• Buradasın

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı yapay sinir ağları:
    • Perceptron (Algılayıcı) 13. Tek katman içeren ve ikili sınıflandırma için kullanılan bir sinir ağıdır 13.
    • Çok katmanlı algılayıcılar 3. İki veya daha fazla katmana sahip ileri beslemeli sinir ağları olup, daha fazla işlem gücüne sahiptir 3.
    • Derin sinir ağları 5. Birbirine bağlı milyonlarca yapay nöronun yer aldığı birçok gizli katmana sahiptir 5.
    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için en çok kullanılan programlama dillerinden biri Python'dur 2. Bu alanda TensorFlow, Keras, PyTorch ve Scikit-learn gibi popüler kütüphaneler kullanılmaktadır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. river.com.tr
        1
      2. learn.microsoft.com
        2
      3. coderspace.io
        3
      4. erolsumeyra.medium.com
        4
      5. ads.hacibayram.edu.tr
        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

    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 Sinir Ağları ve Uygulamaları kitabı ne anlatıyor?

    Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları kitabı, yapay sinir ağlarının (YSA) temel prensiplerini, yapılarını ve çeşitli alanlardaki uygulamalarını ele alır. Kitapta şu konular işlenir: YSA'nın Felsefesi ve Teknik Detayları: YSA'nın insan beyninin öğrenme fonksiyonunu nasıl gerçekleştirdiği, bilginin ağırlık değerlerinde nasıl saklandığı ve ağa nasıl yayıldığı anlatılır. YSA'nın Kullanım Alanları: Endüstriyel, finansal, askeri, sağlık gibi çeşitli sektörlerde YSA'nın nasıl kullanıldığı ve hangi problemlerde etkili olduğu incelenir. Ağ Türleri ve Oluşturulması: Algılayıcı (perceptron), ileri beslemeli ve geri beslemeli ağlar gibi farklı YSA türleri ve bunların nasıl oluşturulduğu açıklanır. Güncel Gelişmeler ve Gelecek Perspektifleri: YSA teknolojisinin gelecekteki potansiyeli ve yeni gelişmeler hakkında bilgiler verilir. Kitap, YSA hakkında bilgi sahibi olmayan okuyucular için başlangıç seviyesinden ileri seviyelere kadar geniş bir yelpazede bilgi sunar.
    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

    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 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

    Makine öğrenmesi yapay zekanın alt dalı mı?

    Evet, makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt dalıdır. Yapay zeka, makinelerin insan gibi düşünme ve öğrenme yeteneğine sahip olmasını amaçlayan geniş bir teknoloji alanıdır.
    5 kaynak