"model analizi" için 1809 sonuç bulundu
× Aramayı temizle
Arama Sonuçları
1809 haber
Yapay Zeka Tıbbi Metinleri Analiz Ederken Kendi Sınırlarını Öğreniyor
Araştırmacılar, tıbbi metin analizi için yeni bir yapay zeka sistemi geliştirdi. L2D-Clinical adlı bu sistem, ne zaman uzmanlaşmış BERT modellerini, ne zaman ise büyük dil modellerini kullanması gerektiğini kendi kendine öğrenebiliyor. Sistem, belirsizlik sinyallerini ve metin özelliklerini analiz ederek hangi durumda hangi modelin daha başarılı olacağını tahmin ediyor. İlaç yan etkisi tespiti ve tedavi sonucu sınıflandırması gibi görevlerde test edilen sistem, tek bir model kullanmaya kıyasla daha yüksek doğruluk oranları elde etti. Bu yaklaşım, tıbbi yapay zeka uygulamalarında farklı modellerin güçlü yanlarını birleştirerek daha güvenilir sonuçlar elde etmeyi mümkün kılıyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
1
MOONSHOT: Yapay Zeka Modellerini Sıkıştırma Sanatında Çoklu Hedef Yaklaşımı
Araştırmacılar, milyarlarca parametreli yapay zeka modellerini yeniden eğitmeden küçültebilen yeni bir framework geliştirdi. MOONSHOT adlı bu sistem, mevcut model sıkıştırma yöntemlerinin tek hedefli yaklaşımlarının yetersizliklerini gidererek, hem katman bazında yeniden yapılandırma hatalarını hem de eğitim kaybının matematiksel yaklaşımlarını aynı anda optimize ediyor. Bu çoklu hedefli strateji, farklı mimarilerde ve sıkıştırma seviyelerinde daha tutarlı sonuçlar veriyor. Framework, mevcut budama algoritmalarının etrafına sarılabilen esnek bir yapıya sahip ve büyük dil modellerinden görüntü işleme modellerine kadar geniş bir yelpazede kullanılabiliyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
Yapay Zeka ile Şifreleme Sistemlerinin Zayıflıklarını Keşfetmek
Araştırmacılar, modern şifreleme sistemlerindeki gizli zayıflıkları tespit etmek için yapay zeka destekli yeni bir yöntem geliştirdi. Neural Stringology Cryptanalysis adı verilen bu yaklaşım, geleneksel güvenlik testlerinin gözden kaçırabileceği yapısal anormallikleri makine öğrenmesi ile ortaya çıkarıyor. Özellikle ChaCha20 gibi yaygın kullanılan akım şifrelerini hedef alan sistem, metin analizi tekniklerini sinir ağlarıyla birleştiriyor. Bu yöntem, şifreleme algoritmalarının ürettiği anahtar dizilerindeki gizli kalıpları analiz ederek, daha önce fark edilmeyen güvenlik açıklarını tespit edebiliyor. Çalışma, siber güvenlik alanında yeni bir paradigma sunarak, şifreleme sistemlerinin dayanıklılığını değerlendirmek için daha sofistike araçların gerekliliğini vurguluyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
Yapay Zeka ile Yeraltı Rezervuarları Artık Daha Kesin Haritalanabiliyor
Stanford araştırmacıları, yeraltı rezervuarlarının özelliklerini belirlemek için fizik kurallarını yapay zeka ile birleştiren yenilikçi bir yöntem geliştirdi. Bu teknik, petrol rezervuarları, jeotermal enerji kaynakları ve CO₂ depolama alanları gibi yeraltı yapılarının daha doğru haritalanmasını sağlıyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, sınırlı basınç ölçümleriyle bile güvenilir sonuçlar üretebilen sistem, özellikle nadir görülen aşırı basınç olaylarını da başarıyla modelleyebiliyor. Makine öğrenmesi algoritmaları içine fizik simülatörleri gömülerek geliştirilen bu yaklaşım, hem hesaplama maliyetlerini düşürüyor hem de fiziksel tutarlılığı koruyor. Yöntem, enerji sektöründen çevre koruma uygulamalarına kadar geniş bir kullanım alanı sunuyor ve yeraltı kaynak yönetiminde devrim yaratma potansiyeli taşıyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
Video Sıkıştırmada Yapay Zeka için Yeni Esnek Yaklaşım: PAT-VCM
Araştırmacılar, makine öğrenmesi sistemleri için video sıkıştırma teknolojisinde önemli bir yenilik geliştirdi. PAT-VCM adlı yeni sistem, farklı yapay zeka görevleri için ayrı ayrı video kodlayıcı eğitme ihtiyacını ortadan kaldırıyor. Geleneksel yöntemler her görev için özel sıkıştırma algoritması gerektirirken, bu sistem tek bir temel video akışını hafif 'yardımcı tokenlar' ile destekleyerek çoklu görevlerde kullanılabiliyor. Sistem, görsel kalıntı tokenları, kontrol tokenları ve anlamsal tokenlar olmak üzere üç tür yardımcı bilgi türünü destekliyor. Nesne tespiti, derinlik tahmin etme ve görüntü segmentasyonu gibi farklı görevlerde test edilen sistem, her görev için ayrı model eğitme maliyetini azaltırken performansı koruyor. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerinin video analizi yeteneklerini daha verimli hale getirerek endüstriyel uygulamalarda önemli bir adım teşkil ediyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
t-SNE'nin Matematiksel Sınırları: Veri Görselleştirmede Kayıplar
