• Buradasın

    Yapay zekada derin öğrenme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zekada derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalı olup, yapay sinir ağları ile verilerden öğrenmeyi amaçlar 12.
    Çalışma prensibi şu şekildedir:
    1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır 1. Bu veri, resim, ses kaydı, metin dosyası veya başka tür bilgiler olabilir 1.
    2. Veri Hazırlama: Toplanan veri temizlenir ve işlenir 1.
    3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için bir model kurulur 1. Bu model, yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşur 1.
    4. Eğitim (Öğrenme): Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar 1. Modelin yaptığı tahminlerin doğruluğu kontrol edilir 1.
    5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir 1.
    6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır 1.
    Kullanım alanları arasında görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans ve otonom araçlar bulunur 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. speakeragency.com.tr
        1
      2. patika.dev
        2
      3. sunucun.com.tr
        3
      4. oracle.com
        4
      5. aws.amazon.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme yapay zekanın hangi alt alanıdır?

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka (YZ) türleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Geleneksel Yapay Zeka: Belirli görevleri otomatikleştirir ve optimize eder, önceden tanımlanmış kurallara ve algoritmalara dayanır. 2. Tahmine Dayalı Yapay Zeka: Geçmiş verilerin analizine dayanarak sonuçları tahmin eder. 3. Konuşma Temelli Yapay Zeka: İnsanlar ve makineler arasında doğal dil etkileşimlerini kolaylaştırır, sohbet robotlarını ve sanal asistanları mümkün kılar. 4. Üretken Yapay Zeka: Metin, görüntü, kod ve diğer çıktıları oluşturur, denetimsiz öğrenme teknikleri kullanır. 5. Derin Öğrenme: Bilgiyi katmanlar halinde işleyen ve karmaşık problemleri çözebilen yapay zeka modelidir. 6. Uzman Sistemler: Belirli bir alanda bilgi bazlı karar verme yeteneğine sahiptir. Ayrıca, dar yapay zeka, genel yapay zeka ve süper yapay zeka gibi daha geniş sınıflandırmalar da mevcuttur.
    5 kaynak

    Derin öğrenmede hangi yapay zeka kullanılır?

    Derin öğrenmede kullanılan yapay zeka türleri şunlardır: 1. Yapay Sinir Ağları (ANN): Derin öğrenmenin temel yapı taşıdır ve insan beynindeki sinir ağlarını taklit eder. 2. Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü tanıma ve işleme görevlerinde kullanılır. 3. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serileri ve sıralı veriler için kullanılır. 4. Generatif Adversarial Ağlar (GAN): İki sinir ağının birbiriyle rekabet ettiği bir yapıya sahiptir ve gerçekçi veriler üretir. Ayrıca, TensorFlow, PyTorch gibi açık kaynaklı makine öğrenimi çerçeveleri ve AWS Inferentia gibi özel yapay zeka işlemcileri de derin öğrenme uygulamalarında kullanılır.
    5 kaynak

    Yapay zeka ve makine öğrenmesi arasındaki fark nedir?

    Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (ML) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam: YZ, geniş bir kapsama sahiptir ve çeşitli alt dalları içerir (doğal dil işleme, robotik, görüntü işleme vb.), ML ise sadece öğrenme algoritmaları üzerine yoğunlaşır. 2. Öğrenme ve Gelişme: YZ sistemleri genellikle belirli bir görevi yerine getirmek için programlanırken, ML sistemleri verilerle kendilerini geliştirir ve yeni veri ile karşılaştığında adaptasyon gösterebilir. 3. Amaç: YZ'nin amacı genellikle genel zekaya ulaşmaktır, ML ise genellikle spesifik görevlerde yüksek performans elde etmeyi amaçlar. 4. Uygulama: ML, tavsiye sistemleri, spam filtreleme, talep tahmini, görüntü tanıma gibi daha spesifik görevlerde kullanılırken, YZ otomasyon, akıllı asistanlar ve sağlık hizmetleri gibi daha geniş bir yelpazede uygulanabilir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri şu şekilde açıklanabilir: 1. Makine Öğrenmesi: Yapay zekanın bir alt dalıdır ve bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlar. Üç ana kategoriye ayrılır: - Gözetimli Öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Pekiştirmeli Öğrenme: Modelin deneme yanılma yoluyla öğrenerek en iyi sonuca ulaşmaya çalıştığı öğrenme türüdür. 2. Yapay Zeka: İnsan zekasını taklit eden ve karmaşık problemleri çözebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. Farklı türleri vardır: - Dar Yapay Zeka (ANI): Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış yapay zeka türüdür. - Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan zekasına eşdeğer veya daha üstün bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka türüdür. - Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını her alanda aşan yapay zeka türüdür. Örnek Uygulamalar: Makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri, sağlık, otomotiv, tarım, finans ve eğitim gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zekada dil modelleri nelerdir?

    Yapay zekada dil modelleri, insan dilini anlamak, yorumlamak ve üretmek için tasarlanmış gelişmiş yapay zeka sistemleridir. Bazı popüler yapay zekada dil modelleri şunlardır: 1. GPT (Generative Pre-trained Transformer): OpenAI tarafından geliştirilen, metin üretimi, sohbet botları ve içerik önerileri gibi görevler için kullanılır. 2. GPT-3: 175 milyar parametresiyle yapay zeka topluluğunu kasıp kavuran, tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı metin oluşturma yeteneğine sahip bir modeldir. 3. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Google tarafından geliştirilen, arama motorları, metin sınıflandırma ve soru yanıtlama gibi alanlarda kullanılır. 4. LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): Google'ın sohbet botları ve etkileşimli konuşmalar için geliştirdiği bir dil modelidir. 5. Gemini: Google'ın doğal dil işleme, yaratıcı içerik üretimi ve yazılım geliştirme gibi alanlarda kullandığı bir dil modelidir. Ayrıca, Claude, Grok-1, LLaMA, Mistral 7B ve Falcon 180B gibi diğer açık kaynak ve barındırılan dil modelleri de mevcuttur.
    5 kaynak

    Yapay zeka ve yatay zeka arasındaki fark nedir?

    Yapay zeka (YZ) ve yatay zeka (YZ) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Doğa: YZ, makinelerin insan benzeri görevleri yerine getirebilmesi için tasarlanan bir bilgisayar bilimi dalıdır. 2. Odak Alanı: YZ, veri analizi, algoritmalar ve örüntü tanıma gibi konulara odaklanır. 3. Çalışma Prensibi: YZ, veriye dayalı öğrenme ve istatistiksel modeller kullanır. 4. Amaç: YZ'nin amacı, belirli görevleri daha hızlı ve verimli bir şekilde yerine getirmektir.
    5 kaynak