Blog

Öklid Mesafesi – Bilgisayar Bilimleri Ödevleri – Bilgisayar Bilimleri Ödev Hazırlatma – Bilgisayar Bilimleri Alanında Tez Yazdırma – Bilgisayar Bilimleri Ödev Yaptırma Fiyatları
Öklid Mesafesi Pay, ilgili satır ve sütun ortalama değerlerinden vi ve vj sapmalarının çarpımlarının toplamıdır. Paydada, ilgili karekökleri alınmadan ve sonuçlar çarpılmadan önce bu sapmaların karesi alınır ve vi ve vj için ayrı ayrı toplanır. ci,j ∈ [−1,1] olduğuna dikkat edin. İstatistikte, korelasyon katsayısı, iki değişkenin ne derecede doğrusal olarak ilişkili olduğunu ölçmek için kullanılır; 1 mutlak korelasyon değeri mükemmel doğrusal ilişkiyi gösterirken, 0 değeri doğrusal ilişki olmadığını gösterir. Özellikle ci,i = 1 ve ci,j = cj,i. Öte yandan, |ci,j| = 1, vi ≃ vj anlamına gelmez ve ci,j = 0, A'nın i'nci ve j'inci satır/sütunlarının hiç ilişkili olmadığı anlamına gelmez - sadece doğrusal olarak ilişkili değildirler. δi,i = 0 özelliğini karşılayan bir ölçü türetmek için normalleştiriyoruz. Korelasyon Katsayılarının Karşılaştırılması İki ölçüyü δe ve δc karşılaştıralım. Öklid mesafesi δe'nin A'daki v i,j i ve vj girdileri arasındaki farktan doğrudan etkilendiğini zaten görmüştük, oysa normalleştirilmiş korelasyon katsayısı δc aynı zamanda i,j ortalama değerlerini ai,·, a·,i, aj,· ve a·,j olarak alıyoruz. Böylece δe, v ve v'nin komşulukları arasındaki i,j mutlak benzerliğini ölçerken, δc i j i,j'nin benzerliğini ölçer. δe ve c arasındaki resmi ilişkiyi daha iyi anlaşılır kılmak için, geçici olarak hem (10.1) hem de (10.2)'nin yalnızca satırla ilgili toplamları içerdiğini varsayıyoruz. Yani, Öklid mesafesi artan ortalama fark |a ̄i,· − a ̄j,·| ve varyans farkı |σ2 −σ2 |, bunlar ci,j tarafından filtrelenir. Kullanılan blok modelleme yöntemi bir ölçü seçme konusunda serbest bırakıyorsa, G hakkındaki yapısal bilgi kararı etkilemelidir: Bir aktörün başkalarıyla ilgili genel eğiliminin konumundan bağımsız olduğu varsayılırsa, δc kullanımının vermesi beklenir.  Örneğin, ilişkisel veriler, yanıt derecelendirme ölçeklerinden elde edildiyse, i,j bazı aktörler, diğerlerinden sürekli olarak daha yüksek puanlar verme eğiliminde olabilir. Aşağıdaki bölümlerde, bu tür simetrik ölçülerin δi,j'nin P aktör seti bölümünün hesaplanmasında nasıl kullanıldığını göreceğiz. Çok Boyutlu Ölçekleme Blok modeller ve MDS. Önceki bölümde, deterministik blok modelleme probleminin, aktörlere karşılık gelen komşuluk matrisi A'nın satırları ve sütunları arasındaki (farklı)benzememe ölçülerine bağlı olduğunu gördük. Belirli bir benzemezlik ölçüsüne karar verdikten sonra, aktörler seti için, blok modelin konumlarını ve görüntü matrisini çıkarmak isteyebileceğimiz bir dizi ikili farklılıklar elde ederiz. Bu da daha önce girişte gördüğümüz indirgenmiş bir grafik olarak düşünülebilir. Bu süreç, başlangıçtaki benzerliklerden soyut bir temsile bilgi indirgeme süreci olarak görülebilir. Açıkçası, blok modeli temsil etmenin tek yolu bu değil. Bu bölümde, soyut temsilin aktörleri düzlemdeki noktalara eşlediği biraz farklı bir yaklaşımı ayrıntılı olarak tartışacağız. Noktalar arasındaki mesafeler kabaca aktörler arasındaki farklılıklara karşılık gelmelidir. Diğer noktalara göre birbirine yakın olan noktalar yine konum olarak yorumlanabilir. Öklid