Alt\u0131 ayl\u0131k yo\u011fun bir \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n ard\u0131ndan, kendi Yapay Sinir A\u011f\u0131 (YSA) motorumuzu in\u015fa etme projemizde \u00f6nemli bir a\u015famaya geldik. Bu makalede, projemizin ba\u015flang\u0131c\u0131ndan bug\u00fcne kadarki yolculu\u011funu, kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z zorluklar\u0131, geli\u015ftirdi\u011fimiz temel bile\u015fenleri ve mevcut yeteneklerini detayl\u0131 bir \u015fekilde ele alaca\u011f\u0131z. Amac\u0131m\u0131z, bu ser\u00fcvenin teknik derinliklerini ve gelece\u011fe y\u00f6nelik vizyonumuzu sizlerle payla\u015fmakt\u0131r.<\/p>\n
Yapay zeka ve derin \u00f6\u011frenme alan\u0131ndaki h\u0131zl\u0131 geli\u015fmeler, bizleri kendi temel YSA motorumuzu geli\u015ftirme fikrine itti. Mevcut k\u00fct\u00fcphaneler (TensorFlow, PyTorch gibi) her ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc ve kapsaml\u0131 olsalar da, belirli senaryolarda daha d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli kontrol, \u00f6zelle\u015ftirme esnekli\u011fi ve \u00f6\u011frenme ama\u00e7l\u0131 bir derinlemesine anlay\u0131\u015fa ihtiya\u00e7 duydu\u011fumuzu fark ettik. Bu motivasyonla, alt\u0131 ay \u00f6nce bu iddial\u0131 projeye ba\u015flad\u0131k.<\/p>\n
Kendi motorumuzu geli\u015ftirmenin temel nedenleri aras\u0131nda, derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n \u00e7ekirdek mekanizmalar\u0131n\u0131 ba\u015ftan sona anlamak, belirli donan\u0131m veya yaz\u0131l\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131na g\u00f6re optimize edilmi\u015f \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunabilmek ve gelecekteki \u00f6zel ara\u015ft\u0131rma veya \u00fcr\u00fcn geli\u015ftirme ihtiya\u00e7lar\u0131m\u0131z i\u00e7in tam kontrol sa\u011flamak yer al\u0131yordu. Bu s\u00fcre\u00e7, ekibimiz i\u00e7in paha bi\u00e7ilmez bir \u00f6\u011frenme deneyimi de sunacakt\u0131.<\/p>\n
Projenin ba\u015flang\u0131c\u0131ndaki temel hedeflerimiz \u015funlard\u0131:<\/p>\n
Uzun vadeli vizyonumuz ise, bu motoru \u00f6zel donan\u0131mlar \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fabilen, d\u00fc\u015f\u00fck kaynak t\u00fcketimli ve y\u00fcksek performansl\u0131 bir \u00e7ekirdek haline getirmekti.<\/p>\n
Proje, k\u00fc\u00e7\u00fck ama adanm\u0131\u015f bir m\u00fchendis ekibiyle ba\u015flad\u0131. \u0130lk iki ay, mimari tasar\u0131m, teknoloji se\u00e7imi ve temel veri yap\u0131lar\u0131 \u00fczerinde yo\u011funla\u015ft\u0131k. Her ekip \u00fcyesi, projenin belirli bir mod\u00fcl\u00fcnden sorumlu olarak g\u00f6revlendirildi, bu da h\u0131zl\u0131 ilerlememizi sa\u011flad\u0131.<\/p>\n
Motorun temelini olu\u015ftururken, esneklik, performans ve \u00f6\u011frenme kolayl\u0131\u011f\u0131n\u0131 dengelemeye \u00e7al\u0131\u015ft\u0131k. Bu dengeyi sa\u011flamak ad\u0131na belirli teknolojik se\u00e7imler yapt\u0131k.<\/p>\n
