Makine Öğrenimi ve Sinir Ağları - sayfa 7

[MetaQuotes]

Açıklanan Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN Görselleştirilmiş)

Açıklanan Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN Görselleştirilmiş)

Video, sayı tanıma örneğini kullanarak evrişimli sinir ağlarını (CNN'ler) ve bunların görüntü tanımaya yönelik yapısını açıklıyor.

İlk gizli katman olan evrişimli katman, giriş piksellerini dönüştürmek ve kenarlar, köşeler ve şekiller gibi özellikleri vurgulamak için çekirdekler veya özellik algılayıcılar uygular ve doğrusal olmayan bir işlevden geçen çoklu özellik haritalarına yol açar.

Yeni üretilen özellik haritaları, özellik haritalarının boyutlarını azaltan ve önemli bilgileri koruyarak çıktıya yönelik daha fazla soyutlama oluşturmaya yardımcı olan bir sonraki gizli katman olan bir havuzlama katmanı için girdi olarak kullanılır. Havuzlama katmanı, altörnekleme özelliği haritaları yoluyla hesaplamayı hızlandırırken fazla uydurmayı azaltır. CNN'nin ikinci bileşeni, görüntüleri doğru bir şekilde sınıflandırmak için girdiden soyutlanan üst düzey özellikleri kullanan tamamen bağlantılı katmanlardan oluşan sınıflandırıcıdır.

• 00:00:00 Bu bölümde video, sayı tanıma örneğini kullanarak evrişimli sinir ağlarını (CNN'ler) ve bunların görüntü tanımaya yönelik yapısını tanıtıyor. Video, dijital cihazlardaki görüntülerin piksel değerleri matrisleri olarak saklandığını ve her matrisin görüntünün bir kanalı veya bileşeni olduğunu açıklıyor. İlk gizli katman olan evrişimli katman, giriş piksellerini dönüştürmek ve kenarlar, köşeler ve şekiller gibi özellikleri vurgulamak için çekirdekler veya özellik algılayıcılar uygular ve gerçek dünyaya uyum sağlamak için doğrusal olmayan bir işlevden geçen çoklu özellik haritalarına yol açar. veri. Yeni üretilen özellik haritaları, özellik haritalarının boyutlarını azaltan ve önemli bilgileri koruyarak çıktıya yönelik daha fazla soyutlama oluşturmaya yardımcı olan bir sonraki gizli katman olan bir havuzlama katmanı için girdi olarak kullanılır.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, evrişimli sinir ağlarında (CNN) havuzlama katmanının özelliklerini ve işlevlerini ele alıyor. Havuzlama, özellik haritalarını aşağı örnekleme yoluyla hesaplamayı hızlandırırken fazla uydurmayı azaltan bir süreçtir. Maksimum havuzlamada, girdi özelliği haritaları boyunca bir çekirdek kaydırılır ve o alandaki en büyük piksel değeri yeni bir çıktı haritasına kaydedilir. Elde edilen özellik haritaları, tipik olarak, daha düşük uzamsal çözünürlüğe izin verirken, evrişim katmanından önemli bilgileri korur. Bu bölüm aynı zamanda CNN'nin ikinci bileşenini de kapsar: görüntüleri doğru bir şekilde sınıflandırmak için girdiden soyutlanan üst düzey özellikleri kullanan tamamen bağlantılı katmanlardan oluşan sınıflandırıcı.
  

[MetaQuotes]

Evrişimli Sinir Ağları neden bu kadar iyi çalışıyor?

Evrişimli Sinir Ağları neden bu kadar iyi çalışıyor?

Evrişimli sinir ağlarının (CNN'ler) başarısı, düşük boyutlu girdileri kullanmalarında ve onları yalnızca on binlerce etiketli örnekle kolayca eğitilebilir kılmasında yatmaktadır.

Gerçek dünyada var olan ancak yapay olarak yeniden düzenlenmiş görüntülerde olması gerekmeyen piksel yamalarının sıkıştırılabilirliği nedeniyle yalnızca küçük miktarlarda yararlı bilgi veren evrişimli katmanların kullanılmasıyla da başarı elde edilir. CNN'ler çeşitli görüntü işleme görevlerini yerine getirmek için kullanılsa da, hem insanlar hem de sinir ağları yüksek boyutlu verilerden öğrenemedikleri için başarıları tam olarak öğrenme yeteneklerine atfedilemez. Bunun yerine, dünyayı "görmek" için eğitimden önce mimarilerinde sabit kodlanmış uzamsal yapıların var olması gerekir.

• 00:00:00 Bu bölümde video, makine öğrenimi modellerinin, bir noktalar koleksiyonuna mümkün olduğunca yakın geçen bir işlev bulmayı içeren eğri uydurma aracılığıyla nasıl çalıştığını açıklıyor. Bununla birlikte, bir görüntüyü tanımlamak, her koordinatın belirli bir piksel yoğunluğunu temsil ettiği yüksek boyutlu bir nokta gerektirir. Bu bir sorun teşkil ediyor çünkü tüm 32x32 görüntülerin girdi alanı 3.072 boyuttur ve bu alanı yoğun bir şekilde doldurmak için yaklaşık 9^3072 görüntüyü etiketlemek gerekir ki bu, evrendeki parçacıkların sayısından önemli ölçüde daha büyük bir sayıdır. Video ayrıca, önceki örnekte olduğu gibi görüntüleri iki kategoriye ayırmanın yine de alanı yoğun bir şekilde doldurmayı gerektirmeyeceğine dikkat çekiyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, görüntüler gibi yüksek boyutlu girdilerin sinir ağlarının eğitiminde nasıl bir zorluk oluşturduğunu açıklıyor. Çözüm, bir görüntünün 3x3 piksel yaması gibi düşük boyutlu girdiler kullanmakta ve sinir ağının orijinal girdinin daha büyük bölgelerini dikkate alabilmesi için birkaç yamadan öğrenmesine izin vermekte yatmaktadır. Art arda gelen katmanlar aracılığıyla sinir ağı sonunda görüntünün tamamına bakabilir ve doğru tahminler yapabilir. Bu yaklaşıma evrişimli sinir ağı denir ve CIFAR10 veri setinde %95,3'lük bir test doğruluk oranı elde edebilir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde evrişimli sinir ağının (CNN) nasıl bu kadar iyi çalıştığı anlatılmaktadır. Bu ağlar, yalnızca on binlerce etiketli örnekle kolayca eğitilebilmelerini sağlayan düşük boyutlu girdilere sahiptir. Genel uygulama, bir katman tarafından yüzlerce hatta binlerce sayının çıkarılmasını gerektirse de, gerçek bu değildir. Yapay sinir ağları küçük rastgele ağırlıklarla başlayıp girdiden daha yararlı bilgiler elde etmek için küçük değişiklikler yaparak öğrendiğinden, sinir ağları tüm çıktı sayılarının yararlı bilgiler içermediğini ortaya çıkarır. Bu nedenle, evrişimli katmanlar sıkıştırmada katı değildir çünkü katmanlar yalnızca küçük miktarlarda yararlı bilgi verir. Bunun nedeni, doğal dünyada var olan ancak yapay olarak yeniden düzenlenmiş görüntülerde bulunmayabilen piksel parçalarının sıkıştırılabilirliğidir.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde, evrişimli sinir ağlarının çeşitli görüntü işleme görevlerini gerçekleştirmek için kullanılmasına rağmen, başarılarının tamamen öğrenme yeteneklerine bağlanamayacağı açıklanmaktadır. Hem insanlar hem de sinir ağları için yüksek boyutlu verilerden öğrenmek mümkün değildir. İnsanlar doğumdan itibaren dünyanın nasıl çalıştığına dair doğuştan bilgiyle donatılmış olsa da, evrişimli sinir ağları, verilerden öğrenmek zorunda kalmadan dünyayı "görebilmek" için eğitim başlamadan önce mimarilerinde sabit kodlanmış uzamsal yapılar gerektirir.

