DerinÖğrenme

Derin öğrenme programı başlatmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 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) Süreci: 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. Derin öğrenme için Python gibi programlama dilleri ve TensorFlow gibi kütüphaneler kullanılır.

Huawei MindSpore, yapay zeka (YZ) modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi ve dağıtılması için kullanılan bir derin öğrenme çerçevesidir. Başlıca işlevleri: - Model Geliştirme ve Eğitim: YZ modellerinin tüm yaşam döngüsünü destekler, model geliştirme ve eğitim süreçlerini kolaylaştırır. - Optimizasyon: Otomatik diferansiyel, dinamik hesaplama grafikleri ve dağıtılmış eğitim gibi gelişmiş optimizasyon algoritmaları sunar. - Entegrasyon: Kuantum hesaplama ve Ascend AI ekosistemi ile entegrasyon sağlar, bu da YZ performansının artmasını mümkün kılar. - Heterojen Hesaplama: GPU, CPU ve AI işlemcileri gibi çeşitli cihazlarda verimli bir şekilde çalışır. Kullanım alanları: Görüntü sınıflandırması, doğal dil işleme, YZ araştırması ve daha birçok alanda uygulanabilir.

Deep Learning (Derin Öğrenme) birçok alanda kullanılmaktadır, bunlar arasında: 1. Görüntü Tanıma: Nesne tanıma, yüz tanıma, optik karakter tanıma (OCR) gibi uygulamalar. 2. Ses Tanıma: Konuşma tanıma ve ses işleme. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, metin sınıflandırma, dil çevirisi. 4. Oyun ve Eğlence Endüstrisi: Oyunlarda yapay zeka karşı oyuncu olarak kullanılır. 5. Tıbbi Görüntüleme: X-ışınları, MR görüntüleri gibi tıbbi görüntülerin analizi. 6. Finans: Algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti. 7. Otonom Araçlar: Çevresini tanımak ve güvenli bir şekilde hareket etmek için kullanılır. Bu alanlar, büyük veri kümeleri üzerinde yüksek hesaplama kapasitesi gerektirir ve genellikle TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler ve platformlar kullanılarak geliştirilir.

Biyomedikal görüntü analizinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: 1. Derin Öğrenme ve Yapay Zeka: MR ve BT görüntülerindeki anormallikleri tespit etmek için yapay zeka tabanlı anomali algılama sistemleri kullanılır. 2. Görüntü Sınıflandırma: Patolojik görüntüleri analiz ederek hastalıkların daha hızlı ve doğru bir şekilde tanılmasını sağlamak için konvolüsyonel sinir ağları (CNN) gibi yöntemler kullanılır. 3. Görüntü Segmentasyonu: Organlar veya tümörler gibi belirli ilgi alanlarının piksel piksel tanımlanması için U-Net gibi mimariler kullanılır. 4. Nesne Algılama: Sınırlayıcı kutular kullanarak bir görüntü içindeki belirli nesneleri tanımlama ve konumlandırma, örneğin akciğer BT taramasındaki nodülleri tespit etme. 5. Veri Artırma: Modelin genelleme yeteneğini geliştirmek ve aşırı öğrenme riskini en aza indirmek için veri artırma yöntemleri kullanılır.

Görüntü sınıflandırma, bir görüntüdeki nesnelerin veya sahnelerin tanımlanması için derin öğrenme modelleri kullanılarak yapılır. Bu süreç, aşağıdaki adımlara göre gerçekleştirilir: 1. Veri Toplama: İlgili görüntülerden oluşan bir veri seti toplanır. 2. Özellik Çıkarma: Görüntüdeki önemli unsurlar belirlenir; kenar bulma, renk analizi ve form keşfi gibi teknikler kullanılır. 3. Sınıflandırma: Özellikler, bir sınıf altında toplanır ve bu aşamada makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. 4. Etiketleme: Görüntüler, içerdikleri nesnelere göre etiketlenir. Görüntü sınıflandırma, ikili sınıflandırma (örneğin, görüntüde elma olup olmadığını belirleme) veya çok sınıflı sınıflandırma (birden fazla kategoriye ayırma) gibi farklı yöntemlere göre yapılabilir.

DeepG yazılımı, genomik veri analizi ve derin öğrenme modelleri ile ilgili görevlerde kullanılır. Özellikle aşağıdaki durumlarda tercih edilebilir: Sıra sınıflandırması ve homoloji tespiti gibi biyoinformatik görevler. Büyük veri koleksiyonlarının işlenmesi ve veri ön işleme adımları. Model eğitimi ve model performansının değerlendirilmesi. DeepG, biyologlar ve ileri düzey yapay zeka araştırmacıları için geliştirilmiştir.

Derin öğrenmenin aktif hale getirilmesi için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için yapay sinir ağları gibi bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme) Süreci: 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. Derin öğrenme için ayrıca GPU ve CPU gibi güçlü donanımlar ve TensorFlow veya PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri gereklidir.

Xception ve Inception mimarileri arasındaki temel fark, kullanılan convolution (evrişim) türündedir. Inception mimarisi, standart convolution katmanları kullanır ve bu nedenle daha karmaşık ve kaynak yoğun bir modeldir. Xception mimarisi ise, depthwise separable convolution (derinlik ayrık convolution) olarak adlandırılan bir teknik kullanır.