uzaklığı hesaplama 2 boyutlu öklid uzaklığı hesaplama Karesel öklid nedir Veri Madenciliği Öklid uzaklığı Manhattan uzaklığı hesaplama Öklid hesaplama Mahalanobis uzaklığı Öklid uzaklığı hesaplama online Altta yatan genel soruna çok boyutlu ölçekleme (MDS) denir: Aktörlerin bir dizi farklılığı göz önüne alındığında, bir uzayda noktalar olarak 'iyi' bir temsil bulun (amaçlarımız için iki boyutlu Öklid uzayı). MDS algoritması tarafından üretilen noktalar üzerinde kümeleme algoritmalarının çalıştırıldığı blok modelleme için bir ara adım olarak kullanılmıştır ve ayrıca kendi içinde daha fazla işlem gerektirmeyen bir sonuç olarak kabul edilmektedir. Sonuç, bir sosyal ağın konumsal yapısının özlü bir görsel temsili olarak görülebilir. Sorunu biçimsel olarak tanımlayalım. Kayıp fonksiyonu l(δ, P ), {1, . . . , n}, Öklid uzayında d boyutlu bir nokta kümesi P olarak temsil edilerek bozulur. Açıkçası, farklı kayıp fonksiyonları farklı MDS problemlerine yol açar. Tüm bu bölümde, sunulacak ilk yaklaşım kolayca daha yüksek boyutlara genişletilebilse bile sunum kolaylığı için d = 2 olarak ayarladık. Çok boyutlu ölçekleme problemlerinin çözümlerini tartışırken, olası bir f dönüşümünü dolaylı olarak tanımlayan P = {(p1x,p1y),...,(pnx,pny)} nokta kümesi hakkında doğrudan konuşacağız. Daha sonra bazı p = pi = (pix,piy) ve q noktaları için p ve q'nun ön görüntülerinin δ[f−1(p),f−1(q)] farklılığı için δ[p,q] yazarız. Bir çözüm için herhangi bir aday P noktası kümesine bir konfigürasyon diyoruz ve gösterimi biraz kötüye kullanarak P = f(δ) yazıyoruz. Sonraki iki bölümde, çok sayıda farklı MDS yaklaşımı arasından özellikle ilginç olan iki algoritma seçtik: Kruskal'ın MDS algoritması ve B̆adoiu tarafından kalite garantili yeni bir algoritma vb. Kruskal'ın algoritması, nispeten yerleşik hale geldiği için muhtemelen blok modelleme bağlamında en sık kullanılan algoritmadır. Öte yandan, blok modellemede Badoiu algoritmasının kullanıldığı herhangi bir çalışmadan haberdar değiliz. Algoritmik olarak ilginç bir yöntem olduğu ve kalite garantisi gibi çekici özelliklere sahip olduğu için burada sunuyoruz. Kruskal'ın MDS Algoritması Tarihsel olarak, Kruskal'ın algoritması, çok boyutlu ölçeklendirme için sağlam bir matematiksel temel sağlayan ilkler arasındaydı. Kruskal, yaklaşımını metrik ölçekleme sınıfına giren önceki yaklaşımlardan ayırmak için metrik olmayan çok boyutlu ölçekleme olarak adlandırdı. İkinci yaklaşım, benzemezlik matrisini bir tür parametrik fonksiyon sınıfıyla mesafelere dönüştürmeye çalışır ve ardından kayıp fonksiyonunu en aza indiren parametreleri bulur. Bu senaryo, klasik tahmin görevine çok benzer ve en küçük kareler yöntemleriyle çözülebilir. Bu parametrik yaklaşımın aksine, metrik olmayan çok boyutlu ölçekleme, yasal dönüşümlerin sınıfı hakkında hiçbir parametrik varsayımda bulunmaz; f dönüşümünün mümkün olan en iyi şekilde yerine getirmesi gereken tek koşul, monotonluk kısıtlamasıdır (MON). Tüm p,q,r,s ∈ P için. Bu kısıtlama, bir nesne çifti başka bir çiftten daha benzerse, karşılık gelen nokta çiftinin diğer nesne çiftinin mesafesinden daha küçük (veya eşit) bir mesafeye sahip olması gerektiğini ifade eder.Farklılıklar hakkında gerekli olan tek bilgi onların göreli sırasıdır.

