Robotikte hedeften çok uzağız; ancak, yazılımda makine öğrenimi çok iyi gidiyor. Şu anda makine öğrenimi ve yapay zekanın durumu en son yeniliklerle tanımlanıyor.

Kasım 2015’te Google, TensorFlow adlı makine öğrenimi sistemini başlattı. Derin öğrenmeye ilgi, özellikle Google’ın o zamandan beri Google DeepMind olarak yeniden adlandırılan DeepMind Technologies’i satın almasının ardından ivme kazanmaya devam ediyor.

Şubat 2015’te DeepMind bilim adamları, derin sinir ağları ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla ne yapacağını bularak bir bilgisayarın kendine yaklaşık 50 video oyunu oynamayı nasıl öğrendiğini ortaya çıkardı.

IBM tarafından geliştirilen Watson, ticari olarak kullanılabilen ilk bilişsel bilgi işlem olanağıydı. 2015 yılında beyin kanseri tedavilerini belirlemek için kullanılıyordu. Ağustos 2015’te IBM, Watson ile birlikte makine öğrenimi için araçlar sağlayacak olan tıbbi görüntüleme şirketi Merge Healthcare’i satın almak için 1 milyar dolar teklif ettiğini duyurdu.

Şaşırtıcı bir şekilde, Google’ın AlphaGo’su dünya şampiyonu Lee Sodol’u, en iyi beş galibiyetle son derece karmaşık bir oyun olan GO masa oyununda yendi. Garip olan, hem Lee Sodol’un hem de Avrupa şampiyonunun (daha önce AlphaGo tarafından yenilmişti) Google’ın AlphaGo’nun mantığını anlayamamasıydı. Görünüşe göre AlphaGo hiçbir insanın anlayamadığı bir hamle yaptı; gerçekten de dünyanın en iyi oyuncuları AlphaGo’nun büyük bir hata yaptığına inanıyordu.

Rakibi dünya şampiyonu Lee Sodol bile bunun bir hata olduğunu düşündü; gerçekten de AlphaGo’nun hamlesi karşısında o kadar şok oldu ki, düşünmek için bir ara verdi, ta ki hareketin kesinlikle parlak olduğunu anlayana kadar. “Bu bir insan hareketi değildi, aslında bu hareketi yapan bir insan görmedim”.

Söylemeye gerek yok, Google’ın AlphaGo oyunu kazanmaya devam etti. AlphaGo neden parlak Lee Sodol’u yendi? Bunun nedeni, bir makine olarak AlphaGo’nun kendisine karşı oyunlar oynayabilmesi ve bilinen tüm insan oyunlarını yeniden oynayabilmesi, olası hareketler için böyle bir hafıza oluşturması, sürdürdüğü 7/24 öğrenme süreci olarak stratejik oyununu sürekli olarak geliştirmeye devam edebilmesi mi?

Google’ın ekibi zaferi analiz etti ve AlphaGo’nun çok garip bir şey yaptığını fark etti ve bilinen milyonlarca insan oyunu antrenman hareketine dayanarak bir hamle hesapladı ve bir insan oyuncunun bu çılgınca hareketi tanıması ve karşı koyması için on binde bir şansı vardı. 

Büyük Lee Sodol’un hakkını vermek gerekirse, AlphaGo’yu alt ederek en iyi beş oyundan birini kazanmayı başardı ve bu inanılmaz bir başarı gibi görünüyor.

Derin öğrenme Nedir
Makine öğrenmesi Nedir
Makine öğrenmesi ve yapay Zeka farkı
Makine öğrenmesi Ders Notları
Makine öğrenmesi yöntemleri
Makine öğrenmesi Örnekleri
Makine öğrenimi
Makine öğrenmesi nerelerde kullanılır

IIoT Referans Mimarisi

Endüstriyel İnternet, M2M teknolojisinin yapısına bağlıdır. Bazen, inovasyonu tetikleyebilen, onlarca yıldır var olan daha eski yerleşik teknolojiler ve uygulamalardır ve sonuç olarak, IIoT’nin mimarisi genellikle M2M’nin doğal bir evrimi olarak görülür. Bu, özellikle üretimde doğrudur; Makine otomasyonu, robotik ve M2M iletişim ve işbirliği ile uzun geçmişi nedeniyle IIoT teknolojisinin en büyük kullanıcısı.

