MENÜ
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.
Details
Büyük veri; yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış veriler dahil olmak üzere çok çeşitli ve sürekli olarak yüksek hızda ve yüksek hacimlerde üretilen büyük veri kümelerini ifade eder. Büyük veri tipik olarak terabayt veya petabayt cinsinden ölçülür. Bir petabayt 1.000.000 gigabayta eşittir.
Details 
Daha küçük ölçülerde donanımsal parçalar yapılmasını sağlayan bu teknoloji, cihaz boyutlarının da istenilen şekilde tasarlanmasına olanak verir. Nanoteknoloji, makine tasarımı için de kullanılan bir yöntemdir. Motor, anahtar, pompa ve çark gibi makineler, bu teknoloji sayesinde çok daha verimli hâle getirilir.
Details 
Geçen bölümde metotlardan kısaca bahsetmiştim. Şimdi metotları nasıl yazacağımıza yakından bakalım. Değişkenler gibi metotları yazarken bazı kurallara uymamız gerekir. Metot yazarken öncelikle döndürülecek veri tipini belirlememiz gerekir. Daha sonra metodun ismi tek olmalı ve büyük harf ile başlamalıdır.
Details 
Tam anlamı ile, bir hareket aktarmaya yarayan makine parçalarıdır. Temelde, üzerinde dişler bulunan ve bu dişlerin birbirini kavradığı sistemlerde yer alan dişli çarklar, özel imalat yöntemleri ile üretilirler ve kullanım alanlarına göre, çeşitlendirilirler. Bir dişli sisteminde en az iki dişli çark bulunur.
Details 
Öneriler, siz müzik dinlemeye devam ettikçe daha iyi hale gelir, çünkü ML'nin en büyük özelliği, işlediği daha fazla veri ile öğrenmeye ve anlayışını keskinleştirmeye devam etmesidir. Makine Öğrenimi Nasıl Çalışır? Makine öğrenimi, birçok yapay zekayı daha güçlü yapan temel kavramdır.
Details 
Daha küçük bir diyafram açıklığı size daha büyük bir alan derinliği verir ve bu da kadrajınızın daha büyük bir kısmının net alan içerisinde olmasını sağlar. Portreler veya yemek fotoğrafçılığı için harika olan sığ alan fotoğraflarına kıyasla, küçük diyaframlar grup çekimleri veya manzaraları için idealdir.
Details 
2 daha göster. Bu makalede derin öğrenme ve makine öğrenmesi karşılaştırması ve bunların daha geniş bir yapay zeka kategorisine nasıl uydukları açıklanmaktadır. Sahtekarlık algılama, ses ve yüz tanıma, yaklaşım analizi ve zaman serisi tahmini gibi Azure Machine Learning'de oluşturabileceğiniz derin öğrenme ...
Details 
Hadoop platformuna göre çok daha fazla hızlı şekilde çalışır. NoSQL Veritabanları: Yapısal olmayan verileri depolamak ve yönetmek için kullanılır. Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi: Büyük veri analitiğinde kullanılan yöntemler arasında veri madenciliği ve makine öğrenimi de yer alır.
Details 
Büyük veri ayrıca, iş zekası üretmek için büyük miktarda dijital bilgi toplama ve analiz etme süreçlerine de yardımcı olmak için kullanılır. Veri kümeleri büyümeye devam ettikçe ve uygulamalar daha gerçek zamanlı akış verisi ürettikçe, işletmeler büyük verilerini depolamak, yönetmek ve analiz etmek için büyük ...
Details 
Makine öğrenmesi konusunda daha detaylı bilgiye sahip olabilmek ve konuyu anlayabilmek amacıyla Makine öğrenmesi hangi alanlarda kullanılır sorusuna da yanıt bulmak gerekiyor. Böylece verilecek örneklerden yola çıkarak sistemleri daha iyi anlayabilir ve nasıl geliştirilebileceği hakkında fikir sahibi olabilirsiniz.
Details 
Dolayısıyla, yapay zekâ nasıl yapılır sorusunun tek bir cevabı bulunmaz: Birden çok programlama dili kullanılarak makine öğrenimi algoritmaları yazılır ve bunlar özel bir donanım üzerinde kullanılır. AI sistemleri, büyük miktarlarda verileri korelasyonlar ve modeller yaratmak için analiz eder ve elde edilen sonuçları ...
Details 
Zeytin toplama makinesi alırken öncelikle arazinin yapısına, zeytinin türüne, kaç adet zeytin ağacı olduğuna, dal mesafesine en uygun seçimleri yapmalısınız. Örneğin, arazi eğimliyse traktöre bağlanan makineleri kullanmakta zorlanabilirsiniz. Benzer şekilde zeytin daldan zor inen bir türse daha yüksek motor gücüne ...
Details 
Yapay zekanın temelini öğrenmek önemlidir. Aksi halde geliştirici değil uyarlayıcı olursunuz. 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 ...