Motorun \u00e7ekirdek hesaplama k\u0131sm\u0131 i\u00e7in C++<\/strong> dilini tercih ettik. Bunun ana nedeni, bellek y\u00f6netimi \u00fczerinde sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli kontrol ve y\u00fcksek performans potansiyeliydi. Kullan\u0131c\u0131 dostu bir aray\u00fcz ve h\u0131zl\u0131 prototipleme i\u00e7in ise Python<\/strong> sarmalay\u0131c\u0131lar\u0131 (wrapper) geli\u015ftirdik. Lineer cebir i\u015flemleri i\u00e7in Eigen<\/strong> k\u00fct\u00fcphanesini ve performans kritik k\u0131s\u0131mlarda BLAS\/LAPACK<\/strong> optimizasyonlar\u0131n\u0131 kulland\u0131k.<\/p>\n Motor, katmanlar, aktivasyon fonksiyonlar\u0131, optimizat\u00f6rler ve kay\u0131p fonksiyonlar\u0131 gibi bile\u015fenlerin ba\u011f\u0131ms\u0131z mod\u00fcller olarak tasarlanmas\u0131yla y\u00fcksek bir mod\u00fclerli\u011fe sahip. Bu yap\u0131, yeni bile\u015fenlerin kolayca eklenmesine ve mevcut olanlar\u0131n de\u011fi\u015ftirilmesine olanak tan\u0131yor. Her katman, hem ileri besleme (forward pass) hem de geri yay\u0131l\u0131m (backward pass) mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 kendi i\u00e7inde bar\u0131nd\u0131r\u0131yor.<\/p>\n Motorumuz, dinamik bir hesaplama grafi\u011fi yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 benimsemektedir. Bu, her ileri besleme ad\u0131m\u0131nda yeni bir grafik olu\u015fturuldu\u011fu anlam\u0131na gelir. Bu yakla\u015f\u0131m, model mimarisinde daha fazla esneklik sa\u011flarken, statik grafiklere k\u0131yasla baz\u0131 durumlarda ek hesaplama y\u00fck\u00fc getirebilir. Tens\u00f6rler, temel veri yap\u0131m\u0131z olarak g\u00f6rev yapar ve otomatik t\u00fcrev alma mekanizmas\u0131 (autograd) bu tens\u00f6rler \u00fczerinden geri yay\u0131l\u0131m i\u00e7in gerekli gradyanlar\u0131 hesaplar.<\/p>\n Projenin en yo\u011fun k\u0131sm\u0131, temel YSA bile\u015fenlerinin s\u0131f\u0131rdan in\u015fa edilmesiydi. Her bir bile\u015fen, hem teorik anlay\u0131\u015f hem de pratik uygulama a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemli zorluklar i\u00e7eriyordu.<\/p>\n \u015eu anda motorumuzda a\u015fa\u011f\u0131daki temel katmanlar ve aktivasyon fonksiyonlar\u0131 desteklenmektedir:<\/p>\n Her katman, giri\u015f tens\u00f6r\u00fcn\u00fc al\u0131p \u00e7\u0131k\u0131\u015f tens\u00f6r\u00fcn\u00fc \u00fcreten bir <\/code><\/p>\n E\u011fitim s\u00fcrecini y\u00f6netmek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli optimizat\u00f6rler ve kay\u0131p fonksiyonlar\u0131 entegre ettik:<\/p>\n Geri yay\u0131l\u0131m, YSA e\u011fitiminin kalbidir. Her katman i\u00e7in gradyanlar\u0131n do\u011fru bir \u015fekilde hesaplanmas\u0131 ve bir \u00f6nceki katmana iletilmesi, motorun do\u011frulu\u011fu i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Bu mekanizmay\u0131 uygularken, zincir kural\u0131n\u0131 dikkatlice takip ettik ve her katman\u0131n Alt\u0131 ayl\u0131k bu s\u00fcre\u00e7te, pek \u00e7ok teknik zorlukla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131k ve bunlara yarat\u0131c\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler bulmak zorunda kald\u0131k.<\/p>\n C++ kullanmam\u0131za ra\u011fmen, ilk versiyonlarda performans beklentilerimizin alt\u0131ndayd\u0131. \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131 ve evri\u015fim operasyonlar\u0131 darbo\u011faz yarat\u0131yordu. \u00c7\u00f6z\u00fcm olarak:<\/p>\n Derin \u00f6\u011frenme modelleri ve b\u00fcy\u00fck veri setleri, \u00f6nemli bellek t\u00fcketimine neden olabilir. Bellek s\u0131z\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 \u00f6nlemek ve verimli bellek kullan\u0131m\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in ak\u0131ll\u0131 i\u015faret\u00e7iler (smart pointers) kulland\u0131k ve tens\u00f6r operasyonlar\u0131nda gereksiz kopyalamalardan ka\u00e7\u0131nd\u0131k. Ayr\u0131ca, tens\u00f6rlerin ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc dikkatlice y\u00f6nettik.