Geleneksel bir M2M mimarisini ve IIoT mimari mimarisini gösterir. Bunları karşılaştırırsanız, bu yüksek düzeydeki tek farkın İnternet’in eklenmesi olduğu ortaya çıkıyor.

Ancak, IIC (Endüstriyel İnternet Komitesi) referans mimarisi modelini düşündüğümüzde göreceğimiz gibi, daha derine indiğimizde gerçek oldukça farklıdır.

IIC Endüstriyel İnternet Referansı

Mimari

Endüstriyel İnternet, gördüğümüz gibi, Nesnelerin İnterneti olarak adlandırılan daha geniş yatay sınıflandırmanın bir alt kümesidir. Nesnelerin İnterneti tüketici, endüstri, işletme ve ticari her şeyi kapsarken, Endüstriyel İnternet, enerji, sağlık, imalat, kamu sektörü, ulaşım ve ilgili endüstriyel sistemlere odaklanan daha odaklı bir bakış açısı benimsiyor.

Bugün konuşlandırılmış birbirine bağlı (M2M) birçok endüstriyel sistem vardır ve bunlar birbirine bağlanmalarına ve çalışmasına izin vermek için sensörler, aktüatörler, mantık bileşenleri ve ağların bir karışımını birleştirir.

Endüstriyel İnternet yaklaşımından farkı, bu endüstriyel sistemlerin (IS’ler), gelişmiş iş süreci akışı ve analizi amacıyla İnternet’e bağlanıp kurumsal sistemlerle bütünleştikçe Endüstriyel İnternet sistemleri (IIS’ler) haline gelmesidir.

IIS’ler, gelişmiş veri işleme ve bulut tabanlı gelişmiş geçmiş ve tahmine dayalı analitik için sensörleri aracılığıyla kurumsal arka uç sistemlere operasyonel veriler sağlayacak. sistemler.

Bu hedefleri gerçekleştirmek için IIS’ler standart tabanlı, açık ve yaygın olarak uygulanabilir bir mimari çerçeve gerektirir. IIC (Endüstriyel İnternet Konsorsiyumu), referans mimarisi sağlayarak, birlikte çalışabilir ve değiştirilebilir yapı taşlarıyla uygulanabilen bir çerçeve kullanarak IIS’lerin yaygın dağıtımını hızlandırmak için araçlar sağlamıştır.

Endüstriyel İnternet referans mimarisinin değiştirilebilir doğası, esnek olacak ve örneğin enerji, sağlık ve ulaşım gibi birçok endüstride çok çeşitli dağıtım senaryolarını kapsayacak şekilde tasarlandığı için dikkate değerdir.

Bu nedenle, referans mimari, tasarımı gereksiz ve keyfi kısıtlamalarla yüklemeden, tasarımların referans mimariye uymasını ve takip etmesini sağlayan yüksek düzeyde soyutlamada çalışan ortak bir çerçevedir.

Ayrıca, mimariyi teknik özelliklerden ve karmaşıklıklardan ayırarak Endüstriyel İnternet referans mimarisi, günümüzün mevcut teknolojilerini aşar. Bu yaklaşım, mimari çerçeveye dayalı teknoloji boşluklarının belirlenmesi yoluyla yeni teknoloji gelişimini yönlendirecektir.

Endüstriyel İnternet Mimarisi

Çerçeve (IIAF)

Standartlara derinlemesine girmeden, IIAF’nin yapısını anlamanıza yardımcı olacağı için, IIAF’nin bazı kavramlarını kısaca özetlemek gerekir. mimar tasarımının gelenekleri ve yaygın uygulamaları. Paydaşlar ve bakış açıları gibi bu standardın kavramlarını benimseyen IIAF, spesifikasyonun yapılarını takip eder; bu nedenle IIAF, endişeler, paydaşlar ve ilgili bakış açılarına atıfta bulunularak tanımlanır.

Paydaş, bir birey, ekip, kuruluş veya sistemle çıkarı olan herkestir. Bir endişe, bir ilgi konusuna atıfta bulunur ve bir bakış açısı, endişeleri tanımlamanın ve ele almanın bir yoludur. Bir sistemi ve makinelerin birbirleriyle nasıl arayüz oluşturduğunu anlamak istemeniz, bir bakış açısına ve bunun bir endişeyle nasıl ilişkili olduğuna bir örnek olabilir.

