• Buradasın

    Yapay sinir ağları ile tahmin nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir:
    1. Veri Seti Oluşturma 3. Çıktıya etki eden uygun değişkenler belirlenip yeterli sayıda olay ile bir veri seti oluşturulur 3.
    2. Normalizasyon 3. Normalize edilmeyen veri seti ile bir ağı eğitmek, ağın eğitim süresini uzatır ve verimliliğini düşürür 3.
    3. Ağın Eğitilmesi 12. Problemin türüne ve kullanılan ağın yapısına göre belirlenen öğrenme kuralı kullanılarak ağın bağlantı ağırlıkları değiştirilir 12.
    4. Modelin Test Edilmesi 5. Test verisi üzerinde tahmin yapılır ve modelin doğruluğu hesaplanır 5.
    Bazı tahmin amaçlı kullanılan yapay sinir ağları şunlardır:
    • geri yayılım (back-propagation) 2;
    • yönlendirilmiş rastgele tarama (directed random search) 2;
    • yüksek dereceli sinir ağları (higher order neural networks) 2;
    • SOM (self-organizing map into back-propagation) 2;
    • radyal tabanlı fonksiyon (radial basis function, RBF) 2.
    Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için MATLAB, nntool, Python gibi araçlar kullanılabilir 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. teknolojistratejileri.com
        1
      2. tr.python-3.com
        2
      3. ads.hacibayram.edu.tr
        3
      4. nek.istanbul.edu.tr
        4
      5. aws.amazon.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka borsa tahmini nasıl yapılır?

    Yapay zeka ile borsa tahmini yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Büyük veri analizi. Derin öğrenme. Zaman serisi tahmini. Borsa tahmini, yüksek risk içeren bir faaliyettir ve kesin sonuçlar garanti edilemez. Bazı yapay zeka tabanlı borsa tahmini yapan platformlar: Cotcast.ai. XChangeWiser. Ayrıca, yapay zeka ile borsa tahmini hakkında bilgi edinmek için YouTube'da "YAPAY ZEKA İLE BORSA TAHMİNİ YAP // HİSSE SENEDİNİN GELECEK DEĞERİNİ TAHMİN ETSİN! // PYTHON SKLEARN" başlıklı bir video bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka ile hangi analizler yapılabilir?

    Yapay zeka ile yapılabilecek analizlerden bazıları şunlardır: Büyük veri analizi. Tahminsel analiz (predictive analytics). Anomali tespiti. Duygu analizi (sentiment analysis). Pazarlama ve satış tahmini. Yapay zeka ile yapılabilecek analizlerin kapsamı oldukça geniştir ve farklı sektörlerde çeşitli uygulamalar içerir. Yapay zeka ile analiz yapmak için Python, R, Excel, SQL, Tableau ve Power BI gibi programlar kullanılabilir.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağı kaç çeşittir?

    Yapay sinir ağları, mimari yapılarına göre farklı türlerde sınıflandırılabilir: 1. İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Networks). 2. Tekrarlı Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks – RNN). 3. Karma Sinir Ağları (Hybrid Neural Networks). 4. Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN). 5. Transformer Ağları. Ayrıca, yapay sinir ağları öğrenme algoritmalarına göre de danışmanlı, danışmansız ve takviyeli öğrenme olarak üçe ayrılır.
    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

    Sinir ağları neden önemli?

    Sinir ağları, insan beynindeki nöronlarla benzer şekilde çalıştıkları ve birçok alanda önemli iyileştirmeler sağladıkları için önemlidir. Sinir ağlarının önemli olduğu bazı alanlar şunlardır: Siber güvenlik ve dolandırıcılık tespiti. Lojistik optimizasyonu. Doğal dil işleme. Hastalıkların tanısı. Finansal tahminler. Tıbbi görüntüleme. Otonom araçlar. Ayrıca, sinir ağları, yapılandırılmamış verileri kavrayabilir ve özel eğitim olmadan genel gözlemler yapabilir.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağlarında loss grafiği nasıl olmalı?

    Yapay sinir ağlarında loss (kayıp) grafiği, genellikle azalan bir eğri şeklinde olmalıdır. Bu, modelin tahmin ettiği değerler ile gerçek değerler arasındaki farkın zamanla azaldığını gösterir. İyi bir model için loss değeri 0'a yakınsayan bir değer olmalıdır. Bazı yaygın kullanılan loss fonksiyonları: Mean Squared Error (MSE): Regresyon problemleri için kullanılır. Cross-Entropy: İkili veya çok sınıflı sınıflandırma problemleri için kullanılır. Loss fonksiyonunun seçimi, problemin türüne ve uygulamanın gereksinimlerine bağlı olarak yapılmalıdır.
    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