Nöral Ağlar – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri
Ekonomik Durumlar
Bağımsız olarak, Malong Technologies’e göre ekonomik pazar, bilimsel yayınların evrimini önemli ölçüde takip ediyor ve %10-20/yıl artış oranıyla birkaç on milyarlarca €/yıl’a ulaşacağı tahmin ediliyor. Avrupa Birliği tarafından güçlü bir şekilde desteklenmektedir. Ancak bugün, bu pazar, on binlerce milyarlarca €/yıl tutarındaki küresel ekonomik pazarın okyanusunda yalnızca bir damladır.
2000’lerin başından bu yana, çeşitli gelişmeler nedeniyle AI yeniden başlatıldı:
– hem hesaplama hem de depolama taraflarında makinelerin gücünden yararlanabilen istatistiksel yöntemlerin kullanımı gibi daha önce erişilemeyen birçok yöntemin uygulanmasını çeşitlendirmeyi mümkün kılan bilgisayar ekipmanının gücündeki artış ve daha fazlası son zamanlarda sinir ağları;
– “Deep Blue’nun 1997’de Kasparov’a karşı kazandığı zafer ve IBM Watson’ın 2011’de Jeopardy’deki zaferi gibi çeşitli kilometre taşlarının başarısı. Sonunda, birkaç gün önce DeepMind’in Go oyunundaki zaferi”
– İnternet, arama motorları gibi yeni ihtiyaçlar yarattı ve kitlesel olarak dağıtılmış mimarilerin uygulanmasını sağladı;
– İnternet, cep telefonları ve bağlı nesnelerin kullanımı yoluyla çok büyük miktarda verinin mevcudiyeti;
– robotik, uzay araştırmaları, destekli veya otonom sürüş araçları, bilgisayar güvenliği, dolandırıcılıkla mücadele, kontrol konularında güçlü bir şekilde ifade edilen ihtiyaçlar;
– yapay zeka geçişi makine öğrenimi, bağlantılı nesneler, mobilite ve Büyük Verinin birçok ticari uygulaması;
– deneye dayalı yeni bilimsel ve pragmatik yöntemler.
Nöral Ağlar
Bunlar, paralel çalışan temel işlemcilerin yüksek düzeyde bağlantılı ağlarıdır: her işlemci, aldığı bilgilere dayalı olarak tek bir çıktı hesaplar.
Sinir ağlarındaki öğrenme modelleri, birkaç elektronik nöron katmanından oluşur. Bir katmanın nöronları, önceki katmanların girdi değerlerini kullanarak öğrenir ve bir sonraki katmana, son katmana kadar yeni bir öğrenme göndererek nihai çıktı değerini üretir. Bu, örneğin yüz tanıma gibi bir görüntünün kategorisinin belirlenmesi anlamına gelebilir.
Bir öğrenme süreci ile gerçeklikle karşılaştırarak, sonuçlarını arananlarla karşılaştırarak ve daha sonra onlara mümkün olduğunca yaklaşmaya çalışarak yeteneklerini geliştiren algoritmalar kullanmak mümkündür.
Bu ağlar, insan beyni tarafından öğrenmeyi yapay olarak temsil etme misyonuyla birbirine bağlı birkaç hücre katmanından yararlanır. Doğrusal regresyon gibi diğer parametrik algoritmalardan farklı olarak, çok karmaşık ve doğrusal olmayan modellerin kolayca oluşturulmasına izin verirler. Bu ilkeden tanınmayı sağlayabilirler.
Böyle bir sistemi üretmek için, birkaç nöron katmanıyla geri beslemeli yinelemeli bir sürece dayalı bir eğitim oyunu aracılığıyla tahmin hatasını en aza indirmeye çalışarak bağlantı ağırlıkları öğretilmelidir. Her gözlemden sonra, tahmin hatasını azaltmak için bağlantı ağırlıklarını ayarlamak mümkündür. AI’nın belirli bir yönü için resimli bir temsil gösterilmiştir: örüntü tanıma.
NOT.– Amazon, şüpheli kişileri ve istenmeyen ziyaretçileri belirlemek için ağ bağlantılı ev güvenlik kameralarıyla yüz tanıma teknolojisi için ABD’de yeni bir patent başvurusunda bulundu. Özellikle, hüküm giymiş ancak özgür suçlular, kayıtlı seks suçluları veya bölge sakinleri tarafından şüpheli olarak tanımlanan bireyleri içeren bir veri tabanının kullanımını sağlar.
Nöral ağlar ve aşk
Sinir ağları Nedir
Yapay sinir Ağları ile tahmin
Yapay Sinir Ağları
Yapay sinir Ağları Çeşitleri
Yapay sinir ağları algoritmaları
Yapay Sinir ağları Katmanları
Yapay sinir Ağları sınıflandırma
“Yapay zekayı iki biçime ayırmak yaygındır: “güçlü” ve “zayıf”. Birincisi, bir insanla aynı bilişsel işlevleri yerine getirebilecektir. Zayıf veya kısıtlı AI biçimleri, verilen kurallara göre belirli görevlere odaklanır. Bu şekilde, bir insan için asla mümkün olmayan eşsiz bir görev için bir derece mükemmellik elde edebilirler”.