[MetaQuotes]

AI'ya Doğru ve Yanlış Arasındaki Fark Öğretilebilir mi? [4K] | YAPAY ZEKA | Kıvılcım

AI'ya Doğru ve Yanlış Arasındaki Fark Öğretilebilir mi? [4K] | YAPAY ZEKA | Kıvılcım

Video, derin öğrenme, robot yetenekleri, çeşitli endüstrilerdeki potansiyel etki, etik, duygusal zeka ve sınırlamalar gibi konuları kapsayan yapay zeka ve robot teknolojisinin mevcut durumunu ve potansiyelini tartışıyor.

Yapay zeka çeşitli alanlara sorunsuz bir şekilde geçiş yapmış olsa da uzmanlar, beklenmedik durumların ve etik ikilemlerin üstesinden gelmek için insanların hala gerekli olduğuna inanıyor. Robotları silahlandırma korkusu ve yapay zekanın insan kontrolü olmadan gelişme potansiyeli de tartışılıyor. Bununla birlikte, Yumi'nin gösterdiği gibi, AI'nın yaratıcılık ve duygusal zeka potansiyeli gelecekte dört gözle beklenecek bir şey. En önemli zorluk, entegrasyonu toplumumuzda giderek daha hayati hale geldikçe, yapay zekanın güvenilirliğine ve güvenliğine halkın güvenini kazanmaktır.

• 00:00:00 Bu bölümde video, yapay zekanın (AI) ve muadili robotiklerin, filmlerin bizi inandırdığı düşmanlar olmadığını açıklıyor. Bir zamanlar yalnızca insanlar tarafından çözülen sorunlar, artık cep telefonları, TV yayını, sosyal medya uygulamaları ve GPS haritaları gibi farklı alanlara sorunsuz bir şekilde geçiş yapmış gibi görünen yapay zeka tarafından yönetiliyor. Video ayrıca, AI teknolojisinin beynin nasıl çalıştığını incelemek ve taklit etmekten kaynaklandığını da açıklıyor. Sinir ağı, insan beyninin nasıl çalıştığının bilgisayar eşdeğeridir ve ağdaki nöronlar girdi ve çıktıların eklenmesinden sorumludur. Ayrıca, bilgisayarların analiz ettikleri verilerden öğrenmesini sağlama bilimi olan makine öğrenimi, birkaç isim vermek gerekirse finans, sağlık, çevrimiçi perakende ve vergi muhasebesi gibi farklı sektörlerde değişimin itici gücü haline geldi.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, makine öğreniminin etkinliğini ve verimliliğini artırmaya odaklanan birçok güncel araştırmayla birlikte nasıl sürekli geliştiğini tartışıyor. Makine öğrenimi algoritmaları, veri hazırlamayı, problemlerin modellenmesini veya bilgisayar çözümlerinin gerçek çözümlere dönüştürülmesini içermediğinden sürecin yalnızca bir parçasıdır. Derin öğrenme, en iyi stratejileri öğrenmek için kendisini milyonlarca kez oynayan belirli bir sinir ağı veya makine öğrenimi algoritmasını ifade eder. AI, satın alma geçmişini analiz ederek belirli öğeleri öneren web siteleri gibi pazarlamada kullanılabilir, ancak otomasyon ile gerçek AI yaratıcılığı arasında bir fark vardır. Video ayrıca, serbestçe erişilebilen sosyal verilerin potansiyel tehlikelerine ve yapay zekayı robotik için kullanma olasılığına da değiniyor.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, görüşülen kişiler robotların ve yapay zekanın mevcut durumunu tartışıyor ve derin öğrenmenin öğrenme süreçlerini hızlandırmasına yardımcı olsa da elma ve armut gibi nesneler arasında ayrım yapmak gibi temel becerilerden hâlâ yoksun olduğuna dikkat çekiyor. Hollywood'un robot tasviri ilginç olsa da, mevcut yeteneklerine bağlı olarak büyük ölçüde gerçekçi değil. Bununla birlikte, dünya zaten insanlar için inşa edildiğinden ve insan benzeri yeteneklere sahip robotların gezinmesi daha kolay olabileceğinden, insansı robotlar yapma arzusu pratik olabilir. Yapay zekanın yemek pişirmek ve çamaşır katlamak gibi daha sıradan insan görevlerini üstlenme potansiyeli, insanlarla anlamlı bir şekilde işbirliği yapıp yapamayacaklarına dair soruları gündeme getiriyor.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde video, özellikle görüş, hareketlilik ve manipülasyon yetenekleri gibi farklı bileşenlerin entegrasyonundaki robot teknolojisindeki gelişmeleri tartışıyor. Robotiğin odak noktası, daha kontrollü bir ortamdan, robotların insanlarla, mobilyalarla ve çeşitli engellerle çalışması gereken daha açık alanlara kayıyor. Mevcut robotlar karmaşık arazilerde yürüyebilir ve hareket edebilirken, insanların görme sistemi ve manipülasyon yeteneklerinden yoksundur. Ancak, Boston Dynamics gibi şirketler tarafından geliştirilen son teknoloji, robotların daha çevik ve yetenekli olmasını sağladı ve bu da tasarımcıların algoritmaları ve yapay zekayı geliştirmeleri için baskı oluşturuyor. Video, robotların acil durumlarda otonom olarak harekete geçip geçemeyeceği sorusunu gündeme getiriyor, ancak mevcut robot yeteneklerinin fiziksel olarak kesintiye uğramış ortamlarda sınırlamalara sahip olduğuna dikkat çekiyor.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde uzmanlar, tıp ve cerrahi gibi çeşitli alanlarda yapay zeka (AI) ve robot teknolojisinin potansiyel etkisini tartışıyor. Yapay zeka tıbbi verileri analiz etmek ve muhtemelen tedaviyi iyileştirmek için kullanılabilse de, uzmanlar beklenmedik olaylar veya hatalar durumunda bir insan doktorun hala gerekli olduğuna inanıyor. Ek olarak, tıp gibi belirli mesleklerde gerekli olan insan ahlakının ve etik standartların karmaşıklığının yapay zekaya öğretilip öğretilemeyeceği çetrefilli bir konudur. Araştırmacılar, makinelere yüzlerce yıl önceki filozoflar gibi akıl yürütmeyi nasıl öğreteceklerini araştırıyorlar, ancak bu zorlu bir görev olmaya devam ediyor.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde uzmanlar, yapay zekaya bir kazada araba sürücüsünün mü yoksa yayaların mı güvenliğine öncelik verilip verilmeyeceği gibi zor kararlar verme görevi verildiğinde ortaya çıkan etik ikilemleri tartışıyor. Bir durumdaki en az kötü sonucun belirlenmesi gibi etik hususların yapay zeka sistemlerine programlanmasının potansiyel etkileri ve karmaşıklıkları araştırılmaktadır. Ayrıca, güvenlik ve potansiyel arızalarla ilgili endişeler nedeniyle insanlar yapay zekayı benimseme konusunda doğal olarak tereddüt ediyorlar. Bununla birlikte, teknolojik atılımlar, toplumu hava trafik kontrolü gibi hayati alanlarda bile AI'nın daha fazla dahil edilmesine doğru itiyor, ancak zorluk, güvenlik ve güvenilirlik yoluyla halkın güvenini kazanmakta yatıyor.
  
