Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağları, günümüzde birçok karmaşık problemin çözümünde etkili bir şekilde kullanılan güçlü araçlardır. Bu teknolojilerin temel yapı taşlarından ikisi Kayıp Fonksiyonları (Loss Functions) ve Optimizasyon Algoritmalarıdır. …

Data augmentation is a widely used technique in the fields of machine learning and deep learning. The primary goal of data augmentation is to expand and diversify the existing training dataset using various methods. This helps the model to perform better and become more generalizable. Particularly in scenarios with limited…

Veri artırma, makine öğrenimi ve derin öğrenme alanında yaygın olarak kullanılan bir tekniktir. Veri artırma, mevcut eğitim veri kümesini çeşitli yöntemlerle genişletmeyi ve çeşitlendirmeyi hedefler. Bu, modelin daha iyi performans göstermesine ve daha genelleştirilebilir olmasına yardımcı olur. …

Deep learning models often require a large amount of data, making data preparation a crucial step. In this article, we will delve into the process of data preparation for deep learning models, providing a detailed explanation of each step. …

Derin öğrenme modelleri, karmaşık problemleri çözmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duyarlar. Bu nedenle, veri hazırlama süreci, derin öğrenme modelinin başarısı için önemli bir adımdır. Bu makalede, derin öğrenme için veri hazırlama sürecini ayrıntılı bir şekilde ele alacağız ve bu süreci uygulamak için Tensorflow kütüphanesini kullanacağız. Veri Toplama ve Ön İşleme Derin öğrenme modelleri, genellikle…

In the field of artificial intelligence, two prominent terms often come up: deep learning and machine learning. While they are related, there are fundamental differences between the two approaches. In this article, we will explore and compare deep learning and machine learning to understand their distinctions and applications. Machine Learning Machine learning…

Yapay zeka alanında, sıklıkla karşılaşılan iki önemli terim vardır: derin öğrenme ve makine öğrenimi. İkisi ilişkilidir, ancak bu iki yaklaşım arasında temel farklılıklar vardır. Bu yazıda, derin öğrenme ve makine öğrenimi arasındaki farkları ve uygulamalarını anlamak için inceleyeceğiz. Makine Öğrenimi Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesini ve tahminler veya kararlar vermesini sağlayan…

Artificial Neural Networks (ANNs) are machine learning models inspired by the workings of the human brain. ANNs are utilized to solve complex problems and recognize patterns within data. They mimic the mathematical model of neurons, which are the basic units in the human brain. Neurons and Layers Artificial neural networks consist of neurons…

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin çalışma prensiplerinden esinlenerek oluşturulan bir makine öğrenimi modelidir. YSA’lar, karmaşık problemleri çözmek ve verilerdeki örüntüleri tanımak için kullanılır. İnsan beynindeki sinir hücreleri olan nöronların matematiksel bir modelini taklit ederler. Nöronlar ve Katmanlar Yapay sinir ağları, nöron adı verilen temel birimlerden oluşur. Her bir nöron, girdileri alır, bu…