• Buradasın

    Yapay zeka için veri seti nereden alınır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka için veri seti alabileceğiniz bazı platformlar:
    • Kaggle 1. Makine öğrenimi yarışmalarına ev sahipliği yapan bu platformda, kullanıcılar tarafından sağlanan çeşitli veri setleri de bulunmaktadır 1.
    • UCI Machine Learning Repository 1. University of California Irvine'nin sunduğu bu sitede, 450'den fazla modellemeye hazır veri seti bulunmaktadır 1.
    • Data.World 1. Birden fazla kaynaktan gelen, finans, suç, ekonomi gibi çeşitli amaçlara yönelik veri setleri sunan bir platformdur 1.
    • Socrata OpenData 1. Birden çok veri kümesi içeren bu portalda, verileri tarayıcı üzerinden inceleyebilir ve bazı görselleştirme araçlarını kullanabilirsiniz 1.
    • Open Data Europe 1. 11.700'e yakın veri setine erişim imkanı sunan bir platformdur 1.
    • TÜBİTAK BİLGEM Yapay Zeka Enstitüsü 5. Özel kuruluşlardan yayımlanan verileri kullanıma sunan bir açık veri platformudur 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kaganyegin.com.tr
        1
      2. sonbilge.net
        2
      3. medium.com
        3
      4. algoritmaornekleri.com
        4
      5. aiu.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka veri etiketleme nedir?

    Yapay zeka veri etiketleme, bir makine öğrenimi modelinin öğrenebilmesi için ham verilerin (görüntüler, metinler, sesler vb.) tanımlanması ve bu verilere anlamlı etiketler eklenmesi sürecidir. Bu süreçte: 1. Manuel Etiketleme: İnsanlar verileri etiketleyerek yapay zekanın öğrenmesi için anlamlı bir veri kümesi oluştururlar. 2. Otomatik Etiketleme: Yapay zeka tabanlı araçlar, öğrendikleri kalıplara göre verileri etiketler. Veri etiketleme, yapay zekanın doğru kararlar verebilmesi ve gerçek dünyada uygulanabilmesi için kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Yapay zeka ile hangi analizler yapılabilir?

    Yapay zeka ile çeşitli analizler yapılabilir, bunlar arasında: 1. Veri Yorumlama ve Anlamlandırma: Büyük veri setlerini işleyerek kullanıcı dostu raporlar ve grafikler oluşturma. 2. Pazar ve Rekabet Analizi: Rakiplerin çevrimiçi performanslarını ve pazar eğilimlerini analiz etme. 3. Tahminsel Analiz: Geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki müşteri taleplerini ve pazar trendlerini öngörme. 4. Fiyatlandırma ve Ürün Yönetimi: Ürün fiyatlandırmasını optimize etme ve dinamik fiyat yönetimi. 5. Müşteri Davranışlarının Anlaşılması: Müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş öneriler sunma. 6. İçerik Üretimi ve Sosyal Medya Analizi: İçerik önerileri ve sosyal medya izleme ile etkili içerik yönetimi. Ayrıca, yapay zeka finans, sağlık, eğitim ve otomotiv gibi birçok sektörde de analiz amaçlı kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zekayı en iyi nasıl öğrenebilirim?

    Yapay zeka (YZ) öğrenmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: Temel bilgileri öğrenmek: YZ ve makine öğrenimi temelleri, bilgisayar bilimi, istatistik, olasılık, matematik, veri yapıları, algoritmalar ve Python programlama hakkında bilgi edinilmelidir. Online kurslara katılmak: Coursera, Udemy, edX gibi platformlarda "AI for Everyone", "Machine Learning" ve "CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python" gibi kurslar YZ öğrenmek için faydalıdır. Proje tabanlı öğrenmek: Gerçek dünyada projeler yapmak, YZ becerilerini geliştirmek için önemlidir. Kaynakları takip etmek: Medium, Towards Data Science gibi bloglar, GitHub, Stack Overflow gibi topluluklar, ayrıca podcast ve YouTube kanalları takip edilebilir. Sürekli öğrenmek: YZ hızla gelişen bir alan olduğu için, yeni algoritmalar, araçlar ve teknikler düzenli olarak takip edilmelidir. Ayrıca, YZ eğitimi için veri toplama, veri etiketleme, veri artırma, veri kümesini bölme, veri dengeleme ve önyargı azaltma gibi adımlar da önemlidir.
    5 kaynak

    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 zeka almak için ne gerekli?

    Yapay zeka uzmanı olmak için gerekli olanlar şunlardır: 1. Eğitim: Bilgisayar bilimi, istatistik, matematik veya mühendislik gibi alanlarda lisans derecesi edinmek faydalıdır. 2. Programlama Dilleri: Python, R ve Java gibi programlama dillerinde yetkinlik kazanmak önemlidir. 3. İstatistik ve Matematik: Lineer cebir, olasılık teorisi ve istatistik bilgisi gereklidir. 4. Veri Analizi ve Yönetimi: Büyük veri analitiği ve veri taban sistemleri hakkında bilgi sahibi olmak avantaj sağlar. 5. Sertifika ve Kurslar: Coursera, Udacity ve edX gibi platformlardaki yapay zeka ve makine öğrenimi sertifikaları ve online kurslar becerileri geliştirir. 6. Staj ve Deneyim: Teorik bilgileri pekiştirmek için staj yapmak veya giriş seviyesinde iş deneyimi kazanmak faydalıdır. Ayrıca, sürekli öğrenme ve en yeni trendleri takip etmek de yapay zeka uzmanlığının önemli bir parçasıdır.
    5 kaynak

    Hangi yapay zeka verileri analiz eder?

    Çeşitli yapay zeka araçları, farklı türdeki verileri analiz edebilir: Julius AI. TensorFlow. IBM Watson. Microsoft Azure Machine Learning. Google AI Platform. RapidMiner. Tableau AI. ChartGPT. Polymer. Code Interpreter.
    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