Nyewa panjarwa Aku penerjemah

Tarjamahake "neural network produced" menyang Wong Turki

Nuduhake 50 saka 50 terjemahan saka ukara "neural network produced" saka Basa inggris menyang Wong Turki

Terjemahan saka neural network produced

"neural network produced" ing Basa inggris bisa diterjemahake menyang Wong Turki tembung/frasa:

network ağ ağı ağına ağının bağlantı bağlantısını cihaz erişim hizmet iletişim internet kullanımı olarak sosyal uygulama veya web yer yerel
produced için ve üretilen

Terjemahan Basa inggris menyang Wong Turki saka neural network produced

Basa inggris
Wong Turki

EN Neural networks, also known as artificial neural networks (ANNs) or simulated neural networks (SNNs), are a subset of machine learning and are at the heart of deep learning algorithms

TR Yapay nöral ağlar (ANN) ya da benzetimli nöral ağları (SNN) olarak da bilinen nöral ağlar, makine öğrenmesinin bir alt kümesidir ve derin öğrenme algoritmalarının temelini oluşturur

Basa inggris Wong Turki
known bilinen
artificial yapay
machine makine
deep derin
algorithms algoritmaları
and ve
a bir

EN 2015: Baidu's Minwa supercomputer uses a special kind of deep neural network called a convolutional neural network to identify and categorize images with a higher rate of accuracy than the average human.

TR 2015: Baidu'nun Minwa süper bilgisayarı, ortalama bir insandan daha yüksek bir doğruluk oranıyla resimleri tanımlamak ve sınıflandırmak için evrişimli nöral ağ adlı özel bir derin nöral ağ türünü kullandı.

Basa inggris Wong Turki
kind tür
images resimleri
rate oranı
average ortalama
deep derin
and ve
higher daha yüksek
to için
of in
identify tanımlamak

EN The perceptron is the oldest neural network, created by Frank Rosenblatt in 1958. It has a single neuron and is the simplest form of a neural network:

TR Perceptron, 1958 yılında Frank Rosenblatt tarafından yaratılan en eski nöral ağdır. Tek bir nörona sahiptir ve bir nöral ağın en basit halidir:

Basa inggris Wong Turki
oldest en
and ve
network ağ
by tarafından
has sahiptir
a bir
the tek

EN A neural network that only has two or three layers is just a basic neural network.

TR Sadece iki veya üç katmana sahip bir nöral ağ, temel bir nöral ağdır.

Basa inggris Wong Turki
network ağ
or veya
a bir
two iki
only sadece
basic temel

EN A neural network that consists of more than three layers—which would be inclusive of the inputs and the output—can be considered a deep learning algorithm or a deep neural network

TR Üçten fazla katmandan oluşan -girişleri ve çıkışı bünyesinde barındıran- bir nöral ağ, bir derin öğrenme algoritması veya derin nöral ağ olarak görülebilir

Basa inggris Wong Turki
deep derin
learning öğrenme
and ve
or veya
more fazla
a bir

EN Neural networks, or artificial neural networks (ANNs), are comprised of a node layers, containing an input layer, one or more hidden layers, and an output layer

TR Nöral ağlar ya da yapay nöral ağlar (ANN'ler); bir giriş katmanı, bir veya birden fazla gizli katman ve bir çıkış katmanı içeren düğüm katmanlarından oluşur

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
artificial yapay
hidden gizli
layer katmanı
output çıkış
and ve
or veya
more fazla
a bir
of içeren

EN This process of passing data from one layer to the next layer defines this neural network as a feedforward network.

TR Bir katmandan sonraki katmana veri aktarma işlemi bu nöral ağı ileri beslemeli bir ağ olarak tanımlar.

