Sinir ağları, diğerlerinin yanı sıra konuşma tanıma, görüntü sınıflandırma, zaman serisi tahmini gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunun nedeni, ham verilerden karmaşık kalıpları öğrenebilmeleri ve daha fazla örnekle eğitildikçe daha doğru hale gelebilmeleridir.
YAYINLANDIRMA
Hayvan resimlerini tanıyan bir uygulamanız olduğunu ve uygulamaya bir köpeği tanımayı öğretmek istediğinizi düşünün. Uygulamaya birkaç köpek resmi gösteriyorsunuz ve "Bu bir köpek" diyorsunuz. Uygulama, köpek görüntülerinin özelliklerini analiz etmek için sinir ağını kullanıyor ve zamanla diğer görüntülerdeki bir köpeği tanımlamayı öğreniyor.
Giderek daha fazla köpek örneği gösterdikçe, uygulama köpekleri tanıma konusunda giderek daha iyi hale gelecektir.
Sinir ağları, hesaplama gücündeki ilerlemeler ve eğitim verilerinin kullanılabilirliği sayesinde son yıllarda giderek daha popüler hale geldi. Konu hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz Ian Goodfellow, Yoshua Bengio ve Aaron Courville'in bu alanda referans sayılan “Derin Öğrenme” kitabına veya “Makine Öğrenimi Hakkında Bilinmesi Gereken Birkaç Yararlı Şey” makalesine göz atabilirsiniz. ”Konuya erişilebilir bir giriş sağlayan Pedro Domingos tarafından.
YAYINLANDIRMA
*Bu makalenin metni kısmen tarafından oluşturulmuştur. ChatGPTtarafından geliştirilen yapay zeka tabanlı bir dil modelidir. OpenAI. Metin girişleri şu kişi tarafından oluşturuldu: Curto Haberler ve yanıtlar kasıtlı olarak tam olarak çoğaltılmıştır. Gelen cevaplar ChatGPT otomatik olarak oluşturulur ve kişilerin görüşlerini temsil etmez. OpenAI veya modelle ilişkili kişiler. Yayınlanan içeriğin tüm sorumluluğu size aittir. Curto Haberler.
