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