VAE, yani Variational Autoencoder, derin öğrenmede kullanılan bir üretici (generative) yapay sinir ağı modelidir. Hem veri sıkıştırma (encoding) hem de yeni veri üretimi (decoding) amacıyla kullanılır ve özellikle görüntü, metin ve ses gibi karmaşık verilerin üretiminde etkilidir.
VAE, klasik autoencoder’lardan farklı olarak veriyi sabit bir kod yerine, bir olasılık dağılımı üzerinden temsil eder. Bu, modelin daha çeşitli ve gerçekçi yeni örnekler üretmesini sağlar.
Genellikle aşağıdaki amaçlarla kullanılır:
- Görüntü oluşturma ve gürültü giderme
- Anomali tespiti
- Temsili (latent) uzayda öğrenme
- Yarı denetimli öğrenme
VAE, yapay veri üretimi ve generatif modelleme alanlarında GAN’lerle birlikte en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir.
Haber, duyuru ve etkinlikler
Güncel bilgiler ve gelişmeleri buradan takip edebilirsiniz.
Agentic AI Gelişiminde Eğitim Verisinin Önemi ve Süreçleri
Yapay zeka sistemlerinin etkinliği, büyük ölçüde sahip oldukları eğitim verilerinin kalite...
Agentic AI: Geleceğin Otonom Yapay Zeka Sistemleri
Yapay zeka teknolojileri hızla gelişirken, "Agentic AI" kavramı giderek daha fazla gündeme...
Zoho, Yeni Ürünleriyle İş Dünyasında Fark Yaratıyor
Zoho, son zamanlarda iş dünyasında dijital dönüşümü hızlandırmak için bir dizi yenilikçi ü...
OnBase ile Temel Sözleşme Yönetimi
Sözleşme süreçlerinizi hızlandırmak ve yönetimi daha verimli hale getirmek mi istiyorsunuz...
Zoho Desk ile Müşteri Memnuniyetini Artırmanın Yolları
Müşteri destek süreçlerinizi daha verimli hale getirmek mi istiyorsunuz? Zoho Desk, işletm...
Data Market 2023 Bilişim 500 Araştırması Sunucu Kategorisinde Lider!
2023 yılına ait Bilişim 500 - İlk 500 Bilişim Şirketi Araştırması sonuçları açıklandı. Ara...