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 ve optimize bir şekilde tasarlamalarına yardımcı olur. Kullanıcıyı, giriş özelliklerinin belirlenmesi, uygun katmanların seçimi, aktivasyon fonksiyonları, optimizasyon stratejileri ve çıktı yapılandırmasının planlanması gibi yapılandırılmış bir süreç boyunca yönlendirir. Bu prompt sayesinde kullanıcılar, detaylı mimari öneriler oluşturabilir, farklı konfigürasyonları değerlendirebilir ve model karmaşıklığı, performans ve hesaplama maliyetleri arasındaki dengeyi anlayabilirler. Özellikle sınıflandırma, regresyon, doğal dil işleme (NLP), bilgisayarla görme ve zaman serisi analizi gibi özel uygulamalar için özelleştirilmiş çözümler geliştirmek için idealdir. Prompt, deneme-yanılma sürecini azaltır, yapılandırılmış rehberlik sağlar ve aşırı öğrenme (overfitting), veri gereksinimleri ve model ölçeklenebilirliği gibi kritik faktörlerin dikkate alınmasını garanti eder. Kullanımı, zaman kazandırır, model performansını artırır ve uygulanmadan önce bilinçli kararlar alınmasını sağlar.
AI İstemi
Nasıl Kullanılır
1. Köşeli parantez içindeki alanları kendi görev ve veri detaylarınızla değiştirin.
2. Giriş ve çıkışları net şekilde tanımlayın, böylece doğru öneriler alınır.
3. Performans hedeflerini ve kısıtlamaları belirleyin, böylece model gerçekçi çözümler sunar.
4. Önerilen mimariyi gözden geçirin ve gerekirse katman boyutları, aktivasyon fonksiyonları ve optimizasyon stratejisini ayarlayın.
5. İlk öneri ihtiyaçlarınızı tam karşılamazsa süreci tekrarlayın.
6. “Yüksek performans” gibi belirsiz ifadelerden kaçının; net metrikler daha iyi sonuç verir.
Kullanım Durumları
Görüntü sınıflandırması için CNN tasarımı
Zaman serisi tahmini için LSTM planlaması
NLP görevleri için Transformer modeli oluşturma
Tablo verileri için regresyon modelleri geliştirme
Donanım kısıtları altında ağ optimizasyonu
Araştırmalar için hızlı prototip oluşturma
Ölçeklenebilirlik için farklı mimari seçeneklerin değerlendirilmesi
Katman seçimi ve hiperparametre yapılandırması için danışmanlık
Profesyonel İpuçları
Veri tipi ve boyutlarını net şekilde belirtin, böylece öneriler daha doğru olur.
Bellek ve gecikme kısıtlamalarını ekleyin, pratik bir tasarım sağlamak için.
Alternatifler veya karşılaştırmalar isteyin, tasarım ödünlerini analiz etmek için.
Çıktıyı bir taslak olarak kullanın ve tam eğitim öncesi küçük testlerle doğrulayın.
Farklı performans hedefleri ile yineleme yaparak mimari üzerindeki etkileri gözlemleyin.
İlgili İstemler
Makine 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 …
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 …
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 …
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. …
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]. …
Daha fazlası Ai Ve Makine Öğrenimi
Makine 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 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 …