• Buradasın

    Sinyal işlemede derin öğrenme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sinyal işlemede derin öğrenme, büyük veri setlerinden anlamlı sonuçlar çıkarmak için yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt dalıdır 13.
    Çalışma prensibi şu şekildedir:
    1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için çok miktarda sinyal verisi toplanır 2.
    2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir 2.
    3. Model Kurma: Yapay sinir ağları modeli kurulur 2.
    4. Eğitim: Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar 2. Tahminlerin doğruluğu kontrol edilir ve hatalar hesaplanır 2.
    5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı sinyallerle test edilir 2.
    6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılarak yeni sinyallerle karşılaştığında tahminler yapar veya kararlar alır 2.
    Kullanım alanları arasında görüntü tanıma, ses işleme, doğal dil işleme ve otonom sistemler bulunmaktadır 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. patika.dev
        1
      2. speakeragency.com.tr
        2
      3. bulutistan.com
        3
      4. digitalreport.com.tr
        4
      5. oracle.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Derin öğrenme nedir?

    Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, yapay zekâ teknolojisidir ve insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmalar kullanır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşan bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar, bu tahminler kontrol edilir ve hatalar hesaplanır. 5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında: - Sanal asistanlar (Siri, Alexa). - Yüz tanıma. - Otonom araçlar. - Sağlık sektörü (hastalık teşhisi). - Finans (algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti).
    5 kaynak

    Dijital sinyal nedir?

    Dijital sinyal, verileri ayrık değerler dizisi olarak temsil eden bir sinyal türüdür. Özellikleri: - Kesikli bilgi: Sürekli bilgi değil, kesintili olarak değişir. - Basit kontrol: "Var" ya da "yok" gibi net bilgiler sağlar. Kullanım alanları: - Otomasyon sistemleri: PLC'lerde (Programlanabilir Lojik Kontrolör) sistemlerin kontrolü için kullanılır. - Ses ve görüntü işleme: DSP (Dijital Sinyal İşlemcisi) ile ses kalitesini artırmak, gürültüyü azaltmak ve görüntü işleme gibi işlemlerde kullanılır. - Telekomünikasyon: Dijital sinyaller, uydu iletişiminde sinyal netliğini ve doğruluğunu korur.
    5 kaynak

    Sinyaller ve sistemler nedir?

    Sinyaller ve sistemler, mühendislik ve bilgi teknolojilerinde temel bir konsepttir. Sinyaller, genellikle zaman veya mekanda değişen fiziksel niceliklerdir ve ses dalgaları, elektrik voltajı, ışık yoğunluğu gibi örnekleri içerir. Bu alandaki çalışmalar, aşağıdaki konuları kapsar: - Sinyal işleme: Sinyallerin analizi, düzenlenmesi, iyileştirilmesi veya çıkarılması. - Zaman ve frekans analizi: Fourier dönüşümü, Laplace dönüşümü ve Z dönüşümü gibi matematiksel araçlar kullanılarak sinyallerin zaman ve frekans düzlemlerinde incelenmesi. - Sistem analizi ve tasarımı: Sistemlerin modellenmesi, davranışının anlaşılması ve istenilen özelliklere sahip sistemlerin tasarlanması. Sinyaller ve sistemler, telekomünikasyon, elektronik, kontrol sistemleri ve sinyal işleme gibi birçok uygulama alanında kullanılır.
    5 kaynak

    Derin Öğrenme ile hangi işlemler yapılabilir?

