Derin Öğrenme

Derin öğrenme, yapay sinir ağları gibi algoritmalarla büyük miktardaki verileri analiz ederek karmaşık desenleri tanımak ve anlamak için kullanılan bir makine öğrenmesi yöntemidir. Derin öğrenme yöntemi, çok katmanlı sinir ağlarına dayanır ve bu ağlar, verileri işlemek ve verilerden anlamlı bilgiler öğrenmek için birçok katman ve nöron içerir. Bu ağlar, önceden etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilir ve daha sonra eğitilmiş modeller, belirli bir işlemi yapmak için yeni verilerle kullanılabilir hale gelir. MATLAB sağladığı birçok uygulama ve fonksiyon sayesinde derin öğrenme süreçlerini kolaylaştırır ve hızlandırır.

MATLAB ile derin öğrenme konusunda şunları yapabilirsiniz: 

  • Uygulamaları ve görselleştirme araçlarını kullanarak derin öğrenme mimarileri oluşturabilir, değiştirebilir ve analiz edebilirsiniz.
  •  Uygulamalar üzerinden görüntü, video ve ses verilerinin etiketleme sürecini otomatikleştirebilirsiniz.
  • Özel programlama yapmadan NVIDIA   GPU’lar, bulut ve veri merkezi kaynaklarındaki algoritmaları hızlandırabilirsiniz.
  • TensorFlow, PyTorch ve MXNet gibi frameworkleri kullanarak başka ekiplerle de iş birliği yapabilirsiniz.
  • Takviyeli öğrenme (Reinforcement Learning) ile 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 eğitebilirsiniz.
  • Mevcut bir ağı kullanarak transfer öğrenimi (transfer learning) yönteminden faydalanabilirsiniz. MATLAB’ te bulunan hazır ağlar üzerinde değişiklikler yaparak, mevcut ağı kendi probleminize ve verinize uygun hale getirebilirsiniz.

MATLAB ile Pratik Derin Öğrenme Örnekleri e-kitabını okumak için

MATLAB ile Tahmine Dayalı Bakım e-kitabını okumak için

Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) uygulamaları, performansı gelişmiş algoritmalar sağlar. MATLAB, derin öğrenme modellerini bilgisayarlı görü uygulamaları ile tasarlamak, oluşturmak ve entegre etmek için olanak tanır.

Bilgisayarlı görü uygulamaları için MATLAB aşağıdaki kolaylıkları sağlamaktadır:

  • Görüntü ve video etiketleme uygulamaları 
  • Eğitim, test ve validasyon için büyük miktarda veriyi işlemek amacıyla Datastore.
  • Görüntü ve bilgisayarlı görüye özgü ön-işleme teknikleri
  • Görüntü tanıma için TensorFlow – Keras veya PyTorch’ta oluşturulmuş derin öğrenme modellerini içeri aktarma yeteneği

“Havacılık ve Savunma Sektörü Yapay Zeka Çalışmalarında MATLAB ve Simulink Kullanımı” konulu dökümana erişmek için

Görüntü, Zaman Serisi ve Metin Verilerini Hazırlama ve Etiketleme

MATLAB kullanarak; ses, video, görüntü ve metin verileri için çeşitli yöntemlerle ön işleme ve etiketleme işlemlerinizde harcadığınız süreyi önemli ölçüde azaltabilirsiniz.
Farklı zaman serisi verilerini senkronize edip, aykırı değerleri enterpolasyonlu değerlerle kolayca değiştirebilirsiniz. Görüntülerin bulanıklığını giderip, gürültülü sinyalleri filtreleyebilirsiniz. Önemli özellikleri etiketlemek ve tanımlamak için etkileşimli uygulamaları ve etiketleme sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olacak hazır algoritmaları kullanabilirsiniz.

GPU destekli Yapay Zeka ve Derin Öğrenme e-kitabını okumak için

Kurumsal e-bültenimize abone olarak FİGES hakkındaki güncel gelişmelerden haberdar olabilirsiniz.
Sosyal Medya'da FİGES
FİGES Facebook
FİGES Twitter
FİGES Linkedin
FİGES Instagram

© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.