Aktarimli ogrenme nedir?

[Admin]

Aktarımlı öğrenme nedir?​

Öğrenme aktarımı (Transfer learning) makine öğrenmesi yöntemlerinin de aynı bizim gibi bir problemi çözerken elde ettiği bilgiyi saklayıp, başka bir problem ile karşılaştığında o bilgiyi kullanması dır.
Eğitim transferi ne anlama gelir?
Eğitim transferi, öğrenilen bilgiler planlanan işte kullanıldığında ortaya çıkmaktadır. Daha açık olarak söylemek gerekirse, Ford ve Weissbein (1997), yeni kazanılan bilgi ve becerilerin devamına ve genelleştirilebilirliğine dayalı bir uygulama niteliğinde olduğunu belirtmektedir7.

Fine tuning Deep Learning nedir?​

Bir veri seti için eğitilen model, daha sonra farklı bir veri seti için biraz daha eğitip kullanılan durumlar finetuning olarak adlandırılmaktadır. Bu yöntemde amaç; belli konuyu iyi öğrenmiş belirli bir seviyede ki modellerin üzerine yeni model inşa ederek önceki modelin bilgisinden yararlanmaktır.
Konvolüsyon katmanı nedir?
Convolutional Layer Bu katman CNN’nin ana yapı taşıdır. Resmin özelliklerini algılamaktan sorumludur. Bu katman, görüntüdeki düşük ve yüksek seviyeli özellikleri çıkarmak için resme bazı fitreler uygular. Örneğin, bu filtre kenarları algılayacak bir filtre olabilir.
VGG-16. Basit bir ağ modeli olup öncesindeki modellerden en önemli farkı evrişim katmalarının 2’li ya da 3’li kullanılmasıdır. Tam bağlantı (FC) katmanında 7x7x512=4096 nöronlu bir öznitelik vektörüne dönüştürülür. İki FC katmanı çıkışında 1000 sınıflı softmax başarımı hesaplanır.
Pozitif transfer nedir örnek?
kısaca var olan bilgiler sayesinde yeni öğrenmelerde kolaylık elde etmektir. genellikle psikomotor davranışlar için geçerlidir. örnek: bisiklet kullanmayı bilen birinin motorsiklet kullanmayı öğrenirken yaşadığı kolaylık. ispanyolca bilen birinin fransızca, italyanca, portekizce ve latince bilmesini kolaylaştırma.

Transfer nedir kpss?​

sonraki öğrenmenin önceki öğrenmeyi daha ustaca ve etkili yapmayı sağlaması durumudur. -çarpma ve bölmeyi yeni öğrenen bir birey toplama ve çıkarmayı daha etkili yapıyorsa bu geriyi desteklemedir.
Overfitting düşürmek için ne yapılır?
Overfitting
- Öz nitelik sayısını azaltmak: Birbirleriyle yüksek korelasyonlu olan kolonlar silinebilir ya da faktör analizi gibi yöntemlerle bu değişkenlerden tek bir değişken oluşturulabilir.
- Daha fazla veri eklemek : Eğer eğitim seti tek düze ise daha fazla veri ekleyerek veri çeşitliliği arttırılır.

Resnet 50 nedir?​

Resnet50, ImageNet veri kümesi üzerinde eğitilmiş 50 katmanlı bir ağdır. ImageNet, görüntü tanıma yarışmaları için oluşturulmuş 20 binden fazla kategoriye ait 14 milyondan fazla resmin bulunduğu bir görüntü veritabanıdır.
Derin öğrenmenin mantığı nedir?
Derin öğrenme, herhangi bir insan müdahalesine gerek kalmadan, algoritma ve büyük veri kullanılarak çıktılar oluşturup cevaplar veren makine öğrenme tekniğindir. Derin öğrenme algoritmaları, verileri belirli bir mantıksal yapı ile sürekli olarak analiz ederek insanların yapacağı gibi benzer sonuçlar çıkarmaya çalışır.
Derin öğrenme, kendi başına akıllı kararlar alabilen ve öğrenebilen “yapay sinir ağları” oluşturmak için katmanlardaki algoritmaları yapılandırır. Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalıdır. Her ikisi de yapay zeka kategorisine girerken, derin öğrenme, en insan benzeri yapay zeka modelleri üretebilir.
Dense katmanı nedir?
Dense, çoğu durumda çalışan standart bir katman türüdür. Yoğun bir katmanda, önceki katmandaki tüm düğümler mevcut katmandaki düğümlere bağlanır. Giriş katmanında 16 düğüm yani nöron var. Bir katmandaki nöron sayısı yüzlerce veya binlerce olabilir.

VGG açılımı nedir?​

2014 yılında ImageNet yarışmasının galibi, Oxford Üniversitesi’nde Görsel Geometri Grubu (VGG- Visual Geometry Group) tarafından oluşturulan ve sadece % 7,0’lik bir sınıflandırma hata oranı ile nesne sınıflama konusunda başarı elde eden bir derin sinir ağıydı.