Ai Ve Makine Öğrenimi
AI ve Makine Öğrenimi kategorisi, yapay zekayı kullanarak karmaşık sorunları çözme, görevleri otomatikleştirme ve büyük veri setlerini verimli bir şekilde analiz etme üzerine odaklanır. Kullanıcılar makine öğrenimi modelleri, derin öğrenme çerçeveleri, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme tekniklerini keşfedebilir. Bu kategori, veri bilimciler, AI mühendisleri ve meraklılarına öngörücü modeller oluşturma, algoritmaları geliştirme ve iş akışlarını optimize etme imkanı sunar. AI prompt’ları, model seçimi, eğitim, değerlendirme ve dağıtım stratejileri hakkında rehberlik sağlar.
Mevcut İstemler
15 / 15 istemlerMakine Öğrenimi Model Seçim Çerçevesi Oluşturma
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve yapay zeka profesyonelleri için tasarlanmıştır ve projelerine en uygun makine öğrenimi modelini …
Sen bir makine öğrenimi uzmanısın. \[Proje adı veya açıklaması] için en uygun makine öğrenimi modelini …
Veri Ön İşleme Boru Hattı Stratejisi Geliştirme
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve analistler için tasarlanmıştır ve ham verileri modelleme ve analiz için hazır hale …
\[Veri seti hakkında kısa açıklama, örn.: '100.000 satır ve 20 sütunlu müşteri işlem verisi'] için …
Yapay Sinir Ağı Mimari Planlaması Ve Tasarımı
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin belirli görevler için yapay sinir ağı (YSA) mimarilerini etkili …
\[Belirli görev/sorun] için yapay sinir ağı mimarisi tasarlayın, veri türü: \[örneğin, görüntü, metin, tablo verisi]. …
Yapay Zeka Modeli Eğitim Stratejisi Oluşturma
Bu prompt, kullanıcıların projelerine özel, kapsamlı ve yapılandırılmış bir yapay zeka (YZ) modeli eğitim stratejisi geliştirmelerine yardımcı olur. Veri bilimciler, …
Yapay zeka uzmanı gibi davran ve bir YZ modeli için kapsamlı bir eğitim stratejisi oluştur. …
Doğal Dil İşleme (Nlp) Geliştirme Ve Uygulama
Bu prompt, yapay zeka uzmanları ve veri bilimciler için ileri düzey Doğal Dil İşleme (NLP) çözümleri geliştirmeyi ve uygulamayı kolaylaştırmak …
Doğal Dil İşleme (NLP) için eksiksiz bir uygulama geliştirin \[örnek kullanım: duygu analizi, metin sınıflandırma, …
Bilgisayarlı Görü Sistemi Tasarımı Oluşturma
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin eksiksiz bir bilgisayarlı görü sistemi tasarlamalarına ve planlamalarına yardımcı …
\[Belirli uygulama, örn: endüstriyel hata tespiti, otonom araç navigasyonu, yüz tanıma] için tam bir bilgisayarlı …
Derin Öğrenme Eğitim Pipelinesi Tasarlayın
Bu prompt, kullanıcıların profesyonel ve eksiksiz bir derin öğrenme eğitim pipeline’ı tasarlamasına yardımcı olur. Veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri, yapay …
Derin öğrenme modeli eğitimi için eksiksiz bir pipeline tasarlayın \[proje açıklaması veya problem alanı]. Pipeline …
Yapay Zeka Etik Ve Önyargı Değerlendirmesi Oluşturma
Bu prompt, kullanıcıların yapay zeka (YZ) sistemlerinde etik ve potansiyel önyargıları kapsamlı bir şekilde değerlendirmelerini sağlar. YZ geliştiricileri, veri bilimcileri, …
\[YZ sistemi veya model adı] için kapsamlı bir etik ve önyargı değerlendirmesi yapın. Aşağıdaki alanları …
Otomatik Makine Öğrenimi Stratejisi Geliştirme
Bu prompt, kullanıcıların projelerine, iş hedeflerine veya araştırma ihtiyaçlarına uygun kapsamlı bir Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) stratejisi geliştirmelerine yardımcı olur. …
\[Belirli proje, iş problemi veya veri seti] için detaylı bir Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) stratejisi …
Yapay Zeka Modeli Dağıtım Çerçevesi Oluştur
Bu prompt, kullanıcıların yapay zeka veya makine öğrenimi modellerini üretim ortamına dağıtmak için kapsamlı bir çerçeve tasarlamalarına yardımcı olur. Veri …
Yapay zeka modeli dağıtımı için kapsamlı bir çerçeve oluşturun \[model türü veya proje, örn.: öneri …
Takviyeli Öğrenme Stratejisi Tasarlayın
Bu prompt, profesyoneller, veri bilimciler ve yapay zeka mühendislerinin kapsamlı bir Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning, RL) stratejisi geliştirmelerine yardımcı olmak …
\[Belirli problem veya alan] için bir Takviyeli Öğrenme stratejisi tasarlayın. Aşağıdakileri göz önünde bulundurun: 1. …
Yapay Zeka Için Veri Toplama Stratejisi Oluşturma
Bu prompt, profesyonellere ve yapay zeka uzmanlarına yüksek kaliteli veri toplama stratejileri geliştirmede rehberlik etmek için tasarlanmıştır. Yapay zeka modellerinin …
Yapay zeka veri stratejisi danışmanı olarak hareket edin. \[Proje adı veya alan] için kapsamlı bir …
Model Performans Değerlendirmesi Geliştirme
Bu prompt, kullanıcıların makine öğrenimi modellerinin performansını sistematik ve derinlemesine değerlendirmelerini sağlar. Veri bilimcileri, yapay zeka mühendisleri ve analistler için …
Makine öğrenimi modelimin performansını değerlendir. Model türü: \[model türünü girin, örn. Random Forest, Sinir Ağı]. …
Yapay Zeka İçin Özellik Mühendisliği Süreci Oluşturma
Bu prompt, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve analistler için tasarlanmıştır ve yapay zeka ile makine öğrenimi projeleri için kapsamlı …
Deneyimli bir makine öğrenimi mühendisi gibi davranın ve bir veri seti için detaylı bir özellik …
Hiperparametre Optimizasyon Stratejisi Tasarlayın
Bu prompt, yapay zeka uzmanları, veri bilimciler ve makine öğrenimi mühendislerinin modellerinin hiperparametrelerini etkili ve yapılandırılmış bir şekilde optimize etmelerine …
\[Veri setinin adı veya açıklaması] kullanılarak \[model türü, örn: sinir ağı, Random Forest, XGBoost] için …