bugün
- neden fenerbahçeliyim8
- yeşil pasaportlu koca arayan hanım abla18
- jose mourinho36
- bik bik kiraz yerken siz fakirler ne yapıyorsunuz16
- magnum un 2 tl olduğu yıllar14
- sözlük erkeklerinin fotoğraf atmaması34
- erkeklerin çoğunun yalnız olması13
- hakemlerle şampiyon olmak12
- 12 haziran 2024 istanbul sıcağı9
- gideon reid morgan jj25
- manyak olmaya karar verdim10
- anın görüntüsü12
- sözlük erkeklerinin fotoları başlığına bakan erkek8
- yazarlardan akıl almak18
- islamcıların saç ile alıp veremediği nedir11
- kürt milliyetçiliğinin çok komik olması9
- siradansiradisibiri8
- kuresele yavsayan gotler tam liste24
- küresel ısınmanın erkek kökünü kurutacak olması11
- rte türkiyenin geleceğinin garantisidir16
- galatasaray'ın ünlü bir hakemle anlaşması15
- türk kızlarının türk erkeklerinden nefret etmesi8
- 4 israilli rehine için 274 filistinli ölmesi10
- arkadaşlar sizce bu bana yakışır mı10
- beyler moralim bozuk yardımcı olur musunuz9
- türbanlı bacımızın milletin ortasında öpüşmesi22
- bizi tanrı değil bilim kurtaracak23
- aydinoglu bombala22
- bir kızın sizi sevip sevmediğini anlama yöntemleri9
- tebliğcilerin insanların giyimine karışması15
- üstteki yazar sevdiği ve sevmediği iki şey11
- allah'ı seven insan8
- vatanınızın kıymetini bilen diyen gurbetçi16
- ramazanda anne sütü içmeyen oruçlu bebek12
- tehlike içermeyen köpeği götüreni durdurmak15
- ellerim bos gonlum hos9
- ağzı göt gibi kokan erkek8
- 3 çarpı 3 çarpı 38
- lise mezuniyet törenleri11
- hapistekiler birbirine mi basıyor sorunsalı8
- sözlük bir tımarhane olsa doktoru kim olurdu12
- sokak köpekleri11
- erkekleri aşağılayan kadın9
- ali koç12
- sözlükten hatun kaldırmak24
- magicovento14
- kuduz karantinası olan bölgeden 35 köpek almak13
- çağırılan yere gitmemek için bulunan bahaneler17
- en sevmediğiniz sözlük yazarları16
- herkesle iyi geçinmek13
YAPAY SiNiR AĞLARI VE MAKiNE ÖĞRENiMi
Yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks - ANN), insan beyninin çalışma ilkesinden esinlenerek geliştirilmiş, birbiriyle paralel çalışan, birbirine bilgi gönderen ve bilgi alan bir organizasyonlardan oluşmaktadır. Problem çözümü amacıyla kullanılan iş elemanları (yapay sinir hücreleri), bir ağ şeklinde birbirine bağlanmıştır. Hücreler arasındaki bilgi akışı bağlantı değerleri ve ilişkilerle gösterilmektedir. Sistemin öğrenme
yeteneği ve zeki davranışı, bağlantı değerlerinin kullanılmasıyla sağlanmaktadır.
Yapay sinir ağları insan beyninin fonksiyonel özelliklerini taklit eden, öğrenme, ilişkilendirme, sınıflandırma, genelleme, özellik belirleme ve optimizasyon gibi konularda yararlanılan bir modeldir.
- Yapay sinir ağları makine öğrenmesi gerçekleştirmektedirler Temel işlevi bilgisayarların öğrenmesini sağlamaktır. Olayları öğrenerek benzer olaylar
karşısında benzer kararlar vermeye çalışırlar.
- Programları çalışma stili bilinen programlama yöntemlerine benzememektedir.
- Yapay sinir ağları örnekleri kullanarak öğrenirler.
- Yapay sinir ağlarının güvenle çalıştırılabilmesi için önce eğitilmeleri ve performanslarının test edilmesi gerekmektedir.
- Kendi kendini organize etme ve öğrenebilme yetenekleri vardır.
- Eksik bilgi ile çalışabilmektedirler. Yapay sinir ağları, eğitildikten sonra, gelen yeni örneklerde eksik bilgi olsa bile sonuç üretebilirken, geleneksel sistemler eksik bilgiyle çalışamazlar.
Makine Öğrenmesi (Machine Learning), matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanarak mevcut verilerden çıkarımlar yapan, bu çıkarımlarla bilinmeyene dair tahminlerde bulunan yöntem paradigmasıdır. Makine öğrenmesine güncel hayatımızdan bazı örnekler: yüz tanıma, belge sınıflandırma, spam tespiti.