Yapay Zeka Bilgisayarla Görme için Altyapı – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri

Lojistik

Sorunsuz bir üretim sürecini sürdürmenin en önemli kısımlarından biri, montaj hattının her zaman doğru malzemelerle beslenmesini sağlamaktır. Bu süreç, doğru malzemelerin tesise teslim edilmesi ve doğru zamanda ve doğru sıra ile doğru yerlere tedariği ile başlar. Depo deposunu manuel olarak aramak ve her bir barkodu ayrı ayrı taramak yerine, üretim tesisine gelen tüm kutuların üzerindeki barkod etiketlerini algılamak ve okumak için derin öğrenme modeli kullanılabilir.

Elle yapılan çalışmayı bir yapay zeka sistemiyle destekleyerek, çalışanlar daha kısa sürede daha üretken hale geliyor. Model, daha sonra kutunun içeriği, kaynağı ve hedefi hakkında gerekli bilgileri sağlamak için bir barkod okuyucu (örneğin Tesseract) ile kullanılabilen tüm barkod etiketlerini algılar.

Bir başka umut verici uygulama, treyler sahalarının yönetimidir. Römorkta basılan römork kimlikleri, yapay zeka tabanlı bilgisayar görüşü kullanılarak kolayca okunabilir; römork, avlu yönetim araçlarına monte edilmiş kameralar kullanılarak tanımlanabilir. Tipik olarak, her bir kamyonun yerini belirlemek ve park yerini sağlamak bir çalışanın görevidir. Bu amaçla, nesne algılama ve OCR’nin bir kombinasyonu gereklidir. Bir treyler sahasındaki tüm teslimat araçlarını ve konumlarını takip etmek önemlidir.

Yapay Zeka Bilgisayarla Görme için Altyapı

AI altyapısı ve uygulamaları geleneksel BT sistemlerinden çok daha karmaşık olduğundan, AI sistemi için doğru kurulumu tasarlamak büyük önem taşımaktadır. Gereksinimler, veri kaynakları, toplu ve akış işleme, veri yönetim sistemleri, model yönetimi ve cihaz yönetimi dahil olmak üzere çeşitli bileşenlerin entegrasyonuna kadar uzanır.

Bu ihtiyaçlarla başa çıkmak için uç bilgi işlem giderek daha fazla önem kazanıyor. Gartner, uç bilişimi, örneğin görsel inceleme yapmak için montaj sürecinde çok sayıda kamera sistemi kullanarak, özellikle gömülü cihazlarda veya sensörlerde, veri oluşturma kaynağında veya yakınında veri işlemenin gerçekleştirildiği çözümler olarak sınıflandırır. Uç dağıtımlar, model karmaşıklığı, gizlilik, yönetilebilirlik, esneklik ve dikkate alınması gereken performansla ilgili çeşitli ödünleşimlere tabidir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP araştırması 1950’lerde başladı, ancak büyük atılım, makine öğrenimi metodolojilerinin yaygınlaşması ve NPL’nin kitlesel pazara girmesine yardımcı olmasıyla son on yılda sağlandı. Apple, Siri’yi Ekim 2011’de iPhone 4S’de entegre bir özellik olarak tanıttı.

Günümüzde Siri, Amazon Alexa veya Google Asistan gibi hizmetler günlük hayatımızın temel parçalarıdır. Kişisel asistanlar birçok tüketici ürününe entegre edilmiştir. Ancak kritik başarı faktörü, yalnızca kendi başına doğru dil işleme değildir; Sağlanan girdiye dayalı olarak istenen geri bildirimi iletmek de çok önemlidir.

BMW, otomobilleri için çoğunlukla sürüş deneyimiyle ilgili bir dijital kişisel asistan tanıttı, ancak sistem sürücüyü ve alışkanlıkları daha iyi tanıdıkça zamanla gelişiyor. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, NLP sadece tüketici alanında önemli bir rol oynamaz. Üretim süreçlerini iyileştirmek için eller serbest uygulamalar ve dolayısıyla dil işleme dahil olmak üzere giderek daha fazla önem kazanmaktadır.

Üretim süreçlerini daha etkili hale getirmek için, çalışanların görevlerini yerine getirirken daha fazla esnekliğe sahip olmaları gerekir. Kalite güvence faaliyetleri sadece bir örnektir. Konuları adım adım manuel olarak doğrulamak yerine, geri bildirimi montaj hattının yanında bulunan bir bilgisayara manuel olarak sokmak yerine, giyilebilir çözümler (a) bir sonraki görevi tanımlamak ve (b) gözlemlenen geri bildirimi toplamak ve bu eller serbest ile çalışana esneklik kazandırmak için kullanılabilir. 

Çoklu giriş kanalları (örneğin ses) kullanılabildiğinde daha fazla değer sağlanır. Sesli etkileşim, belirli bir kişi ve/veya belirli bir anahtar kelime grubuyla sınırlı olmamalıdır. Bu nedenle NLP iyileştirmeleri bu alanda büyük atılımlar getirebilir.

Bu tür konuşma kullanıcı arayüzlerini (CUI) daha önce bahsedilen derin öğrenme yoluyla nesne algılama uygulamalarıyla birleştirmek, öngörülemeyen bir ortamda çeşitli görevleri yerine getiren robotlarla etkili bir etkileşime olanak tanıyan entegre bir sistem, bir sonraki doğal adımdır.

