• Buradasın

    Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları kitabı ne anlatıyor?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    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 1.
    • YSA'nın Kullanım Alanları: Endüstriyel, finansal, askeri, sağlık gibi çeşitli sektörlerde YSA'nın nasıl kullanıldığı ve hangi problemlerde etkili olduğu incelenir 12.
    • Ağ Türleri ve Oluşturulması: Algılayıcı (perceptron), ileri beslemeli ve geri beslemeli ağlar gibi farklı YSA türleri ve bunların nasıl oluşturulduğu açıklanır 2.
    • Güncel Gelişmeler ve Gelecek Perspektifleri: YSA teknolojisinin gelecekteki potansiyeli ve yeni gelişmeler hakkında bilgiler verilir 14.
    Kitap, YSA hakkında bilgi sahibi olmayan okuyucular için başlangıç seviyesinden ileri seviyelere kadar geniş bir yelpazede bilgi sunar 25.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. seckin.com.tr
        1
      2. turcademy.com
        2
      3. dr.com.tr
        3
      4. pelikankitabevi.com.tr
        4
      5. kitantik.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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

    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

    Yapay sinir ağlarının temel amacı nedir?

    Yapay sinir ağlarının (YSA) temel amacı, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek, karmaşık problemleri çözmek ve büyük veri setleriyle çalışmak için algoritmalar geliştirmektir. YSA'nın diğer amaçları arasında: Öğrenme: Yeni bilgiler türetebilme ve keşfedebilme. Görüntü, ses ve hastalık teşhisi gibi alanlarda tanıma ve sınıflandırma. Doğal dil işleme ve öneri sistemleri ile kullanıcı deneyimini iyileştirme. yer alır.
    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

    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