  
• 00:30:00 Bu bölümde video, robotları ve ölümcül otonom silahları silah haline getirme korkusunu araştırıyor. Otonom öldürme yetenekleriyle donatılmış robotların, herhangi bir insan gözetimi olmadan ayrım gözetmeyen katliamlara neden olabileceğine dair endişeler var. Bununla birlikte, bazıları robotların savaş senaryolarında duygusal olan ve vahşet yapabilen insanlara kıyasla aslında daha iyi davranabileceğini iddia ediyor. Bununla birlikte, ölümcül otonom silahların sınırlandırılmasına veya yasaklanmasına yönelik bir hareket var ve ordu, insansız savaş uçakları ve tanklar gibi robot teknolojisinin çeşitli yönleriyle ilgileniyor. Video ayrıca, insanlarla olumlu bir şekilde çalışacaksa, insan duygularını anlamanın yapay zekanın önemini vurguluyor.
  
  
• 00:35:00 Bu bölümde, duygusal durumları okuma ve işaret etme yeteneğinin insanlarla yapay zeka arasındaki pürüzsüz etkileşimler için giderek daha fazla gerekli hale gelmesiyle birlikte, robotlarda duygusal zekanın önemi tartışılıyor. Ancak, kültürel ve kişisel farklılıklar nedeniyle belirli yüz ifadelerini tanımlamak ve yorumlamak zor olabilir. Ek olarak, evlere yönelik robotların üretimi ve karşılanabilirliği, teknik fizibilitelerine rağmen hala belirsizdir ve robotların otomasyondan ve sayıları ezmekten yaratıcılık ve ustalığa geçmesi bir 50 yıl daha alabilir. Konuşmacı, programlamaya olan hayranlıklarından ve yapay zekanın emekliliğe yol açabileceğine dair ilk inançlarından bahsediyor, ancak bu 20 yıl sonra elde edilemedi.
  
  
• 00:40:00 Bu bölümde, tartışma yapay zekanın sınırlamaları ve insan gibi olma, öz-farkındalık ve duygusal duyarlılığa ulaşma potansiyeli etrafında dönüyor. Odak noktası açıklanabilirlik, yapay zeka tarafından alınan kararlara nasıl ulaşıldığını anlama ihtiyacı ve bunun üzerindeki insan kontrolünü elinde tutmaktır. Bilgisayarların bilinç, öz-farkındalık, duygusal duyarlılık ve bilgelik edinme kapasitesine sahip olacak şekilde tasarlanıp tasarlanmayacağı tartışılır ve insan gibi çalışabilen genel bir yapay zeka fikri keşfedilir ve potansiyeline rağmen, Yapay zekanın bunu başarabilmesi için daha gidilecek çok yol var.
  
  
• 00:45:00 Bu bölümde, konuşmacı yapay zekanın insan kontrolü olmadan kendi kendine gelişmesi endişesini ele alıyor. Bilgisayarların araçlar olduğunu ve kendilerine söyleneni yapacaklarını, bu nedenle uygun tasarımla bu senaryodan kaçınılabileceğini savunuyor. Ardından video, yapay zekanın insan yaratıcılığını taklit edip edemeyeceği veya öğretilip öğretilemeyeceği fikrini araştırarak insan ve makine arasındaki çizgileri bulanıklaştırıyor. Yapay zekanın basit görevlerin ötesine geçme ve daha karmaşık eylemler gerçekleştirme potansiyelini gösteren Yumi adlı oldukça esnek ve sanatsal bir makine örneği gösteriliyor.

[MetaQuotes]

Jensen Huang - NVIDIA'nın Yeni Nesil AI ve MLOps CEO'su

Jensen Huang - NVIDIA'nın Yeni Nesil AI ve MLOps CEO'su

NVIDIA CEO'su Jensen Huang, ImageNet yarışması için sinir ağı modellerinin hızlandırılmasıyla başlayarak şirketin makine öğrenimine odaklanma geçmişini açıklıyor. NVIDIA'nın tam yığın bilgi işlem türünü ve farklı uygulamalar için evrensel olan bir GPU oluşturmadaki başarısını tartışıyor. Huang, yapay zekanın çip üretimi ve tasarımındaki büyümesini ve derin öğrenme algoritmalarının iklim değişikliğini azaltma stratejilerini simüle etme potansiyelini tahmin ediyor. Ayrıca MLOps'un önemini tartışıyor ve makine öğrenimi için iyileştirme sürecini bir fabrikayla karşılaştırıyor. Son olarak Huang, sanal dünyada inovasyon ve yaratıcılığın geleceğine dair heyecanını paylaşıyor.

