• Buradasın

    Yapay zeka ve yapay sinir ağı arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka (YZ) ve yapay sinir ağı (YSA) arasındaki temel farklar şunlardır:
    • Tanım: YZ, bir bilgisayarın veya bilgisayar destekli bir makinenin, genellikle insana özgü nitelikler olan çözüm yolu bulma, anlama, bir mana çıkartma, genelleme ve geçmişteki deneyimlerinden öğrenme gibi yüksek mantık süreçlere ilişkin görevleri yerine getirme yeteneğidir 2. YSA ise insan beyninin öğrenme yolunu taklit ederek beynin öğrenme, hatırlama, genelleme yapma ve topladığı verilerden yeni veri üretebilme gibi temel işlevlerin gerçekleştirildiği bilgisayar yazılımlarıdır 23.
    • Mimari: YSA, katmanlı bir yapıda birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşur 1. Basit sinir ağlarında bir katmandaki her düğüm, bir sonraki katmandaki her bir düğüme bağlıdır ve sadece tek bir gizli katman vardır 1. Derin öğrenme sistemleri ise bu yapıyı derinleştiren birkaç gizli katman içerir 1.
    • Karmaşıklık: YSA, basit sinir ağları için daha az karmaşıktır 1. Derin öğrenme algoritmaları, daha fazla düğüm katmanı içermeleri nedeniyle daha karmaşık bir yapıya sahiptir 1.
    • Performans: Basit sinir ağları, temel problemleri çözerken iyi performans gösterir 1. Derin öğrenme algoritmaları, karmaşık görevleri (örneğin, doğal dil işleme, konuşma tanıma) gerçekleştirebilir 1.
    • Eğitim: Basit sinir ağlarını eğitmek daha hızlıdır, ancak sınırlı ölçüde eğitim yapılabilir 1. Derin öğrenme algoritmalarını eğitmek daha fazla kaynak ve büyük veri kümeleri gerektirir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.differkinome.com
        1
      2. gtech.com.tr
        2
      3. webmasterforum.net
        3
      4. tr.wix.com
        4
      5. bulutistan.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri nelerdir?

    Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri şunlardır: 1. Nöronlar (Neurons): Girişleri alan temel birimlerdir ve her nöron bir eşik değeri ve aktivasyon fonksiyonu tarafından yönetilir. 2. Bağlantılar (Connections): Nöronlar arasındaki bilgi taşıyan bağlantılardır ve ağırlıklar ve önyargılar ile düzenlenir. 3. İletim Fonksiyonları (Propagation Functions): Verinin nöron katmanları arasında işlenmesini ve iletilmesini sağlar. 4. Öğrenme Kuralı (Learning Rule): Ağın doğruluğunu artırmak için ağırlıklar ve önyargıları zaman içinde ayarlayan yöntemdir. Çalışma süreci üç ana aşamadan oluşur: 1. İleri Yayılım (Forward Propagation): Girdi verileri ağa beslenir ve katmanlar boyunca ilerler. 2. Kayıp Hesaplama (Loss Calculation): Çıktı katmanındaki sonuçlar, gerçek değerlerle karşılaştırılır ve hata hesaplanır. 3. Geri Yayılım (Backpropagation): Hata, geri yayılım algoritması ile ağ boyunca geriye doğru yayılır ve ağırlıklar güncellenir. Yapay sinir ağları, büyük miktarda veriden öğrenme ve karmaşık problemleri çözme yetenekleriyle kritik bir rol oynar.
    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

    Genel yapay zeka nedir?

    Genel yapay zeka (GYZ), bir insanın yapabileceği herhangi bir zihinsel görevi başarıyla gerçekleştirebilecek bir makinenin zekasıdır. GYZ'nin bazı özellikleri: Çok yönlülük. Öğrenme yeteneği. Geniş yetenek yelpazesi. Günümüzde GYZ teorik bir kavram ve araştırma hedefi olarak kabul edilmektedir.
    5 kaynak

    Yapay zeka nedir ve örnekleri?

    Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekasına özgü görevleri yerine getirmesini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bazı YZ örnekleri: Sesli asistanlar: Siri, Alexa, Google Asistan. Otonom sürüş sistemleri: Tesla'nın otopilot özelliği. Sosyal medya haber akışları: Facebook, Instagram, Twitter. Müzik ve medya akış hizmetleri: Spotify, Netflix, YouTube. Sağlık sektörü: Hastalıkların erken tespiti ve teşhisi. Kendi kendine öğrenen sistemler: Google'ın AlphaStar ürünü, StarCraft 2 oyununu kendine karşı oynayarak kendini geliştirdi. YZ türleri: Dar YZ: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiş YZ. Genel YZ (AGI): Farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip YZ. Süper YZ: İnsan zekasını aşan ve her görevi insandan daha iyi yerine getirebilen YZ.
    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

    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

    Derin Öğrenme hangi tür yapay zeka?

    Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt kümesidir. Yapay zeka (AI), insan zekasına özgü olan gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir.
    5 kaynak