🌱 Giriş

👩‍🏫 Yapay Sinir Ağlarıyla İlgili Teorik Detaylar

Yapay sinir ağı kavramlarını teorik detayları ile barındırır

🔎 Tanım

Bir sinir ağı, insan beyninden sonra kendini modelleyen bir makine öğrenmesi türüdür. Bu, bir algoritma ile bilgisayarın yeni veriler ekleyerek öğrenmesini sağlayan yapay bir sinir ağı oluşturur.

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

📑 NN Türleri

Birçok tür sinir ağı 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 feature extraction algoritmaları kullanmamız gerekiyor

🌞 Yazının Aslı

🧐 Referanslar