- Katılım
- 27 Aralık 2022
- Mesajlar
- 342.354
- Çözümler
- 4
- Tepkime puanı
- 1.332
- Puan
- 113
- Yaş
- 37
- Konum
- Adana
- Web sitesi
- forumsitesi.com.tr
- Credits
- 6.255
- Meslek
- Webmaster
Perceptron hangi tür yapay zeka?
Perseptron (Perceptron): Yapay sinir ağının en küçük parçası olarak bilinen perceptron, aşağıdaki gibi lineer bir fonksiyonla ifade edilmektedir ve ilk defa 1957 yılında Frank Rosenblatt tarafından tanımlanmıştır. y: x'in değerine bağlı olduğundan bağımlı değişkendir. Girdiye ait skoru verir.
Frank Rosenblatt perceptron nedir?
Frank Rosenblatt perceptron nedir?
Perceptron, girdi verilerindeki özellikleri tespit etmek için hesaplamalar yapan bir yapay sinir ağı birimidir. Perceptron Öğrenme Algoritması, 1957 yılında Frank Rosenblatt tarafından Cornell Havacılık Labaratuarında icat edilmiştir.
Yapay Sinir Ağları nedir?
Yapay Sinir Ağları nedir?
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin özelliklerinden olan öğrenme yolu ile yeni bilgiler türetebilme, yeni bilgiler oluşturabilme ve keşfedebilme gibi yetenekleri, herhangi bir yardım almadan otomatik olarak gerçekleştirebilmek amacı ile geliştirilen bilgisayar sistemleridir[1].
Yapay sinir sistemi nedir?
Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir bilgi işlem teknolojisidir. YSA ile basit biyolojik sinir sisteminin çalışma şekli taklit edilir.
Yapay sinir ağları nedir nerelerde kullanılır?
Yapay sinir ağları nedir nerelerde kullanılır?
Yapay sinir ağlarının kullanım alanları: Kontrol ve sistem tanımlama, görüntü ve ses tanıma, tahmin ve kestirim, arıza analizi, tıp, haberleşme, trafik ve üretim yönetimi olarak sayılabilir(Pirim, 2006).
Hiperparametre nedir?
Hiperparametre nedir?
Ne olması gerektiği, modeli tasarlayan kişiye bırakılmış, probleme, veri setine göre değişiklik gösteren parametreler hiper-parametre (hyperparameters) olarak adlandırılmaktadır. Modelin yüksek başarım sağladığı birbirinden farklı hiper parametre grupları olabilmektedir.
Parametre optimizasyonu nedir?
genelde başlangıç seviyesinde yapılan modeller için izlenen yoldur. kişi geçmişten aşina olduğu parametreler ya da varsayılan olarak verilen parametreler ile modeli çalıştırır. train ve test skorlarına göre hiper parametreleri değiştirerek tekrar tekrar dener.