Endişenin ele alınma şekli, sistemdeki birbirine bağlı her bir makinenin belirli arayüz ayrıntılarına ve özelliklerine kadar detaylandırılarak sistem tasarımının ayrıştırılmasıdır. Bir bileşen diyagramı, arayüzlerin anlaşılmasını kolaylaştıracak ve belki de bir dizi diyagramı, bunların nasıl etkileşime girdiğini gösterecekti. Bu diyagramlar, bu bakış açısıyla ilgili endişeleri ele alıyor.

The post Yazılımda Makine Öğrenimi – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Büyük Verinin bir başka özelliği de, tipik olarak dağınık olması ve organize ilişkisel yapılara tam olarak uymayan ham sensör beslemeleri veya web hizmeti API’leri gibi çeşitli kaynaklardan gelmesi, dolayısıyla NoSQL veritabanlarına ihtiyaç duymasıdır. Büyük Veri işlemenin tipik bir kullanımı, bir uygulamaya yapısal veri olarak girilebilmesi için yapılandırılmamış verilerden anlam çıkarmaktır ve bunun için temizlenmesi gerekir. Sensör verileri, iletişimde genellikle zaman damgaları eksik veya kaybolduğundan ve bu nedenle işlenmeden önce önemli ölçüde toplama gerektirdiğinden, herkesin bildiği gibi kirlidir.

Sensör verilerinin Büyük Veri işlemesine ilişkin bu gerçek zamanlı içgörünün bir örneği Akıllı Şehir projelerinde bulunur. Örneğin, bir trafik izleme sistemi yol kenarındaki sensörlerinden bir tıkanıklık veya bir kaza tespit ederse, trafik ışıklarını değiştirmek için anında kontrol geri bildirimi gönderebilir, böylece sıkışıklığı azaltmak için trafik akışını kolaylaştırabilir.

Doğruluk

Büyük Veri ile ilgili sorunlar, büyük miktarda veri toplamanın ve depolamanın ötesine geçtiğimizde ve 3 V’leri kullanarak veri depolarını analiz ettiğimizde ve verilerin gerçekten doğru olduğunu düşündüğümüzde ortaya çıkıyor.

Sorun şu ki, veriler yalnızca kirli veya güvenilmez değil, tamamen yanlış olabilir. Örneğin, birden fazla aptal sensör kaynağından veri topladığınızı varsayalım. Bu verileri bir araya getirir ve onu bilgiye, verinin bilgiye götürdüğü temelinde bilgiye dönüştürürsünüz. Veriler başlangıçta değersizse, sonuçlar da olacaktır (dedikleri gibi çöp içeri, çöp dışarı).

Değer

Tüm veriler eşit olmadığından, hangi verilerin toplanıp analiz edileceğine karar vermek uygun hale gelir. Örneğin, endüstride ve işletmelerde her şeyi toplamak popüler bir uygulama haline geldi, aslında Büyük Veri fikri her şeyi depolamak ve hiçbir şeyi atmak değil!

Buradaki sorun, verilerin yalnızca iş değeriyle alaka düzeyini belirleyebilirseniz değerli olmasıdır. Sonuçta bir Büyük Veri değer kümesine sahip olmak, bilimsel veri analistleri değeri ondan almak için bir yazılım programlamadıkça hiçbir şey ifade etmez. Ne aradığınızı bilmelisiniz. Algoritmalar bu tür şeyleri aramak için programlanmadıkça Büyük Veri korelasyonlar ve eğilimler üretmeyecektir.

Görünürlük

Verileri görselleştirmek, insanların eğilimleri ve korelasyonları daha iyi anlamasını sağladığı için son derece önemlidir. Görselleştirme yazılımı, verileri panolar ve elektronik tablolar gibi birçok biçimde veya grafik raporlar aracılığıyla sunabilir. Her ne şekilde sunulursa sunulsun, verileri insan tarafından okunabilir bir biçimde görselleştirerek anlaşılmasını kolaylaştıracaktır.

Ancak bazen görünürlük, ortaklar ve ortak çalışanlar arasında veri paylaşımı anlamına gelir ve bu hem iyi bir şeydir hem de potansiyel olarak tehlikelidir. Endüstriyel İnternet bağlamında, diğerlerinin son derece hassas verileri çalmasına yol açabileceğinden, potansiyel rakiplere bilgi sunmak garip olurdu.

