• Buradasın

    Yapay sinir ağı kaç çeşittir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay sinir ağları, mimari yapılarına göre farklı türlerde sınıflandırılabilir 1:
    1. İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Networks) 14. Verilerin tek yönde akışını sağlar 1.
    2. Tekrarlı Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks – RNN) 13. Zaman serisi verileri işlerken faydalıdır 1.
    3. Karma Sinir Ağları (Hybrid Neural Networks) 1. Farklı yapay sinir ağı türlerini birleştirerek oluşturulur 1.
    4. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN) 13. Özellikle görüntü işleme görevlerinde kullanılır 1.
    5. Transformer Ağları 1. Doğal dil işleme görevlerinde kullanılır 1.
    Ayrıca, yapay sinir ağları öğrenme algoritmalarına göre de danışmanlı, danışmansız ve takviyeli öğrenme olarak üçe ayrılır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. masqot.co
        1
      2. methodtr.com
        2
      3. digitalreport.com.tr
        3
      4. programlamaakademi.com
        4
      5. mkotan.sakarya.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka çeşitleri nelerdir?

    Yapay zeka (YZ) çeşitleri genel olarak dört ana kategoriye ayrılır: 1. Dar Yapay Zeka (ANI). 2. Genel Yapay Zeka (AGI). 3. Süper Yapay Zeka (ASI). 4. Özgül Yapay Zeka (Narrow AI).
    5 kaynak

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki fark nedir?

    Derin öğrenme ve yapay zeka modelleri arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Miktarı: Derin öğrenme, daha büyük ve karmaşık veri setlerine ihtiyaç duyar. 2. Hesaplama Gücü: Derin öğrenme, yüksek işlem gücü ve güçlü donanımlar (GPU, TPU) gerektirir. 3. Özellik Mühendisliği: Derin öğrenme modelleri, ham veriyle doğrudan çalışabilir ve hangi özelliklerin önemli olduğunu kendi başına öğrenebilir. 4. Eğitim Süresi: Derin öğrenme modelleri, büyük veri setleri üzerinde uzun eğitim süreçleri gerektirir (günler veya haftalar). 5. Performans ve Doğruluk: Derin öğrenme, özellikle görüntü işleme, konuşma tanıma ve dil işleme gibi alanlarda insan seviyesine yakın doğruluk oranları elde edebilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka nedir kısaca bilgi?

    Yapay zeka (YZ), insan zekasını taklit edebilen, öğrenen, karar verebilen ve çözüm üretebilen bilgisayar sistemlerine verilen genel bir isimdir.
    5 kaynak

    Yinelemeli sinir ağı nedir?

    Yinelemeli sinir ağı (YSA), sıralı veri girişini işlemek ve belirli bir sıralı veri çıkışına dönüştürmek için eğitilmiş derin öğrenme modelidir. YSA'ların temel özellikleri: - Nöronlar: Giriş, çıktı ve gizli katmanlar halinde düzenlenmiştir. - Geri bildirim döngüleri: Bilgiyi ağ içinde saklamasını sağlar. - Uzun vadeli bağımlılıklar: Geçmişteki verileri hatırlayarak gelecekteki tahminleri iyileştirir. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme: Metin sınıflandırma, dil çevirisi ve duygu analizi. - Zaman serisi tahmini: Hisse senedi fiyat tahmini ve anomali tespiti. - Görüntü tanıma: Evrişimli sinir ağları ile birlikte kullanılır.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağı nasıl çalışır?

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin yapısını ve işlevini taklit ederek çalışır. İşte YSA'nın çalışma adımları: 1. Veri Hazırlama: Kullanılacak veriler önceden belirlenmiş özelliklerle işaretlenir ve ön işleme tabi tutulur. 2. Model Tasarımı: Girdileri ve çıktıları olan matematiksel bir model oluşturulur. 3. Eğitim: Ağ, verileri öğrenmek için eğitilir. 4. Sonuçların Çıkarılması: Veriler işlendikten sonra, sınıflandırma, tahmin, tespit veya başka bir işlem olan sonuçlar üretilir. YSA, sürekli öğrenme yeteneğine sahiptir ve yeni verilerle beslenerek kendini geliştirebilir.
    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

    Yapay zeka ve yapay sinir ağı arasındaki fark nedir?

    Yapay zeka (YZ) ve yapay sinir ağları (YSA) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Tanım: YZ, insan bilişsel becerilerini taklit edebilen makineleri ifade ederken, YSA, hayvan beynini oluşturan biyolojik sinir ağlarından esinlenerek geliştirilen yapay nöronlar veya düğümler ağıdır. 2. Hedef: YZ, genel olarak güçlü YZ ve zayıf YZ etrafında çalışır; zayıf YZ, belirli problem çözme görevlerini yerine getirirken, güçlü YZ, makinelerin insan zekasına eşit veya onu aşan bir bilinç geliştirmesini hedefler. 3. Uygulama Alanları: YZ, eğitim, sağlık, eğlence, ulaşım ve yardımcı programlar gibi çeşitli endüstrilerde kullanılırken, YSA, metin sınıflandırması, görüntü tanıma, dolandırıcılık tespiti ve doğal dil işleme gibi spesifik alanlarda daha yaygındır. 4. Çalışma Prensibi: YZ, makine öğrenimi, derin öğrenme ve bilişsel hesaplama gibi yöntemlerle çalışırken, YSA, çok katmanlı yapıları sayesinde karmaşık verileri daha iyi işler ve öğrenir.
    5 kaynak