• Buradasın

    Veri zarflama analizinde yapay sinir ağları nasıl kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri zarflama analizinde (VZA) yapay sinir ağları (YSA) şu şekillerde kullanılabilir:
    • Etkinlik tahmini: VZA sonuçları ve VZA'da kullanılan veriler yardımıyla, mevcut veya yeni açılacak bir havalimanının etkinliğinin tahmin edilebileceği bir YSA modeli geliştirilebilir 5.
    • Sınıflandırma: Sınıflandırma problemlerinde, VZA ile elde edilen etkinlik sonuçları YSA analizlerinde bağımlı değişken olarak kullanılarak, bir teknolojinin kurulmadan önce etkin olup olmayacağını tahminleyen bir model oluşturulabilir 1.
    YSA'nın VZA ile birlikte kullanımı, özellikle büyük veri kümelerinde analiz süresini kısaltarak karar sürecini hızlandırabilir 2.
    YSA modelinin etkinliği, hiperparametre optimizasyonu ve ağ yapısının doğru belirlenmesine bağlıdır 25. En uygun ağ yapısı, deneme-yanılma yöntemiyle bulunabilir 15.
    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

    Yapay sinir ağları nedir?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir sinir ağı ve bilgi işlem teknolojisidir. YSA'nın bazı özellikleri: Makine öğrenmesi. Bilgi saklama. Doğrusal olmayan ilişkileri modelleme. Paralel işlem. Hata toleransı. YSA, genellikle paralel olarak çalışan ve katmanlar halinde düzenlenmiş çok sayıda işlemciden oluşur.
    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

    Veri analizinde hangi konular var?

    Veri analizinde ele alınan bazı konular şunlardır: Veri toplama. Veri temizleme. Veri analizi. Sonuçların sunumu. Veri analizinde kullanılan bazı yöntemler ise şunlardır: Tanımlayıcı analiz. Korelasyon analizi. Regresyon analizi. Zaman serisi analizi. Metin analizi. İstatistiksel analiz. Teşhis analizi.
    5 kaynak

    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

    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