• Buradasın

    Veri zarflama analizinde yapay sinir ağları nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri zarflama analizinde yapay sinir ağları (YSA), büyük ve karmaşık veri setlerindeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmek için kullanılır 2. Bu yöntem, aşağıdaki şekillerde uygulanabilir:
    1. Model Seçimi ve Eğitimi: Verilerin türüne ve amacına uygun bir YSA modeli seçilerek, veri üzerinde eğitilir 1. Model, veri üzerindeki örüntüleri ve ilişkileri öğrenerek doğruluğunu artırır 12.
    2. Görüntü Tanıma: YSA, görsel tanıma görevlerinde kullanılarak, veri zarflama analizinde önemli olan grafik ve tabloların daha anlaşılır hale getirilmesine yardımcı olur 4.
    3. Sınıflandırma ve Tahmin: YSA, verileri sınıflandırarak ve gelecekteki değerleri tahmin ederek, analiz sonuçlarının daha güvenilir olmasını sağlar 5.
    YSA'nın veri zarflama analizindeki kullanımı, hesaplama gücü gereksinimi ve uygun veri miktarının sağlanması gibi zorluklar içerebilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. teknolojistratejileri.com
        1
      2. datakapital.com
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. academy.patika.dev
        4
      5. mmo.org.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    AB ülkelerinin çevre ve atık yönetimi performanslarının değerlendirilmesi: Veri zarflama analizi ve yapay sinir ağlarının birlikte uygulanması?

    "AB Ülkelerinin Çevre ve Atık Yönetimi Performanslarının Değerlendirilmesi: Veri Zarflama Analizi ve Yapay Sinir Ağlarının Birlikte Uygulanması" başlıklı makale, 2023 yılında Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi'nde yayımlanmıştır. Makalenin yazarları: Nazlı Seyhan. Makalenin konusu: 2015 Döngüsel Ekonomi Eylem Planı sonrasında, 2017, 2018 ve 2019 yıllarında AB ülkelerinin atık yönetimi performansları, Veri Zarflama Analizi (VZA) ve Yapay Sinir Ağları yöntemleriyle incelenmiştir. Kullanılan değişkenler: kişi başı belediye atık üretimi; geri kazanım için atık ithalatı; çevre korumaya yönelik ulusal harcamalar; kişi başına reel GSYİH; insani gelişmişlik indeksi; kişi başına düşen plastik ambalaj atığı üretimi; belediye atıklarının geri dönüşüm oranı (çıktı değişkeni). Bulgular: Slovenya, Letonya, Almanya, İrlanda, Lüksemburg ve Belçika, tüm yıllarda etkin olan ve diğer ülkelerin referans kümelerinde sıkça yer alan ülkeler olmuştur. İleri Beslemeli Yapay Sinir Ağları ile eğitilen veri setinden elde edilen 2019 tahmin değerleri, gerçek etkinlik değerlerine oldukça yakın değerler almıştır.
    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

    Veri analizinde hangi konular var?

    Veri analizinde aşağıdaki konular yer alır: 1. Veri Toplama: Analiz edilecek verilerin çeşitli kaynaklardan toplanması. 2. Veri Temizleme: Hatalı, eksik veya tutarsız verilerin giderilmesi. 3. Veri Analizi: İstatistiksel yöntemler, makine öğrenimi ve veri madenciliği gibi tekniklerle verilerin yorumlanması. 4. Sonuçların Sunumu: Analiz sonuçlarının grafikler, tablolar ve raporlar aracılığıyla görselleştirilmesi. Diğer önemli konular ise şunlardır: - Büyük Veri: Geleneksel yöntemlerle yönetilemeyecek kadar büyük veri setlerinin analizi. - Teşhis Analizi: Verilerin davranış kalıplarının incelenerek nedenlerin belirlenmesi. - Öngörücü Analiz: Geçmiş ve güncel verilere dayanarak gelecekteki eğilimlerin tahmin edilmesi. - Kuralcı Analiz: Elde edilen verilerin en iyi stratejilerin belirlenmesi için kullanılması.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağları ile tahmin nasıl yapılır?

