Çalışma gerçekten çok başarılı olmuş. Bence Yapay Zeka ile ilgili bir seri olmalı. Değinilmeyen gelişmiş ya da ileri düzey konulara da parça parça "Anlaşılır Şekilde Anlatılarak" girilmeli. Aynı konunun yabancı dillerdeki versiyonlarını da izlemiştim ve bu video ile doğru anlamadığım kısımlar olduğunu farkettim. Tekrar izleyip karşılaştırma yapmam gerekti. Bir anlamda "gradient descent" ı kendim yapmış oldum.. Çok teşekkürler, devamını bekliyoruz.
filtre hatırlamalı yapayzeka üzerinden pekiştirmeli gradyan decending yerine ray traycing yönteminin gradyan decendinge göre daha kaliteli bir öğrenme içeriği oluşuturuyor öğrenilecek bilgiyi hatırladıktan sonra doğru yanlış cevap yerine doğruyu hatırlıyor ve bunu sinir ağlarını düzeltirken sinir ağlarını tamamen silip yeniden başlamasına izin veriyor böylelikle objelerin benzer cevapları sonuca katkı sağlıyor ama doğru ve yanlışı kadagorize ederken sacala üzerinden benzerlik yorumluyor %50 %25 benzerlik ile data birimlerinde tutabiliyor bu bize neyi sağlıyor cevaplarının doğruluk sıkalasından sinir ağı üretiminde ve obje öğrenmesi üzerinde cisim boyutlandırmasını daha güvenli hale getirebilir çünkü gelneksel rag yönteminin akısine objeleri birnevi parçalayarak performansı korumuş olur database performansını korumuyor orada daha fazla veri birikiyor yani daha güvenli ama daha kısa zamanda daha doğru öğrenebiliyor olacak daha anlaşılacak tabirle mevcut bant genişliğinede 1 ve 0 yerine %43,55 verilerisi döneceke bu modifikasyonu node ve daha fazla filtre ekleyerek de yapabilir işlemi banda genişliğine bölerek de yapabilir yani sadece raytracing burada şu anda devreye giriyor mekanik yerine göresel yorumlama ile obje yönetimi yapacak gene benzer ama band genişliğini trace edicek sadece.Bu mevcut makineyi daha çok zorlayacak ama çıkan sonuç daha doğru ve daha karmaşık bir mekaniğe bürünecek çünkü scala üzerinden nod düzenlemesini band üzerinden geçen dataları göreselleştiren bir olay görüntüleyicisi ile hedefi ve locasyonunu düzenleyecek insan zihninin aklına şu soru takılacak sanırım ama bukadar veriyi ekranda nasıl gözümle takip edceğimki ben insan gözüne mantıklı gelmeyecek veri paketlerini göresel özellikleri ile yönetirken kapsiller bölünecek işlemnler işlemleri doğuracak nodlar arası makinda dışı bir iletişim kuran function modlyaıcı codlar ile aynı kelime veya ismde olan veya kendi dizininin altında oluşan yeni yeni kelimeler ... sonunda bir sonuca varmak yerine sonuç ve soru ilşkisi kurabilecek ve bunun üzerinde soru sorup sorusuna cevap üretebilecek sistem bir sisteme evrilebilecek (malesef günümüz yapay zekası sadece soru türetmek yerine sonuç odaklı bir sonuca ulaşmayı hedefliyor)
Yalnız Ghost in the Shell'de yapay zekanın dünyayı ele geçirmek gibi bir derdi yok. Sadece birlikte var olmak istiyor. Hatta hikayenin geçtiği çağda insan sinir sistemi ile makina arasındaki sınır öyle bir belirsiz hale gelmiş ki, augementasyonlarla insanlar insan sınırlarını bile aşıp geçmiş.
HARIKA CALISMA❤❤❤
Çalışma gerçekten çok başarılı olmuş. Bence Yapay Zeka ile ilgili bir seri olmalı. Değinilmeyen gelişmiş ya da ileri düzey konulara da parça parça "Anlaşılır Şekilde Anlatılarak" girilmeli. Aynı konunun yabancı dillerdeki versiyonlarını da izlemiştim ve bu video ile doğru anlamadığım kısımlar olduğunu farkettim. Tekrar izleyip karşılaştırma yapmam gerekti. Bir anlamda "gradient descent" ı kendim yapmış oldum.. Çok teşekkürler, devamını bekliyoruz.
