DerinÖğrenme

Görüntü sınıflandırma, görsel içeriğine dayalı olarak bir görüntüye tek bir etiket veya kategori atamayı içerir. Bu işlem, genellikle şu unsurlara göre yapılır: Özellikler (features). Spektral veriler. Görüntü sınıflandırma için iki temel yaklaşım kullanılır: 1. Eğitimli (supervised) sınıflandırma: Kullanıcı, önceden bilinen örnek sınıfları seçer ve algoritma bu sınıflara göre eğitilir. 2. Eğitimsiz (unsupervised) sınıflandırma: Kümeleme algoritmaları ile veri içindeki benzerlikler ve sınıflar belirlenir. Ayrıca, görüntü sınıflandırma için evrişimli sinir ağları (CNN) gibi derin öğrenme modelleri de kullanılır.

Biyomedikal görüntü analizinde kullanılan bazı yöntemler: Görüntü İşleme Yöntemleri: Kenar Bulma Algoritmaları. Bölütleme Yöntemleri. Derin Öğrenme Modelleri: Yapay Sinir Ağları (YSA). Süper Piksel Yöntemi. Görüntü İyileştirme Yöntemleri: Histogram Eşitleme (HE). Logaritmik Dönüşüm (LD). Ayrıca, Röntgen, Bilgisayarlı Tomografi, Manyetik Rezonans Görüntüleme, Ultrasonografi gibi ileri biyomedikal görüntüleme teknikleri de kullanılmaktadır.

DeepL, çeşitli durumlarda kullanılabilir: Metin ve belge çevirisi: Metinleri, web sayfalarını ve belgeleri bir dilden diğerine çevirmek için kullanılır. Yabancı dil öğrenme: Farklı dillerdeki metinleri çevirerek dil öğrenme sürecini destekler. İletişim: Farklı dilleri konuşan insanlar arasındaki iletişimsizliği gidererek anlaşmayı kolaylaştırır. Çalışma ve iş yeri kullanımı: İş belgeleri, sunumlar ve raporlar gibi işle ilgili metinlerin farklı dillere çevrilmesine olanak tanır. DeepL, hem bireysel kullanıcılar hem de işletmeler tarafından tercih edilmektedir.

Derin öğrenmenin aktif hale getirilmesi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlama: Bilgisayarın öğrenmesi için resim, ses kaydı, metin dosyası gibi çok miktarda veri toplanır ve işlenir. 2. Model Kurma: Yapay sinir ağları kullanılarak bir model oluşturulur. 3. Eğitim (Öğrenme) Süreci: Model, verilerle eğitilir; hataları hesaplanır ve bu hatalardan öğrenilerek kendini ayarlar. 4. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 5. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, yeni verilerle karşılaştığında tahminler yapabilir veya kararlar alabilir. Derin öğrenme modellerinin aktif hale getirilmesi için yüksek performanslı GPU'lar, ölçeklenebilir depolama çözümleri ve verimli veri işleme çerçeveleri gibi özel bilişim ve ağ oluşturma altyapıları gereklidir.

Xception ve Inception arasındaki temel fark, Xception'ın standart Inception modüllerini derinlemesine ayrıştırılabilir evrişim (depthwise separable convolution) ile değiştirmesidir. Xception'ın bazı özellikleri: Model boyutu: Inception-v3 ile benzer boyutta bir modele sahiptir. Performans: ImageNet ve JFT gibi büyük ölçekli görüntü sınıflandırma görevlerinde Inception-v3'ten daha iyi performans gösterir. Aktivasyon fonksiyonu: ReLu aktivasyon fonksiyonu kullanılmadığında daha başarılı sonuçlar üretir. Inception'ın bazı özellikleri: Çoklu evrişim: Aynı modül içinde 1×1, 3×3, 5×5 gibi farklı evrişim işlemlerini gerçekleştirir. Ağ yapısı: Ağın derinlik işlemleri, evrişim katmanlarının üst üste istiflenmesi yerine "Inception bloğu" kullanılarak yapılır.

