weepay.co
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri: Yapay Zeka (AI), problem çözmek amacıyla insan zekasını taklit eden sistemleri ifade eder. Bazı Makine Öğrenmesi Modelleri: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning). Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning). Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning). Takviyeli Öğrenme (Reinforced Learning). Bazı Yapay Zeka Modelleri: Nöral Ağlar (Neural Networks). Derin Öğrenme (Deep Learning). Konuşma Tanıma ve Doğal Dil Anlama. Görüntü ve Video İşleme.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yapay zekanın hangi alt alanıdır?

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve algoritmaların verilerden öğrenmesini ve tahminlerde bulunmasını sağlar. Derin öğrenme ise, makine öğrenmesinin bir alt alanı olup, çok katmanlı sinir ağları kullanarak büyük ve karmaşık veri setlerini işler.
    5 kaynak

    Derin Öğrenme hangi tür yapay zeka?

    Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt kümesidir. Yapay zeka (AI), insan zekasına özgü olan gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir.
    5 kaynak

    Yapay zekada derin öğrenme nedir?

    Yapay zekada derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalı olup, yapay sinir ağları ile verilerden öğrenmeyi amaçlar. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veri temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans ve otonom araçlar bulunur.
    5 kaynak

    Yapay zeka hangi altyapıyı kullanıyor?

    Yapay zeka (YZ) için gerekli bazı altyapı bileşenleri: Hesaplama gücü. Veri depolama. Ağ. Güvenlik. Veri yönetimi ve temizleme. Ayrıca, YZ modellerinin dağıtımı için bulut altyapısı kullanılabilir.
    5 kaynak

    Yapay zekanın 4 temel teknolojisi nedir?

    Yapay zekanın dört temel teknolojisi şunlardır: 1. Makine Öğrenimi: Sistemlerin verilerden öğrenmesini ve zaman içinde performanslarını artırmasını sağlar. 2. Doğal Dil İşleme (NLP): Makinelerin insan dilini anlaması, yorumlaması ve yanıt vermesi için kullanılır. 3. Bilgisayarla Görme: Görüntü ve videolardan bilgi çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. 4. Üretken Yapay Zeka: Metin, görüntü, müzik ve kod gibi yeni içerikler oluşturur.
    5 kaynak

    Yapay zeka nasıl eğitilir?

    Yapay zeka (YZ) eğitimi, büyük miktarda veri ve karmaşık algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir. İşte YZ modelinin eğitilmesi için genel adımlar: 1. Problem Tanımlama: YZ'nin hangi sorunu çözeceği veya görevi yerine getireceği belirlenir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda ilgili veriler toplanır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, YZ modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülür. 4. Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir YZ modeli seçilir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilir. 6. Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilir. 7. Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılır ve kullanıcılara sunulur. YZ eğitimi için araçlar ve kütüphaneler mevcuttur ve bu süreç, bilgisayar bilimi, matematik, istatistik ve psikoloji gibi alanlarda bilgi sahibi olmayı gerektirir.
    5 kaynak