• Buradasın

    Sinir ağı nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sinir ağı, bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işleme yeteneği kazandıran bir yapay zeka yöntemidir 12.
    Bu ağlar, birbirine bağlı düğümlerden veya "sinirlerden" oluşan katmanlardan oluşur ve makine öğrenimi süreçleriyle çalışırlar 13. Temel amaçları, bilgisayarların hatalarından ders çıkararak sürekli olarak gelişmelerini sağlamaktır 1.
    Bazı sinir ağı kullanım alanları:
    • Görüntü işleme: Nesneleri tanıma ve sınıflandırma 13.
    • Konuşma tanıma: İnsan konuşmasını analiz etme 1.
    • Doğal dil işleme: Metin verilerinde öngörüleri çıkarma 1.
    • Finansal tahminler: Piyasa trendlerini analiz etme 2.
    • Tıbbi tanılama: Tıbbi görüntüleri yorumlama 3.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. aws.amazon.com
        1
      2. sunucun.com.tr
        2
      3. digitalwaycyprus.com
        3
      4. techcareer.net
        4
      5. technopat.net
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Sinir ağları nasıl çalışır Yandex?

    Yandex'in sinir ağları, sorgunuzla ilgili en güncel ve alakalı bilgileri gerçek zamanlı olarak bulmak, analiz etmek ve birleştirmek için çalışır. Bu süreç şu adımlarla gerçekleşir: 1. Bilgi Toplama: Sorgu alan sinir ağı, çeşitli kaynaklardan veri toplar. 2. Analiz ve İşleme: YandexGPT 3 ailesinden bir sinir ağı, toplanan içerikleri analiz eder. 3. Yanıt Oluşturma: Bulunan bilgiler, kapsamlı bir tek not halinde birleştirilir ve bilgi kaynaklarına yönlendiren web bağlantılarıyla tamamlanır. Bu sayede, Yandex'in sinir ağları, karmaşık sorulara birden fazla konuyu içeren yanıtlar sunabilir ve günlük konuşma dilini anlayabilir.
    5 kaynak

    Ağ türleri nelerdir?

    Ağ türleri çeşitli ihtiyaçlara ve kullanım senaryolarına göre sınıflandırılır. İşte bazı yaygın ağ türleri: 1. LAN (Local Area Network): Yerel Alan Ağı. 2. WLAN (Wireless Local Area Network): Kablosuz Yerel Alan Ağı. 3. WAN (Wide Area Network): Geniş Alan Ağı. 4. MAN (Metropolitan Area Network): Metropol Alan Ağı. 5. VPN (Virtual Private Network): Sanal Özel Ağ. 6. PAN (Personal Area Network): Kişisel Alan Ağı.
    5 kaynak

    Derin sinir ağında kaç nöron var?

    Derin sinir ağlarında birbirine bağlı milyonlarca yapay nöron bulunur.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağı tıpta nasıl kullanılır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN) tıpta çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: 1. Tıbbi Görüntü Sınıflandırması: CNN'ler, tıbbi görüntülerin sınıflandırılmasında önemli bir rol oynar. 2. Retina Kan Damarı Segmentasyonu: CNN'ler, retina kan damarlarını fundus görüntülerinden otomatik olarak segmentlere ayırmak için kullanılır. 3. Hastalık Teşhisi: CNN'ler, hastalıkların teşhisini koymak için veri kümelerindeki kalıpları tanımaya yardımcı olur. 4. Konuşma ve Yüz Tanıma: CNN'ler, konuşma tanıma ve yüz tanıma gibi biyometrik tanımlamada da tıp alanında uygulanabilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesinde hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Makine öğrenmesinde çeşitli yapay sinir ağı (YSA) türleri kullanılır, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. Feedforward Sinir Ağı: En basit YSA türüdür ve bilgiler giriş katmanından çıkış katmanına tek yönde taşınır. 2. Yinelenen Sinir Ağı (RNN): Öğrenme yetenekleri güçlüdür ve zaman serisi tahmini, el yazısı tanıma gibi karmaşık görevler için kullanılır. 3. Evrişimli Sinir Ağı (CNN): Görüntü tanıma ve öneren sistemler gibi alanlarda etkilidir. 4. Üretken Çekişmeli Ağ (GAN): Gerçekçi içerikler oluşturmak için eğitilen üretken modellerdir. 5. Transformatörler: Metin veya zaman serisi verileri gibi dizileri içeren sorunları çözmek için kullanılır. Ayrıca, Keras, TensorFlow ve PyTorch gibi popüler kütüphaneler, YSA modellerini geliştirmek için yaygın olarak kullanılır.
    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

    Ağ nedir ve nasıl çalışır?

    Ağ (network), iki veya daha fazla bilgisayarın birbiriyle iletişim kurmasını sağlayan yapıdır. Ağın çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Cihazlar: Bilgisayarlar, sunucular, yazıcılar gibi veri alıp gönderen cihazlar ağa bağlanır. 2. Veri İletimi: Veriler, küçük paketler halinde iletilir ve yönlendiriciler veya anahtarlar gibi ara bağlantı noktaları üzerinden hedef cihaza ulaşır. 3. Protokoller: Veri iletiminin nasıl gerçekleşeceğini düzenleyen TCP/IP gibi protokoller kullanılır. 4. Erişim: Hedef cihaz, veriyi alır ve yanıtı aynı yolu kullanarak gönderir, böylece bilgi ve veriler ağ üzerinden iletilmiş olur. Ağlar, kablolu veya kablosuz olarak bağlanabilir ve LAN, WAN veya MAN gibi farklı türlerde olabilir.
    5 kaynak