Derin öğrenme
3 akademik çalışmanın Türkçe incelemesi; ağırlıklı alanları Doğa Bilimleri, Mühendislik ve Teknoloji. Çalışmaları soru, yöntem ve bulgu düzeyinde karşılaştırmak için aşağıdaki literatür matrisini okuyabilirsin.
3 inceleme2020–2024 yayın yılları3 bilim alanı
Bu konudaki sorular
Her kutu bir incelemeye gider; kısa cevap ve fosforlu bulgu cümlesi makale sayfasının en üstündedir.
Literatür matrisi
Çalışmalar yayın yılına göre yeniden eskiye sıralıdır; bulgu cümleleri yalnızca ilgili çalışmanın kendi bulgusunu aktarır.
| Çalışma | Tür | Örneklem | Bulgu | APA 7 |
|---|---|---|---|---|
| Fiziksel Okyanusta Derin Öğrenme Uygulamaları: Kapsamlı Bir Derleme2024 · Qianlong Zhao ve 5 yazar | Derleme | — | Deniz yüzeyi sıcaklığı (SST) çalışmaları, okyanus biliminde derin öğrenmenin en yaygın uygulandığı alanlardan biridir ve özellikle uydu görüntülerindeki bulut örtüsü nedeniyle oluşan veri eksikliklerini gidermede ESRGAN gibi üretici çekişmeli ağlar (GAN) yüksek doğruluk sunmaktadır. | Zhao, Q., Peng, S., Wang, J., Li, S., Hou, Z., Zhong, G. (2024). Applications of deep learning in physical oceanography: a comprehensive review. Frontiers in Marine Science, 11. https://doi.org/10.3389/fmars.2024.1396322 |
| Eğitim Verilerinde Duygu Analizi ve Görüş Madenciliği: Kapsamlı Bir Derleme2022 · Thanveer Shaik ve 5 yazar | Kapsam derlemesi | LMS, MOOC (Coursera, Udemy) ve Twitter platformlarından elde edilen öğrenci geri bildirimleri, forum gönderileri ve… | Çevrim içi öğrenme platformlarından elde edilen öğrenci yorumlarının unsur tabanlı analizi üzerine yapılan incelemelerde, Rastgele Orman (Random Forest) algoritmasının unsur belirleme ve duygu sınıflandırmada %98'in üzerinde yüksek başarım gösterdiği saptanmıştır. | Shaik, T., Tao, X., Dann, C., Xie, H., Li, Y., Galligan, L. (2022). Sentiment analysis and opinion mining on educational data: A survey. Natural Language Processing Journal, 2, 100003-100003. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2022.100003 |
| Tıbbi Nesnelerin İnterneti Ekosisteminde Kenar-Bulut Bilişim ve Yapay Zeka Entegrasyonu: Mimari Yapılar, Teknolojik Bileşenler ve Uygulama Alanları2020 · Lanfang Sun ve 3 yazar | Derleme | — | Geleneksel IoMT mimarisi; algılama, ağ ve uygulama katmanlarından oluşan üç katmanlı bir yapı sergilemekte ve RFID ile kablosuz sensör ağlarını temel veri toplama teknolojileri olarak kullanmaktadır. | Sun, L., Jiang, X., Ren, H., Guo, Y. (2020). Edge-Cloud Computing and Artificial Intelligence in Internet of Medical Things: Architecture, Technology and Application. IEEE Access, 8, 101079-101092. https://doi.org/10.1109/access.2020.2997831 |