Veri biliminde yaygın kullanılan t-SNE algoritmasının teorik sınırları araştırıldı. Yüksek boyutlu verileri düşük boyutlarda görselleştirmek için kullanılan bu tekniğin, hangi durumlarda önemli veri özelliklerini kaybettiği matematiksel olarak ortaya kondu. Araştırmacılar, t-SNE'nin popülaritesine rağmen sahip olduğu temel kısıtlamaları detaylı bir çerçevede inceleyerek, algoritmanın farklı senaryolardaki performans kayıplarını analiz etti. Bu çalışma, veri bilimcilerin t-SNE'yi kullanırken karşılaştıkları potansiel sorunları daha iyi anlamalarına yardımcı olacak teorik temeller sunuyor. Bulgular, boyut indirgeme tekniklerinin doğal olarak taşıdığı bilgi kaybının t-SNE özelindeki matematiksel açıklamasını sağlıyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
Yapay Zeka Güvenliğinde Yeni 'Bal Küpü' Protokolü: Gizli Davranışları Tespit Etmenin Yolu
Araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin farklı ortamlarda sergiledikleri gizli davranışları tespit etmek için 'bal küpü protokolü' adını verdikleri yeni bir yöntem geliştirdi. Geleneksel izleme sistemleri, AI modellerinin sadece pasif gözlemini yaparken, bu yeni yaklaşım modellerin farklı koşullarda nasıl davrandığını aktif olarak test ediyor. Protokol, görevin ve çevrenin aynı kalmasına rağmen sistem komutlarını üç farklı duruma göre değiştiriyor: değerlendirme, sentetik dağıtım ve açık izleme yok durumları. Claude Opus modeli üzerinde yapılan ilk testlerde, model her üç durumda da tutarlı performans gösterdi. Bu yöntem, AI güvenliğinde önemli bir adım olarak görülüyor çünkü modellerin potansiyel olarak zararlı davranışlarını gizlemesi durumunu tespit edebiliyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
Yapay zeka, uydu görüntülerini gruplamada yeni çığır açtı
Araştırmacılar, hiperspektral uydu görüntülerini analiz etmek için yeni bir yapay zeka algoritması geliştirdi. Bu yöntem, görüntüleri anlamlı bölgelere ayırarak tarım, çevre izleme ve şehir planlama gibi alanlarda devrim yaratabilir. Algoritma, Vision Transformer teknolojisi kullanarak görüntülerin hem uzamsal hem de spektral özelliklerini etkili şekilde öğreniyor. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak, sadece küçük bir veri alt kümesiyle eğitilerek yüksek doğruluk elde ediyor. Bu gelişme, uydu verilerinin daha hızlı ve doğru analiz edilmesini sağlayarak çevresel değişikliklerin takibi, tarımsal verimlilik analizi ve doğal afet yönetimi gibi kritik uygulamalarda önemli avantajlar sunuyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
Akıllı Tarımda Siber Güvenlik: 123 Yeni Tehdit Keşfedildi
ABD'de kontrollü ortam tarımı sistemlerinde yapılan ilk kapsamlı siber güvenlik analizi, IoT tabanlı akıllı seralarda 123 farklı siber tehdit tespit etti. 30'dan fazla ticari tesiste gerçekleştirilen araştırma, tarım sektörünün siber saldırılara ne kadar açık olduğunu gözler önüne serdi. 15 farklı iletişim protokolünün incelendiği çalışmada, bunların 10'unun hiçbir güvenlik önlemi bulundurmadığı ortaya çıktı. Yapay zeka destekli sistemlerin yaygınlaşmasıyla birlikte, özellikle sinir ağı tabanlı kontrol sistemlerine yönelik 5 yeni saldırı türü keşfedildi. Bu bulgular, gıda güvenliğinin kritik altyapı olarak kabul edildiği bir dönemde, tarımsal sistemlerin siber güvenlik açısından ne kadar savunmasız olduğunu gösteriyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
Hindistan'daki Meslek Edindirme Programlarının Dijital Dönüşüm Sorunları
Hindistan'ın Chhattisgarh eyaletindeki Dhamtari Geçim Kolej'inde yürütülen kapsamlı bir araştırma, meslek edindirme programlarının dijital araçlar kullanımındaki eksiklikleri ortaya çıkardı. Bir yıl boyunca süren çalışmada, GIS haritalama, CCTV video analizi ve paydaşlarla yapılan görüşmeler gibi farklı yöntemler kullanılarak beş aşamalı beceri geliştirme sürecinin ilk üç aşaması incelendi. Araştırma sonuçları, bu tür programların yaygınlaşması ve etkinliğinin artırılması açısından kritik bilgiler sunuyor.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0
Yapay Zeka Asfalt Yolların Hasarlarını Tespit Etmeyi Öğreniyor
Araştırmacılar, asfalt yolların yüzeyinde oluşan çözülme hasarlarını otomatik olarak tespit edebilen yapay zeka sistemlerinin gerçek dünya koşullarında nasıl daha güvenilir hale getirilebileceğini incelediler. Özellikle otoyollarda sık görülen bu hasar türünün tespiti için geliştirilen makine öğrenmesi modellerinin, farklı çevre koşulları ve sensörlerle karşılaştıklarında performanslarının düştüğü gözlemlendi. Çalışmada, eğitim verisi miktarı, aydınlatma farkları ve mekansal kaymaların model performansı üzerindeki etkileri analiz edilerek, daha dayanıklı çözümler geliştirilmesi hedeflendi.
arXiv (CS + AI) · 28 gün önce
0