• 00:00:00 Röportajın bu bölümünde, NVIDIA'nın CEO'su ve kurucusu Jensen Huang, şirketin makine öğrenimine odaklanmasının nasıl başladığını tartışıyor. Araştırma ekipleri, sinir ağı modellerinin büyük bir rekabet olan ImageNet'e sunulmasını hızlandırmak için NVIDIA'ya ulaştığında başladı. AlexNet'in bilgisayar görüşü alanındaki buluşu dikkatlerini çekti ve yazılımın, bilgisayar biliminin ve bilgi işlemin geleceği üzerindeki etkilerini değerlendirmek için bir adım geri gittiler. Huang, şirketin bu alandaki hakimiyetini sürdürmedeki başarısını, bilgisayar görüşüyle ilgilenmeye, bilgisayar bilimi için derin çıkarımların farkına varmaya ve her şeyin sonuçlarını sorgulamaya bağlıyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde Jensen Huang, şirketin nasıl hızlandırılmış bilgi işlem için düzgün bir şekilde kurulduğunu ve pazarda her yerde bulunabilmesini nasıl sürdürdüğünü açıklıyor. Şirket, bir misyon göz önünde bulundurularak uygulama hızlandırmada güçlü bir temel gerektiren tam yığınlı bir bilgi işlem türüdür. Şirket, bilgisayar grafikleri, bilimsel bilgi işlem ve fizik simülasyonları, görüntü işleme ve derin öğrenme uygulamalarında deneyime sahiptir. Huang daha sonra şirketin derin öğrenmede oyuncular, kripto madencileri, bilim adamları ve bireyler arasındaki farklı ihtiyaçlara nasıl öncelik verdiğinden ve bu tür tüm uygulamalar için evrensel olan bir GPU'yu nasıl oluşturmaya çalıştıklarından bahsediyor.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde Jensen Huang, işlevselliği pazara göre ayarlamanın ve her kullanım durumu için en iyi ürünleri getirmenin öneminden bahsederek AI ve MLOps'un geleceğini tartışıyor. Kuantum hesaplamanın önümüzdeki beş yıl içinde genel olarak faydalı olacağından şüphe ediyor, ancak makine öğrenimi ve derin öğrenmedeki ilerlemelerin birçok alanda 1.000.000x iyileştirmeye yol açtığını belirtiyor. Yapay zekanın birçok görevi insanlardan daha iyi yerine getirebileceğine inanıyor ve önümüzdeki yıllarda insanüstü yapay zekaları göreceğimizi tahmin ediyor. Huang, yapay zekanın çip üretimi ve tasarımındaki önemini de vurgulayarak, yeni nesil yongaların yapay zeka olmadan üretilemeyeceğini belirtiyor.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde NVIDIA CEO'su, dünyanın dört bir yanındaki araştırmacıların güçlü bilgi işlem yetenekleriyle bilimsel araştırma yapmak için NVIDIA GPU'ları kullanmalarına izin vererek şirketin bilimsel hesaplamayı demokratikleştirmeye katkısını tartışıyor. Ayrıca, neredeyse herkesin önceden eğitilmiş bir modeli indirmesine ve uygulama alanları için insanüstü yetenekler kazanmasına olanak tanıyan yapay zeka yoluyla bilgisayar biliminin demokratikleştirilmesinden de bahsediyor. Ek olarak, dünyanın iklimini taklit eden Earth-2 adlı bir dijital ikiz inşa etmek gibi, şirketin iklim değişikliğiyle ilgili endişeleri gidermeye yönelik girişimlerini paylaşıyor.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde Jensen Huang, derin öğrenme algoritmalarının Dünya'nın tam ölçekli bir dijital ikizinin yaratılmasına yardımcı olma potansiyelini tartışıyor. Bu dijital model, bilim adamlarının ve araştırmacıların iklim değişikliğiyle mücadele etmek ve gelecekte karbon soğuran teknolojilerin etkisini simüle etmek için azaltma ve uyum stratejilerini test etmelerine olanak sağlayabilir. Huang, bu tür teknolojinin olasılığını derin öğrenme çalışmasına ve alanda meraklı ve eğitimli kalmanın önemine bağlıyor. Ek olarak Huang, NVIDIA'nın başarısını inanılmaz insanların hayatlarının işini yapmasına teşvik eden ve geniş ölçekte kurcalamayı teşvik eden bir ortam yaratmasına bağlıyor. NVIDIA genellikle oyunla ilişkilendirilirken, Huang hevesli bir oyuncu olmadığını, ancak geçmişte genç çocuklarıyla Battlefield gibi oyunlar oynamaktan keyif aldığını kabul ediyor.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde Jensen Huang, şirketin tedarik zincirini ve yapay zekaya bağımlılığını tartışıyor. Huang, günümüzde üretilen en karmaşık ve en ağır bilgisayar olan DGX bilgisayarının karmaşıklığından ve tek bir bileşen arızasının nakliyede nasıl gecikmelere neden olabileceğinden bahsediyor. Gelişmiş zeka ürettiği için yapay zeka üretiminin talebine ayak uydurmanın önemini vurguluyor. Huang ayrıca bir lider olarak evriminden bahsediyor ve geçmişte kullandığı, artık gereksiz ve motivasyon kırıcı olarak gördüğü bantlama bonusları gibi bazı liderlik tekniklerini paylaşıyor.
  
  
• 00:30:00 Videonun bu bölümünde, NVIDIA CEO'su Jensen Huang, bire bire olan alışılmadık yaklaşımını ekibiyle paylaşıyor. Bireyler zinciri aracılığıyla tercüme edilen şeylere güvenmek yerine herkesin aynı sayfada olmasını sağlamak için tüm ekiple iletişim kurmayı tercih ediyor. Bilgi ve bilgi konusunda şeffaf olmanın, onu daha fazla insanın eline verdiğine ve bunu yaparken
  daha savunmasız ve daha fazla eleştiri çekiyorsa, bunu fikirlerini iyileştirmenin ve daha bilinçli kararlar almanın bir yolu olarak görüyor. Jensen ayrıca liderliğe yaklaşımından da bahsediyor ve davranışlarının ve sorunları çözme biçiminin şirketin hisse performansından bağımsız olarak tutarlı kaldığını belirtiyor. Halka açık bir şirket olarak, başarılı olmak için dışarıdan gelen baskıyı kabul ediyor, ancak vizyonlarını ve bir şeyi neden yaptıklarını net bir şekilde ifade ederlerse, insanların bunu denemeye istekli olduğuna inanıyor.
  
  
• 00:35:00 Bu bölümde Jensen Huang, AI ve MLOps'un bir sonraki aşamasını tartışıyor. Şirketin çeşitli alanlarda zeka teknolojisini icat etmiş olmasına rağmen, bu zekayı otonom araç kullanma, müşteri hizmetleri ve radyoloji gibi değerli becerilere dönüştürmenin artık önemli olduğunu açıklıyor. Ayrıca yapay zekanın bir sonraki çağının fizik yasalarını öğrenmeyi ve bu yasalara uyan sanal bir dünya yaratmayı içereceğinden de bahsediyor, bu da Omniverse'in geliştirilmesinin arkasındaki amaçtı. Bu fiziksel tabanlı platform, yapay zekayı fiziksel dünyaya bağlamayı ve gelecek üzerinde derin bir etki potansiyeli sunarak dijital bir ikiz oluşturmayı amaçlıyor.
  
