İnceleme
Kategoriler
Cep Telefonu
Notebook
Anakart
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Son İncelenenler
Aqara Camera Hub G2H inceleme
PlayStation VR 2 inceleme
vivo V40 & v40 lite inceleme
Huawei WiFi 7 BE3 inceleme
iPhone 16 Pro inceleme
Nillkin Desktop Stand, Nillkin MagRoad Lite, Nillkin Bolster Portable Stand inceleme
Mcdodo MC-1360 10.000 mAh LED Göstergeli Powerbank inceleme
Haber
Kategoriler
Kripto Dünyası
Cep Telefonu
Windows
Sosyal Medya
Oyun ve Eğlence
Bilim
Dijital Fotoğraf
Notebook
Ekran Kartları
Güvenlik
Mobil Uygulamalar
Twitter
Instagram
Facebook
CES 2024
Scooter
Araçlar
Netflix
Gitex 2022
En Son Haberler
13 yaşındaki TikTokçu, kendi ürettiği meme coin'leri satıp kaçtı
Casio'nun yeni sürprizi: Yüzük görünümlü saat!
Onay gelmedi: Netflix'in sevilen yapımına ikinci sezon şoku
Yeni DS 4 Pallas satışa çıktı: Türkiye fiyatı ve özellikleri
vivo X200 Pro performansı nasıl? Teknik özellikleri neler?
Huawei’den dünya çapında ‘Akıllı Ağ’ anlaşması
Yeni sızıntı, RTX 5070 Ti'nin ne kadar güç çekeceğini ortaya koydu
Forum
CHIP Online
Chip Dergisi
PDF Arşivi
2015
Eylül
CHIP Dergisi Arşivi: Eylül 2015 - Sayfa 35
33
34
35
36
37
Kategoriler
İnceleme
Cep Telefonu
Notebook
Anakart
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Haberler
Cep Telefonu
Oyun ve Eğlence
Bilim
Notebook
Ekran Kartları
Mobil Uygulamalar
Yapay zeka
Sony Xperia Z3
Xiaomi
Xbox One
Windows 11
Windows 10
TikTok
Sinema
Samsung Galaxy S8
Samsung Galaxy S6
Samsung Galaxy S5
Samsung
Playstation 5
Oyun konsolu
Otomobil
Ofis ve Finans
Note 4
MWC 2018
MWC 2017
MWC 2015
Microsoft
LG G6
LG G5
LG G4
LG G3
İşletim Sistemleri
İş dünyası
iPhone SE
iPhone 7
iPhone 6S
iPhone 6
iOS
Instagram
IFA 2017
HTC One M9
HTC 10
Google
Diziler
Discovery 2
CES 2018
CES 2017
CES 2015
Blockchain ve Bitcoin
Bilgisayarlar
Xbox Game Pass
Xbox Series S/X
Uzay
Android
Forum
© 2024 Doğan Burda Dergi Yayıncılık ve Pazarlama A.Ş.
rayan Google, Facebook, Microsoft gibi servis sağlayıcılarda çalışırken buluyorlar. Şubat aynıda Stanford Üniversitesi'nden araştırmacılar ve Yahoo Labs, yüz tanımada büyük bir atılım yapıldığını duyurdu: Geliştirdikleri nöral ağ, herhangi bir açıdan, kısmen kapatılmış olsa bile bir yüzü tanıyacak yeteneğe sahip. Bunu mümkün kılmak için ekip CNN ağına 200 bin kadar insan yüzü fotoğrafı, ve 20 milyon kadar da (karşılaştırma amacıyla) içinde insan yüzü olmayan fotoğraf yükledi. Eğitim programı daha bitmeden, CNN ağı 128 fotoğraflık gruplar içinde 50 bin prosedür çalıştırmıştı. Facebook bile kendi DeepFace ağının insan yüzünü %97.25 oranında doğru algıladığını açıkladı. Bu da insanın algılama yeteneğinin biraz altında. Fraunhofer Enstitüsü'nde yüz tanıma üzerine doktora yapmış ve halihazırda Pixolus projesi ile bir uygulamada nesne tanıma üzerine çalışan Dr. Mark Asbach, "Sinir ağları bile karmaşık bir resim içindeki nesneleri tanımlamakta zorluk çekebilirler" diyor. Nesne resim içinde yalnızca ufak bir bölümde yer alıyorsa, nöral ağ milyonlarca bölümü taramak zorunda kalacağından, "olası yanlış sonuçların sayısında da bir artışa yol açıyor" Aynı sebepten dolayı CNN ağları, eğer özel bir amaç için eğitilirlerse ve aradıkları önemli parametrelerin sayısı sınırlıysa çok kısa sürede iyi