Bu nedenle, güçlü AI kavramı, akıllı davranış üretebilen, öz farkındalık izlenimi veren ve kişinin kendi akıl yürütmesini (kendi kendine öğrenme) anlamasını sağlayan bir sistemi ifade eder. Zayıf AI kavramı, otonom sistemlerin, problemleri çözebilen algoritmaların inşasına yönelik bir mühendislik yaklaşımıdır. Yani makine zekayı simüle ediyor ve sanki akıllıymış gibi davranıyor.
Halkın AI hakkında bilgisinin yokluğunda (alanın karmaşıklığı göz önüne alındığında zor), kamuoyunun görüşü, ortak kültürün bir parçası olan propaganda hikayeleri ve refleks önyargılarından etkilenir ve bu nedenle bilgilendirilmesi gerekir. Yapay zekanın ortaya çıkışı bilişsel süreçlerimizi etkiler ve yapay tarafta, yarın makinelerden insan bilişinin parçalarını yaratabileceğimiz öne sürülmektedir.
Bu da, insanların karmaşık bir düzeyde bile olsa mühendislik yapabilen yalnızca sofistike makineler olacağını gösteriyor. Yinelenen fikirler, AI’nın Terminatör filmine çok benzeyen enkarne ve insanüstü bir zeka olduğu yönündedir.
Filmler ve bazı sansasyonel medya tarafından teşvik edilen bu arka plan, AI’nın algılanma şeklini şekillendirir; toplumların teknolojik gelişmeler hakkında ilginç veya heyecan verici bulduklarını etkiler ve Endüstri 4.0’ın neyi temsil edebileceği fikrinin/algısının bir sonucu olarak farklı izleyicilerin AI teknolojileriyle ilişki kurma şeklini etkiler.
Bu nedenle, AI’nın onaylanma şekli önemlidir, çünkü halkın, karar vericilerin ve araştırmacıların dikkatini belirli fırsat veya endişe alanlarına çekebilir (veya onları yönlendirebilir) ve toplumların tekliflere yanıt verme şeklini etkileyebilir.
Yaklaşık iki yüzyıl önce gerçekleşen endüstriyel mekanizasyon tarafından reddedilen zanaatkarların isyanları örneğini takiben, teknolojik gelişmeye izin verebilir veya tam tersine yavaşlatabilir. Bu nedenle halkla açık bir diyalog kurulması aydınlanma için gerekli görünmektedir. Bu, daha önce de belirtildiği gibi, bu çalışmanın amaçlarından biridir.
Mevcut Sınırlamaları
Bazen yetersiz bilgilendirilmiş iş liderleri, AI’nın hangi alanlarda üretkenliklerini ve gelir artışlarını hızlandırabileceğini ve diğer hangi alanlarda değer yaratamayacağını bilmekte zorluk çekiyor.
Sınırlar aşağıdaki gibidir:
– veri kategorizasyonu: mevcut AI modelleri genellikle, görevlerin yürütülmesinde en uygun kullanım için kategorize edilmiş (etiketleme) ve sınıflandırılmış verilerle “denetimli öğrenme” yoluyla geliştirilir. McKinsey raporu (2018), bazı durumlarda, sınıflandırma çabalarının hata veya yanlışlık riskleri sunarken önemli miktarda insan kaynağı gerektirebileceğini belirtmektedir;
– büyük eğitim veri setlerinin mevcudiyeti: derin öğrenme, iyi kategorize edilmiş, ancak aynı zamanda bu modellerin dosyalama görevlerinde doğruluğu sağlamak için yeterince büyük ve kapsamlı veriler gerektirir. İnsanların “işleyişine” (örneğin otonom araç) yaklaşmak için milyonlarca veri kaydından bahsediyoruz;
– açıklanabilirlik sorunu veya belirli bir kararın neden verildiğini, özellikle de gerçek zamanlı olarak gerçekleştiğinde, insan terimleriyle açıklama olasılığı;
– öğrenmenin genelleştirilmesi: Yapay zeka modelleri, insanlardan farklı olarak, deneyimlerini bir uygulama bağlamından diğerine aktarmakta zorluk çeker. Sonuç olarak, günümüzde şirketler, kullanım durumları yakın olsa bile kendi özel ihtiyaçlarına uygun bir yapay zeka modeli geliştirmek için büyük yatırımlar yapmalıdır.
Nöral ağlar ve aşk Sinir ağları Nedir Yapay Sinir Ağları Yapay sinir ağları algoritmaları Yapay sinir Ağları Çeşitleri Yapay sinir Ağları ile tahmin Yapay Sinir ağları Katmanları Yapay sinir Ağları sınıflandırma