Örneğin bir fabrikadaki Torna tezgahı, belirli bir ürünün tasarımını ve üretimini belirleyen bir tasarım şablonu ile programlanacaktır. Bu bilgilerin internete sızmasına izin vermek şirket için felaket olabilir. Bir milyon gömlek üretmek için denizaşırı bir şirketle sözleşme yaptığınızı varsayalım. Artık şablona sahip olduklarına göre, onları karaborsada satmak için 2 milyon ekstradan kaçmaktan alıkoyan ne?

Büyük Veri ile ilgili en büyük nokta, ondan iş değerini damıtmak için çok büyük miktarda zeka gerektirmesidir. Veri gölleri oluşturmak, iş zekasını otomatik olarak kolaylaştırmaz. Verilerden sorulacak doğru soruyu bilmiyorsanız, nasıl mantıklı bir cevap bekleyebilirsiniz? Makinelerin nasıl düşündüğünü ve işbirliği yapıp yapmadığını anlamamız gereken yer burasıdır.

Makine öğrenmesi yöntemleri
Makine öğrenmesi Algoritmaları
Makine öğrenmesi aşamaları
100 sayfada Makine öğrenmesi pdf
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi pdf
Makine öğrenmesi Nedir
Neden Makine öğrenmesi
Yapay zeka ve makine öğrenmesi

M2M Öğrenme ve Yapay Zeka

Büyük Veri, M2M öğrenimini ve yapay zekayı güçlendirir, veri havuzu ne kadar büyük olursa, tahminler o kadar güvenilir olur ya da öyle görünür. M2M öğrenimi çok önemlidir ve bazen çok basittir, örneğin çoktan seçmeli bir sınav.

Diyelim ki sınav öğrencinin bilgi seviyesini belirlemek istiyor, bu yüzden rastgele bir soru sorabilir, zor, orta veya kolay olarak kategorize edilebilir. Öğrenci yanlış cevap verirse, program aynı konuda farklı bir düzeyde başka bir soru sorabilir. Amacı öğrenciyi başarısızlığa uğratmak değil, öğrencinin konuyu anladığını keşfetmektir. Bu, makine öğrenimi adı verilen basit terimlerle ifade edilir.

Google’a geniş bilgi işlem gücü dizileriyle – saçma sapan bir girdi aramak için sorsaydık, mantıklı bir cevap bekler miydik? Sonuç büyük ihtimalle hayır. Dahası, büyük miktarda veri toplayan ve toplayan ve yapılandırılmamış verilerden oluşan veri gölleri oluşturan şirketlere rağmen, sorun burada yatıyor, değerli bilgileri çıkarmak için bu verileri nasıl analiz ediyorlar?

Cevap, şu anda yapamadıkları, ancak büyük miktarlarda veri toplayıp bulut gibi dağıtılmış veri depolama tesislerinde depolayabildikleri ve hatta eğilimleri ve korelasyonu belirlemeye çalışmak için gelişmiş analitik yazılımlardan yararlanabildikleridir.

Ancak, verilerle ilgili sorulacak doğru soruları bilmediğimiz için şu anda bu başarıya gerçekten ulaşamıyoruz. Eninde sonunda değer sağlayacak kalıpları ayırt etmek için veri bilimcilere, anlam ve düzen arayışında büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi anlama ve bu veriler arasında gezinme becerisine sahip insanlara ihtiyacımız olacak.

Veri bilimcileri, M2M iletişiminin ve anlayışının özü olan verilerdeki kalıpları belirlemek için veri analizindeki becerilerini kullanabilir ve aynı zamanda iş stratejisini güçlendirecek verilerden gerçek değeri türeten ilgili soruları sorabilir.

Sonuçta, bir veri gölü, şirketin stratejik planına değer katan potansiyel bilgilerin gizli korelasyonlarını ortaya çıkarmak için bu geniş veri kaynağını sorgulamak için doğru soruları formüle etmedikçe, bir veri gölü hiçbir şey ifade etmez.

Sonuç olarak, veri bilimcileri iş dünyasında en çok aranan yetenekli profesyoneller haline geldi. Endüstriyel İnternet, Büyük Veri ve sunulan verilerin akıllı analizi olmadan var olamaz ve bu, verileri, algoritmaları ve işi anlayan yetenekli personel gerektirir.

The post M2M Öğrenme – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).