Hoşgeldin Ziyaretçi
Mesaj atabilmek için forumumuza kayıt olmalısınız.

Kullanıcı Adı
  

Şifre
  





Forumlarda Ara

(Gelişmiş Arama)

Forum İstatistikleri
» Üye Sayısı: 112
» En Son Üyemiz: linjue
» Konu Sayısı: 69
» Mesaj Sayısı: 128

Tam İstatistik

Çevrimiçi Kullanıcılar
Şu anda 2 çevrimiçi kullanıcı var.
» 0 üye | 2 Misafir

En Son Konular
Yapay Zeka ve Kaynaklar
tarafından Yargicml
11-23-2018, 11:34 AM
P - Value (Olasılık Değer...
tarafından admin
11-09-2018, 01:43 PM
Yapay Sinir Ağların da Ak...
tarafından Mahmuttt
10-24-2018, 01:38 PM
Yapay Zeka İlginç Proje F...
tarafından Mahmuttt
10-24-2018, 12:00 PM
Yapay Zeka Robotik
tarafından admin
10-23-2018, 12:52 PM
Nesnelerin İnterneti Nedi...
tarafından admin
10-22-2018, 10:01 AM
Veri Seti Paylaşımı Türkç...
tarafından kadir.nar
10-19-2018, 05:23 PM
Python ile İnternetten Ve...
tarafından kadir.nar
10-18-2018, 04:07 PM
Kapı Numaraları Resimleri...
tarafından admin
10-17-2018, 11:24 PM
Emlak Verileri Data Seti
tarafından admin
10-17-2018, 07:43 PM

 
  P - Value (Olasılık Değeri) Nedir ?
Gönderen: admin - 11-09-2018, 01:43 PM - Forum: Yapay Zeka Denetimli Öğrenme - Cevap Yok

[Resim: 90%20percent%20confidence%20interval%20cropped.jpg]
P - Value (Olasılık Değeri)

Genellikle bir hipotez üzeri gidilen olasılıklarda kullanılır.
H0 - H1 - P Değerleri vardır.

Örnek üzerinde açıklamak gerekirse;

Modelimiz bir hipotez üzerine kuruyoruz hipotezimiz, 
Çubuk kraker üretimi olsun, krakerlerimiz %1 tuzludur gibi
bu hipotezimiz null olarak geçer ve başlangıç hipotezimizdir değeri H0 dir.

H1 ise tam tersi hipotezi temsil eder.
Üretilen krakerlerden ne kadarının tuz oranı %1 altında yada üstündedir. Yani H0 hipotezini nasıl çürütebiliriz diyebiliriz. Bu şu anlama gelmez 100 krakerden 1'i %1 az yada çok tuzlu olması bu hipotezi çürüteceğimiz anlamına gelmez. Bu durumda aklınıza şu soru gelebilir ne kadar olursa bu hipotezi çürütebilirim gibi. Bu durumda P - Value (olasılık) değeri devreye giriyor.

P - Value (Olasılık) değeri 0.05 (%5) Genelde alınan değeridir. Bu rasgele seçilecek olan krakerlerden kaçının tuz oranı %1 altı yada üstündedir bakılır.

P - Value değeri Küçüldükce H0 hipotezi hatalı olma ihtimali artar 
P - Value değeri Arttıkça H1 hipotezi hatalı olma ihtimali artar

Burada örnek üzerinden açıklayacak olursak rastgele seçilen 1000'er krakerlerden ne kadarının tuz oranı %1 altında yada üstündedir. P değeri %5 üstü ve ya altı çıkması durumu H0 ve ya H1 Hipotezini destekler.

Bu öğeyi yazdır

  Yapay Zeka ve Kaynaklar
Gönderen: kadir.nar - 11-01-2018, 12:43 AM - Forum: Yapay Zeka Genel - Cevaplar (4)

Türkiyede yeni yeni yapay zeka alt alanlari olan makina ögrenmesi ve derin öğrenme çalişmalari başladi.Yazili kaynaklar yeni yeni oluyor. Sizce nasil projeler veya çalişmalar veya eğitim setleri yapilmali?

