• Buradasın

    NLAR modeli nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    NLAR modeli ifadesi, iki farklı bağlamda kullanılabilir:
    1. RGB (Red, Green, Blue) renk modeli: Monitörlerin ve dijital cihazların renkleri göstermek için kullandığı temel renk modelidir 1.
    2. Natural Language Understanding (Doğal Dil Anlama) modeli: Yapay zeka teknolojilerinde, makinelerin insan dilini anlama, yorumlama ve uygun şekilde yanıt verme yeteneğini ifade eder 24.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. dijitalders.com
        1
      2. komtas.com
        2
      3. geeksforgeeks.org
        3
      4. blog.openzeka.com
        4
      5. ekonomist.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    LLM modeli nasıl çalışır?

    LLM (Large Language Model) modeli, insan dilini anlamak ve üretmek için tasarlanmış yapay zeka modelleridir. Çalışma prensibi şu aşamalardan oluşur: 1. Veri Toplama: Model, internet kaynakları, kitaplar, makaleler ve veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli metin verilerine maruz kalır. 2. Model Eğitimi: Veriler, modelin dil yapısını, kelime ilişkilerini ve cümle yapılarını öğrenebilmesi için derin öğrenme algoritmaları ile eğitilir. 3. İnce Ayar: Model, daha küçük ve göreve özgü bir veri kümesi ile daha fazla eğitilir. 4. Yanıt Üretimi: LLM, metin verilerini analiz ederek kelimeler arasındaki ilişkileri belirler ve anlamlı yanıtlar oluşturur. LLM modelleri, transformer mimarisini kullanarak bağlamı anlama ve akıcı metinler üretme konusunda başarılıdır.
    5 kaynak

    RNN modeli nedir?

    Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN), zaman serisi verilerini analiz etmek ve tahmin etmek için tasarlanmış özel bir yapay zeka modelidir. RNN'lerin temel özellikleri: - İç Bellek: Geçmişteki bilgileri hatırlama yeteneği sunar. - Sıralı Veri İşleme: Elemanların sırasının önemli olduğu durumlarda etkilidir. - Bağlamsal Anlama: Mevcut girişi, daha önce gördüğü verilerle ilişkilendirerek analiz eder. - Dinamik İşleme: Yeni veriler işlendikçe iç belleğini güncelleyebilir. RNN modelleri, konuşma tanıma, makine çevirisi, doğal dil işleme ve metin oluşturma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak