• Buradasın

    Yapay zekada hangi teknik kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zekada kullanılan bazı temel teknikler şunlardır:
    1. Makine Öğrenimi: Verilerin analiz edilerek örüntülerin keşfedilmesi ve bu örüntülerin kullanılarak tahminler yapılması 5.
    2. Derin Öğrenme: Makine öğreniminin bir alt dalı olup, büyük veri setlerinden daha karmaşık desenler öğrenebilir 5.
    3. Doğal Dil İşleme (NLP): İnsan dilini anlamak, yorumlamak ve yanıtlamak için kullanılır 45.
    4. Görüntü İşleme: Bilgisayarlı görü, videolardan ve görüntülerden bilgi çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır 4.
    5. Konuşma Tanıma: İnsan konuşmasını yorumlamak, kelimeleri tanımlamak ve anlamı algılamak için kullanılır 4.
    Ayrıca, üretken yapay zeka gibi metin, fotoğraf, ses ve video gibi farklı formatlarda içerik oluşturabilen teknikler de mevcuttur 13.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. bilimgenc.tubitak.gov.tr
        1
      2. turkiyefinans.com.tr
        2
      3. mechsoft.com.tr
        3
      4. aws.amazon.com
        4
      5. etkinpatent.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka için hangi program kullanılır?

    Yapay zeka geliştirmek için kullanılan bazı programlar ve platformlar: Jupyter Notebook. Google Colab. TensorFlow. PyTorch. Scikit-learn. Microsoft Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI. Ayrıca, yapay zeka geliştirmek için Anaconda + Jupyter Notebook, RapidMiner ve Kaggle Kernels gibi araçlar da kullanılabilir. Başlangıç ve geliştirme için Python dili, hız ve entegrasyon için ise C++ tercih edilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka TÜE nedir?

    Yapay zeka TÜE ifadesi, "yapay zeka teknolojileri ve uygulamaları" anlamına gelebilir. Yapay zeka teknolojileri, insan zekasını taklit eden ve çeşitli görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemleridir. Bu teknolojiler arasında: Görüntü ve metin oluşturma: Yeni görüntüler veya metinler oluşturma. Konuşma tanıma: İnsan konuşmasını anlama ve işleme. Makine öğrenimi: Verilerden öğrenerek tahminlerde bulunma ve kararlar alma. Otonom araçlar: Kendi başına düşünebilen ve hareket edebilen araçlar. Yapay zeka uygulamaları, sağlık, finans, eğitim, eğlence gibi birçok sektörde verimliliği artırmak ve karmaşık problemleri çözmek için kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zekada devam ettirme ne demek?

    Yapay zekada "devam ettirme" ifadesi, yapay zeka çalışmalarının ve uygulamalarının sürdürülmesini ifade edebilir. Bu, yapay zekanın gelişiminin ve kullanımının devam etmesi, yeni teknolojilerin ve modellerin geliştirilmesi anlamına gelir. Ayrıca, üretken yapay zeka bağlamında da "devam ettirme" terimi kullanılabilir ve bu durumda, mevcut verilerden yeni içerikler üretmeye devam etme sürecini ifade eder.
    5 kaynak

    Yapay zekada tahmin modelleri nelerdir?

    Yapay zekada tahmin modelleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Regresyon modelleri. Sınıflandırma modelleri. Zaman serisi modelleri. Makine öğrenimi modelleri. Sinir ağları. Ayrıca, tahmine dayalı yapay zeka modelleri, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılmasını içerir. Bazı tahmine dayalı yapay zeka modelleri: GraphCast. Netflix algoritması.
    5 kaynak

    Yapay zekada hangi modifikasyonlar yapılabilir?

    Yapay zekada (YZ) çeşitli modifikasyonlar yapılabilir, bunlar arasında: 1. Yüz Değiştirme: YZ, fotoğraf veya videolardaki yüzlerin başka yüzlerle değiştirilmesi için kullanılabilir. 2. Üretken Sanal Oyun Alanları: YZ, robotların ve otonom sistemlerin eğitimi için sanal ortamlar oluşturur. 3. Takviyeli Öğrenme ve Kendini Geliştirme: YZ ajanlarının, çevrelerini anlayarak bağımsız kararlar vermesi sağlanır. 4. Hiperspektral ve Multispektral Görüntüleme: YZ destekli görüntüleme, tarımda, çevresel izlemede ve tıbbi teşhiste kullanılır. 5. Edge Bilişim: YZ modellerinin, uç cihazlarda çalışarak gerçek zamanlı analiz ve karar verme yapması sağlanır. Ayrıca, YZ'nin veri analizi, müzik ve ses işleme, sunum ve web tasarımı gibi alanlarda da modifikasyonları mümkündür.
    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

    Yapay zekada hangi matematik kullanılır?

    Yapay zekada kullanılan matematik alanları şunlardır: 1. Lineer Cebir: Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının temelini oluşturur, matrisler ve vektörler veri manipülasyonu ve modelleme için kullanılır. 2. Olasılık ve İstatistik: Makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesinde kritik rol oynar. 3. Kalkülüs: Türevler ve integraller, özellikle gradient descent algoritmasında model parametrelerini optimize etmek için kullanılır. Ayrıca, yapay zeka destekli matematik araçları arasında Wolfram Alpha, Microsoft Math Solver, Photomath, Symbolab ve Cymath gibi uygulamalar da bulunmaktadır.
    5 kaynak