Bu öğeyi yazdır

Lightbulb Yapay Sinir Ağların da Aktivasyon Fonksiyonları
Gönderen: admin - 10-24-2018, 01:19 PM - Forum: Yapay Sinir Ağları - Cevaplar (1)

Yapay Sinir Ağlarında Kullanılan Aktivasyon Fonksiyonları 

Yapay Sinir Ağları Eğitilirken kullanılan aktivasyon fonksiyonları
Aktivasyon fonksiyonlarının amacı W (ağırlık) ve b (bias) değerlerini ayarlamak
L = X.W+b 

Sigmoid Fonksiyonu 

[Resim: Untitled.png]

- Sigmoid fonksiyonu aldığı değerleri 0 ile 1 arasına sıkıştırır
- Yüksek değer aldığında 1 e yaklaşır 
- Düşük değer aldığında ise 0 a yaklaşır 
- Sıfır Odaklı Değildir
- exp() Kullandığı için yavaştır

Tanh Fonksiyonu 

[Resim: quicklatex.com-5acb39ea8105b39e48feebcea0af942a_l3.svg]

-Tanh fonksiyonu Sigmoid fonksiyonuna benzer
-Farkı ise Gelen değerleri -1 ile +1 arasına sıkıştırır
-Gelen değer yüksekse +1 e yakın
-Gelen değer düşük ise -1 e yakındır
-Sıfır değer odaklıdır.


ReLU Fonksiyonu

[Resim: main-qimg-4229dd280e03b7b3a5dc26c808c4b15b]
-ReLU Fonksiyonu Sıfır odaklı değildir
-Aldığı değerler negatif ise Sıfır 0 değer alır
-Aldığı değer pozitif ise olduğu gibi alır
-Biyolojik nöronlara daha yakındır
-Bilgisayarların hesaplaması daha kolaydır.


Leaky ReLU Fonksiyonu

[Resim: leaky-relu-activation.png]

-Leaky ReLU fonksiyonu ReLU fonksiyonun tüm özelliklerini içerir
-Sıfır odaklıdır
-Aldığı değer negatif olursa çok küçük bir negatif değer döndürür
-Bilgisayarlarca kullanımı daha hızlıdır


Exponential Linear Unit Fonksiyonu ELU

[Resim: ELU.png]


-Exponential Linear Unit - ReLU fonksiyonun tüm özelliklerini içerir
-Orta noktası sıfırdır 0 
-exp() Kullandığı için biraz yavaştır

Bu öğeyi yazdır

  Yapay Zeka Robotik
Gönderen: admin - 10-23-2018, 12:52 PM - Forum: Yapay Zeka Robotik - Cevap Yok

[Resim: Manus_ATONATON_Madeline_1_xs.gif]

Yapay Zeka Robotik

Yapay zeka
teknolojileri ile artık robotların gerçek dünya verileri ile anlık iletişimlerinin sağlandığı, robotların eğitim verileri test verileri ile eğitilerek gerçek zamanlı tepkileri ile insansı davranışlar sergilemeleri.


Robotlar her geçen gün hayatımıza daha fazla girmekte ve davranışlarından dolayı hayatımıza çabuk entegre olmaktadırlar.

Bu öğeyi yazdır

Lightbulb Nesnelerin İnterneti Nedir ?
Gönderen: admin - 10-22-2018, 10:01 AM - Forum: Yapay Zeka Nesnelerin İnterneti - Cevap Yok

[Resim: iot_web.png]

Nesnelerin interneti ; 
Nesnelerin birbirleriyle daha büyük sistemlerle bağlandığı iletişim ağıdır.
Artık günümüzde akıllı nesne dediğimizde aklımıza sadece telefonlarımız gelmeyecek. 
Aklımıza ne gelecek diye sorabilirsiniz ? Ne mi ?
Nesne olarak neyi düşünüyorsanız, kahve makinesinden tutun buzdolabına, çamaşır makinesine, garaj kapsına, giyilebilir teknoloji gibi,
bu nesneler aralarında haberleşecekler, 
Örneklerden anlaşıldığı üzere yakın gelecekte nesnelerin interneti insan-insan, insan-nesne ve nesne-nesne arasında olacak.


Bir nesnenin akıllı sayılabilmesi için bağzı şartlar vardır.

1- Tekil bir isme sahip olması (unique id)
2- Bağlanılabilir olması 
3-En az bir sensörü olmasıdır.

Bu özellikler sayesinde dünyanın neresinden olursa olsun erişilebilinir olması ve kontrol edilebilir olması gerekmektedir.

Günümüzdeki Durumu

Yapılan araştırmalara göre bugün internete 10-11 milyar cihazın bağlı olduğu tahmin edilmekte ve bu rakamın 2020 yılına gelindiğinde 50 milyar cihaz seviyesine çıkması öngörülmektedir.

