• Buradasın

    Yapay zekâ için hangi veri seti?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır:
    1. Iris: Üç farklı çiçek türünün sepal ve petal boyutlarını içeren, sınıflandırma ve kümeleme problemlerinde kullanılan bir veri seti 1.
    2. MNIST: El yazısı rakamlarının görüntülerini içeren, görüntü tanıma ve sınıflandırma problemlerinde sıkça kullanılan bir veri seti 1.
    3. Titanic: Titanic gemisi faciası sırasında yolcuların demografik bilgilerini ve hayatta kalma oranlarını içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti 1.
    4. CIFAR-10: 32×32 boyutunda renkli resimleri içeren ve 10 farklı sınıf içeren, görüntü tanıma problemlerinde kullanılan bir veri seti 1.
    5. Lending Club: Kredi başvurularını ve kredi sonuçlarını içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti 1.
    6. Boston Housing: Boston'daki ev fiyatlarını ve evin yerleşim bölgesi ile ilgili bilgileri içeren, tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti 1.
    7. Wine Quality: Farklı şarapların özelliklerini ve kalite değerlerini içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti 1.
    Ayrıca, Kaggle ve UCI Machine Learning Repository gibi platformlarda da çeşitli alanlarda yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri için kullanılabilecek geniş bir veri seti yelpazesi bulunmaktadır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. algoritmaornekleri.com
        1
      2. unite.ai
        2
      3. medium.com
        3
      4. hardlexgroup.com.tr
        4
      5. oracle.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay Zeka hangi resimlerden veri toplar?

    Yapay zeka, milyonlarca hatta milyarlarca resimden veri toplar. Yapay zekanın veri topladığı resim türlerine bazı örnekler: Görsel veriler. Fotoğraflar. Görsel içerikler. Yapay zeka modelleri, bu resimleri metinsel açıklamalarla eşleştirerek kelimelerin görsel unsurlarla nasıl ilişkili olduğunu öğrenir.
    5 kaynak

    Yapay zekanın veri toplama yöntemi nedir?

    Yapay zekanın veri toplama yöntemleri şunlardır: 1. Kamuya Açık Veritabanları: Üniversiteler, araştırma enstitüleri ve hükümetler tarafından sağlanan büyük veri setlerinin kullanılması. 2. Şirket İçi Veriler: Müşteri verileri, kullanıcı davranışları ve satış kayıtları gibi iş süreçlerinden elde edilen veriler. 3. Web Taraması (Web Scraping): İnternetteki kamuya açık web sitelerinden veri toplama. 4. Sensörler ve IoT Cihazları: Nesnelerin İnterneti cihazları ve sensörler aracılığıyla sürekli veri toplama. 5. Anketler ve Kullanıcı Geri Bildirimleri: Anketlerden ve kullanıcı yorumlarından elde edilen veriler. 6. Simülasyonlar: Gerçek dünya verilerini toplamanın zor veya maliyetli olduğu durumlarda simülasyon ortamlarında veri oluşturma. 7. Yapay Veri Üretimi: Veri eksikliği yaşandığında mevcut verilerin varyasyonlarını yaratarak veri setini genişletme. 8. Kullanıcı Etkileşimleri: Chatbotlar ve sosyal medya platformları gibi sistemlerle kullanıcıların etkileşimlerinden veri toplama.
    5 kaynak

    Yapay zeka veri kazma nedir?

    Yapay zeka veri kazma, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri otomatik olarak keşfetme sürecidir. Yapay zeka ile veri kazma süreçleri: Veri hazırlığı. Model seçimi. Eğitim ve test. Bazı kullanım alanları: Pazarlama otomasyonu. Stok yönetimi. Dolandırıcılık tespiti.
    5 kaynak

    Yapay zekanın öğrenmesi için ne kadar veri gerekir?

    Yapay zekanın öğrenmesi için büyük miktarda veri gereklidir. Yapay zekanın öğrenme sürecinde veri miktarı kadar, verilerin kalitesi de önemlidir.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Dar (Zayıf) Yapay Zeka: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip olup, farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahiptir. Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen bir yapay zeka türüdür. Reaktif Makineler: Geçmiş deneyimleri saklamaz, belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır. Sınırlı Hafızalı Makineler: Geçmiş deneyimleri veya verileri kısa bir süreliğine saklayabilir. Zihin Teorisi: İnsanların düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneğine sahiptir. Özbilinçli Yapay Zeka: Kendi bilincine ve farkındalığına sahiptir. Ayrıca, derin öğrenme, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alt dalları da bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zekâ ile neler yapılabilir?

    Yapay zekâ ile yapılabilecek bazı şeyler: İçerik üretimi ve editörlük. Sohbet botu ve sanal asistan. Veri analizi ve raporlama. E-ticaret ve ürün öneri. Dil hizmetleri ve çeviri. Eğitim ve danışmanlık. Yaratıcı projeler ve tasarım. Tıp ve sağlık. Finans. Ulaşım ve lojistik.
    5 kaynak

    Hangi yapay zeka verileri analiz eder?

    Yapay zeka, çeşitli veri türlerini analiz eder, bunlar arasında: 1. Web Sitesi Verileri: Google Analytics 4 gibi araçlar, web sitesi ziyaretçilerinin demografik verilerini, davranışlarını ve dönüşüm oranlarını izler. 2. Karmaşık Veri Setleri: Tableau ve Power BI, karmaşık veri setlerini analiz ederek veriyi etkileyici görsellerle sunar. 3. Zaman Serisi Verileri: DeepForecast gibi araçlar, derin öğrenme modellerini kullanarak zaman serisi verilerini tahmin eder. 4. Doğal Dil İşleme Verileri: ChatGPT ve Perplexity gibi araçlar, metinlerin anlamını ve yapısını analiz ederek içgörüler sunar. 5. Görüntü ve Nesne Verileri: NeuraLens, müşteri yorumları ve görüntüler gibi yapılandırılmamış verileri analiz eder.
    5 kaynak