Basa inggris Wong Turki
data veri
network ağı
this bu
next sonraki

EN In 2015, Mazda produced 1.5 million vehicles for global sales, nearly 1 million of which were produced in the companys Japanese plants, with the remainder coming from a variety of other plants worldwide

TR 2015 yılında Mazda, küresel satışlar için 1,5 milyon araç üretti ve bunların yaklaşık 1 milyonu şirketteki Japon tesislerinde üretildi, geri kalanı ise dünyadaki çeşitli diğer tesislerden geldi

Basa inggris Wong Turki
japanese japon
million milyon
global küresel
sales satış
which ve
other diğer
variety çeşitli
of in
the araç
for için

EN In order to develop the recognition feature, several hundred photos for each type of wild bee will be needed to train the artificial neural network

TR Tanımlama işlevinin geliştirilebilmesi amacıyla, yapay sinir ağlarının eğitilmesinde kullanılacak yüzlerce yaban arısı fotoğrafına ihtiyaç duyuluyor

Basa inggris Wong Turki
photos fotoğraf
wild yaban
artificial yapay
network ağ
in order to amacıyla
to e
of nın
needed ihtiyaç

EN “Deep” in deep learning refers to a neural network comprised of more than three layers—which would be inclusive of the inputs and the output—can be considered a deep learning algorithm

TR Derin öğrenmedeki "derin" ifadesi, üçten fazla katmandan oluşan (girişler ve çıkışlar dahil) ve bir derin öğrenme algoritması olarak görülebilecek nöral bir ağı ifade eder

Basa inggris Wong Turki
deep derin
comprised oluşan
learning öğrenme
network ağı
and ve
more fazla
a bir

EN 1967: Frank Rosenblatt builds the Mark 1 Perceptron, the first computer based on a neural network that 'learned' though trial and error

TR 1967: Frank Rosenblatt, deneme yanılma yöntemiyle 'öğrenen' nöral bir ağa dayalı ilk bilgisayar Mark 1 Perceptron'u yarattı

Basa inggris Wong Turki
computer bilgisayar
network ağ
trial deneme
first ilk
based dayalı

EN 2016: DeepMind's AlphaGo program, powered by a deep neural network, beats Lee Sodol, the world champion Go player, in a five-game match

TR 2016: Derin nöral ağ destekli, DeepMind'in AlphaGo programı, 5 oyunlu bir maçta dünya şampiyonu Go oyuncusu Lee Sodol'u yendi

Basa inggris Wong Turki
deep derin
world dünya
program programı
a bir

EN When we observe one decision, like in the above example, we can see how a neural network could make increasingly complex decisions depending on the output of previous decisions or layers.

TR Yukarıdaki örnekte olduğu gibi bir kararı gözlemlediğimizde, bir nöral ağın önceki kararların ya da katmanların çıktısına bağlı olarak giderek nasıl daha karmaşık kararlar yaratabileceğini görebiliriz.

Basa inggris Wong Turki
network ağı
complex karmaşık
decision karar
in da
decisions kararlar
how nasıl
depending bağlı olarak

EN As a result, it’s worth noting that the “deep” in deep learning is just referring to the depth of layers in a neural network

TR Sonuç olarak, derin öğrenmede "derin" ifadesinin bir sinir ağındaki katmanların derinliğine atıfta bulunduğunu belirtmek gerekir

Basa inggris Wong Turki
deep derin
result sonuç
a bir

EN A neural network that consists of more than three layers—which would be inclusive of the inputs and the output—can be considered a deep learning algorithm

TR Girdilerin ve çıktının da dahil olduğu, üç katmandan daha fazlasını içeren bir nöral ağ, bir derin öğrenme algoritması olarak görülebilir

Basa inggris Wong Turki
deep derin
learning öğrenme
more fazlasını
and ve
a bir
of içeren

EN The “deep” in deep learning is just referring to the depth of layers in a neural network

TR Derin öğrenmenin "derin" kısmı, sadece bir nöral ağdaki katmanların derinliğine atıfta bulunur

Basa inggris Wong Turki
deep derin
a bir
the sadece

EN We are pushing the boundaries of speech technology through next generation neural networks, natural language processing, and natural language understanding

TR Gelecek nesil sinir ağları, doğal dil işleme ve doğal dil anlayışı ile konuşma teknolojisinin sınırlarını zorluyoruz

Basa inggris Wong Turki
boundaries sınırları
speech konuşma
natural doğal
processing işleme
generation nesil
and ve
the ile

EN Automatic speech recognition (ASR) powered by deep learning neural networking to power your applications like voice search or speech transcription.

TR Sesli arama veya konuşma transkripsiyonu gibi uygulamalarınızı güçlendirmek için derin öğrenimli sinir ağlarıyla desteklenen otomatik konuşma tanıma (ASR).