  
• 00:40:00 Videonun bu bölümünde Jensen Huang, şirketinin uygulama geliştiren insanlar için yapay zekanın bir sonraki çağı için uygulamalar oluşturabilmeleri için nasıl bir uygulama çerçevesi oluşturmayı planladığından bahsediyor. Kendisini heyecanlandıran uygulama çerçevelerinden birinin, bilgisayar görüşü, konuşma yapay zekası ve dili anlama becerisine sahip sanal bir robot olduğunu açıklıyor. Sanal hastaneler, fabrikalar ve eğlence gibi şeyler için büyük bir potansiyele sahip, ancak Jensen, meta evrenin büyük ölçüde 2B ekranlarda izleneceğini açıklıyor. Jensen, çok modlu yapay zekadan, algıyı yeni bir düzeye taşıyacak çok modlu kendi kendini denetleyen öğrenme yaklaşımlarından, sıfır vuruşlu öğrenmeden ve grafiklerin derin öğrenme ardışık düzenleriyle aynı çerçevede işlenmesine izin veren grafik sinir ağlarından bahsediyor. Son olarak, insanların metaverse dediği sanal dünyada inovasyon ve yaratıcılığın geleceğine dair heyecanını paylaşıyor.
  
  
• 00:45:00 Bu bölümde, NVIDIA CEO'su Jensen Huang, şirketlerin yazılım yazmak için derin öğrenme ve makine öğreniminin gücünden yararlanma konusunda karşılaştıkları zorlukları tartışıyor. MLOps olarak da bilinen yöntemlerin, süreçlerin ve araçların hayati önemini vurguluyor ve makine öğrenimi için iyileştirme sürecini bir fabrikaya benzetiyor. Huang, bunu mümkün kılmak ve araştırmacıların sinir ağı modellerini geliştirmelerine ve doğrulamalarına yardımcı olmak için görüşmeye ev sahipliği yapan şirket gibi şirketlerin öneminin farkında.

[MetaQuotes]

Riskler ve yapay zekanın toplumu nasıl yeniden şekillendireceği konusunda OpenAI CEO'su ve CTO'su

Riskler ve yapay zekanın toplumu nasıl yeniden şekillendireceği konusunda OpenAI CEO'su ve CTO'su

OpenAI CEO'su ve CTO'su Sam Altman, ABC News'ten Rebecca Jarvis'e yapay zekanın toplumu yeniden şekillendireceğini söylüyor ve riskleri kabul ediyor: insani değerlerle uyumlu ve işleri ortadan kaldırmak veya ırksal önyargıyı artırmak gibi olumsuz sonuçlardan kaçınan sorumlu gelişme.

AI'nın potansiyel tehlikeleri olmasına rağmen, bu teknolojiyi kullanmamanın daha tehlikeli olabileceğini iddia ediyorlar. CEO'lar ayrıca yapay zeka için korkulukların tanımlanmasında insan kontrolünün ve kamu katkısının öneminin yanı sıra yapay zekanın eğitimde devrim yaratma ve her öğrenci için kişiselleştirilmiş öğrenme sağlama potansiyelinin altını çiziyor. AI ile ilişkili riskleri kabul ederken, sağlık ve eğitim gibi alanlardaki potansiyel faydaları konusunda iyimser olduklarını ifade ediyorlar.

• 00:00:00 Bu bölümde, yapay zekanın toplum üzerindeki hem olumlu hem de olumsuz potansiyel etkisini tartışıyor. İnsanlığın ortak gücünün ve yaratıcılığının yapay zekanın bir, beş veya on yıl içinde neyi değiştireceğini belirleyeceğine inanıyor. İyi olma potansiyeli büyük olsa da, toplum için kötü sonuçlanabilecek çok sayıda bilinmeyen de vardır. Dolayısıyla bu ürünleri dünyaya yaymanın ve gerçekle temas kurmanın önemini vurguluyor. Bu teknoloji çok tehlikeli olabilse de, bu teknolojiyi kullanmamak daha da tehlikeli olabilir, diye düşünüyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde Sam Altman, hem fayda hem de zarar potansiyelini kabul ederek sorumlu yapay zeka geliştirmenin önemini tartışıyor. Kullanıcıların AI davranışını belirli sınırlar içinde kendi değerleriyle hizalamasına ve bu sınırların nasıl görünmesi gerektiğine dair genel girdi toplamasına olanak tanıyan özelleştirme seçeneklerine duyulan ihtiyacı vurguluyorlar. CEO'lar ayrıca yapay zekanın gücü ve dolayısıyla sorumlu bir şekilde inşa etmenin önemini göz önünde bulundurarak büyük olumsuz sonuçların ortaya çıkma potansiyelini kabul ederken aynı zamanda sağlık ve eğitim gibi alanlardaki potansiyel faydaları vurguluyor. Son olarak, özellikle teknolojiyi sömürmeye çalışan otoriter hükümetlere karşı korunmak için insanların yapay zekayı kontrol altında tutmasının hayati ihtiyacını tartışıyorlar ve kullanıcıları, modeller kendinden emin bir şekilde tamamen uydurma gerçekleri ifade ettiğinde ortaya çıkabilecek halüsinasyon sorununun farkında olmaları konusunda uyarıyorlar. .
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, yapay zekanın dünyada daha fazla gerçek mi yoksa daha fazla gerçek dışı mı yarattığı sorusunu tartışıyor. Oluşturdukları modellerin gerçek veritabanları olarak değil, muhakeme motorları olarak düşünülmesi gerektiğini ve bunların insanlar için bir araç olduğunu ve yeteneklerini artırabileceklerini belirtiyorlar. Bununla birlikte, yapay zekanın mevcut milyonlarca işi ortadan kaldırabileceğini, ırksal önyargıyı ve yanlış bilgiyi artırabileceğini ve tüm insanlığın toplamından daha akıllı makineler yaratabileceğini ve bunun korkunç sonuçlara yol açabileceğini kabul ediyorlar. Hastalıkları iyileştirmek ve her çocuğu eğitmek gibi olumlu yönlere doğru ilerlerken bu olumsuz tarafları kabul etmenin ve bunlardan kaçınmanın önemini vurguluyorlar. Ayrıca toplumun bir bütün olarak bir araya gelmesi ve yapay zeka için korkulukları tanımlaması gerektiğinden de bahsediyorlar.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde, Sam Altman yapay zekanın risklerini ve toplumu nasıl etkileyeceğini tartışıyor. AI'nın seçimler üzerindeki etkisine ve bilgileri manipüle etmek için nasıl kullanılabileceğine ilişkin belirsizliği kabul ediyorlar, ancak teknolojinin kontrol edilebileceğini, kapatılabileceğini veya kuralların değiştirilebileceğini de vurguluyorlar. İnsanların Google'da eskiden yaptıkları ve Touch GPT'nin değişeceği birkaç şey olacağını, ancak bunun temelde farklı bir ürün türü olduğunu belirtiyorlar. CEO, AI sisteminin doğruyu söylemesinin önemi konusunda Elon Musk ile aynı fikirde olsa da, AI'nın nasıl gitmesi gerektiği konusunda farklı görüşlere sahipler. Ayrıca, AI'nın risklerini yönlendirmek için düşünceli bir politikaya ve hükümetin dikkatine ihtiyaç duyulduğunu ve öğrenciler arasında artan kopya çekme veya tembellikten kaçınırken onu eğitime entegre etmenin önemini vurguladılar.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, Sam Altman yapay zekanın (AI) eğitim üzerindeki potansiyel etkisini tartışıyor. Yapay zekanın, her öğrenci için mükemmel bireysel öğrenim sağlayarak eğitimde devrim yaratma yeteneğine sahip olduğuna inanıyorlar. Sohbet GPT teknolojisi şu anda bazı öğrenciler tarafından ilkel bir şekilde kullanılıyor, ancak şirketler bu tür bir öğrenim için özel platformlar oluşturdukça daha da gelişecek ve öğrencileri hayal edebileceğimizden daha akıllı ve yetenekli hale getirecek. Ancak bu, sohbet GPT'nin yardımıyla yazılan makaleleri nasıl değerlendireceklerini bulmak zorunda kalabilecek olan öğretmenler üzerinde baskı oluşturur, ancak aynı zamanda Sokratik yöntem eğitimcisi gibi hareket etmek gibi öğrenmeyi yeni yollarla desteklemelerine yardımcı olabilir.

