Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Gelişen Yapay Zeka Sanatı
Gelişen Yapay Zeka Sanatı
Videoda, bir görüntünün seçilmesi, bir bilgi isteminin verilmesi ve gelişen bir süreç boyunca varyasyonların oluşturulmasıyla başlayan yapay zeka kullanılarak görüntülerin geliştirilmesi süreci ele alınmaktadır. Bu sürecin amacı, akıl almaz derecede büyük ve araştırılamaz bir görüntü alanını kullanarak güzel ve hayal edilemeyen sanat eserlerini veya sevimli kedileri bulmak için keşif yapmaktır. Metinden görüntüye modeller için girdi, kullanıcıların basit bir istem girmesine ve bu istemi karşılayan çok çeşitli olası görüntüler almasına olanak tanır, ayrıca tamamen yeni görüntülerin oluşturulmasına ve mevcut görüntülerin gizli alanda düzenlenmesine ve kataloglanmasına olanak tanır. Pick Breeder yöntemi, görüntü oluşturmak için en iyi performansı gösteren genleri mutasyona uğratmanın, seçmenin ve yeniden üretmenin etkili ve doğal bir yoludur ve insanların evrimsel konuları takip etmesine ve güçlü yapay zeka araçlarıyla dallanan yollarda beklenmedik güzellikleri keşfetmesine olanak tanır.
İstediğiniz herhangi bir resmi oluşturan yapay zekanın açıklaması
Metinden resme devrimin açıklaması
Bu videoda, makine öğrenimi algoritmalarının metin açıklamalarına dayalı görüntüler oluşturmak için nasıl kullanılabileceği ve bu teknolojinin sanat eseri oluşturmak için nasıl kullanılabileceği anlatılmaktadır. Video, bu teknolojinin telif hakkı yasası ve sanat dünyası üzerindeki etkilerini tartışan Amerikalı illüstratör James Gurney ile röportaj yapıyor.
MidJourney Yapay Zeka Sanatı Rehberi - ÜCRETSİZ nasıl başlanır!
MidJourney Yapay Zeka Sanatı Rehberi - ÜCRETSİZ nasıl başlanır!
Bu videoda konuşmacı, istemlere dayalı olarak yapay zeka sanatı oluşturan ve ona nasıl başlanacağına dair adım adım talimatlar sağlayan bir araç olan MidJourney'i tanıtıyor. Oluşturulan görüntülerin stilini ve kalitesini değiştirmek için komutların nasıl kullanılacağını, "3B oluşturma" veya "damlayan mürekkep taslağı" gibi örnekler kullanarak gösterirler. Ek olarak, MidJourney web sitesinin, kullanıcıların ilham bulabilecekleri ve kendilerini denemek için istemleri kopyalayabilecekleri topluluk bölümünü açıklıyorlar. Konuşmacı ayrıca AI art ile yolculuklarını paylaşıyor ve daha fazlasını öğrenmek isteyenler için ek kaynaklar ve kodlar sağlıyor.
Ek olarak, MidJourney web sitesinin, kullanıcıların ilham bulabilecekleri ve kendilerini denemek için istemleri kopyalayabilecekleri topluluk bölümünü tartışıyorlar. Anlatıcı ayrıca MidJourney'in sorumlu bir şekilde nasıl kullanılacağına dair ipuçları da verir; örneğin, oluşturulan sanatı çevrimiçi paylaşırken bir sorumluluk reddi beyanı eklemek gibi.
MidJourney -Başlarken [Yeni ve Güncellendi] AI sanat üretimine başlamanız için hızlı bir eğitim
MidJourney -Başlarken [Yeni ve Güncellendi] AI sanat üretimine başlamanız için hızlı bir eğitim
Eğitim videosu, MidJourney'nin yalnızca Discord aracılığıyla erişilebilen yapay zeka sanat oluşturma platformunun nasıl kullanılacağına dair kapsamlı bir genel bakış sunar. Konuşmacı, mevcut farklı abonelik modlarını, sanatçıları ve çeşitli koşulları kullanarak istemlerin nasıl oluşturulacağını, yapay zeka tarafından oluşturulan görüntülerden istenmeyen öğeleri kaldırmak için anahtarların nasıl kullanılacağını ve görüntülerin en boy oranlarının nasıl yükseltileceğini ve ayarlanacağını açıklıyor. Ayrıca, görsel çekiciliğe sahip istemleri kullanarak ve yükseltmeden önce varyasyon düğmesini kullanarak benzersiz AI sanatının nasıl oluşturulacağına dair ipuçları sağlarlar. Genel olarak, MidJourney, bitmiş sanat eserleri yaratmanın bir aracı olmaktan çok, sanatsal keşif ve kalkış için bir araç olarak sunulur.