Bilgisayarli görü ders Notları
C Yapay Zeka
Yapay zeka için ne gerekli
Python yapay zeka Kodları
Basit yapay zeka kodları
Hazır yapay zeka kodları
Yapay zeka Nedir
Öğrenebilen yapay zeka nasıl yapılır

CUI’ler, karmaşık görevleri gerçekleştirmek için sistem, kullanıcılar ve uygulama arasında karmaşık iletişime izin verecek şekilde tasarlanmış aracı tabanlı sistemler için de geçerlidir. Bir üretim sürecine dayalı bir kullanım durumu, bir montaj hattında çalışan çalışanı desteklemekte yatar. Sürekli olarak çeşitli farklı parçalara ihtiyaç duyarlar.

Her yapı için, ortak herhangi bir hatayı önlemek için doğru parçayı seçmeli ve seçmelidir. Ayrıca, süreçteki gecikmeleri önlemek için bunun zamanında yapılması gerekir. Üretimin birçok parçası otomatikleştirilmiş olsa da, bir kişinin uyarlanabilirliği ve becerisi robotla kolayca değiştirilemediğinden montaj bir zorluk olmaya devam ediyor. Bunun yerine, ortağı görevden almak yerine görevlere yardımcı olabilecek bir işbirlikçi robot aracılığıyla yardımcıya yardım etme fırsatı vardır. Bu, tekrarlayan veya hataya açık süreç adımları için en etkilidir.

Gelişmiş Baskı

Başka bir fırsat, 3D baskının kullanılabilirliği ve gelişmesidir. Hammaddeler, monte edilen parçaları lojistik zincir boyunca taşımak yerine, yerinde yönlendirilen gerekli bileşen talebini oluşturmak için kullanılabilir. Bu esneklik, üretim sürecinde yeni planlama fırsatları yaratacaktır.

BMW Motosiklet bölümü, iParts’ı 2018’de isteğe bağlı bir donanım öğesi olarak tanıttı. Bu bir 1 Nisan şakası olsa da gelecekteki fırsatlar için bir ipucu verebilir. Yedek parçaların uzak yerlerde bulunması veya çok nadiren ihtiyaç duyulan parçalarla uğraşmak daha zarif bir şekilde çözülebilir.

Gelişmiş baskının lojistik üzerindeki etkisi, ürünlerin ürün yaşam döngüsü boyunca fiziksel olarak ele alınması yerine veriler aracılığıyla tedarik edilmesinde yatmaktadır. Bu yaklaşım doğal olarak (daha küçük) bir parça alt kümesiyle sınırlıdır, ancak yine de lojistiği iyileştirmeye ve uzun vadeli karbon ayak izini azaltmaya yardımcı olacaktır.

3D baskı, tedarikçi zinciri uygulamalarının yanı sıra, ürün özelleştirmesi ve dolayısıyla müşteri memnuniyeti için de büyük bir potansiyel sunuyor. Müşteriler bu teknolojiyi bir dereceye kadar kendi tasarladıkları aksesuarlar ve parçalar oluşturmak için kullanabilirler. “MINI Yours Customized” bir örnektir (MINI 2018). Müşteriler belirli parçalar tasarlayabilir ve arabalarını benzersiz bir şeye aktarabilir.

Bu yaklaşımı daha da ileriye götürerek, müşterilerin doğrudan kontrolünde olan veriler aracılığıyla parçalar tanımlanacaktır. Belirli geometrik sınırlar verilmiştir, ancak son kullanıcının kontrolüne büyük ölçüde serbestlik bırakılmıştır. Daha önce bahsedilen teknolojiler, yepyeni bir üretim stratejisini de gündeme getirebilir.

Kurumlar izole bir yere üretim tesisi kurmak yerine, tam olarak ihtiyaç duyulan yerde bir tesis inşa edebilir ve ihtiyaç karşılandığında demonte edebilirler. MILESTONE Projesi böyle bir yaklaşımın ilk örneği olabilir.

İnşaat şirketi Van Wijnen, Hollanda’nın Eindhoven Şehri’nde evleri yerinde “basmak” için 3D yazıcılar kullanıyor ve bu sadece maliyetleri değil aynı zamanda çevresel sorunları da azaltacak. Nozullu robotik bir kol, duvarları katman katman basmak için özel bir çimento kullanır ve mimari tasarıma dayalı bir ev yaratır.

Bu yöntemin bir başka güzelliği de, geleneksel betonun aksine, bu çözüm, geniş bir esneklik yelpazesi sunduğundan, istenen herhangi bir şekle sahip binalar yaratma yeteneğidir. Müşteriler evlerini kendi ihtiyaçlarına ve kişisel zevklerine göre tasarlarlar. Ayrıca, bu teknoloji, sensörlerin mülk üzerinde istenilen herhangi bir yere yerleştirilmesine izin vererek tamamen akıllı bir ev elde edilmesini sağlar.

Etiketler: , , , , , , ,

Bir yanıt yazın