[MetaQuotes]

Sinir Ağları Karar Ağaçlarıdır (Alexander Mattick ile birlikte)

Sinir Ağları Karar Ağaçlarıdır (Alexander Mattick ile birlikte)

Sinir Ağları Karar Ağaçlarıdır, iyi tanımlanmış istatistiklere sahip problemler için uygun olan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Saklaması ve anlaması kolay bir veri türü olan tablo verilerini öğrenmede özellikle iyidirler.
Bu videoda, Cambridge Üniversitesi'nden Alexander Mattick, Sinir Ağları ve Karar Ağaçları hakkında yakın zamanda yayınlanan bir makaleyi tartışıyor.

• 00:00:00 Bu makale, bir sinir ağının önyargılı doğrusal dönüşüm bölgeleri olarak düşünülebilecek bir dizi spline olarak nasıl temsil edileceğini tartışıyor. Makale 2018'de yayınlandı.
  
  
• 00:05:00 Sinir ağları, verileri analiz etmek için kullanılabilen bir tür makine öğrenimi modelidir. Karar ağaçları, karar vermek için kullanılabilecek bir tür makine öğrenimi modelidir, ancak sinir ağlarını yorumlama yetenekleri sınırlıdır.
  
  
• 00:10:00 Sinir ağları, verilere dayalı tahminler yapmak için kullanılabilen bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Sinir ağları, tahminler yapmak için verilerden öğrenmek üzere tasarlanmış birbirine bağlı bir dizi düğümden veya "nöronlardan" oluşur. Sinir ağının boyutu, karar ağacının ne kadar derin olabileceğini belirler ve sinir ağı ne kadar geniş olursa, doğru tahminlerde bulunmak o kadar zorlaşır.
  
  
• 00:15:00 Bu video, sinir ağlarının karar ağaçlarından farklı olduğunu, karar ağaçlarının bir fonksiyonlar ailesiyle çalışması gerektiğini ve bunun için artık optimal bölmeler yapmak zorunda olduğumuzu, oysa sinir ağlarının sadece birkaç fonksiyonla ve umutla çalışabileceğini açıklıyor. en iyisi için. Bu fark, sinir ağlarının kullanımını kolaylaştırır ve bazı durumlarda daha etkili olmalarını sağlar, ancak aynı zamanda her zaman optimal olmadıkları anlamına da gelir.
  
  
• 00:20:00 Video, sinir ağlarının karar ağaçları olarak görülebileceği ve karar ağacı temsilinin hesaplama karmaşıklığı açısından avantajlı olduğu fikrini tartışıyor. Makalede bunun böyle olduğunu gösteren deneysel sonuçlar da var.
  
  
• 00:25:00 Bu videoda Alexander Mattick, sinir ağlarının aslında iyi tanımlanmış istatistiklere sahip problemler için uygun bir tür makine öğrenimi algoritması olan karar ağaçları olduğunu açıklıyor. Karar ağaçlarının, saklanması ve anlaşılması kolay bir veri türü olan tablo verilerini öğrenmede özellikle iyi olduğunu söylemeye devam ediyor.
  
  
• 00:30:00 Bu videoda, Cambridge Üniversitesi'nden Alexander Mattick, Sinir Ağları ve Karar Ağaçları üzerine yakın zamanda yayınlanan bir makaleyi tartışıyor. Sinir Ağları, büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş sınıflandırıcılara benzeyen Karar Ağaçları (NNDT'ler) modelleridir. NNDT'ler verilerden birçok farklı özellik çıkarırken, büyük veri kümelerinde önceden eğitilmiş sınıflandırıcılar yalnızca birkaç özellik çıkarır. NNDT'ler ayrıca işleyebilecekleri veri miktarı açısından büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş sınıflandırıcılardan daha verimlidir.

[MetaQuotes]

Bu bir oyun değiştirici! (DeepMind tarafından AlphaTensor açıkladı)

Bu bir oyun değiştirici! (DeepMind tarafından AlphaTensor açıkladı)

AlphaTensor, matris çarpımını daha düşük dereceli bir tensöre ayrıştırarak hızlandırabilen yeni bir algoritmadır. Bu, potansiyel olarak çok fazla zaman ve enerji tasarrufu sağlayabilen matris çarpımında bir atılımdır.
Bu video, Google'ın DeepMind şirketi tarafından geliştirilen bir araç olan AlphaTensor'un yapay zeka alanında nasıl bir oyun değiştirici olabileceğini açıklıyor.

• 00:00:00 AlphaTensor, birçok bilim dalının temelini oluşturan Matris çarpımını hızlandıran yeni bir sistemdir. Bu, dünyayı daha iyi bir yer haline getirebilir, çünkü Matris çarpımı bilimin birçok alanında esastır.
  
