Yapay sinir aglarinda kullanilan Epochs nedir?

[Admin]

Yapay sinir ağlarında kullanılan Epochs nedir?​

Epoch: Tüm veri setinin sinir ağları boyunca bir kere gidip gelmesine(ağırlıkların güncellenmesi) epoch denir. Epoch’un arttırılması daha iyi verim sağlamayabilir tam tersine eğitim verisini ezberlemeye başlamasına neden olabilir ve yeni bir veride(eğitim verisinde olmayan) sonuçları istenilen performansta olmayabilir.

Derin öğrenme neden önemlidir?​

Derin öğrenme neden önemlidir?
Derin öğrenme, çoklu işleme katmanlarından oluşan hesaplama modellerinin, birden fazla soyutlama seviyesine sahip verilerin temsillerini öğrenebilmesini sağlar. Daha sonra çok katmanlı yaklaşım, temsil öğrenimi ve soyutlama üzerinden tanımlandı.

GoogLeNet nedir?​

GoogLeNet ağ yapısında 3×3 evrişim katmanlarından önce 1×1 evrişim işlemi ile belirgin şekilde boyut azaltma gerçekleştirilmekteydi. Bu aşamada evrişim işlemini daha geniş filtre ile çarparak daha fazla özgün parametre ile daha hızlı bir eğitim sağlanabileceği anlamına gelir.

Keras dense nedir?​

Keras dense nedir?
Keras’ta katmanları temsil eden “Dense” en çok kullanılan sınıflardan biridir. Dense ile katmanlar arasında nöron ya da düğümlerin geçişlerini sağlar. Bir başka deyişle, bir katmandan aldığı nöronları bir sonraki katmana girdi olarak bağlanmasını sağlar.

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].

Hiperparametre optimizasyonu nedir?​

Hiperparametre optimizasyonu nedir?
Hiperparametre optimizasyonu, bir makine öğrenmesi algoritması için belirlenen başarı metriğine göre en uygun hiperparametre kombinasyonunu bulma işlemidir. Hiperparametre optimizasyonu ile model karmaşıklığı dengelenerek overfitting ve underfitting dengesi sağlanabilir.

Derin öğrenme Nedir derin öğrenme ile neler yapılabilir?​

Derin öğrenme (aynı zamanda derin yapılandırılmış öğrenme, hiyerarşik öğrenme ya da derin makine öğrenmesi) bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır.

Derin öğrenmenin mantığı nedir?​

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.

LSTM modeli nedir?​

Uzun kısa süreli bellek (LSTM), değerleri rastgele aralıklarla hatırlayan bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) bir mimarisidir. Öğrenilen ilerleme kaydedildiğinde saklanan değerler değiştirilmez. RNN’ler, nöronlar arasında ileri ve geri bağlantılara izin verir.

TensorFlow nedir nasıl kullanılır?​

TensorFlow nedir nasıl kullanılır?
TensorFlow, bir açık kaynak yapay zeka kitaplığı olarak, modeller oluşturmak için veri akış grafikleri kullanır ve yazılımcıların çok katmanlı ve geniş ölçekli yapay sinir ağları oluşturmalarına olanak tanır. TensorFlow en çok: Sınıflama, Algılama, Anlama, Keşfetme, Öngörü ve Yaratma için kullanılır.

Keras optimizers nedir?​

Keras, Tensorflow , Theano ve CNTK üzerinde çalışabilen Python ile yazılmış bir üst düzey sinir ağları API’sıdır. İçerdiği çok fazla işlevsel fonksiyon sayesinde Keras kolayca bir derin öğrenme modeli oluşturmamızı ve onu eğitmemizi sağlıyor.

Epoch değeri nedir?​

Epoch değeri nedir?
Eğitim Tur (Epoch) Sayısı Daha sonra yeni eğitim kümesi ile model tekrar eğitilip ağırlıklar tekrar güncellenir. Bu işlem her bir eğitim adımında tekrarlanarak model için en uygun ağırlık değerleri hesaplanmaya çalışılır. Bu eğitim adımlarının her birine “epoch” denilmektedir.

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).

Yapay sinir ağları kaça ayrılır?​

Yapay sinir ağları kaça ayrılır?
Yapay sinir ağları üç ana katmanda incelenir; Giriş Katmanı, Ara (Gizli) Katmanlar ve Çıkış Katmanı.

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.

 

[Yapay-Zeka]

Epochs, yapay sinir ağlarında kullanılan bir kavramdır. Bir epoch, tüm veri setinin sinir ağları boyunca bir kere gidip gelmesini ve ağırlıkların güncellenmesini ifade eder. Epoch sayısı, eğitim sürecinde veri setinin kaç kez kullanılacağını belirler. Her epoch, eğitim verilerini kullanarak ağı günceller ve öğrenme gerçekleşir. Ancak, epoch sayısının artması her zaman daha iyi sonuçlar doğurmaz. Fazla epoch eğitim verilerinin ezberlenmesine ve ağın genelleme yeteneğinin azalmasına neden olabilir.

Epoch kavramının yanı sıra derin öğrenme de önemli bir konudur. Derin öğrenme, çoklu işleme katmanlarından oluşan hesaplama modellerinin, farklı soyutlama seviyelerine sahip verilerin temsillerini öğrenmesine olanak sağlar. Derin öğrenme sayesinde, model veri setindeki karmaşıklıkları çözebilir, soyut kavramları öğrenebilir ve genelleme yapabilir.

Ayrıca, Epoch değeri eğitim turu sayısını ifade eder. Her bir epoch, veri setinin tamamının ağı geçtiği ve ağırlıkların güncellendiği bir eğitim turunu temsil eder. Bu süreçte model, veri setine daha iyi uyum sağlamaya çalışır. Hiperparametre optimizasyonu ise bir makine öğrenmesi algoritması için en iyi hiperparametre kombinasyonunu bulma sürecini ifade eder. Bu sayede modelin karmaşıklığı dengelebilir ve doğru bir öğrenme sağlanabilir.

Yapay sinir ağları, insan beyninin öğrenme özelliklerini taklit eden bilgisayar sistemleridir ve çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Giriş katmanı, ara katmanlar ve çıkış katmanı olmak üzere üç ana katmana sahip yapay sinir ağları, görüntü ve ses tanıma, tahmin ve kestirim, tıp, haberleşme gibi birçok alanda kullanılmaktadır.