Adam Optimizer ne işe yarar?
Optimizer adam nedir?, Optimizer olarak “adam” kullanıyoruz. Adam genellikle birçok durumda kullanmak için iyi bir optimizasyon algoritmasıdır. Adam algoritması, eğitim boyunca öğrenme oranını ayarlar. Öğrenme oranı, model için optimal ağırlıkların ne kadar hızlı hesaplandığını belirler.
Optimizer adam nedir?
Optimizer adam nedir?,
Optimizer olarak “adam” kullanıyoruz. Adam genellikle birçok durumda kullanmak için iyi bir optimizasyon algoritmasıdır. Adam algoritması, eğitim boyunca öğrenme oranını ayarlar. Öğrenme oranı, model için optimal ağırlıkların ne kadar hızlı hesaplandığını belirler. Hiperparametre ne demek?
Hiperparametre ne demek?,
“optimizer” parametresi, w değerlerinin iyileştirilmesi için kullanılan optimizasyon algoritmalarının kullanılmasını sağlamaktadır. Kullanılan “adam” (Adaptive Moment Estimation) algoritması, her bir parametre için gerçek zamanlı olarak öğrenme oranını günceller. Keras ile derin öğrenme nedir?
Keras ile derin öğrenme nedir?,
Hiperparametreler, ağ yapısını (Örn: gizli birimlerin sayısı) ve ağın nasıl eğitildiğini belirleyen değişkenleri belirleyen değişkenlerdir(Örn: öğrenme hızı). Hiperparametreler eğitimden önce ayarlanır(ağırlıkları ve sapmaları optimize etmeden önce). Derin öğrenmede optimizasyon nedir?
Derin öğrenmede optimizasyon nedir?,
Derin öğrenme kavram ve modellerinin Keras eşliğinde verilerek, model uygulamalarının ve model iyileştirme inceliklerinin aktarılmasıdır. Bu eğitim baştan sona derin öğrenme temelleri üzerine hazırlanmıştır. Matematiksel teorik bilgileri uygulamalı olarak ele alan bir eğitimdir. Derin öğrenme ile neler yapılabilir?
Derin öğrenme ile neler yapılabilir?,
Derin öğrenme diyince optimizasyon fonksiyonu olarak Stokastik Gradyan/Bayır İniş algoritması ilk akla gelen ve en çok kullanılan maliyet fonksiyonunu minimize etme yöntemidir. Yapay sinir ağları nasıl çalışır?
Yapay sinir ağları nasıl çalışır?,
Uygulama Alanları Derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve ses tanıma, doğal dil işleme, tıbbi görüntü analizi ve oyun stratejileri gibi çeşitli alanlarda başarıyla kullanılmaktadır. Ayrıca, otomotiv, eğlence, finans ve sağlık gibi sektörlerde önemli rol oynar. Drop Out ne işe yarar?
Drop Out ne işe yarar?,
Yapay sinir ağları üç ana katmanda incelenir; Giriş Katmanı, Ara (Gizli) Katmanlar ve Çıkış Katmanı. Bilgiler ağa girdi katmanından iletilir. Ara katmanlarda işlenerek oradan çıktı katmanına gönderilirler. Bilgi işlemeden kasıt ağa gelen bilgilerin ağın ağırlık değerleri kullanılarak çıktıya dönüştürülmesidir. Overfitting nasıl anlaşılır?
Overfitting nasıl anlaşılır?,
Dropout tekniği genelde tam bağlı katmanlarda (fully-connected layer) sonra kullanılır. Dropout kullanılarak fully-connected layerlardaki bağlar koparılır. Böylece node'lar birbiri hakkında daha az bilgiye sahip olur ve bunun doğal sonucu olarak node'lar birbirlerinin ağırlık değişimlerinden daha az etkilenirler. Optuna nasıl çalışır?
Optuna nasıl çalışır?,
Overfitting Nasıl Anlaşılır? Overfitting, genellikle eğitim verilerinde düşük hata elde ederken, doğrulama verilerinde daha yüksek bir hata ile kendini gösterir. Model eğitim verilerine çok fazla uyum sağladığında, bu verilerle mükemmel bir performans gösterir, ancak yeni verilerle başa çıkmakta zorlanır. Derin öğrenme için hangi dil?
Derin öğrenme için hangi dil?,
Optuna nasıl çalışır? Optuna, optimum hiperparametre değerlerini tespit edebilmek için parametre denemelerinin kaydından faydalanır. Geçmiş verileri kullanarak gelecek vaat eden bir alanı tahmin eder ve o alandaki değerleri dener. PyTorch nedir ne işe yarar?
PyTorch nedir ne işe yarar?,
Derin Öğrenme Kütüphaneleri – C/C++
Bugün en yaygın olarak kullanılan programlama dilleri C ve C++'ın derin öğrenme alanında da kullanımı mevcuttur. TensorFlow ile ne yapılır?
TensorFlow ile ne yapılır?,
PyTorch, grafik işlem birimlerinin gücünü kullanan derin öğrenme modelleri oluştururken kullanılan Python kütüphanesidir. Güçlü GPU hızlandırma desteğiyle tensör hesaplamaları ve teyp tabanlı bir otograd sistemlerinde derin sinir ağları oluşturmaktır. 
Blog