ChatGPT, Açıklandı: OpenAI'nin Chatbot'u Hakkında Bilmeniz Gerekenler | Teknik Haberler Brifingi Podcast | Wall Street Gazetesi
ChatGPT, Açıklandı: OpenAI'nin Chatbot'u Hakkında Bilmeniz Gerekenler | Teknik Haberler Brifingi Podcast | WSJ
Chatbot'lar artık halka açık ve soru sormak ve yanıt almak için kullanılabilir. Bu araçların nasıl kullanılabileceği konusunda endişeler var, ancak uzmanlar insanların bunları rollerini değiştirmek için değil işlerini geliştirmek için kullanmaları gerektiğini söylüyor.
CS 156 Ders 01 - Öğrenme Problemi
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156. Ders 01 - Öğrenme ProblemiYaser Abu-Mostafa'nın makine öğrenimi kursunun ilk dersi, insan müdahalesi olmadan tahminlerde bulunmak için verilerde kalıplar bulma süreci olan öğrenme problemini tanıtıyor. Pratik öğrenme problemlerini soyutlamak için matematiksel biçimlendirmeye duyulan ihtiyacı açıklıyor ve derste makine öğrenimi için ilk algoritmayı, veri noktalarını ikili kategoriler halinde sınıflandırmak için bir ağırlık vektörü kullanan algılayıcı modelini tanıtıyor. Ders ayrıca denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme dahil olmak üzere farklı öğrenme türlerini kapsar ve öğrenme için bir hedef işlev belirleme konusunu ele almak için izleyicilere denetimli bir öğrenme problemi sunar. Profesör, makine öğrenimi ile ilgili çeşitli konuları ele alır. Yeterli miktarda veri toplamanın öneminin yanı sıra veri setlerini seçerken yanlılıktan kaçınılması gerektiğini vurguluyor. Profesör ayrıca, makine öğreniminde kurulan hipotezin rolünü ve hata işlevi seçiminin optimizasyon tekniği üzerindeki etkisini tartışıyor. Ayrıca, makine öğrenimi yöntemlerini kursa dahil etme kriterlerine ve saf teori yerine pratik bilgi sağlamaya odaklandığına da değiniyor.
Anlatım 2. Öğrenme Mümkün mü?
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156. Ders 02 - Öğrenme Mümkün mü?
Ders, öğrenmenin fizibilitesini, özellikle de verilen verilerden kalıpları belirlemede makine öğreniminin kullanımını tartışıyor. Öğretim görevlisi, olasılıkta nu ve mu kavramını ve bunun öğrenme problemiyle nasıl ilişkili olduğunu tanıtır. Hedef fonksiyondan ödün vermeden öğrenmenin fizibilitesini mümkün kılacak şekilde olasılığın eklenmesi araştırılır, yani öğrenilecek fonksiyon hakkında hiçbir varsayımda bulunulmasına gerek yoktur. Fazla uydurma kavramı ve bunun model karmaşıklığıyla nasıl bir ilişkisi olduğu, daha zayıf genellemeye yol açan daha fazla sayıda hipotezle tartışılıyor. Nihayetinde ders, nu eşittir mu'nun çıkarımıyla ilgili slaydı gözden geçirme talebiyle sona erer.
Ders 3 - Doğrusal Model I
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156. Ders 03 - Doğrusal Model I
Bu ders, sınıflandırmada kullanımı da dahil olmak üzere, makine öğrenimindeki doğrusal modeller, girdi gösterimi, algılayıcı algoritması, cep algoritması ve doğrusal regresyon konularını kapsar. Profesör, farklı fikirleri denemek için gerçek verileri kullanmanın önemini vurguluyor ve öğrenme algoritmasının ömrünü basitleştirmek için özellikler kavramını tanıtıyor. Ders ayrıca doğrusal regresyonda sözde tersinin hesaplama yönlerini ve ayrılamaz veriler üzerinde sınıflandırma için doğrusal regresyonu kullanırken ortaya çıkabilecek sorunları tartışır. Son olarak, verileri daha doğrusal hale getirmek için doğrusal olmayan dönüşümleri kullanma kavramı, orijinden x1² ve x2² dönüşümünü kullanarak ayrılabilir verilere nasıl ulaşılacağını gösteren bir örnekle sunulur.
