Derin Öğrenme

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının ve insan beyninden ilham alan algoritmaların veriden öğrendiği bir makine öğreniminin alt kümesidir.

Sadece birkaç satır MATLAB koduyla, ister algoritmalar tasarlayabilir, ister verileri hazırlayabilir ve etiketleyebilir, ister kod oluşturup gömülü sistemlere yerleştirebilirsiniz. İşinize kolayca derin öğrenme tekniklerini uygulayabilirsiniz.

MATLAB ile derin öğrenme konusunda şunları yapabilirsiniz: 

  • Uygulamaları ve görselleştirme araçlarını kullanarak derin öğrenme mimarileri oluşturabilir, değiştirebilir ve analiz edebilirsiniz. 
  •  Uygulamaları kullanarak verileri önceden işleyerek görüntü, video ve ses verilerinin kesin olarak etiketlenmesini otomatikleştirebilirsiniz.
  • Özel programlama olmadan NVIDIA   GPU’lar, bulut ve veri merkezi kaynaklarındaki algoritmaları hızlandırabilirsiniz.
  • TensorFlow, PyTorch ve MxNet gibi çerçeveleri kullanarak meslektaşlarınızla işbirliği yapabilirsiniz.
  • Takviyeli öğrenmeyle dinamik sistem davranışını simüle edebilir ve eğitebilirsiniz. 
  •  MATLAB ve Simulink fiziksel sistem modellerinden simülasyon tabanlı eğitim ve test verileri oluşturabilirsiniz.

    Bir derin öğrenme ağını eğitmek için üç yaklaşım göstereceğiz:

    • Bir ağı sıfırdan eğitme
    • Mevcut bir ağı eğitmek için aktarım öğrenimini kullanma
    • Anlamsal bölümleme yapmak için mevcut bir ağı eğitme

    MATLAB ile Pratik Derin Öğrenme Örnekleri için 

    MATLAB ile Tahmine Dayalı Bakım Analitik e-kitabını

    Anlamsal bölümleme, nesne algılama ve görüntü tanıma. Derin öğrenme ile entegre edilmiş bilgisayarlı görme uygulamaları, derin öğrenme doğruluğu olan gelişmiş algoritmalar sağlar. MATLAB ® , derin öğrenme modellerini bilgisayarla görme uygulamaları ile tasarlamak, oluşturmak ve entegre etmek için bir ortam sağlar.

    Aşağıdakiler gibi bilgisayar görüşü için özel işlevlere kolayca başlayabilirsiniz: 

    • Görüntü ve video etiketleme uygulamaları 
    • Eğitim, test ve doğrulama için büyük miktarda veriyi işlemek için görüntü veri deposu 
    • Görüntü ve bilgisayarla görmeye özgü ön işleme teknikleri 
    • Görüntü tanıma için TensorFlow ™ -Keras ve PyTorch’tan derin öğrenme modellerini içe aktarma yeteneği

    Görüntü, Zaman Serileri ve Metin Verilerini Hazırlayın ve Etiketleyin

    MATLAB, veri kümelerini ses, video, görüntüler ve metin verileri için alana özgü uygulamalarla önişlemek ve etiketlemek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır. Farklı zaman serilerini senkronize edin, aykırı değerleri enterpolasyonlu değerlerle değiştirin, görüntülerin bulanıklığını giderin ve gürültülü sinyalleri filtreleyin. Önemli özellikleri etiketlemek, kırpmak ve tanımlamak için etkileşimli uygulamaları ve etiketleme sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olacak yerleşik algoritmaları kullanın. 

    GPU’larla Yapay Zeka ve Derin Öğrenme e-kitabını