• Buradasın

    Yapay zekada hangi arşivler var?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka ile ilişkili arşivler şunlardır:
    1. Archivematica: Dijital koruma ve dosya tanımlama konularında uzmanlaşmış bir yazılım 12.
    2. ePADD: Stanford Üniversitesi tarafından geliştirilen, e-posta arşivlerini işlemek için kullanılan bir yazılım 12.
    3. ShelfPro: Kütüphaneler için raf listeleme sağlayan bir uzman sistem 1.
    4. ARCHANGEL Projesi: Blokzincir teknolojisi ve makine öğrenimi kullanarak dijital koruma ve arşiv güvenliği üzerine çalışan bir proje 12.
    5. GEODI: Yüz ve nesne tanıma, veri işleme ve doğal dil işleme özelliklerine sahip, Ankara Dijital Kent Arşivi'nde kullanılan bir sistem 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. 9lib.net
        1
      2. academia.edu
        2
      3. researchgate.net
        3
      4. edvido.com
        4
      5. atilim.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zekada tahmin modelleri nelerdir?

    Yapay zekada tahmin modelleri, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olayları veya eğilimleri öngörmek için kullanılan modellerdir. İşte bazı yaygın tahmin modelleri: 1. Zaman Serisi Analizi: Belirli bir zaman dilimindeki veri serisini analiz ederek gelecekteki değerleri tahmin eder. 2. Regresyon Analizi: Değişkenler arasındaki ilişkileri inceleyerek tahminlerde bulunur. 3. Sinir Ağları: İnsan beynindeki işleme sürecini taklit eden yapay sinir ağları, karmaşık verileri yüksek doğrulukla işler. 4. Karar Ağaçları: Verileri sınıflandırarak ve karar vererek tahmin modelleri oluşturur. Bu modeller, hava durumu tahminleri, finansal piyasa analizleri, sağlık hizmetleri ve üretim süreçlerinde envanter yönetimi gibi birçok alanda kullanılır.
    5 kaynak

    Yapay zekâda model yönetimi nedir?

    Yapay zekada model yönetimi, yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi, test edilmesi ve sürekli olarak güncellenmesi süreçlerini kapsar. Model yönetiminin temel adımları şunlardır: 1. Veri Toplama: Modelin eğitilmesi için ilgili verilerin toplanması. 2. Veri Temizleme ve Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, gereksiz bilgilerin kaldırılması ve hataların düzeltilmesi. 3. Veri Etiketleme: Verilerin, makinenin anlayabileceği etiketlerle tanımlanması. 4. Model Eğitimi: Toplanan ve işlenen verilerin yapay zeka algoritmaları ile modellenmesi. 5. Model Performansı İzleme: Modelin zaman içinde performansının izlenmesi ve gerekli güncellemelerin yapılması. 6. Bias ve Adalet Kontrolleri: Modelin kararlarının etik ve tarafsız olmasını sağlamak. 7. Dağıtım ve İzleme: Modelin kullanıcılara veya uygulamalara entegre edilmesi ve performansının sürekli olarak izlenmesi.
    5 kaynak

    Yapay zekada hangi kütüphane kullanılır?

    Yapay zekada kullanılan bazı popüler kütüphaneler şunlardır: 1. TensorFlow: Google tarafından geliştirilen, makine öğrenimi ve derin öğrenme için kullanılan açık kaynaklı bir kütüphanedir. 2. PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen, dinamik hesaplama grafiği ve kullanım kolaylığı sunan bir kütüphanedir. 3. Hugging Face: Doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratan, metin, görüntü ve ses verilerini entegre eden multimodal modeller için destek sunan bir kütüphanedir. 4. OpenCV: Bilgisayarlı görü uygulamaları geliştirmek için kullanılan, görüntü işleme ve nesne tanıma gibi görevleri yerine getiren bir kütüphanedir. 5. Scikit-learn: Geleneksel makine öğrenimi için kullanılan, sınıflandırma, regresyon, kümeleme gibi temel algoritmaları içeren bir kütüphanedir.
    5 kaynak

    Yapay zekada derin öğrenme nedir?

    Yapay zekada derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalı olup, yapay sinir ağları ile verilerden öğrenmeyi amaçlar. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veri temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans ve otonom araçlar bulunur.
    5 kaynak

    Google yapay zeka arşivi nerede?

    Google'ın yapay zeka arşivine Google Fotoğraflar uygulaması üzerinden erişilebilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka arşivi nasıl yapılır?

    Yapay zeka arşivi oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Problem Tanımlama: Arşivlenecek verilerin hangi sorunu çözeceği veya hangi görevi yerine getireceği belirlenmelidir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda büyük miktarda veri toplanmalıdır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, yapay zeka modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmelidir. 4. Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir yapay zeka modeli seçilmelidir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilmelidir. 6. Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilmelidir. 7. Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılarak kullanıcılara sunulur. Ayrıca, yapay zeka arşivi oluştururken aşağıdaki araçlar da kullanılabilir: - Python ve R: Veri bilimi ve yapay zeka için popüler programlama dilleri. - TensorFlow ve PyTorch: Yapay sinir ağları ve derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılan kütüphaneler. - Tableau ve Power BI: Veri görselleştirme araçları. - Hadoop ve Spark: Büyük veri işleme ve analizinde kullanılan dağıtık işlem sistemleri.
    5 kaynak

    Yapay Zeka hangi resimlerden veri toplar?

    Yapay zeka, çeşitli kaynaklardan veri toplar, bunlar arasında resimler de bulunur. Yapay zeka resimlerden veri toplamak için aşağıdaki yöntemleri kullanır: 1. Bilgisayarlı Görü (Computer Vision): Derin öğrenme teknikleri kullanarak videolardan ve görüntülerden bilgi ve öngörüler çıkarır. 2. Görüntü İşleme: Uygunsuz görüntüler için çevrimiçi içerikleri izler, yüzleri tanır ve görüntü ayrıntılarını sınıflandırır. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin verilerini yorumlamak ve anlamak için sinir ağlarını kullanır, bu da resimlerin metin tabanlı açıklamalarından veri elde etmeyi sağlar.
    5 kaynak