Son Webloti

 T eknofest için bir proje fikri düşünüyorsanız, işte birkaç öneri: Akıllı Tarım Sistemi: Tarım sektöründe kullanılabilecek bir akıllı tarım sistemi geliştirebilirsiniz. Sensörler, veri analizi ve otomasyon kullanarak bitki yetiştirme süreçlerini optimize eden bir sistem tasarlayabilirsiniz. Bu, su kullanımını azaltabilir, verimliliği artırabilir ve çiftçilere daha iyi bir kontrol sağlayabilir. Engelsiz Şehir Navigasyonu: Engelliler için şehir içi navigasyon sistemleri geliştirebilirsiniz. Bu proje, görme engelli bireylerin şehir içinde daha rahat ve güvenli bir şekilde hareket etmelerine yardımcı olabilir. Kullanıcıya çevresel bilgiler sağlayan bir mobil uygulama veya giyilebilir teknoloji üzerine odaklanabilirsiniz. Çevre Dostu Enerji Üretimi: Yenilenebilir enerji kaynaklarından enerji üreten bir proje geliştirebilirsiniz. Güneş enerjisi, rüzgar enerjisi veya hidrojen yakıt hücresi gibi teknolojileri kullanarak enerji üretimini optimize eden bir sistem tasarlayabilirsiniz. Eğitici

  Yapay sinir ağı (YSA) için eğitim verileri hazırlamak, modelin doğru öğrenme ve genelleme yapabilmesi için önemlidir. İşte yapay sinir ağı için eğitim verilerini hazırlamanın temel adımları: Veri Toplama: İlk adım, modelinizi eğitmek istediğiniz konuyla ilgili uygun ve çeşitli veri setlerini toplamaktır. Veri seti, modelinizi gerçek dünya verilerine uyum sağlayacak şekilde temsil etmelidir. Veri Temizleme: Toplanan verileri inceleyin ve gerekiyorsa temizleyin. Bu, eksik veya bozuk verileri düzeltmeyi, aykırı değerleri ele almayı ve veri setini genel olarak düzenlemeyi içerir. Özellik Mühendisliği: Modelinize besleyeceğiniz özellikleri belirleyin. Bu, verilerden anlamlı özellikleri çıkarmayı ve gerekirse yeni özellikler oluşturmayı içerir. Özellikler, modelinize girdi olarak sunulan veri öğelerinin öznitelikleridir. Veri Bölme: Genellikle topladığınız veriyi eğitim, doğrulama ve test veri setleri olmak üzere üçe bölersiniz. Eğitim veri seti, modelinizi eğitmek için kullanılır; doğrula

  Yapay sinir ağı (YSA) aktivasyon fonksiyonları, bir sinir hücresinin (nöronun) çıkışını belirleyen matematiksel fonksiyonlardır. Bu fonksiyonlar, bir nöronun girdi toplamını alır ve belirli bir eşik veya sınıra göre nöronun çıkışını belirler. Aktivasyon fonksiyonları, sinir ağlarının karmaşıklığını artırmak, öğrenmeyi iyileştirmek ve modelin genelleme yeteneğini artırmak için kullanılır. İşte yaygın olarak kullanılan bazı aktivasyon fonksiyonları: Sigmoid Fonksiyonu (Logistic Fonksiyon): � ( � ) = 1 1 + � − � σ ( x ) = 1 + e − x 1 ​ Çıkış aralığı ( 0 , 1 ) ( 0 , 1 ) arasındadır. Özellikle iki sınıflı (binary) sınıflandırma problemlerinde çıkış katmanında kullanılır. Hiperbolik Tanjant Fonksiyonu (tanh): tanh ⁡ ( � ) = � � − � − � � � + � − � tanh ( x ) = e x + e − x e x − e − x ​ Çıkış aralığı ( − 1 , 1 ) ( − 1 , 1 ) arasındadır. Sigmoid fonksiyonuna benzer, ancak çıkış aralığı genişletilmiştir. ReLU (Rectified Linear Unit): � ( � ) = max ⁡ ( 0 , � ) f ( x ) = max ( 0 , x ) Pozi