• Buradasın

    Sinir ağı eğitimi nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sinir ağı eğitimi, genellikle denetimli öğrenme yöntemiyle yapılır 12. Eğitim süreci şu adımları içerir:
    1. Sinir Ağı Mimarisinin Tanımlanması: Ağ katmanlarının sayısı, türü (tam bağlantılı, evrişimli, yinelemeli), her katmandaki düğüm sayısı ve diğer parametreler belirlenir 1.
    2. Başlangıç Ağırlıklarının Atanması: Genellikle rastgele, ortalama 0 ve standart sapması 1 olan değerlerle başlatılır 1.
    3. Eğitim Verilerinin Hazırlanması: Girdi desenleri ve bilinen çıktılardan oluşan bir veri seti hazırlanır 1.
    4. İleri Geçiş (Forward Pass): Girdi desenleri ağa sunulur ve çıktı katmanına iletilir 1.
    5. Hata Hesaplaması: Hesaplanan çıktı, gerçek veya istenen çıktı ile karşılaştırılır 1.
    6. Geri Geçiş (Backward Pass): Hata, ağırlıkların ayarlanması için geriye doğru yayılır 1.
    7. Parametre Ayarlaması: Ağ parametreleri, sapma belirli bir eşik değerin altına düşene veya belirlenen eğitim yineleme sayısına ulaşılana kadar ayarlanır 1.
    Eğitim için MATLAB, Simulink, XERION, SNNS, SAS gibi yazılımlar kullanılabilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. codelabsacademy.com
        1
      2. yazilimblog.com
        2
      3. rolecatcher.com
        3
      4. cbarkinozer.medium.com
        4
      5. teknolojiakademisi.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay sinir ağları ile tahmin nasıl yapılır?

    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Seti Oluşturma. 2. Normalizasyon. 3. Ağın Eğitilmesi. 4. Modelin Test Edilmesi. Bazı tahmin amaçlı kullanılan yapay sinir ağları şunlardır: geri yayılım (back-propagation); yönlendirilmiş rastgele tarama (directed random search); yüksek dereceli sinir ağları (higher order neural networks); SOM (self-organizing map into back-propagation); radyal tabanlı fonksiyon (radial basis function, RBF). Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için MATLAB, nntool, Python gibi araçlar kullanılabilir.
    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 zeka eğitimi ne işe yarar?

    Yapay zeka eğitimi, bireylere ve kurumlara çeşitli faydalar sağlar: Kişiselleştirilmiş Öğrenme: Yapay zeka, öğrencilerin öğrenme hızlarını ve eksikliklerini tespit ederek onlara özel eğitim programları sunar. Erişilebilirlik ve Kapsayıcılık: Engelli öğrenciler için erişilebilirlik artırarak eğitim süreçlerine katılımlarını sağlar. İdari Görevlerin Otomatikleştirilmesi: Not verme, yoklama takibi ve rapor oluşturma gibi rutin işleri yaparak öğretmenlerin daha etkileşimli öğretim faaliyetlerine odaklanmasını sağlar. Verimlilik ve Hız: Büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde işleyerek operasyonların daha verimli olmasını sağlar. İnovasyon ve Rekabet Avantajı: Şirketlerin rekabet avantajı elde etmelerine ve inovasyonu sürdürmelerine yardımcı olur. Ayrıca, yapay zeka eğitimi, çalışanların teknoloji ile etkileşimlerinde yaşanabilecek korku, belirsizlik ve direnç gibi psikolojik engelleri aşmalarına da katkı sağlar.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), genellikle görsel bilginin analiz edilmesinde kullanılır. Bazı kullanım alanları: Resim ve video tanıma; Önerici sistemler; Resim sınıflandırma; Tıbbi görüntü analizi; Doğal dil işleme; Otonom araçlar. CNN'ler, özellikle görüntü işleme görevlerinde yüksek performans gösterir.
    5 kaynak

    Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları kitabı ne anlatıyor?

    "Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları" kitabı, yapay sinir ağları (YSA) ve bu ağların çeşitli alanlardaki uygulamalarını anlatmaktadır. Kitapta ele alınan konular şunlardır: 1. Yapay Sinir Ağlarının Temelleri: YSA'nın ne olduğu, nasıl çalıştığı, insan beyni ile karşılaştırılması ve yararları. 2. YSA'nın Oluşturulması: Yapay sinir ağlarının yapısı, katmanlar, iletişim ve bağlantı çeşitleri. 3. Yaygın YSA Modelleri: Geri yayılım ağı, delta bar delta, hamming ağı gibi farklı YSA modelleri. 4. Tahmin ve Sınıflandırma: YSA'nın tahmin ve sınıflandırma amaçlı kullanımı, MATLAB ile YSA kurulumu ve simülasyonu. 5. Uygulama Alanları: YSA'nın endüstriyel, finans, tıp, iletişim gibi çeşitli alanlardaki uygulamaları. Bu kitap, YSA konusunda başlangıç seviyesinden ileri seviyelere kadar bilgi sunmaktadır.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağı nasıl çalışır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN), özellikle görüntü ve video gibi ızgara benzeri verileri işlemek için tasarlanmış özel bir sinir ağı türüdür. CNN'nin çalışma prensibi şu katmanların ardışık olarak uygulanmasıyla gerçekleşir: 1. Evrişim Katmanı: Giriş görüntüsüne filtreler uygulanarak öznitelikler (kenar, köşe, nesne) çıkarılır. 2. Aktivasyon Katmanı: Giriş sinyali üzerinde doğrusal olmayan bir dönüşüm olan aktivasyon fonksiyonu uygulanır. 3. Havuzlama Katmanı: Boyut indirgeme işlemi yapılır, bu sayede hesaplama karmaşıklığı azaltılır ve aşırı uyum kontrol edilir. 4. Flattening Katmanı: Çoklu katmanlardan tek düzlemli bir vektöre dönüşüm sağlanır. 5. Fully Connected Katmanı: Flattening katmanında dönüştürülen vektörler, yapay sinir ağlarına giriş olarak verilir. CNN, bu katmanların yardımıyla görüntülerdeki hiyerarşik yapıları otomatik ve uyarlanabilir bir şekilde öğrenir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı yapay sinir ağları: Perceptron (Algılayıcı). Çok katmanlı algılayıcılar. Derin sinir ağları. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için en çok kullanılan programlama dillerinden biri Python'dur.
    5 kaynak