• 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

    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

    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

    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

    Evrişimli sinir ağı nasıl çalışır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), görüntü işleme, sınıflandırma ve segmentasyon için kullanılan derin öğrenme algoritmalarıdır. Çalışma prensibi: 1. Evrişim (Convolution). 2. Havuzlama (Pooling). 3. Tam Bağlantılı Katman (Fully Connected Layer). Yaygın kullanım alanları: resim ve video tanıma; önerici sistemler; tıbbi görüntü analizi; doğal dil işleme.
    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