  
• 00:05:00 AlphaTensor ezber bozuyor çünkü iki matris arasındaki toplamaları hesaplamak onları çarpmaktan daha hızlı. Bu, modern işlemcilerde büyük bir avantajdır, çünkü çoğu zaman toplama yapmak yerine sayıları çarpmaya harcanır.
  
  
• 00:10:00 Daha hızlı matris çarpımı sağlar. Açıklama, yalnızca çarpma sayısını önemsediğimiz ve tensörü bileşen matrislerine ayrıştırarak algoritmanın bulunabileceği gerçeğinden dolayı hızlandırmanın nasıl mümkün olduğunu göstermektedir.
  
  
• 00:15:00 AlphaTensor, DeepMind tarafından oluşturulmuş, bir matrisi tek tek bileşenlere ayırmak için kullanılabilen ve daha hızlı matris çarpımına izin veren bir araçtır.
  
  
• 00:20:00 Üç boyutlu tensörlere uygulanabilen bir ayrıştırma algoritmasıdır. Üç vektörün çarpımına dayalıdır ve herhangi bir sıradaki tensörlere uygulanabilir.
  
  
• 00:25:00 Tensörlerin daha kolay ayrışmasını sağlar. Bu, vektörler ve matrislerle ilgili problemlerin çözümünde faydalı olabilir.
  
  
• 00:30:00 Matris çarpımını daha düşük dereceli tensöre ayrıştırarak hızlandırabilir. Bu, potansiyel olarak çok fazla zaman ve enerji tasarrufu sağlayabilen matris çarpımında bir atılımdır.
  
  
• 00:35:00 AlphaTensor, takviyeli öğrenme algoritmalarının daha verimli eğitimine izin verdiği için oyunun kurallarını değiştirir. AlphaTensor, Torso sinir ağı mimarisinin daha rafine bir versiyonudur ve belirli bir eylem alanı için bir politikayı optimize etmek için kullanılabilir.
  
  
• 00:40:00 AlphaTensor, bir satranç oyunundaki ilk adımı bulmak için verimli, düşük dereceli Monte Carlo ağaç aramasına izin verdiği için oyunun kurallarını değiştirir. Bu algoritma, oyunu nasıl oynayacağınızı öğrenmek ve gelecekteki hamleler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılır. Ek olarak, denetimli öğrenme, ağa hangi hamlelerin yapılacağı konusunda geri bildirim sağlamak için kullanılır.
  
  
• 00:45:00 AlphaTensor, DeepMind'in yeni bir algoritmasıdır ve modern GPU'lar ve TPU'larda Matris Çarpma ve Ayrıştırma için en iyi bilinen algoritmalardan daha iyi performans gösterebilir.
  
  
• 00:50:00 DeepMind'in AlphaTensor algoritmasının belirli donanımlarda diğer algoritmalardan daha hızlı olduğu ve bilgisayar programlarının verimliliğini artırmaya yardımcı olabileceği bulundu.
  
  
• 00:55:00 Bu video, Google'ın DeepMind şirketi tarafından geliştirilen bir araç olan AlphaTensor'un yapay zeka alanında nasıl oyunun kurallarını değiştirebileceğini açıklıyor.

[MetaQuotes]

Google'ın AI Sentience'ı: Gerçekten Ne Kadar Yakınız? | Teknik Haberler Brifingi Podcast | Wall Street Gazetesi

Google'ın AI Sentience'ı: Gerçekten Ne Kadar Yakınız? | Teknik Haberler Brifingi Podcast | Wall Street Gazetesi

Google'ın yapay zeka sistemi Lambda'nın bilinçli hale gelip gelemeyeceği konusundaki tartışma bu bölümde tartışılıyor. Uzmanlar bu fikri reddetse de, bunun olabileceği algısı ve politika yapıcılar ile düzenlemelerin oluşturduğu potansiyel tehlikeler hakkında endişeler var. Tartışma, AI sistemlerinin düzgün çalışmamasından gelebilecek zarardan ziyade hiper-yetkin ve ayrımcı veya manipüle edici olmasının sonuçlarına daha fazla odaklanıldığını vurgulamaktadır.

• 00:00:00 Bu bölümde, Wall Street Journal'dan Karen Howe, şirketlerin yapay zeka (AI) için pratik ve iddialı kullanımlar arasında nasıl bölündüğünü tartışıyor ve birçok kişi, nihayetinde her şeyi yapabilecek bir süper zeka yaratmayı amaçlayan AI teknolojisine yatırım yapıyor. insanlardan daha iyi AI topluluğu, bazı uzmanların dil oluşturma sistemlerinin yeteneklerini abartmanın ve bu sistemlere güvenilmesi gerekenden çok daha fazla güvenmenin tehlikeleri hakkında uyarıda bulunmasıyla bu konuda bölünmüş durumda. 2017'de Facebook'un yapay zeka sistemi, Arapça'daki "günaydın" kelimesini İngilizce'de "onları incitmek" ve İbranice'de "onlara saldırmak" şeklinde yanlış çevirerek Filistinli bir adamın tutuklanmasına yol açtı. Bu arada başka bir Google mühendisi, deneysel bir sohbet robotunun duyarlı hale geldiğine inanıyordu, bu iddia çoğu uzman tarafından reddediliyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, Google'ın yapay zeka sistemi Lambda'nın mistik bir rahip tarafından yürütülen bir deney nedeniyle potansiyel olarak bilinçli hale gelebileceği fikri etrafındaki tartışmayı tartışıyor. Google ve bilim camiası yapay zeka sistemlerinin duyarlı olmadığını belirtmiş olsa da, bunların duyarlı hale gelebileceği algısı geniş çapta yayıldı ve bu durum politika yapıcılar ve düzenlemeler için potansiyel tehlikelere yol açıyor. Konuşma, AI sistemlerinin aşırı yetkin ve ayrımcı veya manipüle edici olmasından kaynaklanan zararlara odaklandı, ancak çalışmayan AI sistemlerinden kaynaklanan zararlara odaklanılmadı.

[MetaQuotes]

Sinir Ağı, Görsel Bir Giriş | Derin Öğrenmeyi Görselleştirme, Bölüm 1

Sinir Ağı, Görsel Bir Giriş | Derin Öğrenmeyi Görselleştirme, Bölüm 1

Video, yapay nöronlar, aktivasyon fonksiyonları, ağırlık matrisleri ve önyargı vektörleri dahil olmak üzere bir sinir ağının temel yapısı ve kavramlarına net bir görsel giriş sağlar.
Veri kümelerinde sınır çizgilerini ve karmaşık karar sınırlarını belirleyerek verilerdeki kalıpları bulmak için bir sinir ağının kullanıldığını gösterir. Daha karmaşık karar sınırlarının üstesinden gelmeye ve verileri sınıflandırmaya yardımcı olduğu için aktivasyon fonksiyonunun önemi de vurgulanmıştır.
Video, derin öğrenme öncülerinin desteğini kabul ederek ve eğitimli bir sinir ağının neye benzediğini keşfederek sona eriyor.

