CNN (Convolutional Neural Networks) nedir?
Türkçesi: Evrişimli Sinir Ağları
İngilizcesi: Convolutional Neural Networks
Türkçe Okunuşu: konvoluşınıl nöyrıl nätbörks
İngilizce Okunuşu: ˌkɒnvəˈluːʃənəl ˈnjuːrəl ˈnɛtˌwɜːrks
Dilbilgisi: İsim, (makine öğrenimi ve yapay zekâ terimi)
Kısaltması: CNN
Köken: “Convolution” Latince “convolvere” (birlikte sarmak, kıvırmak) fiilinden türemiştir; matematikte fonksiyonların belirli bir şekilde çarpılmasını ifade eder. “Neural” kelimesi Yunanca “neuron” (sinir) sözcüğünden gelir. “Network” ise Eski İngilizce “net” (ağ) ve “weorc” (iş, yapı) kelimelerinin birleşimiyle oluşmuştur.
Alakalı Sözcükler: Deep Learning, Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network (RNN), Max Pooling, Feature Map, Backpropagation, Computer Vision
Convolutional Neural Networks, özellikle görsel verilerdeki desenleri, dokuları ve şekilleri tanımak için tasarlanmış derin öğrenme mimarileridir. Evrişim katmanları sayesinde bir görüntüdeki kenar, köşe, renk değişimi gibi temel özellikleri otomatik olarak çıkarır. Bu özellikler, üst katmanlara aktarıldıkça daha karmaşık yapılar (örneğin yüz, nesne, yazı) tespit edilebilir hale gelir.
CNN’ler bilgisayarlı görü alanının temel yapı taşlarından biridir. Görüntü sınıflandırma, nesne tanıma, yüz doğrulama, otonom sürüş, tıbbi görüntü analizi, video işleme ve hatta pazarlama alanında görsel reklam analizleri gibi birçok uygulamada kullanılır. Özellikle büyük veri setleriyle eğitildiklerinde insan seviyesine yakın hassasiyet sağlarlar.
« Fihriste Dön