<\/p>\n Geri yay\u0131l\u0131m algoritmas\u0131ndaki k\u00fc\u00e7\u00fck bir hata bile modelin yanl\u0131\u015f \u00f6\u011frenmesine neden olabilir. Bu nedenle, hata ay\u0131klama s\u00fcrecine \u00f6zel \u00f6nem verdik:<\/p>\n Alt\u0131 ayl\u0131k \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n sonunda, motorumuz temel derin \u00f6\u011frenme g\u00f6revlerini yerine getirebilecek olgunlu\u011fa eri\u015fti.<\/p>\n Motorumuz, \u015fu anda \u00e7ok katmanl\u0131 alg\u0131lay\u0131c\u0131lar (MLP'ler) ve basit evri\u015fimsel sinir a\u011flar\u0131 (CNN'ler) olu\u015fturmak i\u00e7in yeterli katman ve fonksiyon setini sunmaktad\u0131r. MNIST gibi standart veri setleri \u00fczerinde s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revlerini ba\u015far\u0131yla ger\u00e7ekle\u015ftirebilmektedir. Desteklenen katmanlar ve aktivasyon fonksiyonlar\u0131 yukar\u0131da listelenmi\u015ftir.<\/p>\n Kendi motorumuzun performans\u0131n\u0131, benzer basit modelleri TensorFlow ve PyTorch gibi pop\u00fcler k\u00fct\u00fcphanelerde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rarak k\u0131yaslad\u0131k. Tamamen optimize edilmi\u015f ticari k\u00fct\u00fcphanelerin h\u0131z\u0131na ula\u015famasak da, \u00f6zellikle CPU \u00fczerinde tek i\u015f par\u00e7ac\u0131kl\u0131 senaryolarda kabul edilebilir performans sergilemektedir. A\u015fa\u011f\u0131daki tablo, MNIST veri seti \u00fczerinde basit bir MLP i\u00e7in ortalama e\u011fitim s\u00fcresini g\u00f6stermektedir:<\/p>\n Bu sonu\u00e7lar, motorumuzun temel i\u015flevselli\u011fini ve do\u011frulu\u011funu kan\u0131tlamaktad\u0131r.<\/p>\n Motorumuzu kullanarak a\u015fa\u011f\u0131daki gibi basit senaryolar\u0131 ba\u015far\u0131yla modelledik:<\/p>\n Geli\u015ftirdi\u011fimiz YSA motoru, mevcut haliyle bile belirli ni\u015f alanlarda ve gelecekteki geli\u015ftirmelerle daha geni\u015f yelpazede kullan\u0131labilir.<\/p>\n Evri\u015fimsel katman deste\u011fi sayesinde, motorumuz temel g\u00f6r\u00fcnt\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revleri i\u00e7in kullan\u0131labilir. Gelecekteki RNN\/LSTM katmanlar\u0131 ile do\u011fal dil i\u015fleme (NLP) alan\u0131nda da potansiyel uygulamalar bulabiliriz. \u00d6zellikle d\u00fc\u015f\u00fck kaynakl\u0131 cihazlarda veya g\u00f6m\u00fcl\u00fc sistemlerde \u00f6zel model da\u011f\u0131t\u0131mlar\u0131 i\u00e7in bir temel olu\u015fturabilir.<\/p>\n MLP deste\u011fi ve regresyon yetenekleri, motoru finansal veri analizi, hisse senedi tahmini veya di\u011fer zaman serisi analizleri gibi alanlarda basit modeller olu\u015fturmak i\u00e7in uygun hale getirir. Mod\u00fcler yap\u0131s\u0131, bu t\u00fcr verilere \u00f6zel katmanlar\u0131n eklenmesini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n \u015eirket i\u00e7i \u00f6zel algoritmalar\u0131n veya model mimarilerinin gerekti\u011fi durumlarda, mevcut pop\u00fcler k\u00fct\u00fcphanelerin k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131 a\u015fmak i\u00e7in motorumuz \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunabilir. Fikri m\u00fclkiyetin korunmas\u0131 ve hassas veriler \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken tam kontrol sa\u011flamak isteyen kurulu\u015flar i\u00e7in ideal bir temel olabilir.