• 00:00:00 Yaratıcı sinir ağı kavramını ve yapısını tanıtıyor. Bir sinir ağının amacı, verilerdeki kalıpları bulmaktır ve girdi katmanı, gizli katmanları ve çıktı katmanı olan katmanlı bir yapıdır. Sinir ağı, giriş katmanı görüntünün piksel değerlerinden, çıkış katmanı ise sınıflandırılmış çıktıdan oluşan birçok nöron veya daireden oluşur. İçerik oluşturucu, bir sinir ağını eğiterek girdinin nerede olduğunu bulmak için sınır çizgileri belirlediğimizi ve çıktının ağır set wxb kullanılarak belirlenebileceğini açıklıyor. Yaratıcı, soruna ekstra boyutlar eklemenin algılayıcıların karmaşıklığını nasıl artırdığını açıklamak için daha da ileri gider.
  
  
• 00:05:00 Video, Heaviside adım fonksiyonu, sigmoid eğrisi ve doğrultulmuş lineer birim (ReLU) dahil olmak üzere yapay nöronların ve aktivasyon fonksiyonlarının temellerini kapsar. Video ayrıca doğrusal olarak ayrılabilir veri kümeleri kavramını ve sinir ağlarının karmaşık karar sınırlarını modellemek için aktivasyon fonksiyonlarını nasıl kullandığını açıklıyor. Ağırlık matrisleri ve sapma vektörleri kavramları, sinir ağı dönüşümleri ve doğrusal dönüşümlerin görselleştirilmesiyle birlikte tanıtılmaktadır. Son olarak video, rastgele ağırlıklar ve sapmalar kullanan iki giriş, iki çıkış ve bir gizli katmana sahip bir sinir ağını gösterir.
  
  
• 00:10:00 Video, bir sinir ağının 2B ve 3B görsel temsili aracılığıyla daha karmaşık karar sınırlarının üstesinden gelinmesine yardımcı olan aktivasyon işlevinin önemini araştırıyor. Video, bir sapma vektörü eklenmeden önce döndürme, kesme ve ölçeklendirmenin otomatik olarak nasıl yapıldığını gösterir ve aktivasyon fonksiyonunun (ReLU), pozitif girdileri katlamaya ve yalnızca ilk oktanda kıvrımları olan üçgen benzeri bir şekli ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Video ayrıca sinir ağlarının yalnızca işlevleri modellemede değil, aynı zamanda 10 değerden birine bir basamak atayarak ve son katmanın değerlerine göre en yüksek değerli basamağı seçerek verileri sınıflandırmada da önemini vurguluyor. Video, derin öğrenme öncülerinin desteğine atıfta bulunarak ve eğitimli bir sinir ağının neye benzediğini keşfederek sona eriyor.

[MetaQuotes]

Derin Öğrenmeyi Görselleştirme 2. Sinir ağları neden bu kadar etkilidir?

Derin Öğrenmeyi Görselleştirme 2. Sinir ağları neden bu kadar etkilidir?

Bu video sinir ağlarının etkinliğini araştırıyor, softmax işlevine, karar sınırlarına ve giriş dönüşümlerine giriyor. Video, geleneksel argmax işlevi yerine her bir çıktıya bir olasılık atamak için signoid işlevinin nasıl kullanılabileceğini açıklıyor.
Ardından, benzer noktaları kümelemek ve eğitim sırasında bunları doğrusal olarak ayrılabilir kılmak için softmax işlevinin kullanımını gösterir. Bununla birlikte, ilk eğitim bölgesinin dışına çıkarken, sinir ağı karar sınırlarını doğrusal olarak genişleterek yanlış sınıflandırmalara yol açar.
Video ayrıca bir sinir ağındaki ilk nöronun karar sınırları için bir düzlem denklemine nasıl çevrilebileceğini açıklıyor ve bir sinir ağı aracılığıyla el yazısı rakamların dönüşümünü görselleştirmek için etkileşimli bir araç gösteriyor.

• 00:00:00 Sigmoid'in arkasındaki fikir, Heaviside adım işlevini yumuşatmak ve her bir çıktıya bir olasılık veya girdi aralığı atamak için kullanılabilir. Bu, farklılaştırılabilirliği sağladığı için bir sinir ağını eğitirken özellikle önemlidir. Bu örnekte, sinir ağı iki nörondan oluşan bir giriş katmanına ve beş nörondan oluşan bir çıkış katmanına sahiptir. Gizli katman, relu aktivasyon fonksiyonunu kullanan 100 nöron içerir. Son katman, bir x ve y koordinatının çıktısını beş nöronun maksimum değeri olarak atamak için softmax'ı kullanır. argmax işlevi kullanılarak maksimum değerin indeksi belirlenebilir, bu da veri kümelerini sınıflandırmayı kolaylaştırır.
  
  
• 00:05:00 Video, n elemanlı bir vektörü girdi olarak alan ve n elemanlı bir olasılık vektörünü çıktı olarak veren softmax fonksiyonunu açıklar. Eğitim sırasında sinir ağı, girdi verilerini doğrusal olmayan karar sınırlarıyla ayrılmış beş farklı sarmal halinde sınıflandırmasını sağlayan bir dizi ağırlık ve önyargı belirler. Sinir ağı, çıktı alanına bakarak benzer noktaları kümeler ve onları doğrusal olarak ayrılabilir hale getirir. Bununla birlikte, ilk eğitim bölgesinin dışına çıkarken, sinir ağı karar sınırlarını doğrusal olarak genişletir ve bu da yanlış sınıflandırmalara neden olur. Son olarak, video, softmax işlevinin çıktısının grafiğini çizerek her bir renk için olasılıkların nasıl görselleştirileceğini gösterir.
  
  
• 00:10:00 Video, bir sinir ağındaki ilk nöronun değerini bir düzlem denklemi cinsinden ve bunun girdi verilerini sınıflandırmak için karar sınırlarına nasıl dönüştüğünü açıklıyor. Ardından video, softmax işlevinin, her bir çıktı değerini bir olasılık olarak temsil etmek için nasıl kullanıldığını gösterir; her renkli yüzey, karşılık gelen her sınıf için maksimum olasılık çıktısını temsil eder. Son olarak video, el yazısı rakamların bir sinir ağı aracılığıyla dönüşümünü görselleştirmek için etkileşimli bir araç gösteriyor.