Email: [email protected]
tel: +8618221755073
Email: [email protected]tel: +8618221755073
Abstract. Yapay zekânın bir alt alanı olarak ifade edilen makine öğrenmesi mühendislik, finans ve biyoinformatik'in başı çektiği birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır ...
Daha fazla öğrenin
İşte makine öğrenmesi algoritmaları, adı üstünde, tam da bu şekilde çalışmaktadır. Elbette, ne yazık ki bilgisayarlar üretildiklerinde içlerinde bir öğrenme algoritması ile gelmezler. Bilgisayar bilimciler, her problem için en uygun makine öğrenmesi algoritmasını kendileri tasarlar ve uyarlarlar.
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenmesi kapsamında kullanılan Doğrusal regresyon, Lojistik Regresyon, KNN, Random Forest, CART, Gradient Boosting Machines gibi çeşitli algoritmalar vardır. Bu konular hakkında ...
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenmesi, verilerden kalıpların çıkarılmasıyla ilgilenen ve daha sonra algoritmaların kendilerini deneyimle geliştirmelerini sağlamak için bu kalıpları kullanan bir yapay …
Daha fazla öğrenin
alt dalını sıklıkla kullanmaktadır. Atom fizigi˘ Atomların birbirleriyle etkilesimler¸ ini, atomların enerji seviyelerini ve moleküllerin yapısını inceler. Fizigin bu alt dalı˘ çogu zaman teorik kimya ve fiziksel kimya gibi alanlarla örtüsür¸ .˘.DQVDV(DOHWhQLYHUVLWHVL QGHNLELUDWRPIL]L÷LODERUDWXYDUÕ tansinansahin ...
Daha fazla öğrenin
Yapay Zeka vs. Makine Öğrenimi vs. Derin Öğrenme. Makine öğrenimi, karar vermek için önceden yüklenmiş bilgileri kullanan bir AI (yapay zeka) alt alanıdır. Derin öğrenme, bundan daha da derin olan yapay zeka biçimidir. Bu teknoloji, büyük miktarda veriden kalıpları öğrenmek ve almak için derin sinir ağlarını kullanır.
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenimi alt alanları. Makine öğrenimi, günümüz iş dünyasında harika bir kullanım yelpazesine sahiptir ve yalnızca zamanla artabilir ve gelişebilir. Makine öğreniminin alt …
Daha fazla öğrenin
kümesini/sınıfını belirlemede önemli rol oynar. Bu gibi durumlarda özellik kümesinin bir alt kümesi seçilir (özellik seçimi) veya bu özelliklerin birle şiminden yeni özellikler elde …
Daha fazla öğrenin
Ping, P acket In ter N et G roper kelimelerinden kısaltılmıştır. Kısaca ağ sorunlarını test etmek için kullanılır. Ağa bağlı ve bir IP adresine sahip bir cihazı Pingleyerek bağlantısını sınayabilirsiniz. Örneğin; LAN veya WAN üzerindeki bir bilgisayarı veya sunucuya pingleyerek network bağlantısını kontrol ...
Daha fazla öğrenin
Bu yüzden yapay sinir ağları (artificial neural networks), makine öğrenmesi (machine learning), işlemsel zeka (computational intelligence), derin öğrenme (deep learning) gibi temel dersleri mutlaka takip etmelisiniz. Aşağıdaki uzun liste bu kaynakların bir kısmını sıralamaktadır.
Daha fazla öğrenin
Makine öğreniminin alt alanlarının birkaçı, sosyal medya ve ürün önerileri, görüntü tanıma, sağlık teşhisleri, çeviriler, konuşma tanıma ve veri madenciliğidir. Facebook, Instagram, LinkedIn gibi sosyal medya platformları, beğendiğiniz paylaşımlara göre, sayfa takip etmeniz veya gruplara katılmanız için öneriler ...
Daha fazla öğrenin
En iyi değişkenlerin yer aldığı veri seti veya en mükemmel makine öğrenimi algoritması olmadığı gibi, en iyi değişken seçim yöntemi diye bir şey de söz konusu değildir. En azından evrensel olarak. Bunun yerine, dikkatli sistematik deneyler uygulayarak probleme özgü doğru olan yöntemi keşfetmelisiniz. Sonuç
Daha fazla öğrenin
Makine ile işleminiz bittikten sonra fişi prizden çıkarıp makinenin üzerini örterek tozlardan koruduğunuz gibi kumaşında kirlenmesini engellemiş olursunuz. Ayrıca iplik ve kumaş uyumu mutlaka orantılı olması gerekir. Aksi halde dikiş bozuklukları veya ip kopması iğne kırılması gibi sorunalar ortaya çıkabilir.
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenmesi, işletmelerin büyümelerini desteklediği gibi yeni gelir akışlarını açığa çıkarmaya ve zorlu sorunları çözmeye yardımcı olma amacını da taşıyor. Makine öğrenimi ile işletmeler yüksek hacimli verileri hızlı analiz eden yazılımlarla analiz ederek daha etkili ve faydalı sonuçlar elde edebiliyor.
Daha fazla öğrenin
Veri bilimi, dört temel yol izlenerek veriler üzerinde çalışmak için kullanılır: 1. Açıklayıcı analiz. Açıklayıcı analiz, gerçekleşen olaylara veya veri ortamında yaşananlara dair öngörü elde etmek için verileri inceler. Karakteristik özelliği; pasta grafikleri, çubuk grafikleri, çizgi grafikleri, tablolar gibi veri ...
