CNN

CNN'de CC (kapalı altyazı) açmak için, video oynatırken fareyi videonun üzerine getirerek "CC" düğmesine tıklamanız gerekmektedir. Bu düğmeyi tekrar tıklayarak kapalı altyazıları kapatabilirsiniz.

CNN (Convolutional Neural Networks) mimarisinde birçok bilinen model bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır: LeNet; AlexNet; VGGNet; GoogLeNet; ResNet; ZFNet.

NTV ve CNN Türk aynı değildir. NTV, Doğuş Medya Grubu'na ait bir televizyon kanalıdır ve haber ile güncel konuları yayınlamaktadır. CNN Türk ise, CNN International ve Türk medya grubu Doğan Medya Ortaklığı ile kurulmuş bir haber kanalıdır ve CNN'in haber formatını Türkiye'ye uyarlayarak yayın yapmaktadır.

CNN (Convolutional Neural Network) ve RNN (Recurrent Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri İşleme Şekli: - CNN: Resim gibi grid-like veriler üzerinde çalışır ve her şeyi bir kerede işler. - RNN: Sıralı veriler (metin, konuşma, zaman serisi) üzerinde çalışır ve her bir adımı sırayla işler. 2. Parametre Paylaşımı: - CNN: Aynı kuralları resmin farklı kısımları için uygulayarak tekrar tekrar kullanır. - RNN: Aynı kuralları zaman adımları boyunca kullanarak hafızayı korur. 3. Hafıza: - CNN: Geçmiş girdiler hakkında hafızası yoktur ve her girişi bağımsız olarak işler. - RNN: Önceki girişleri hatırlayabilir ve bunları mevcut tahminleri yapmak için kullanabilir. 4. Kullanım Alanları: - CNN: Görüntü tanıma, nesne tespiti, yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda kullanılır. - RNN: Dil işleme, makine çevirisi, konuşma tanıma, hisse senedi piyasası tahminleri gibi alanlarda kullanılır.

CNN Türk bünyesinde iki radyo istasyonu bulunmaktadır: 1. CNN Türk Radyo: Haber ve güncel olaylar odaklı, 92.6 FM frekansında yayın yapan radyo istasyonu. 2. CNN International Radio: Uluslararası haberler sunan radyo istasyonu.

Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), derin öğrenme temelli yapılarıyla görüntüleri analiz ederek anlamlandırma işlevi gören yapay zeka modelleridir. Temel bileşenleri: 1. Konvolüsyon Katmanları: Görüntülerdeki önemli özellikleri çıkarmak için filtreler kullanır. 2. ReLU (Rectified Linear Unit) Katmanları: Modele doğrusal olmama özelliği ekler. 3. Havuzlama Katmanları: Hesaplama yükünü azaltmak ve aşırı uyumu kontrol etmek için özellik haritalarının boyutlarını küçültür. 4. Tamamen Bağlı Katmanlar: Sınıflandırma yapmak için konvolüsyonel katmanlar tarafından çıkarılan özellikleri kullanır. Uygulama alanları: - Sağlık: Medikal görüntü analizi ve hastalık teşhisi. - Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri. - Otonom araçlar: Nesne algılama ve çevre anlama. - Perakende: Ürün tanıma ve envanter yönetimi.

CNN'de sabah programının olmamasının iki ana nedeni vardır: 1. Cem Seymen'in Ayrılması: CNN Türk'te yayınlanan "A'dan Z'ye" programının sunucusu Cem Seymen, kendi isteğiyle programını sonlandırmıştır. 2. Jeff Zucker'ın İstifası: CNN Başkanı Jeff Zucker, meslektaşıyla olan ilişkisi nedeniyle istifa etmiştir. Bu durum, CNN'deki genel yönetim değişikliklerinin bir parçası olarak değerlendirilmektedir.

CNN'in YouTube kanalı, Warner Bros. Discovery şirketine aittir.

CNN Türk canlı yayın akışını izlemek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. YouTube: CNN Türk'ün canlı yayınını YouTube üzerinden izlemek mümkündür. 2. Mobil Uygulama: CNN Türk'ün mobil uygulamasını indirip, her yerden canlı yayını takip edebilirsiniz. 3. Web Sitesi: tr.canlitv.digital ve tr.canlitv.watch gibi sitelerden de CNN Türk'ün canlı yayınını kesintisiz olarak izleyebilirsiniz.

CNN Türk Radyo, 92.6 frekansında yayın yapmaktadır.