    Derin öğrenme ile birçok farklı işlem yapılabilir, bunlar arasında: 1. Sanal asistanlar: Siri, Alexa gibi dijital asistanlar, sözlü komutları anlayıp yorumlayarak bilgi sağlarlar. 2. Yüz tanıma: Sosyal medyada fotoğraflardaki kişileri etiketlemek için yüz tanıma teknolojisi kullanılır. 3. Kişiselleştirilmiş öneriler: Video akış platformları ve e-ticaret siteleri, kullanıcıların geçmiş tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunar. 4. Siber güvenlik: Sahte girişleri tespit ederek siber güvenliği sağlar. 5. Tıbbi analizler: Tıbbi görüntü analizinde hastalıkları teşhis eder ve sağlık tahminlerinde bulunur. 6. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlar, çevrelerini tanıyarak ve engelleri algılayarak kendi kendine hareket eder. 7. Doğal dil işleme: Metinleri bir dilden diğerine çevirmek, duygu analizi yapmak ve konuşma tanıma gibi görevler için kullanılır.
    5 kaynak

    Sinyal işlemede çoklu çözünürlük yaklaşımı nedir?

    Sinyal işlemede çoklu çözünürlük yaklaşımı, sinyalleri farklı ölçeklerde veya çözünürlüklerde bileşenlere ayrıştırmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yaklaşım, birden fazla ayrıntı seviyesinde bilgi yakalamayı amaçlar ve sinyallerin hem zaman hem de frekans alanlarında değişen hassasiyet seviyelerinde analiz edilmesini sağlar. Temel adımları: 1. Örnekleme: Sinyalin zaman sınırlı ve frekans lokalize parçalara ayrılması. 2. Filtreleme: Her bir bileşenin farklı çözünürlük seviyelerinde temsil edilmesi için ana dalgacık fonksiyonunun kullanılması. 3. Analiz: Elde edilen bileşenlerin zaman-frekans veya zaman-ölçek alanında incelenmesi.
    5 kaynak

    Sinyal işleme filtreleri nasıl çalışır?

    Sinyal işleme filtreleri, analog sinyalleri alıp dijital verilere dönüştürerek ve bu veriler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirerek çalışır. Temel çalışma adımları: 1. Analog-Dijital Dönüşüm (ADC): Sinyal, Analog-Dijital Dönüştürücü (ADC) tarafından örneklenerek dijital verilere dönüştürülür. 2. Dijital Sinyal İşleme: Dijital veriler, filtreleme, gürültü azaltma, veri sıkıştırma ve sinyal modülasyonu gibi işlemler için çeşitli algoritmalar kullanılarak işlenir. 3. Dijital-Analog Dönüşüm (DAC): İşlenen dijital veri, ihtiyaç duyulduğunda tekrar Analog-Dijital Dönüştürücü (DAC) aracılığıyla analog sinyallere dönüştürülür. Filtre türleri arasında pasif filtreler (direnç, endüktör ve kondansatör gibi pasif bileşenlerle oluşturulur) ve aktif filtreler (op-amp ve transistör gibi aktif bileşenler kullanır) bulunur. Ayrıca, dijital filtreler de sayısal sinyal işleme teknikleri kullanılarak mikroişlemciler veya sayısal sinyal işlemciler ile entegre edilir ve daha fazla esneklik sağlar.
    5 kaynak

    Pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme arasındaki fark nedir?

    Pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Kullanımı: Derin öğrenme, büyük miktarda etiketlenmiş veri gerektirirken, pekiştirmeli öğrenme, etiketli verilere ihtiyaç duymadan, bir ajanın çevre ile etkileşerek öğrenmesini sağlar. 2. Model Yapısı: Derin öğrenme modelleri, birden çok işlem katmanından oluşan yapay sinir ağları kullanırken, pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın bir ortamda eylemler yaparak ödüller alması ve bu ödülleri maksimize etmeyi öğrenmesi esasına dayanır. 3. Uygulama Alanları: Derin öğrenme, görüntü tanıma, doğal dil işleme ve ses tanıma gibi karmaşık problemlerde üstün performans gösterirken, pekiştirmeli öğrenme, robotik, oyun ve otonom araçlar gibi alanlarda kullanılır. 4. Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, eğitim ve tahmin işlemleri için yüksek işlem gücü ve donanım (GPU, TPU) gerektirirken, pekiştirmeli öğrenme, daha az işlem gücü ile çalışabilir.
    5 kaynak