sonuçlar verebiliyorlar. New Jersey Rutgers Üniversitesi araştırmacıları, ressamları ve resim akımlarını ayırt edebilen bir nöral ağ geliştirdi. Bu ağ, ressamı %60 oranında, ona ait akımı da %50 oranında başarı ile tanıyabildi. Nisan ayı sonunda Microsoft, insanların yaşlarını (sağda) tahmin edebilen bir yapay sinir ağı kullanan how-old.net sitesini yayına sundu. Ne yazık ki sonuçlar henüz beklentilerin altında. Sistemin iyi bir sonuca ulaşabilmesi için şirket bir geribildirim düğmesi ekledi; zira nöral ağlar pratik yaptıkça gelişiyor. Akıllı telefonlar için özel yongalar geliyor Gelecekte CNN ağları büyük web hizmetleri ile kısıtlı olmayacak. Yoğun eğitim programları tamamlandıktan sonra bir yapay sinir ağı her bilgisayarda çalışabilecek hale gelecek. Algılama işlevi, Wolfram Alpha gibi programlama dillerinin (sağda) bir parçası haline gelecek. Yazılım geliştiriciler tüm yordamı bilmek zorunda olmadan bu gibi modülleri programlarına entegre edebilecekler. Mobil işlemcilerde şu anda lider olan Qualcomm, CNN'lerin işlemleri ile paralel çalışabilmesi için Snapdragon yongalarıyla kullanılabilecek özel donanım modülleri sunacak. Bunlar yeni akıllı telefon modellerinde, ses veya görüntü iletişimi için modern sinyal yongalarının sıradan bir bileşeni haline gelebilecek. CNN'leri geliştirme çabaları tüm hızıyla devam ediyor. Daha birkaç yıl önce bunlar tercih edilen yapay sinir ağları arasında sayılmıyorlardı. Şimdi ise en ön sırada yer alıyorlar. Mark Asbach, gelecekte yeni amaçlar için daha iyi nöral ağları yalnızca web servis sağlayıcıların kuracağından , bireysel araştırmacıların ise bunu yapacak maddi imkana sahip olamayacaklarından endişe ediyor: Eğitim için gerekli örnek resimlerin sayısı gittikçe artıyor. Asbach, bir sonraki adımın gerçekten kendi kendine öğrenen nöral ağlar olacağını düşünüyor: "Birkaç yıl içinde, günümüzün CNN ağlarının yerini, eğitim görselleri bulmak zorunda olan insan uzmanlara ihtiyaç duymayan yepyeni bir yöntem alabilir. Ancak insan denetimine ihtiyaç duymayan bir eğitim yöntemine ait bir örnekle henüz karşılaşmadık". Bilgisayarların ne zaman 6 yaşında bir çocuk gibi görmeyi öğreneceği ve görme yetisiyle ilgili hemen her şeye ne zaman vakıf olabileceği sorusunun henüz kesin bir cevabı yok. s yorum@chip.com.tr BİLGİ Wolfram: Görmeyi öğrenen programlama dili Nöral ağlar ve görüntü analizleri özel programlama dillerine entegre ediliyor. Örneğin Wolfram dili, kullanıcının bir komut satırında resim kullanımına olanak tanıyor. Yaşını tahmin edeyim mi? Microsoft, insanların yaşını tahmin edebilen bir online yapay sinir ağına sahip. Fakat sonuçlar birkaç yıllık sapma gösteriyor. Yapay sinir ağlarının tuhaf hataları Farklı Amerikan üniversitelerinden bir araya gelen bir araştırma ekibi, en iyi şekilde eğitilmiş nöral ağların bile, insanların anlam veremeyeceği saçma hatalar yapabileceklerini gösterdi. Nöral ağlı uygulama Nesne algılama yazılımları telefonlarda çalışabiliyor. Pixolus, yandaki fotoğrafta bulunan elektrik sayacı üzerindeki rakamları algılayabiliyor, değerlendirebiliyor ve zaman bazında elektrik kullanımını grafik olarak gösterebiliyor. PenguenDeniz yıldızı Uzaktan kumanda Beyzbol topu Tavuskuşu Elektro gitar Gri papağanKamyon 3509/2015