Basa inggris Wong Turki
automatic otomatik
speech konuşma
recognition tanıma
networking ağ
power güç
transcription transkripsiyonu
search arama
deep derin
or veya
applications uygulamalar

EN Comparison between artificial neural networks and some mathematical models in leaf area estimation of Red Chief apple variety

TR Red Chief elma çeşidinde yapay sinir ağları ve bazı matematiksel modeller kullanılarak yaprak alan tahminlerinin karşılaştırılması

Basa inggris Wong Turki
artificial yapay
models modeller
and ve
some bazı

EN Deep learning is actually comprised of neural networks

TR Derin öğrenme, aslında nöral ağlardan oluşur

Basa inggris Wong Turki
deep derin
actually aslında
learning öğrenme
is oluşur

EN 1980s: Neural networks which use a backpropagation algorithm to train itself become widely used in AI applications.

TR 1980'ler: Kendi kendini eğitmek için bir geri yayılım algoritması kullanan nöral ağlar, yapay zeka uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaya başlandı.

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
widely yaygın olarak
to geri
applications uygulamalar
a bir

EN What are Neural Networks? - United Kingdom | IBM

TR Nöral ağlar nedir? - Türkiye | IBM

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
ibm ibm
what nedir

EN Neural networks reflect the behavior of the human brain, allowing computer programs to recognize patterns and solve common problems in the fields of AI, machine learning, and deep learning.

TR Nöral ağlar insan beyninin davranışlarını yansıtır ve bilgisayar programlarının yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarındaki yaygın sorunları algılayıp çözmelerine olanak tanır.

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
behavior davranış
computer bilgisayar
common yaygın
machine makine
deep derin
human insan
problems sorunları
programs programları
and ve
of nın

EN Artificial neural networks (ANNs) are comprised of a node layers, containing an input layer, one or more hidden layers, and an output layer

TR Yapay nöral ağlar (ANN) bir giriş katmanı, bir ya da daha fazla gizli katman ve bir çıkış katmanı içeren düğüm katmanlarından oluşur

Basa inggris Wong Turki
artificial yapay
networks ağlar
hidden gizli
layer katmanı
output çıkış
and ve
a bir
of içeren

EN Neural networks rely on training data to learn and improve their accuracy over time

TR Nöral ağlar, öğrenmek ve zaman içinde doğruluklarını geliştirmek için eğitim verilerine dayanır

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
improve geliştirmek
training eğitim
time zaman
to için

EN In the example above, we used perceptrons to illustrate some of the mathematics at play here, but neural networks leverage sigmoid neurons, which are distinguished by having values between 0 and 1

TR Yukarıdaki örnekte, burada rol oynayan matematiğin bir kısmını göstermek için algılayıcıları (perceptrons) kullandık; ancak nöral ağlar, 0 ile 1 arasında değerlere sahip olmak suretiyle ayrılan sigmoit nöronlarından yararlanır

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
by suretiyle
at de
of in
values bir

EN As we start to think about more practical use cases for neural networks, like image recognition or classification, we’ll leverage supervised learning, or labeled datasets, to train the algorithm

TR Nöral ağlar için, görüntü tanıma veya sınıflandırma gibi daha pratik kullanım senaryoları üzerinde düşünmeye başladıkça, algoritmayı eğitmek için denetimli öğrenmeyi ya da veri kümelerini kullanacağız

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
recognition tanıma
image görüntü
practical pratik
use kullanım
or veya

EN See this IBM Developer article for a deeper explanation of the quantitative concepts involved in neural networks.

TR Nöral ağlar kapsamındaki nicel kavramlara dair daha ayrıntılı bir açıklama için bu IBM Developer makalesini inceleyin.

Basa inggris Wong Turki
ibm ibm
networks ağlar
this bu
article bir
for için

EN Most deep neural networks are feedforward, meaning they flow in one direction only, from input to output

TR Çoğu derin nöral ağlar ileri beslemelidir, yani sadece tek bir yönde, girişten çıkışa doğru akarlar

Basa inggris Wong Turki
deep derin
networks ağlar
most ileri
meaning bir
only sadece

EN Neural networks can be classified into different types, which are used for different purposes

TR Nöral ağlar farklı amaçlar için kullanılan farklı tiplerde sınıflandırılabilir

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
different farklı
into in
used kullanılan
for için

EN While this isn’t a comprehensive list of types, the below would be representative of the most common types of neural networks that you’ll come across for its common use cases:

TR Bu, kapsamlı bir tip listesi olmamakla birlikte, aşağıdakiler, yaygın kullanım senaryolarında karşınıza çıkacak en yaygın nöral ağ tiplerini temsil etmektedir:

Basa inggris Wong Turki
most en
common yaygın
comprehensive kapsamlı
use kullanım
this bu
list listesi
a bir
of birlikte

EN Feedforward neural networks, or multi-layer perceptrons (MLPs), are what we’ve primarily been focusing on within this article

TR Bu makalede ana odak noktamız, ileri beslemeli nöral ağlar, ya da çok katmanlı algılayıcılardır (MLP)

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
within da
this bu

EN While these neural networks are also commonly referred to as MLPs, it’s important to note that they are actually comprised of sigmoid neurons, not perceptrons, as most real-world problems are nonlinear

TR Bu nöral ağlar genel olarak MLP'ler olarak adlandırılsa da, gerçek dünya sorunları doğrusal olmadığından, algılayıcılar yerine sigmoit nöronlardan oluştuğunu belirtmek önemlidir

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
not olmadığı
world dünya
important önemlidir
also da
problems sorunları
real gerçek
these bu

EN Data usually is fed into these models to train them, and they are the foundation for computer vision, natural language processing, and other neural networks.

TR Veriler, genellikle bu modelleri eğitmek için onların içerisine beslenir ve bilgisayar vizyonunun, doğal dil işlemenin ve diğer nöral ağların temelini oluşturur.

Basa inggris Wong Turki
data veriler
usually genellikle
models modelleri
computer bilgisayar
natural doğal
other diğer
these bu
networks ağlar
and ve

EN Convolutional neural networks (CNNs) are similar to feedforward networks, but they’re usually utilized for image recognition, pattern recognition, and/or computer vision

TR Eşzamansal nöral ağlar (CNN) beslemeli ağlara benzer; ancak genellikle görüntü tanıma, örüntü tanıma ve/veya bilgisayarlı görme için kullanılırlar

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar
similar benzer
usually genellikle
recognition tanıma
image görüntü
but ancak
and ve
or veya

EN Recurrent neural networks (RNNs) are identified by their feedback loops

TR Özyinelemeli nöral ağlar (RNN), geribildirim döngüleriyle tanımlanır

Basa inggris Wong Turki
networks ağlar

EN Machine learning, deep learning, and neural networks are all sub-fields of artificial intelligence

TR Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve nöral ağlar, yapay zekanın alt alanlarıdır

Basa inggris Wong Turki
machine makine
deep derin
networks ağlar
of ın
sub alt
and ve
artificial yapay

EN However, deep learning is actually a sub-field of machine learning, and neural networks is a sub-field of deep learning.

TR Ancak derin öğrenme aslında makine öğrenmesinin alt alanıdır ve nöral ağlar, derin öğrenmenin alt alanıdır.

Basa inggris Wong Turki
deep derin
actually aslında
machine makine
networks ağlar
sub alt
and ve
a ancak

EN Deep Learning and neural networks tend to be used interchangeably in conversation, which can be confusing

TR Derin Öğrenme ve nöral ağlar karşılıklı olarak etkileşim içinde kullanılmaya eğilimlidir, bu da kafa karıştırıcı olabilir

Basa inggris Wong Turki
deep derin
networks ağlar
and ve
in da
be olabilir

EN Deep learning and neural networks are primarily credited with accelerating progress in areas, such as computer vision, natural language processing, and speech recognition.

TR Derin öğrenme ve nöral ağlar öncelikle bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve konuşma tanıma gibi alanlarda kaydedilen ilerlememenin hızlanmasının sebebi olarak görülmektedir.

Basa inggris Wong Turki
deep derin
networks ağlar
computer bilgisayar
natural doğal
processing işleme
speech konuşma
recognition tanıma
and ve
as gibi
in olarak

EN The history of neural networks is longer than most people think

TR Nöral ağların tarihi çoğu kişinin düşündüğünden daha eskiye dayanır

Basa inggris Wong Turki
history tarihi
of ın
networks ağlar

EN While the idea of “a machine that thinks” can be traced to the Ancient Greeks, we’ll focus on the key events that led to the evolution of thinking around neural networks, which has ebbed and flowed in popularity over the years:

TR "Düşünebilen bir makine" fikri Eski Yunanlılara kadar uzansa da, popülerliği son yıllarda azalıp artan nöral ağlar çerçevesinde, düşünme devrimine önayak olan önemli olaylara odaklanacağız:

Basa inggris Wong Turki
machine makine
idea fikri
ancient eski
years yıllarda
networks ağlar
key önemli
and da
to kadar

EN 1974: While numerous researchers contributed to the idea of backpropagation, Paul Werbos was the first person in the US to note its application within neural networks within his PhD thesis (PDF, 8.1 MB) (link resides outside IBM).