    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Tahmin edilecek konuyla ilgili büyük miktarda veri toplanır ve bu veriler temizlenir. 2. Model Eğitimi: Toplanan veriler, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak bir model oluşturulur. 3. Tahmin: Oluşturulan model ile yeni veriler için tahminler yapılır. Tahmin yöntemleri arasında finans sektöründe hisse senedi fiyatlarının tahmini, hava durumu tahmini, sağlık sektöründe hastalıkların erken teşhisi ve e-ticarette müşteri davranışlarının öngörülmesi yer alır. Sınırlamalar arasında ise modelin doğruluğunun verinin kalitesine bağlı olması, çok büyük veri kümeleri ile çalışmanın yüksek işlem gücü gerektirmesi ve "kara kutu" problemleri bulunur.
    5 kaynak

    Sinir ağı nedir?

    Sinir ağı, bilgisayarlara verileri insan beyninden esinlenerek işleme yeteneği kazandıran bir yapay zeka yöntemidir. Bu ağlar, birbirine bağlı düğümlerden veya "sinirlerden" oluşan katmanlardan oluşur ve makine öğrenimi süreçleriyle çalışırlar. Bazı sinir ağı kullanım alanları: - Görüntü işleme: Nesneleri tanıma ve sınıflandırma. - Konuşma tanıma: İnsan konuşmasını analiz etme. - Doğal dil işleme: Metin verilerinde öngörüleri çıkarma. - Finansal tahminler: Piyasa trendlerini analiz etme. - Tıbbi tanılama: Tıbbi görüntüleri yorumlama.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri nelerdir?

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri şunlardır: 1. Nöronlar (Neurons): Girişleri alan temel birimlerdir ve her nöron bir eşik değeri ve aktivasyon fonksiyonu tarafından yönetilir. 2. Bağlantılar (Connections): Nöronlar arasındaki bilgi taşıyan bağlantılardır ve ağırlıklar ve önyargılar ile düzenlenir. 3. İletim Fonksiyonları (Propagation Functions): Verinin nöron katmanları arasında işlenmesini ve iletilmesini sağlar. 4. Öğrenme Kuralı (Learning Rule): Ağın doğruluğunu artırmak için ağırlıklar ve önyargıları zaman içinde ayarlayan yöntemdir. Çalışma süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. İleri Yayılım (Forward Propagation): Girdi verileri ağa beslenir ve katmanlar boyunca ilerler. 2. Kayıp Hesaplama (Loss Calculation): Çıktı katmanındaki sonuçlar, gerçek değerlerle karşılaştırılır ve hata hesaplanır. 3. Geri Yayılım (Backpropagation): Hata, geri yayılım algoritması ile ağ boyunca geriye doğru yayılır ve ağırlıklar güncellenir. Yapay sinir ağları, büyük miktarda veriden öğrenme ve karmaşık problemleri çözme yetenekleriyle kritik bir rol oynar.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağları nedir?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin sinir ağlarını model alan, birbirine bağlı düğümlerden (yapay nöronlar) oluşan yapılardır. Çalışma mantığı şu şekildedir: 1. Girdi Katmanı: Dış dünyadan gelen verileri alır. 2. Gizli Katmanlar: Girdi verilerini işleyerek ara sonuçlar üretir ve bu süreçte bağlantılar güçlendirilir veya zayıflatılır. 3. Çıktı Katmanı: İşlenmiş verilere dayanarak nihai sonuçları üretir. Kullanım alanları arasında: - Görüntü Tanıma: Yüz tanıma, güvenlik sistemleri. - Doğal Dil İşleme: Metin çeviri, müşteri hizmetleri botları. - Anomali Tespiti: Üretim hatası ve kredi kartı dolandırıcılığı tespiti. YSA, büyük veri setlerinden öğrenme yeteneğiyle, karmaşık problemlerin çözümünde güçlü bir araç olarak kullanılır.
    5 kaynak