Bize Ulaşın
HizmetlerŞirket
Bize Ulaşın
Sonuç bulunamadı.
Yapay zekaYapay Zeka Modelleri

Yapay Zeka Modelleri

Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.

Yapay Zeka Modelleri Keşfedin
LLM'ler

Büyük Görüş Modellerini Karşılaştırın: GPT-4o vs YOLOv8n

Yapay Zeka ModelleriMay 7

Büyük görüntü işleme modelleri (LVM'ler), kusur tespiti, tıbbi teşhis ve çevresel izleme gibi görsel görevleri otomatikleştirebilir ve iyileştirebilir. Üç nesne algılama modelini (YOLOv8n, DETR ve GPT-4o Vision) her biri 1.000 görüntü üzerinde karşılaştırdık ve mAP@0.5, çıkarım hızı, FLOP'lar ve parametre sayısı gibi ölçütleri değerlendirdik.

Devamını Oku
Yapay Zeka ModelleriMay 6

Tablo Modelleri Performans Testi: 19 Veri Kümesi Üzerinde Performans 2026

Yaklaşık 260.000 örnek ve 250'den fazla özellik içeren, 435 ila yaklaşık 49.000 satır arasında değişen veri küme boyutlarına sahip 19 gerçek dünya veri kümesi üzerinde, yaygın olarak kullanılan 7 tablo tabanlı öğrenme modelini karşılaştırmalı olarak değerlendirdik. Amacımız, tipik bir kurumsal ortamı oluşturan farklı boyut ve yapıdaki (örneğin sayısal ve kategorik) veri kümeleri için en iyi performans gösteren model ailelerini anlamaktı.

Yapay Zeka ModelleriNis 24

Görsel Dil Modellerinin Görüntü Tanıma ile Karşılaştırılması

Gelişmiş Görsel Dil Modelleri (VLM'ler) geleneksel görüntü tanıma modellerinin yerini alabilir mi? Bunu öğrenmek için, üç paradigmada 16 önde gelen modeli karşılaştırmalı olarak test ettik: geleneksel CNN'ler (ResNet, EfficientNet), VLM'ler (örneğin GPT-4.1, Gemini 2.5) ve Bulut API'leri (AWS, Google, Azure).

Yapay Zeka ModelleriNis 15

İlişkisel Temel Modellerini Karşılaştırın

SAP-RPT-1-OSS modelini, anlamsal-sayısal spektrumu kapsayan, küçük/yüksek anlamsal tablolar, karma iş veri kümeleri ve büyük düşük anlamsal sayısal veri kümeleri içeren 17 tablo veri kümesi üzerinde gradyan artırma (LightGBM, CatBoost) yöntemleriyle karşılaştırdık. Amacımız, ilişkisel bir LLM'nin önceden eğitilmiş anlamsal önceliklerinin geleneksel ağaç modellerine göre nerede avantaj sağlayabileceğini ve ölçek veya düşük anlamsal yapı altında nerede zorluklarla karşılaşabileceğini ölçmektir.

Yapay Zeka ModelleriŞub 11

Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Örneği

Robotların ve otonom araçların (AV'ler) fiziksel dünyada eğitilmesi maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını sağlayarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel testlere olan bağımlılığı azaltarak robotik, otonom araçlar ve diğer alanlarda geliştirme ve dağıtımı hızlandırır. Dünya Temel Modellerinin nasıl çalıştığını, avantajlarını ve avantajlarını keşfedin.

Yapay Zeka ModelleriŞub 10

Zaman Serisi Temel Modelleri: Kullanım Alanları ve Faydaları

Zaman serisi temel modelleri (TSFM'ler), doğal dil işleme ve görüntü işleme alanlarındaki temel modellerdeki ilerlemelerden yararlanır. Transformer tabanlı mimariler ve büyük ölçekli eğitim verileri kullanarak, sıfır atış performansı elde ederler ve finans, perakende, enerji ve sağlık gibi sektörlere uyum sağlarlar.