Derin Öğrenme (Deep Learning)

Originally published at https://www.notion.so.

Derin öğrenme bir veya daha fazla gizli katman içeren yapay sinir ağları ve benzeri makine öğrenme algoritmalarını kapsayan çalışma alanıdır.Yani en az bir adet yapay sinir ağının ( YSA) kullanıldığı ve birçok algoritma ile, bilgisayarın eldeki verilerden yeni veriler elde etmesidir.

Derin öğrenme gözetimli, yarı gözetimli veya gözetimsiz olarak gerçekleştirilebilir.Derin yapay sinir ağları pekiştirmeli öğrenme yaklaşımıyla da başarılı sonuçlar vermiştir.

Derin öğrenme kütüphanelerinden olan Tensorflow ve Pythorch en çok kullanılan 2 kütüphanedir.

• The most important difference between the two is the way these frameworks define the computational graphs. While TensorFlow creates a static graph
• PyTorch believes in a dynamic graph. So what does this mean? In Tensorflow, you first have to define the entire computation graph of the model and then run your ML model. But in PyTorch, you can define/manipulate your graph on the go. This is particularly helpful while using variable-length inputs in RNNs.

What is the difference between dynamic graphs and static graphs in deep learning libraries?

Which one is faster? and when to use each one of them?

Finally, Tensorflow is much better for production models and scalability. It was built to be production-ready. Whereas, PyTorch is easier to learn and lighter to work with, and hence, is relatively better for passion projects and building rapid prototypes.

Vector

Vektör veya yöney, sayısal büyüklüğü ve birimi yanında, skaler niceliklerden farklı olarak yönü de olan niceliktir. Hız, kuvvet, ivme ve ağırlık örnek birer vektörel niceliktir. Vektörler bir sayı (skaler) ile veya başka bir vektör ile çarpılabilir ve bölünebilir. Aynı zamanda yönü değiştirilmemek şartı ile ötelenebilirler. Vektörlerin yönlü doğru parçalarından farkı budur. Yönlü doğru parçalarının koordinat sistemindeki yeri sabitken, vektörler ötelenebilirler.

Matrix

Matematikte matris veya dizey, dikdörtgen bir sayılar tablosu veya daha genel bir açıklamayla, toplanabilir veya çarpılabilir soyut miktarlar tablosudur. Dizeyler daha çok doğrusal denklemleri tanımlamak, doğrusal dönüşümlerde (lineer transformasyon) çarpanların takibi ve iki parametreye bağlı verilerin kaydedilmesi amacıyla kullanılırlar. Dizeylerin toplanabilir, çıkartılabilir, çarpılabilir, bölünebilir ve ayrıştırılabilir olmaları, doğrusal cebir ve dizey kuramının temel kavramı olmalarını sağlamıştır.

Originally published at https://www.notion.so.