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.

Yazılımda Makine Öğrenimi – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri

Yazılımda Makine Öğrenimi

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.

Etiketler: , , , , , , ,

Bir yanıt yazın