Close

(90) Artificial Intelligence

Artificial Intelligence: the theory and development of computer systems able to perform tasks normally requiring human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and translation between languages.

Sigmoid Fonksiyonu Nedir?

Sigmoid Fonksiyonu Nedir?

Sigmoid fonksiyonunu, özellikle öğrenme algoritmalarında iterasyon için kullanıyoruz. Ardışık kullanımda sonucu 1′ e yakınsar. Python örneklerinde bol bol kullanıyoruz. Örnek bir kod aşağıdaki gibi olabilir. def nonlin(x): return 1 / (1 + np.exp(-x))

Devamını Oku

Python İle Basit Bir Derin Öğrenme Uygulaması

Python İle Basit Bir Derin Öğrenme Uygulaması

Python ile veri bilimi ve makine öğrenmesi konusunda çalışmak istiyorsak işe NumPy ve Pandas ile başlamamız gerekiyor. Çok basit bir örnek uygulama ile başlayabiliriz. Bir giriş veri setimiz var, bir işlemden geçerek bir sonuç seti oluşuyor. Bunun algoritmasını tahmin etmeye çalışıyoruz. Sigmoid fonksiyonu ile iterasyonu ayarlıyoruz. Bu temel bir yaklaşımdır.

Devamını Oku

Yüz Tanıma Sistemlerinin Yanıltılmasına Karşı Bir Yöntem

Yüz Tanıma Sistemlerinin Yanıltılmasına Karşı Bir Yöntem

YÜZ TANIMA SİSTEMLERİNİN YANILTILMASINA KARŞI BİR YÖNTEM: YÜZ VİDEOLARINDA NABIZ TESPİTİ İLE CANLILIK DOĞRULAMASI Günümüzde kimlik saptama amaçlı kullanılan biyometrik teknolojiler, güvenlik, erişim, kontrol, takip gibi alanlarda aktif olarak rol almaktadır. Bu teknolojilerden biri olan yüz tanıma sistemi, diğer biyometrik sistemlere göre temassızlık ve günlük hayatımıza yerleşmiş bulunan düşük maliyetli […]

Devamını Oku

Python İle Türkçe Ses-Metin Çevrimi (NLP)

Python Programming Language, Python Programlama Dili

Python ile çok basit bir ses tanıma ve metine çevirme uygulaması paylaşıyorum. PiPy üzerinden SpeechRecognition kütüphanesini kullanıyoruz. Örnek dosyanın yerini değiştirmeniz gerekiyor.

Devamını Oku

RELU Fonksiyonu Nedir?

RELU Fonksiyonu Nedir?

Doğrultulmuş lineer birim (rectified linear unit- RELU) doğrusal olmayan bir fonksiyondur. ReLU fonksiyonu negatif girdiler için 0 değerini alırken, x pozitif girdiler için x değerini almaktadır. Python kodlaması aşağıdaki gibi olabilir. def relu(x): return np.maximum(0, x)

Devamını Oku

PrototypeML: A Neural Network Integrated Design and Development Environment

PrototypeML Neural Network Design

Neural network architectures are most often conceptually designed and described in visual terms, but are implemented by writing error-prone code. PrototypeML is a machine learning development environment that bridges the gap between the design and development processes: it provides a highly intuitive visual neural network design interface that supports the […]

Devamını Oku

Libra: Ergonomic machine learning

Libra: Ergonomic machine learning

The recent emergence of machine learning has given rise to hundreds of different frameworks, so why would you use Libra? Here’s why libra outperforms all these other alternatives. Libra prioritizes ease of use and ergonomics. We’ve combined technologies from the most popular platforms to create a complete experience Libra home […]

Devamını Oku

Exploring the Full Spectrum of AWS Services

Exploring the Full Spectrum of AWS Services

I use Amazon as a cloud service in my new Java/Kotlin projects. I couldn’t easily find a complete list of AWS modules. I was able to create this shortlist as a result of the reviews. Compute   EC2 Virtual Private Servers Lightsail Amazon’s hosting provider (VPS, DNS, storage) Lambda Functions […]

Devamını Oku

SOFTMAX Fonksiyonu Nedir?

Python

Softmax fonksiyonu çoklu sınıflandırma problemleri için kullanılır. Verilen her bir girdinin bir sınıfa ait olma olasılığını gösteren [0,1] arası çıktılar üretmektedir. Python implemantasyonu aşağıdaki gibi olabilir. #softmax functiondef softmax(X): expo = np.exp(X) expo_sum = np.sum(np.exp(X)) return expo/expo_sum

Devamını Oku

Training an AI to create poetry (NLP Zero to Hero – Part 6)

Tensor Flow

Through this series so far you’ve been learning the basics of NLP using TensorFlow. You saw how to tokenize and then sequence text, preparing it to train neural networks. You saw how sentiment in text can be represented with embeddings, and how the semantics of text over long stretches might […]

Devamını Oku