 
Aynı araştırmalara göre; 2003 yılında dünyada kişi başına düşen birbirleriyle bağlantılı cihaz oranı 0,08 iken bu oranın 2020 tahmini ise "6,48"dir.

Peki bu Nesnelerin İnterneti ne yapıyor ?
Yakın zamanda hayatımıza giren otonom araçlardan örnek vermek istiyorum.
otonom araçlar her geçen gün dahada hayatımıza girmekte ve sürüş güvenliğimizi artırmaktadır.

Mesela aracınıza gideceğiniz hedefin koordinatlarını belirlediniz ve aracınız otonom olarak hedefine doğru ilerlemektedir. Hedefine gittiği istikamette herhangi bir yol çalışması yada kaza vs. gibi durumdan izlediği istikamette yol kapalıdır. Yolun kapalı olduğu istikamette ki başka bir otonom araç etrafında bulunan otonom araçlarla iletişime geçerek yolun kapalı olduğu ve alternatif istikamette yönlendirme yapabilir yani bizim müdahalemiz olmadan nesneler İnternet aracılığıyla birbiriyle haberleşmesi.

Bu öğeyi yazdır

  Yapay Zeka İlginç Proje Fikirleri
Gönderen: kadir.nar - 10-19-2018, 09:35 PM - Forum: Yapay Zeka Yuvarlak Masa ve Soru Cevap - Cevaplar (6)

Bu konunun altına herkes aklına gelen yapılması ilginç yapay zeka projeleri yazsın. Mesela"son hava bükücü" çizgi filminde karakterleri; hava,su,toprak,ateş büküyor. Bunu artırılmış gerçek ile yapılabilir. Sizlerden daha değişik fikirler bekliyorum.

Bu öğeyi yazdır

  Python ile İnternetten Veri Çekmek
Gönderen: kadir.nar - 10-16-2018, 11:47 PM - Forum: PYTHON - Cevaplar (4)

Python ile web sitelerden veri çekmek için hangi kütüphaneleri tercih ediyorsunuz ?

Bu öğeyi yazdır

  Googlenin Son Oyuncağı
Gönderen: admin - 10-13-2018, 08:55 PM - Forum: Yapay Zeka Haberler - Cevap Yok

[Resim: MOMS-00_03_28_10-Still010.760;428;7;70;5.jpg]



Google nin son oyuncağı görücüye çıktı yapay zekanın geldiği son nokta






Bu öğeyi yazdır

Lightbulb Python Tkinter Türkçe Dersleri
Gönderen: admin - 10-08-2018, 02:18 PM - Forum: PYTHON - Cevap Yok

[Resim: 3z01A2.png]

Arkadaşlar Merhaba ;

Python görsel programlamada Türkçe Tkinter dersleri için  Youtube kanalından bakabilirsiniz

Bu öğeyi yazdır

  Makine öğrenmesinde Startup için destek istiyoruz
Gönderen: WingApp - 09-16-2018, 02:55 PM - Forum: Yapay Zeka Yuvarlak Masa ve Soru Cevap - Cevaplar (2)

Merhaba,
Yeni kurulan Tübitak destekli bir Startup için makine öğrenmesi çözümlerinde fikirlere ihtiyacımız var. Kendi çözümlerimizi kısmen ürettik, ancak el elden üstündür ve her zaman daha iyisi vardır. İlginizi çekerse buradan veya info@ikarushr.com üzerinden ietişime geçebiliriz. Zaman ayırabilecek arkadaşların desteğini ve katılımını bekliyoruz. 

Tartışmak üzere örnek bir sorunumuz:
Bir özgeçmiş üzerinden elde edilen tarih bilgilerinin kronolojik sıralanması sonrası her bir tarihin hangi olaya karşılık geldiğinin nasıl belirlenmesi gerektiği üzerinde çalışıyoruz.

Bu öğeyi yazdır

Hakkımızda
    Yapay Zeka Forum , Yapay Zekayı Türkiye'ye tanıtmak ve bu alanda Türkçe kaynak sıkıntısını gidermek ve aynı zamanda Yapay Zekaya ilgi duyan tüm kişileri bir araya getirmek amacıyla kurulmuştur.

Yapay Zeka Forum


yapay zeka

,

yapay sinir ağı

,

yapay sinir ağları

,

derin öğrenme

,

makine öğrenmesi