Bir benzetme yapacak olursak öğrenci konu çalışıp ders kitabındaki örnek çözümlü soruları çözer ve öğrenir. Ardından kitapta bulunmayan ama aynı bilgiye dayanan farklı bir test önüne konulur. Öğrenci cevapları bilmeden testi çözer. Sonra değerlendirmeye alınır, ne kadar başarılı olduğu görülür. Eğer ezberci bir öğrenciyse benzeri kitapta olmayan soruları muhtemelen yanlış yanıtlayacaktır. Eğer işin temelini anlayan bir öğrenciyse farklı tarzda soru gelse bile doğru çözebilecektir. Öğrenci test sonucunu ve nerelerde hata yaptığını inceler. "Hmm şu soruda şöyle bir genelleme yapmışım ama aslında iş bu kadar basit değilmiş", "Hmm şu etkeni hesaba katmayı düşünemedim" gibi dersler çıkarır kendisine. Ardından derslerini almış bir gözle kitabını tekrar çalışır ve tekrar testi çözer. Yeterince iyi sonuç alana kadar hatalarını keşfedip konunun püf noktalarını öğrenmeye çalışır.
Makine öğrenmesi de bunun çok benzeridir. Süreç aynıdır.
Yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks - ANN), insan beyninin çalışma ilkesinden esinlenerek geliştirilmiş, birbiriyle paralel çalışan, birbirine bilgi gönderen ve bilgi alan bir organizasyonlardan oluşmaktadır. Problem çözümü amacıyla kullanılan iş elemanları (yapay sinir hücreleri), bir ağ şeklinde birbirine bağlanmıştır. Hücreler arasındaki bilgi akışı bağlantı değerleri ve ilişkilerle gösterilmektedir. Sistemin öğrenme
yeteneği ve zeki davranışı, bağlantı değerlerinin kullanılmasıyla sağlanmaktadır.
Yapay sinir ağları insan beyninin fonksiyonel özelliklerini taklit eden, öğrenme, ilişkilendirme, sınıflandırma, genelleme, özellik belirleme ve optimizasyon gibi konularda yararlanılan bir modeldir.
- Yapay sinir ağları makine öğrenmesi gerçekleştirmektedirler Temel işlevi bilgisayarların öğrenmesini sağlamaktır. Olayları öğrenerek benzer olaylar
karşısında benzer kararlar vermeye çalışırlar.
- Programları çalışma stili bilinen programlama yöntemlerine benzememektedir.
- Yapay sinir ağları örnekleri kullanarak öğrenirler.
- Yapay sinir ağlarının güvenle çalıştırılabilmesi için önce eğitilmeleri ve performanslarının test edilmesi gerekmektedir.
- Kendi kendini organize etme ve öğrenebilme yetenekleri vardır.
- Eksik bilgi ile çalışabilmektedirler. Yapay sinir ağları, eğitildikten sonra, gelen yeni örneklerde eksik bilgi olsa bile sonuç üretebilirken, geleneksel sistemler eksik bilgiyle çalışamazlar.
Makine Öğrenmesi (Machine Learning), matematiksel ve istatistiksel yöntemler kullanarak mevcut verilerden çıkarımlar yapan, bu çıkarımlarla bilinmeyene dair tahminlerde bulunan yöntem paradigmasıdır. Makine öğrenmesine güncel hayatımızdan bazı örnekler: yüz tanıma, belge sınıflandırma, spam tespiti.
Bir benzetme yapacak olursak öğrenci konu çalışıp ders kitabındaki örnek çözümlü soruları çözer ve öğrenir. Ardından kitapta bulunmayan ama aynı bilgiye dayanan farklı bir test önüne konulur. Öğrenci cevapları bilmeden testi çözer. Sonra değerlendirmeye alınır, ne kadar başarılı olduğu görülür. Eğer ezberci bir öğrenciyse benzeri kitapta olmayan soruları muhtemelen yanlış yanıtlayacaktır. Eğer işin temelini anlayan bir öğrenciyse farklı tarzda soru gelse bile doğru çözebilecektir. Öğrenci test sonucunu ve nerelerde hata yaptığını inceler. "Hmm şu soruda şöyle bir genelleme yapmışım ama aslında iş bu kadar basit değilmiş", "Hmm şu etkeni hesaba katmayı düşünemedim" gibi dersler çıkarır kendisine. Ardından derslerini almış bir gözle kitabını tekrar çalışır ve tekrar testi çözer. Yeterince iyi sonuç alana kadar hatalarını keşfedip konunun püf noktalarını öğrenmeye çalışır.
Makine öğrenmesi de bunun çok benzeridir. Süreç aynıdır.
güncel Önemli Başlıklar