Details 
Laminasyon İşlemi Nasıl Yapılır? ... Daha büyük kapsamlı olanlara çoğunlukla "makine" denir. Ama temel olarak tüm türleri aynı amaca hizmet eder. ... kağıttan ziyade ahşap ve metal gibi daha güçlü materyallerin lamine edilmesinde kullanılır. Büyük bir makine olmakla birlikte profesyonel imalathanelerde kullanılır ...
Details 
Python'ın bu alanda kullanılmak için birçok kütüphanesi ve aracı vardır. Bu videoda Python'ı öğrenmek için 10 nedenden bahsettim. Python'a aşağıdaki 1 videoda Python öğren dersi ile başlayabilirsiniz. Bu dersi izleyerek Python'ın ne kadar kolay ve güçlü bir dil olduğunu göreceksiniz.
Details 
Buhar gücüyle çalışan makinelerin icadı, endüstri devriminin başlamasında, büyük etken olmuştur. Daha önce insan ve hayvan gücü ile yapılan işlerin yerini, güçlü ve hızlı, buhar gücü ile çalışan makineler almıştır. Bu sayede üretim artarak, sanayileşme başlamış ve büyük fabrikalar kurulmuştur.
Details 
Böyle veriler ile uğraşmak için NoSQL veri tabanları kullanılır. Veri, 10GB dan daha büyük ise veriyi işlemek ve yönetmek için Hadoop ve Spark gibi açık kaynak kodlu araçlar kullanılabilir. Bunların içinde makine öğrenmesi algoritmalarını uygulayabileceğiniz kütüphaneler vardır. Veri bilimi için Python kütüphaneleri
Details
Yatırımda makine öğrenimi, büyük miktarda finansal veriyi analiz etmek, kalıpları belirlemek ve sonuçları tahmin etmek için kullanılır. Bu teknoloji, yatırım kararlarını iyileştirme ve portföy yönetimini optimize etme potansiyeline sahiptir. Yatırımda makine öğrenimi için en temel uygulamalarından biri, veri analizidir.
Details 
Teknolojinin ve internetin gelişmesi ile özellikle son 10 yılda yapay zeka alanında büyük gelişmeler oldu. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın iki önemli alt alanıdır. Bu iki alanın önemli farkları olmasına rağmen çok sık birbiri ile karıştırılır. Bu yazımda bu iki alanın arasındaki 7 önemli farkı ...
Details 
Bu paketlerden en fonksiyonel ve ücretlendirme açısından yüksek olanı ise Advance Shopify paketidir. Bu paketler klasik paketler olarak tanımlanır. Bunların dışında çok daha nitelikli ve çok daha büyük ticaret hacmine sahip paketler de bulunur. Shopify Plus, Shopify Lite bu paketler arasında yer alır.
Details
Kısaca derin öğrenme, bir makine öğrenmesi tekniğidir ve büyük verilerdeki gizli kalıpları bulmak için kullanılır. Daha önce klasik makine öğrenmesi teknikleri ile çözülemeyen resim sınıflandırma, dilden dile çeviri ve sürücüsüz arabalar gibi problemler, derin öğrenme teknikleri ile çözülebildi.
Details 
Nedir ve neden önemlidir. Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analizi yöntemidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, örüntüleri tanımlayabileceği ve minimum insan müdahalesi ile kararlar alabileceği fikrine dayanan bi yapay zekâ dalıdır. Önemi. Günümüz Dünyası. Kim Kullanıyor.
Details 
Bu da "Büyük Veri" ve çözümlerini beraberinde getirmektedir. Basitçe ifade etmek gerekirse, "Büyük Veri"nin temel özellikleri; hacim, hız ve çeşitliliktir. Büyük veri, daha önce çözülemeyen problemleri daha hızlı ve etkin olarak çözmek için kullanılabilir. [3] Neden Yapay Zekâya İhtiyacımız Var?
Details 
Veri analizi, ham veriler elde ederek bunları kullanıcıların karar vermesinde yararlı bilgilere dönüştürmek için kullanılan bir süreçtir. Önce veriler toplanır sonra da soruları cevaplamak, hipotezleri test etmek veya teorileri reddetmek için analiz edilir. Veri analizinin çeşitli aşamaları vardır. Aşamalar yinelemelidir.
Details 
GPT – 4, OpenAI tarafından geliştirilen GPT büyük dil modelleri ailesinin 4. sürümüdür. 14 Mart 2023 tarihinde çıkan GPT – 4; aslında yapay zeka, doğal dil işleme, makine çevirisi, konuşma sentezi ve anlama gibi birçok farklı alanlarda kullanılabilen GPT – 3'ün geliştirilmiş yeni bir versiyonudur.
Details 
Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin açık talimatlar yerine düzenlere ve çıkarıma bağlı olarak görevleri gerçekleştirmek için kullanacağı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir. Bilgisayar sistemleri büyük miktarda geçmiş veriyi işlemek ve veri düzenlerini tanımlamak için makine öğrenimi ...
Details Telif Hakkı © 2023 Artom Industry & Technology Group Co., Ltd.