Evet, PyTorch GPU ile çalışır. PyTorch'un GPU ile uyumlu çalışması için gerekli adımlar şunlardır: 1. CUDA Kurulumu: NVIDIA tarafından geliştirilen CUDA (Compute Unified Device Architecture) toolkit'i kurmak gereklidir. 2. PyTorch Kurulumu: PyTorch'un GPU destekli sürümünü pip veya conda ile kurmak gerekir. 3. Cihaz Ayarı: PyTorch'ta cihazı ('cuda') belirtmek için `torch.device` sınıfını kullanmak gerekir. 4. Veri ve Model Transferi: Model ve verileri GPU'ya `to('cuda')` yöntemi ile taşımak gereklidir. Bu şekilde, PyTorch GPU'nun hesaplama gücünden yararlanarak derin öğrenme görevlerini daha hızlı gerçekleştirebilir.

Derin öğrenme, yapılandırılmamış ve büyük veri türleri için uygundur. Özellikle aşağıdaki veri türlerinde etkili bir şekilde kullanılır: Görüntüler ve videolar. Ses dosyaları. Metin. Zaman serileri ve sıralı veriler. Ayrıca, derin öğrenme, çeşitli sensör verileri ve web kamerası görüntüleri gibi diğer veri türlerinde de kullanılabilir.

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

Yapay zekada en gerçekçi sesleri üreten bazı teknolojiler şunlardır: 1. WaveNet: Google DeepMind tarafından geliştirilen bu model, dalga tabanlı bir yaklaşım kullanarak daha doğal ve gerçekçi sesler üretir. 2. Tacotron: Derin öğrenme algoritmaları ile metni gerçekçi bir şekilde konuşmaya dönüştüren, insan benzeri ve akıcı sesler üreten bir teknolojidir. 3. Lyrebird: Kişisel sesleri klonlamak ve özelleştirmek için kullanılan, eğlence sektöründen reklamcılığa kadar birçok alanda ilgi çeken bir ses sentezi platformudur. 4. ElevenLabs: Gerçek insanların lisanslanabilir yapay zeka tabanlı versiyonlarını kullanarak yüksek kalitede konuşma sesleri oluşturan bir araçtır.

Yapay zeka çipi, makinelerin insan benzeri düşünme, öğrenme ve karar verme yeteneklerini gerçekleştirmek için özel olarak tasarlanmış bir mikroişlemci türüdür. Yapay zeka çiplerinin başlıca işlevleri: - Büyük veri analizi: Büyük veri setlerini hızlıca işleyerek karmaşık hesaplamaları gerçekleştirir. - Paralel işlem: Aynı anda birden fazla işlemi yürüterek yapay zeka görevlerinin daha hızlı yapılmasını sağlar. - Derin öğrenme: Derin sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için gerekli olan matematiksel işlemleri optimize eder. Kullanım alanları: Otonom araçlar, sağlık hizmetleri, akıllı cihazlar, robotik ve veri merkezleri gibi birçok sektörde yapay zeka uygulamalarının temelini oluşturur.

BERT modelinde iki farklı katman yapısı bulunmaktadır: 1. BERT-Base: 12 katman içerir. 2. BERT-Large: 24 katman içerir.

ResNet tıbbi bağlamda "Residual Network" anlamına gelir ve derin öğrenme modellerinde kullanılan bir sinir ağı mimarisidir. Bu mimari, tıbbi görüntü analizi gibi alanlarda tümör tespiti, hastalık sınıflandırması ve organ segmentasyonu gibi görevlerde kullanılır.

YOLOv3 ve YOLOv8 arasındaki temel farklar şunlardır: - YOLOv3, Darknet-53 mimarisi ve Çoklu Ölçekli Özellik Haritaları kullanır. - YOLOv3, küçük nesneleri daha iyi tespit edebilir ve 80 farklı nesne sınıfını tanıyabilir. - YOLOv3, dengeli bir performans sunar, hem hız hem de doğruluk açısından. - YOLOv3, daha az hesaplama gücü gerektirir.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme çeşitli durumlarda kullanılır: Makine Öğrenmesi Kullanım Alanları: 1. Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi riski yönetimi. 2. Sağlık: Tıbbi bilgi yönetimi, hastalık teşhisi ve tedavisi. 3. Medya: Sosyal medya kişiselleştirme, uygunsuz içeriği filtreleme. 4. Perakende: Satış optimizasyonu, bireyselleştirilmiş alışveriş önerileri. 5. Günlük Hayat: Sesli asistanlar, öneri sistemleri. Derin Öğrenme Kullanım Alanları: 1. Görüntü Tanıma: Otonom araçlar, yüz tanıma sistemleri. 2. Dil İşleme: Metin çevirisi, doğal dil işleme. 3. Kişiselleştirilmiş Tıp: Yeni tedavi yöntemleri geliştirme. 4. Siber Güvenlik: Gelişmiş tehdit tespiti. 5. Eğitim: Eğitim materyallerinin otomatik etiketlenmesi.

BRCN ve DGL farklı anlamlara sahiptir: 1. BRCN: BRCN GIDA ÜRETİM VE DIŞ TİC. LTD. ŞTİ., İstanbul'da peynir, lor ve çökelek imalatı yapan bir firmadır. 2. DGL: Deep Graph Library (DGL), graf temelli derin öğrenme modellerini uygulamak için tasarlanmış, açık kaynaklı bir Python paketidir.

RN kısaltması iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Recurrent Neural Network (RNN): Derin öğrenme yapılarından biri olan RNN, bir sonraki adımı tahmin etmek için kullanılır ve önceki girdileri hatırlama yeteneğine sahiptir. 2. Sanal Gerçeklik Gözlüğü (VR): Kullanıcıların kendilerini sanal bir ortamda hissetmelerini sağlamak için başa takılarak kullanılan bir cihazdır.