🌱Giriş

👩‍🏫 Yapay Sinir Ağlarıyla İlgili Teorik Detaylar

Yapay sinir ağı kavramlarını teorik detayları ile barındırır

🔎 Tanım

Bir sinir ağı, insan beyni gibi kendini modelleyen bir makine öğrenmesi türüdür. Bu, bir algoritma ile bilgisayarın yeni veriler eklenerek öğrenmesini sağlayan yapay bir sinir ağı oluşturur.

Yapay sinir ağları derin öğrenme olarak adlandırılan şeyi gerçekleştirebilir. Beynin temel birimi nöron iken, yapay bir sinir ağının temel yapı taşı basit sinyal işlemeyi gerçekleştiren bir algılayıcıdır ve bunlar daha sonra büyük bir ağa bağlanır.

📑 NN Türleri

Birçok sinir ağı türü vardır, uygun türü seçmek, çözmeye çalıştığımız soruna bağlıdır, örneğin

Tür	Açıklama	Uygulama
👼 Standart NN	Bazı özellikleri giriyoruz ve çıktısını tahmin ediyoruz	Online Reklamcılık, Emlak
🎨 CNN	Özellik çıkarımı (feature extraction) için convolutions ekleriz	Fotoğraf Etiketleme
🔃 RNN	Dizi sequence verileri için uygun	Makine Çevirisi, Konuşma Tanıma (speech recognition)
🤨 Özel NN / Hibrit	Karmaşık problemler için	Otonom Sürüş

🎨 Denetimli Öğrenmede Veri Türleri

• 🚧 Yapılandırılmış Veriler

  • Tablolar

  • Giriş alanlarımız ve çıktı alanımız var

• 🤹‍♂️ Yapılandırılmamış Veriler

  • Görüntüler, sesler ve metinler gibi

  • Modelimizi oluşturmak için özellik çıkarma algoritmaları kullanmamız gerekiyor

🌞 Yazının Aslı

• Burada 🐾

🧐 Referanslar

• Introduction to Artificial Neural Networks (ANN)