<\/p>\n Alt\u0131 ayl\u0131k bu yolculuk bir ba\u015flang\u0131\u00e7. Motorumuzu daha da geli\u015ftirmek i\u00e7in iddial\u0131 planlar\u0131m\u0131z var.<\/p>\n Yol haritam\u0131z\u0131n ba\u015f\u0131nda, daha fazla katman t\u00fcr\u00fc (\u00f6rn. Recurrent Neural Networks - RNN, Long Short-Term Memory - LSTM, Transformer bile\u015fenleri) ve daha karma\u015f\u0131k model mimarileri i\u00e7in destek eklemek yer al\u0131yor. Ayr\u0131ca, \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f modelleri y\u00fckleme yetene\u011fi \u00fczerinde de \u00e7al\u0131\u015fmay\u0131 planl\u0131yoruz.<\/p>\n Performans\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in GPU (CUDA\/OpenCL) deste\u011fi eklemek en b\u00fcy\u00fck \u00f6nceliklerimizden biri. Bu, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli modellerin e\u011fitim s\u00fcresini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde k\u0131saltacakt\u0131r. Ayr\u0131ca, daha geli\u015fmi\u015f optimizasyon teknikleri (\u00f6rn. karma hassasiyetli e\u011fitim) ve da\u011f\u0131t\u0131k e\u011fitim yetenekleri \u00fczerinde de ara\u015ft\u0131rmalar yapaca\u011f\u0131z.<\/p>\n Motorumuzu gelecekte a\u00e7\u0131k kaynak bir proje olarak yay\u0131nlamay\u0131 hedefliyoruz. Bu, geli\u015ftirme s\u00fcrecine toplulu\u011fun katk\u0131da bulunmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak ve motorun daha geni\u015f bir kullan\u0131c\u0131 taban\u0131na ula\u015fmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. Dok\u00fcmantasyonun iyile\u015ftirilmesi ve \u00f6rneklerin zenginle\u015ftirilmesi de bu hedefin \u00f6nemli bir par\u00e7as\u0131d\u0131r.<\/p>\n Alt\u0131 ayl\u0131k yo\u011fun ve \u00f6\u011fretici bir s\u00fcrecin sonunda, temel bir Yapay Sinir A\u011f\u0131 motorunu ba\u015far\u0131yla in\u015fa ettik. Bu s\u00fcre\u00e7, derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n i\u00e7 i\u015fleyi\u015fine dair paha bi\u00e7ilmez bir anlay\u0131\u015f kazanmam\u0131z\u0131 sa\u011flad\u0131 ve ekibimizin teknik yetkinliklerini art\u0131rd\u0131. Motorumuz, mevcut haliyle basit YSA ve CNN modellerini e\u011fitebilmekte ve temel s\u0131n\u0131fland\u0131rma g\u00f6revlerini yerine getirebilmektedir. Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131m\u0131z performans ve bellek y\u00f6netimi gibi zorluklara ra\u011fmen, mod\u00fcler ve geni\u015fletilebilir bir yap\u0131 olu\u015fturmay\u0131 ba\u015fard\u0131k. Gelecekteki planlar\u0131m\u0131z aras\u0131nda GPU deste\u011fi, yeni katmanlar ve a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir proje olma hedefi yer almaktad\u0131r. Bu proje, sadece bir yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirmekten \u00f6te, derin \u00f6\u011frenme d\u00fcnyas\u0131na dair derinlemesine bir ke\u015fif yolculu\u011fu olmu\u015ftur ve bu yolculuk devam edecektir.