TR 1974: Pek çok araştırmacı geri yayılım fikrine katkıda bulunmuş olsa da, Paul Werbos kendi doktora tezinde (PDF, 8.1 MB) (bağlantı IBM dışındadır) ABD'de geri yayılımın nöral ağlar içindeki uygulamasını belirten ilk kişiydi.

Basa inggris Wong Turki
paul paul
networks ağlar
pdf pdf
ibm ibm
link bağlantı
in da
to geri
first ilk
application uygulamasını
the olsa
of çok

EN Some methods used in supervised learning include neural networks, naïve bayes, linear regression, logistic regression, random forest, support vector machine (SVM), and more.

TR Gözetimli öğrenmede kullanılan yöntemler arasında; nöral ağlar, naïve Bayes, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, rastgele orman, destek vektörü makinesi (SVM) gibi yöntemler yer alır.

Basa inggris Wong Turki
methods yöntemler
networks ağlar
random rastgele
forest orman
support destek
vector vektör
machine makinesi
used kullanılan
in yer
and ve
more gibi

EN Powered by convolutional neural networks, computer vision has applications within photo tagging in social media, radiology imaging in healthcare, and self-driving cars within the automotive industry. 

TR Gücünü evrişimli nöral ağlardan alan bilgisayar görüşü, sosyal medyada fotoğraf etiketleme, sağlık hizmetlerinde radyoloji görüntüleme ve otomotiv endüstrisinde sürücüsüz araçlar gibi alanlarda uygulanıyor.

Basa inggris Wong Turki
computer bilgisayar
photo fotoğraf
imaging görüntüleme
healthcare sağlık
automotive otomotiv
and ve
the gibi
cars araç
industry endüstrisinde
in alan
social sosyal

EN We are pushing the boundaries of speech technology through next generation neural networks, natural language processing, and natural language understanding

TR Yeni nesil sinir ağları aracılığıyla konuşma teknolojisinin sınırlarını zorluyoruz, doğal dil işleme, ve doğal dil anlayışı

Basa inggris Wong Turki
boundaries sınırları
speech konuşma
natural doğal
processing işleme
and ve
through aracılığıyla
generation nesil

EN Automatic speech recognition (ASR) powered by deep learning neural networking to power your applications like voice search or speech transcription.

TR Sesli arama veya konuşma transkripsiyonu gibi uygulamalarınızı güçlendirmek için derin öğrenme sinir ağı ile desteklenen otomatik konuşma tanıma (ASR).

Basa inggris Wong Turki
automatic otomatik
speech konuşma
recognition tanıma
power güç
transcription transkripsiyonu
search arama
deep derin
or veya
applications uygulamalar
learning öğrenme
to için

EN What investigating neural pathways can reveal about mental health

TR Nöral yolları incelemenin akıl sağlığına dair gösterdikleri

EN Timely - You can have an e-reprint produced in just three days via eprints and three days via reprints, and expedited production is available for urgent requests.

TR Vaktinde sağlanır - elektronik tekrar baskıyı her elektronik baskı başına yalnızca üç günde ve her tekrar baskı başına üç günde alabilirsiniz ve acil talepler için hızlandırılmış baskı imkanı da bulunmaktadır.

Basa inggris Wong Turki
urgent acil
in da
and ve
for için
is tekrar

EN Don't waste time constructing your own template for Employee Equipment Agreements. Use this Employee Equipment Agreement Template produced by Jotform and start letting your employees use your equipment right away!

TR Jotform PDF Düzenleyici ile profesyonel ve güvenli şekilde Belirsiz Süreli İş Sözleşmesi oluşturabilir, PDF'lerinizi bulut depolama alanlarına anında gönderebilirsiniz.

Basa inggris Wong Turki
jotform jotform
agreement sözleşmesi
and ve

Nampilake terjemahan 50 saka 50