Neler yeni

Yazılım Forum

Tüm özelliklerimize erişmek için şimdi bize katılın. Kayıt olduktan ve giriş yaptıktan sonra konu oluşturabilecek, mevcut konulara yanıt gönderebilecek, itibar kazanabilecek, özel mesajlaşmaya erişebilecek ve çok daha fazlasını yapabileceksiniz! Bu hizmetlerimiz ise tamamen ücretsiz ve kurallara uyulduğu sürece sınırsızdır, o zaman ne bekliyorsunuz? Hadi, sizde aramıza katılın!

Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme: Temelleri ve Uygulama Alanları

Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Nedir?

Yapay Sinir Ağları (YSA), insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek geliştirilmiş, öğrenme yeteneğine sahip algoritmik sistemlerdir. Bu ağlar, genellikle çok sayıda birbirine bağlı "nöron" adı verilen işlem biriminden oluşur ve belirli görevleri yerine getirmek için verilerden öğrenirler.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin Öğrenme ise, Makine Öğrenmesinin bir alt dalıdır ve çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak daha karmaşık desenleri ve temsilleri öğrenmeyi hedefler. "Derin" terimi, modelin birden fazla gizli katmanı olmasından gelir, bu da ağın verilerdeki soyut ve hiyerarşik özellikleri otomatik olarak keşfetmesini sağlar.

Neden Derin Öğrenme Bu Kadar Güçlü?

Derin öğrenme modellerinin son yıllarda bu kadar popüler ve başarılı olmasının başlıca nedenleri şunlardır:
  • Büyük Veri (Big Data): Daha fazla veri, derin öğrenme modellerinin daha iyi performans göstermesini sağlar.
  • Gelişen Hesaplama Gücü: GPU'lar gibi donanımlar, büyük ve karmaşık ağların eğitilmesini mümkün kılmıştır.
  • Algoritmik İyileştirmeler: ReLU aktivasyon fonksiyonları, dropout gibi teknikler öğrenme sürecini hızlandırmıştır.

Uygulama Alanları:

Derin öğrenme, günümüzde birçok farklı alanda devrim niteliğinde başarılar elde etmiştir:
  • Görüntü İşleme: Yüz tanıma, nesne algılama, tıbbi görüntü analizi (örnek).
  • Doğal Dil İşleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi, metin özetleme (örnek).
  • Konuşma Tanıma: Sesli asistanlar, dikte yazılımları.
  • Otonom Araçlar: Çevre algılama, karar verme süreçleri.
  • Oyunlar: AlphaGo gibi yapay zeka sistemleri.

Sonuç:

Yapay sinir ağları, makine öğrenmesinin temel taşlarından biridir ve derin öğrenme ile birlikte yapay zekanın en heyecan verici ve hızlı gelişen alanlarından birini oluşturmaktadır. Bu teknolojiler, gelecekteki birçok yeniliğin temelini atmaya devam edecektir.

"Veri, yeni petroldür; derin öğrenme ise bu petrolü rafinerize eden motor." - Anonim

Kod:
# Python'da basit bir yapay sinir ağı katmanı örneği (pseudo-code)
import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# Basit bir nöron
inputs = np.array([0.5, 0.7])
weights = np.array([0.1, 0.3])
bias = 0.2

output = sigmoid(np.dot(inputs, weights) + bias)
print(f"Nöron Çıkışı: {output}")
 
shape1
shape2
shape3
shape4
shape5
shape6
Üst

Bu web sitenin performansı Hazal Host tarafından sağlanmaktadır.

YazilimForum.com.tr internet sitesi, 5651 sayılı Kanun’un 2. maddesinin 1. fıkrasının (m) bendi ve aynı Kanun’un 5. maddesi kapsamında Yer Sağlayıcı konumundadır. Sitede yer alan içerikler ön onay olmaksızın tamamen kullanıcılar tarafından oluşturulmaktadır.

YazilimForum.com.tr, kullanıcılar tarafından paylaşılan içeriklerin doğruluğunu, güncelliğini veya hukuka uygunluğunu garanti etmez ve içeriklerin kontrolü veya araştırılması ile yükümlü değildir. Kullanıcılar, paylaştıkları içeriklerden tamamen kendileri sorumludur.

Hukuka aykırı içerikleri fark ettiğinizde lütfen bize bildirin: lydexcoding@gmail.com

Sitemiz, kullanıcıların paylaştığı içerik ve bilgileri 6698 sayılı KVKK kapsamında işlemektedir. Kullanıcılar, kişisel verileriyle ilgili haklarını KVKK Politikası sayfasından inceleyebilir.

Sitede yer alan reklamlar veya üçüncü taraf bağlantılar için YazilimForum.com.tr herhangi bir sorumluluk kabul etmez.

Sitemizi kullanarak Forum Kuralları’nı kabul etmiş sayılırsınız.

DMCA.com Protection Status Copyrighted.com Registered & Protected