• Buradasın

    Yapay sinir ağları nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir sinir ağı ve bilgi işlem teknolojisidir 13.
    YSA'nın bazı özellikleri:
    • Makine öğrenmesi 4. YSA, verilen bilgiler ışığında yeni bilgiler oluşturabilir ve bunları kendi kendine öğrenebilir 4.
    • Bilgi saklama 3. YSA, bilgileri saklar ve örnekler üzerinden öğrenebilir 3.
    • Doğrusal olmayan ilişkileri modelleme 3. YSA, girdi ve çıktı arasındaki karmaşık ilişkileri modelleyebilir 3.
    • Paralel işlem 3. YSA, aynı anda birden fazla işlemi gerçekleştirebilir 3.
    • Hata toleransı 3. Bir veya daha fazla hücrenin bozulması, çıktı üretimini durdurmaz 3.
    YSA, genellikle paralel olarak çalışan ve katmanlar halinde düzenlenmiş çok sayıda işlemciden oluşur 3. Bu ağlar, öğrenme, hafızaya alma ve veriler arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarma kapasitesine sahiptir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. academy.patika.dev
        1
      2. sunucun.com.tr
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. techcareer.net
        4
      5. ads.hacibayram.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    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

    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

    Hava durumu için hangi yapay sinir ağı kullanılır?

    Hava durumu tahminleri için çeşitli yapay sinir ağları kullanılır: 1. GraphCast: Google tarafından geliştirilen bu model, bir dakikadan kısa sürede 10 günlük hava tahmini yapabilir. 2. MetNet-2: Bu sinir ağı, hava durumunu 12 saat öncesinden tahmin edebilir ve yağışı bir kilometrelik bir hassasiyetle iki dakika öncesinden tahmin edebilir. 3. WeatherGenerator: Avrupa Birliği ve Buluttan tarafından geliştirilen bu model, çok çeşitli girdi veri kaynaklarını işleyebilen esnek, genel amaçlı bir araç olarak tasarlanmıştır. Ayrıca, Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) da hava durumu tahminlerinde kullanılan diğer yapay zeka modelleridir.
    5 kaynak

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri nelerdir?

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri şunlardır: Paralel çalışma. Öğrenme. Genelleme. Hata toleransı ve esneklik. Çok sayıda değişken ve parametre kullanma. Uyarlanabilirlik. Temel bileşenler açısından ise yapay sinir ağları, genellikle şu unsurlardan oluşur: Girdi değerleri (düğümler). Ağ toplamı. Aktivasyon fonksiyonu. Çıktı.
    5 kaynak

    Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları kitabı ne anlatıyor?

    Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları kitabı, yapay sinir ağlarının (YSA) temel prensiplerini, yapılarını ve çeşitli alanlardaki uygulamalarını ele alır. Kitapta şu konular işlenir: YSA'nın Felsefesi ve Teknik Detayları: YSA'nın insan beyninin öğrenme fonksiyonunu nasıl gerçekleştirdiği, bilginin ağırlık değerlerinde nasıl saklandığı ve ağa nasıl yayıldığı anlatılır. YSA'nın Kullanım Alanları: Endüstriyel, finansal, askeri, sağlık gibi çeşitli sektörlerde YSA'nın nasıl kullanıldığı ve hangi problemlerde etkili olduğu incelenir. Ağ Türleri ve Oluşturulması: Algılayıcı (perceptron), ileri beslemeli ve geri beslemeli ağlar gibi farklı YSA türleri ve bunların nasıl oluşturulduğu açıklanır. Güncel Gelişmeler ve Gelecek Perspektifleri: YSA teknolojisinin gelecekteki potansiyeli ve yeni gelişmeler hakkında bilgiler verilir. Kitap, YSA hakkında bilgi sahibi olmayan okuyucular için başlangıç seviyesinden ileri seviyelere kadar geniş bir yelpazede bilgi sunar.
    5 kaynak

    Evrişimli sinir ağları hangi alanlarda kullanılır?

    Evrişimli sinir ağları (CNN - Convolutional Neural Networks), genellikle görsel bilginin analiz edilmesinde kullanılır. Bazı kullanım alanları: Resim ve video tanıma; Önerici sistemler; Resim sınıflandırma; Tıbbi görüntü analizi; Doğal dil işleme; Otonom araçlar. CNN'ler, özellikle görüntü işleme görevlerinde yüksek performans gösterir.
    5 kaynak