Derin öğrenme, çeşitli veri türleri için uygundur, bunlar arasında: Resim verisi; Video verisi; Ses verisi; Metin verisi; İstatistiksel veri; Coğrafi veri; Kullanıcı verisi; Finansal veri; Sağlık verisi. Derin öğrenme modelleri, bu veri türlerini analiz ederek karmaşık kalıpları tanır ve çeşitli görevleri yerine getirir.

Evet, PyTorch GPU ile çalışır. PyTorch'un GPU ile kullanılabilmesi için aşağıdaki yazılım ve donanım gereksinimlerinin karşılanması gerekir: CUDA Toolkit. PyTorch kurulumu. Cihaz yapılandırması. Bu adımlar tamamlandıktan sonra, veriler ve modeller `to('cuda')` yöntemi ile kolayca GPU'ya taşınabilir.

Yapay zeka çipinin temel işlevleri: Veri analizi ve işleme. Öğrenme ve uyum sağlama. Paralel işlem. Enerji verimliliği. Özelleştirme. Kullanım alanları: Otomotiv. Sağlık. Finans.

CNN (Convolutional Neural Networks) mimarisinde birçok farklı model bulunmaktadır. Bazı popüler CNN modelleri şunlardır: LeNet-5: 1998 yılında Yann LeCun tarafından tanıtılan ilk başarılı CNN modelidir. AlexNet: 2012 yılında Alex Krizhevsky tarafından tanıtılan bu model, ImageNet veri kümesinde büyük bir başarı elde etmiştir. VGG: 2014 yılında Visual Geometry Group (VGG) tarafından tanıtılan bu mimari, farklı derinliklere sahip birçok varyasyona sahiptir. GoogLeNet (Inception): 2014 yılında Google tarafından tanıtılan bu model, daha hafif ve az parametreli modeller için tasarlanmıştır. ResNet: 2015 yılında Microsoft tarafından tanıtılan bu model, aşırı uyum (overfitting) sorunlarını önlemek için özel bağlantılar kullanır. Bu modellerin yanı sıra, DenseNet gibi başka popüler CNN mimarileri de bulunmaktadır. Dolayısıyla, CNN mimarisinde birçok farklı model bulunmaktadır ve bu sayı sürekli olarak artmaktadır.

ResNet, "Residual Network" (Artık Ağ) anlamına gelir ve derin öğrenme modellerinin daha derin ve karmaşık hale gelmesini sağlayan bir mimaridir. Tıbbi alanda ResNet'in kullanımı: Medikal görüntüleme. Bitki hastalıkları tespiti. ResNet tıbbi kod hakkında bilgi bulunamadı.

BERT modelinin katman sayısı, kullanılan modele göre değişiklik göstermektedir: BERTbase: 12 katman. BERTlarge: 24 katman.

YOLOv3 ve YOLOv8 arasındaki bazı temel farklar şunlardır: Model Mimarisi: YOLOv8, önceki YOLO sürümlerinin üzerine inşa edilen, mimari iyileştirmeler ve yeni özellikler sunan çok yönlü ve güçlü bir modeldir. Performans: YOLOv8, farklı model boyutlarında etkileyici çıkarım hızlarını korurken mükemmel mAP (Ortalama Hassasiyet) elde eder. Görev Çok Yönlülüğü: YOLOv8, nesne algılama, segmentasyon, poz tahmini ve sınıflandırma gibi geniş bir görüntü yapay zeka görevlerini destekler. Hesaplama Kaynakları: Daha büyük YOLOv8 modelleri, eğitim ve çıkarım için daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir. Kullanım Kolaylığı: YOLOv8, eğitim, doğrulama ve dağıtımı basitleştiren kapsamlı belgeler ve kullanıcı dostu araçlar sunar. Bu farklar, özel proje gereksinimlerine ve kaynak kısıtlamalarına göre seçim yapmayı gerektirir.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve algoritmaların verilerden öğrenmesini ve tahminlerde bulunmasını sağlar. Derin öğrenme ise, makine öğrenmesinin bir alt alanı olup, çok katmanlı sinir ağları kullanarak büyük ve karmaşık veri setlerini işler.

Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmenin Kullanım Durumları: Makine Öğrenmesi: Yapılandırılmış veri üzerinde çalışan basit problemler için uygundur. Sınıflandırma, tahmin, öneri sistemleri, müşteri segmentasyonu ve spam tespiti gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, bir şirket, önceki müşteri kaybı verilerine dayanarak bir müşterinin abonelikten ne zaman çıkacağını tahmin etmek için makine öğrenmesi kullanabilir. Derin Öğrenme: Yapılandırılmamış veriler ve karmaşık problemler için idealdir. Görüntü tanıma, dil işleme, ses işleme, otonom sistemler, yüz tanıma ve büyük veri gerektiren görevlerde kullanılır. Örneğin, bir derin öğrenme çözümü, kullanıcı duygularını belirlemek için sosyal medyadaki bahsetmeleri analiz edebilir. Özetle, makine öğrenmesi daha az veri ve işlem gücü ile hızlı çözümler sunarken, derin öğrenme daha büyük veri setleri ve güçlü donanımlar ile daha karmaşık problemleri çözebilir.

BRCN DGL hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, BRCN Gıda Üretim ve Dış Ticaret Ltd. Şti. hakkında bilgi mevcuttur. Bu şirket, Türkiye'de gıda ve içecek sektöründe faaliyet göstermekte olup, sage, raspberry, aniseed, aromatik içecekler, bağlı kuru incir gibi ürünlerin ihracatını yapmaktadır. DGL ise, "deglycyrrhizinated" kelimesinin kısaltması olup, meyan kökünün glisirizin miktarı azaltılmış güvenli bir formudur.

"RN" kısaltması farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelebilir. Right Now (RN), "şu an" veya "hemen şimdi" anlamına gelir ve genellikle sosyal medya platformlarında veya anlık mesajlaşmalarda kullanılır. Registered Nurse (RN), tıp alanında eğitim almış ve ilgili sertifikalara sahip olan hemşireleri ifade eder. "RN izle" ifadesinin ne işe yaradığı hakkında bilgi bulunamadı.

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.

Derin öğrenme için en yaygın kullanılan programlama dilleri şunlardır: Python. R. Java. C++. MATLAB. Derin öğrenme için uygun dil seçimi, kişisel tercihler ve projenin gereksinimlerine bağlıdır.

Derin öğrenmede kullanılan bazı yapay zeka modelleri şunlardır: Çok katmanlı algılayıcı (MLP). Derin inanç ağları (DBN). Evrişimsel sinir ağları (CNN/Convolutional Neural Networks). Yinelemeli sinir ağları (RNN/Recurrent Neural Networks). Dönüştürücüler (Transformers). Derin oto kodlayıcılar (Autoencoders). Ayrıca, TensorFlow, PyTorch ve Keras gibi çerçeveler ve kütüphaneler, derin öğrenme modellerinin gelişimini basitleştirir.

Auto Encoder, giriş verilerini sıkıştırarak "bottleneck" olarak adlandırılan daha düşük boyutlu bir temsil oluşturan ve ardından bu sıkıştırılmış veriyi tekrar orijinal boyutuna genişleten bir sinir ağı modelidir. Derin Öğrenme ise, yapay sinir ağlarının büyük miktarda veriden öğrendiği bir makine öğrenimi türüdür. Derin öğrenme, çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır: Sosyal medya: Kullanıcı davranışlarını analiz ederek hedefli reklamlar ve öneriler sunar. Finans: Hisse senedi değerlerini tahmin eder ve güvenlik tehditlerini tespit eder. Sağlık: Hastaların hastalıklarını tahmin etmek için eğilimleri ve davranışları analiz eder. Otomotiv: Sürücüsüz araçların görüntüleri işlemesini ve yayaları diğer nesnelerden ayırt etmesini sağlar.