Bravo, tebrikler.
Çık iyi yaaa 🎉
Bayıldım oldukça güzel bir anlatım olmuş
filtre hatırlamalı yapayzeka üzerinden pekiştirmeli gradyan decending yerine ray traycing yönteminin gradyan decendinge göre daha kaliteli bir öğrenme içeriği oluşuturuyor öğrenilecek bilgiyi hatırladıktan sonra doğru yanlış cevap yerine doğruyu hatırlıyor ve bunu sinir ağlarını düzeltirken sinir ağlarını tamamen silip yeniden başlamasına izin veriyor böylelikle objelerin benzer cevapları sonuca katkı sağlıyor ama doğru ve yanlışı kadagorize ederken sacala üzerinden benzerlik yorumluyor %50 %25 benzerlik ile data birimlerinde tutabiliyor bu bize neyi sağlıyor cevaplarının doğruluk sıkalasından sinir ağı üretiminde ve obje öğrenmesi üzerinde cisim boyutlandırmasını daha güvenli hale getirebilir çünkü gelneksel rag yönteminin akısine objeleri birnevi parçalayarak performansı korumuş olur database performansını korumuyor orada daha fazla veri birikiyor yani daha güvenli ama daha kısa zamanda daha doğru öğrenebiliyor olacak daha anlaşılacak tabirle mevcut bant genişliğinede 1 ve 0 yerine %43,55 verilerisi döneceke bu modifikasyonu node ve daha fazla filtre ekleyerek de yapabilir işlemi banda genişliğine bölerek de yapabilir yani sadece raytracing burada şu anda devreye giriyor mekanik yerine göresel yorumlama ile obje yönetimi yapacak gene benzer ama band genişliğini trace edicek sadece.Bu mevcut makineyi daha çok zorlayacak ama çıkan sonuç daha doğru ve daha karmaşık bir mekaniğe bürünecek çünkü scala üzerinden nod düzenlemesini band üzerinden geçen dataları göreselleştiren bir olay görüntüleyicisi ile hedefi ve locasyonunu düzenleyecek insan zihninin aklına şu soru takılacak sanırım ama bukadar veriyi ekranda nasıl gözümle takip edceğimki ben insan gözüne mantıklı gelmeyecek veri paketlerini göresel özellikleri ile yönetirken kapsiller bölünecek işlemnler işlemleri doğuracak nodlar arası makinda dışı bir iletişim kuran function modlyaıcı codlar ile aynı kelime veya ismde olan veya kendi dizininin altında oluşan yeni yeni kelimeler ... sonunda bir sonuca varmak yerine sonuç ve soru ilşkisi kurabilecek ve bunun üzerinde soru sorup sorusuna cevap üretebilecek sistem bir sisteme evrilebilecek (malesef günümüz yapay zekası sadece soru türetmek yerine sonuç odaklı bir sonuca ulaşmayı hedefliyor)
TH-cam’un dibinin dibine denk geldik.
Muhteşem hap şeklinde içerik
seslendirme çok doğal olmuş. hangi aracı kullanıyorsunuz?
Baarmadan oku len😑
Ayrıca tebrik ederim, çok faydalı ve ders niteliğinde bir video.
Yalnız Ghost in the Shell'de yapay zekanın dünyayı ele geçirmek gibi bir derdi yok. Sadece birlikte var olmak istiyor. Hatta hikayenin geçtiği çağda insan sinir sistemi ile makina arasındaki sınır öyle bir belirsiz hale gelmiş ki, augementasyonlarla insanlar insan sınırlarını bile aşıp geçmiş.
Ses yapay zeka mı? Seslindirme sanatçısı mı kullandınız? Çok güzel video bu arada.
NÖEL BABA SUNUCU OLMUŞ
Çok güzel, böyle videolar çekmeye devam ederseniz abone olmaya devam ederim 🙂
Bunu anlatanda bir yapay zeka mı??
Çok bariz değil mi?
@@hakanikizoglu Evet 😐
th-cam.com/video/ZMIrym4ZeR8/w-d-xo.html Bu arkadaşın videoları ile birlikte en faydalı video diyebilirim.
Seslendirme güzel olmamış. Daha gerçekçi bir yapay zekaya seslendir. Yapay duruyor
Bana çok gerçekçi geldi.