Daha fazla öğrenin
İçeriğimizde detaylı bir şekilde makine öğrenmesi hangi alanlarda kullanılır ve ne anlama gelmektedir gibi soruları yanıtlandırarak yapay zekâ teknolojilerine karşı olan bilginizi arttırmaya çalıştık. Eğer yazılıma ilgi duyan biriyseniz bu alanda yapılan çalışmaların teknik makalelerini inceleyebilir, örnek ...
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenmesi modeli geliştirilirken veri elde etmek, veriyi anlamak, analiz yöntemlerini belirlemek ve uygun modeli oluşturmak ne kadar önemliyse modeli canlıya alma yöntemlerini bilmekte aynı derece de önemlidir. Bu yazı dizisinin amacı bir modelin geliştirilmesi ve canlıya alınması süreçlerini uçtan uça anlatmaktır.
Daha fazla öğrenin
O. Uslu, S. Akyol / Türkçe Haber Metinlerinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Sınıflandırılması. interaktif ortamlarda çıktılar elde etmek için. kullanılmaktadır ...
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenimi, teknolojik ilerlemeler sayesinde her geçen gün artan becerileri ile birçok alan ve sektörde kendisine yer bulmaya devam ediyor. Verimliliği artırma, güvenlik hizmeti sağlama, finansal tahminlerde bulunma gibi hizmetlere katkı sunan bu teknolojinin gerçek hayattaki kullanımına verdiğimiz örneklere göz atabilirsiniz.
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenmesi esasında yapay zekânın bir alt dalıdır (Şekil 1) . Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay zekâ arasındaki ilişkiye bir sonraki yazımda detaylı olarak bahsedeceğim.
Daha fazla öğrenin
Makine Öğrenimi gibi disiplinler arası bir alanı anlamaya çalışırken ana soru, gerekli matematik miktarı ve bu teknikleri anlamak için gerekli olan matematik düzeyidir. Ve gereken matematik, aşağıdaki tablodaki gibidir. Size makina öğrenmesini öğretebileceğini vaat eden kurslardan şunu da duymuş olmanız muhtemeldir ...
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenmesi denmesinin nedeni, bu işlemin insanın öğrenmesine benzemesidir. Dış dünyadan gözlem, bir bağıntı ya da örüntü çıkarma ve tecrübe kazandıkça daha yeni şeyler öğrenme ya da iyi çıkarımlarda bulunma gibi. Örneğin ilkokula giden bir çocuk ilk önce harfleri tanımaya başlar, sonra heceleri söker ...
Daha fazla öğrenin
Sınırsız bir yapı gibi görünse de en temel hâliyle makine öğreni- mi şu dört disipline dayanır: V eri madenciliği, veritabanı yönetimi, yapay zekâ ve derin öğrenme .
Daha fazla öğrenin
Bu yapı sayesinde bir makine kendi veri işlemesi aracılığıyla öğrenebilir. Makine öğrenmesi, makinelerin görevleri geliştirmek için deneyimi kullanmasına olanak tanıyan teknikleri (derin öğrenme gibi) kullanan bir yapay zeka alt kümesidir. Öğrenme süreci aşağıdaki adımları temel alır: Verileri bir algoritmaya besleme.
Daha fazla öğrenin
c) Bilgisayarda beyin görevini üstlenir. d) Bilgisayara bilgi girişi yapmamızı sağlar. 91. Bilgisayar hangi sayı sistemine göre çalışır? a)1'lik sayı sistemi b)2'lik sayı sistemi ...
Daha fazla öğrenin
Öngörücü kodlama, kümeleme, ısı haritası gibi analizlerde makine öğrenimi kullanılır. Derin öğrenme makine öğreniminin bir alt bölümüdür. Diğer bir adı ise yapay sinir ağlarıdır. Derin öğrenme bilgisayar ağları, insan beyninin algılama, organize olma ve veri girdilerine bakarak karar verme şeklini taklit eder. ...
Daha fazla öğrenin
Yapay Zekâ (Artificial Intelligence) ve yapay zekânın bir alt çalışma alanı olan Makine Öğrenmesi (Machine Learning) temelde, başta öğrenme olmak üzere insana özgü olan …
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenmesi, internet arama motorlarında, istenmeyen postaları ayıklamak için e-posta filtrelerinde, kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için web sitelerinde, dolandırıcı tespit etmek için bankacılık sektöründe, sağlık alanında kanserli hücre tespitinde ve telefonlarımızdaki ses tanıma gibi birçok uygulamada ...
Daha fazla öğrenin
Makine öğrenimi (ML), tükettikleri verilere göre öğrenen ya da performansı iyileştiren sistemler oluşturmaya odaklanan bir yapay zeka (AI) alt kümesidir. Yapay zeka, insan zekasını taklit eden sistemler veya makineler anlamına gelen kapsamlı bir terimdir. Makine öğrenimi ve yapay zeka genellikle bir arada değerlendirilir.
Daha fazla öğrenin
Veri temizleme, herhangi bir makine öğrenmesi projesinde kritik derecede önemli bir adımdır. Bu süreç, dağınık verilerdeki sistematik sorunları veya hataları düzeltmeyi içerir. Dağınık verilerde, verilerin yanlış yazılması, bozulması, çoğaltılması vb. gibi yanlış değerlere sahip olma durumu vardır.
Daha fazla öğrenin
WhatsApp24H Online Service Copyright ©2000- 2023 SHANGHAI ZENITH MINERALS CO.,LTD.