Ayrıca profesör, makine öğrenimindeki doğrusal modelle ilgili çeşitli konuları ele alıyor. Doğrusal olmayan dönüşümleri ve bunların seçilmesine, ikili sınıflandırmada örnek içi ve örnek dışı hatalara, korelasyon analizi için doğrusal regresyonun kullanılmasına ve girdiden anlamlı özellikler türetilmesine ilişkin yönergeleri tartışıyor. Profesör ayrıca E_in ve E_out arasındaki farkı ve bunların model performansını nasıl etkilediğini anlamanın önemini vurguluyor. Son olarak, doğrusal regresyon ile maksimum olasılık tahmini arasındaki ilişkiye, doğrusal olmayan dönüşümlerin kullanımına ve makine öğrenimi kavramlarını anlamada teorinin rolüne değiniyor.
Ders 4 - Hata ve Gürültü
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156. Ders 04 - Hata ve Gürültü
Makine öğrenimi kursunun Ders 04'ünde Profesör Abu-Mostafa, gerçek hayattaki makine öğrenimi problemlerinde hata ve gürültünün önemini tartışıyor. Öğrenmede doğrusallığı korumak için gerekli olan özellik uzayı Z'yi kullanarak doğrusal olmayan dönüşüm kavramını açıklıyor. Ders ayrıca denetimli öğrenme diyagramının bileşenlerini de kapsar ve hipotezin performansını ölçmede hata ölçümlerinin önemini vurgular. Gürültülü hedefler, örnek içi hatayı en aza indirirken dikkate alınması gereken gerçek dünya öğrenme problemlerinin tipik bir bileşeni olarak sunulur. Ders, öğrenme teorisi ve bunun örneklem içi hata, örneklem dışı hata ve model karmaşıklığının değerlendirilmesindeki önemi üzerine bir tartışmayla sona erer.
Profesör, olasılık dağılımındaki değişikliklerin öğrenme algoritmasını nasıl etkileyebileceğini ve farklı uygulamalar için hata ölçümlerinin nasıl değişebileceğini açıklıyor. Ayrıca doğrusal regresyon için algoritmayı, optimizasyonda hata ölçüleri için karesel hataya karşı mutlak değerin kullanımını ve makine öğrenimi modellerinde karmaşıklık ile performans arasındaki dengeyi tartışıyor. Profesör, girdi uzayı ile özellik çıkarımı arasındaki farkı açıklığa kavuşturuyor ve aynı anda genellemenin nasıl geliştirileceğine ve hatanın nasıl en aza indirileceğine ilişkin teorinin gelecek derslerde ele alınacağını belirtiyor.
Ders 5 - Eğitime Karşı Test
Caltech'in Makine Öğrenimi Kursu - CS 156. Ders 05 - Eğitime Karşı Test
Verilerden Öğrenme konulu kursunun 5. Dersinde Profesör Abu-Mostafa, makine öğrenimindeki hata ve gürültü kavramlarını, eğitim ve test arasındaki farkı ve üretilebilecek maksimum ikilik sayısını ölçen büyüme işlevini tartışıyor. belirli sayıda nokta için kurulan bir hipotez. Ayrıca, bir hipotez setinin karmaşıklığına karşılık gelen ve varsa N'de bir polinom büyüme oranını garanti eden kırılma noktasını tanıtıyor ve pozitif ışınlar, aralıklar ve dışbükey kümeler gibi çeşitli hipotez seti örneklerini tartışıyor. Ders, hipotez setlerinin karmaşıklığını ve uygulanabilir öğrenme potansiyellerini tam olarak kavramak için bu kavramları ve matematiksel çerçevelerini anlamanın önemini vurgular.
Profesör, eğitim ve test etme ile ilgili çeşitli konuları ele aldı. Seyircilerin ikili olmayan hedef ve hipotez işlevleri ve kırılma noktalarının değiş tokuşu hakkında sorularını yanıtladı. Profesör, bir büyüme fonksiyonu bulmanın önemini ve genellemenin yüksek olma olasılığını ölçmek için neden 2 üzeri N'nin kullanılmasına tercih edildiğini açıkladı. Ek olarak, kırılma noktası ile öğrenme durumu arasındaki ilişkiyi tartıştı ve kırılma noktasının varlığının öğrenmenin mümkün olduğu anlamına geldiğini, kırılma noktasının değerinin ise bize belirli bir performansı elde etmek için gereken kaynakları anlattığını belirtti. Son olarak profesör, Hoeffding'in alternatiflerini ve insanların Hoeffding'e aşina olmasını sağlamak için neden ona bağlı kaldığını açıkladı.