Ahmet Hakan, CNN Türk'te yayınlanan "Tarafsız Bölge" programından iki farklı nedenle yok olabilir: 1. Konukların tartışmada açıklayıcı olamaması: Ahmet Hakan, programın bir bölümünde konukların tartıştıkları konuda yeterli açıklamayı yapamaması üzerine isyan etmiş ve böyle bir tartışmanın yapıldığı ülkede seçim yapılamayacağını belirtmiştir. 2. CHP'nin boykot kararı: İBB Başkanı Ekrem İmamoğlu, CHP'nin taraflı yayınlarından dolayı CNN Türk'ü boykot kararı almasının ardından, 12 Şubat 2020'deki "Tarafsız Bölge" programını iptal etmiştir.

CNN Türk kanalı, Demirören Holding ve TBS ortaklığına aittir.

CNN Türk Radyo, 2008 yılında ulusal yayın frekansını satması nedeniyle kapandı.

CNN'in (Cable News Network) sahibi, Warner Bros. Discovery şirketine bağlı olan Turner Broadcasting System'dir.

CNN Persian kanalı, Birleşik Arap Emirlikleri ülkesine aittir.

CNN'in hava durumunu takip etmek için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz: 1. CNN Hava Durumu Uygulaması: CNN, CNN Weather adlı bir hava durumu uygulaması sunmaktadır. 2. CNN Web Sitesi: CNN'in hava durumu bilgilerini cnnturk.com adresinden de takip edebilirsiniz.

GoogLeNet (Inception Net), çeşitli bilgisayar görme görevlerinde kullanılan bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) mimarisidir. Başlıca kullanım alanları: - Görüntü sınıflandırması: GoogLeNet, ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge'da yüksek doğruluk oranı elde ederek görüntü sınıflandırma görevlerinde başarılı olmuştur. - Nesne tespiti: Bölge öneri ağları (RPNs) gibi yöntemlerle nesne tespitinde kullanılır. - Transfer öğrenme: Farklı veri kümelerinde önceden eğitilmiş bir modelin ince ayar yapılarak kullanılması. Ayrıca, derin öğrenme ve yapay zeka alanlarında genel bir temel model olarak da hizmet eder.

MobileNet ve CNN (Konvolüsyonel Sinir Ağları) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari: MobileNet, derin ayrılabilir konvolüsyonlar kullanarak standart konvolüsyonları iki kısma ayırır: derinlikwise konvolüsyon ve pointwise konvolüsyon. 2. Kullanım Alanı: MobileNet, mobil ve kenar cihazlar için optimize edilmiştir ve düşük gecikme süresi ve düşük güç tüketimi gerektirir. 3. Doğruluk: MobileNet, bazı doğruluk kayıplarıyla birlikte daha yüksek hesaplama verimliliği sunar.

CNN (Convolutional Neural Networks) algoritmasında genellikle üç katman bulunur: 1. Evrişim Katmanı (Convolutional Layer). 2. Havuzlama Katmanı (Pooling Layer). 3. Tamamen Bağlı Katman (Fully Connected Layer).

CNN (Konvolüsyonel Sinir Ağları) ve Transformer, farklı senaryolarda kullanılır: CNN, aşağıdaki durumlarda tercih edilir: - Yerel özellik çıkarma: Görüntü tanıma, nesne tespiti ve görüntü segmentasyonu gibi görevlerde yerel kalıpları ve mekansal hiyerarşileri etkili bir şekilde öğrenir. - Verimlilik: Daha küçük veri kümeleriyle iyi çalışır ve bu da onları pratik uygulamalar için uygun hale getirir. - Kurulmuş çerçeve: Geniş bir araştırma ve önceden eğitilmiş model yelpazesi mevcuttur, bu da çeşitli bilgisayar görme görevleri için sağlam bir temel sağlar. Transformer, aşağıdaki durumlarda daha uygundur: - Küresel bağlam: Uzun menzilli bağımlılıkları ve karmaşık bağlamsal bilgileri ele almada üstündür. - Ölçeklenebilirlik: Büyük veri kümeleriyle iyi çalışır ve veri boyutu arttıkça daha iyi performans gösterir. - Paralel işleme: Self-attention mekanizması sayesinde, paralel hesaplama ile daha hızlı işlemler yapar. Her iki mimari de kendi güçlü yönlerine sahip olduğundan, belirli bir görev için hangisinin daha iyi olduğu, veri kümesinin boyutu, hesaplama kaynakları ve uygulamanın özel gereksinimleri gibi faktörlere bağlıdır.