<\/p>\n Mevcut k\u00fct\u00fcphanelerin sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 y\u00fcksek seviyeli soyutlamalar\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7erek, derin \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n \u00e7ekirdek mekanizmalar\u0131n\u0131 daha iyi anlamak, d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli kontrol sa\u011flamak ve gelecekteki \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131m\u0131z i\u00e7in tam esneklik elde etmek amac\u0131yla kendi motorumuzu geli\u015ftirmeye karar verdik.<\/p>\n Motorun \u00e7ekirdek hesaplamalar\u0131 i\u00e7in C++ kullan\u0131ld\u0131. Kullan\u0131c\u0131 aray\u00fcz\u00fc ve prototipleme i\u00e7in Python sarmalay\u0131c\u0131lar\u0131 geli\u015ftirildi. Lineer cebir i\u015flemleri i\u00e7in Eigen k\u00fct\u00fcphanesi ve performans kritik k\u0131s\u0131mlarda BLAS\/LAPACK optimizasyonlar\u0131ndan faydalan\u0131ld\u0131.<\/p>\n Kendi motorumuz, TensorFlow veya PyTorch gibi dev k\u00fct\u00fcphanelerin sundu\u011fu optimize edilmi\u015f GPU h\u0131zland\u0131rmas\u0131na ve geni\u015f \u00f6zellik setine sahip de\u011fildir. Ancak, CPU \u00fczerinde basit modeller i\u00e7in kabul edilebilir bir performans sergilemektedir ve temel i\u015flevsellik a\u00e7\u0131s\u0131ndan do\u011frulu\u011funu kan\u0131tlam\u0131\u015ft\u0131r. Amac\u0131m\u0131z, ticari bir rakip olmak yerine, \u00f6\u011frenme ve \u00f6zelle\u015ftirme odakl\u0131 bir platform sunmakt\u0131r.<\/p>\n \u015eu anda motorumuz, \u00e7ok katmanl\u0131 alg\u0131lay\u0131c\u0131lar (MLP'ler) ve temel evri\u015fimsel sinir a\u011flar\u0131 (CNN'ler) olu\u015fturmak i\u00e7in gerekli olan Dense, Convolutional, Pooling ve Flatten katmanlar\u0131n\u0131 desteklemektedir. ReLU, Sigmoid, Tanh ve Softmax gibi aktivasyon fonksiyonlar\u0131 ile SGD, Adam ve RMSprop gibi optimizat\u00f6rler de mevcuttur.<\/p>\n Evet, uzun vadeli hedeflerimizden biri, motorumuzu a\u00e7\u0131k kaynak bir proje olarak yay\u0131nlamak ve toplulu\u011fun katk\u0131lar\u0131na a\u00e7makt\u0131r. Bu, projenin daha h\u0131zl\u0131 geli\u015fmesine ve daha geni\u015f bir kitleye ula\u015fmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Yapay zeka ve derin \u00f6\u011frenme alan\u0131ndaki h\u0131zl\u0131 geli\u015fmeler, bizleri kendi temel YSA motorumuzu geli\u015ftirme fikrine itti. Mevcut k\u00fct\u00fcphaneler (TensorFlow…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-38047","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nMod\u00fcler Yap\u0131 ve Esneklik<\/h4>\n
Veri Ak\u0131\u015f\u0131 ve Hesaplama Grafi\u011fi<\/h4>\n
\u00c7ekirdek Bile\u015fenlerin Geli\u015ftirilmesi<\/h3>\n
Katmanlar ve Aktivasyon Fonksiyonlar\u0131<\/h4>\n
\n
forward<\/code> metodu ve gradyanlar\u0131 hesaplay\u0131p bir \u00f6nceki katmana ileten bir backward<\/code> metodu i\u00e7erir.<\/p>\n\/\/ \u00d6rnek bir Dense Katman yap\u0131s\u0131 (basitle\u015ftirilmi\u015f)\nclass DenseLayer {\npublic:\n Tensor weights;\n Tensor bias;\n Tensor input_cache; \/\/ Geri yay\u0131l\u0131m i\u00e7in giri\u015fi sakla\n\n DenseLayer(int input_size, int output_size) {\n \/\/ A\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 ve bias'\u0131 rastgele ba\u015flat\n weights = Tensor::random(input_size, output_size);\n bias = Tensor::zeros(1, output_size);\n }\n\n Tensor forward(const Tensor& input) {\n input_cache = input;\n return input.dot(weights) + bias;\n }\n\n Tensor backward(const Tensor& grad_output) {\n \/\/ A\u011f\u0131rl\u0131k ve bias gradyanlar\u0131n\u0131 hesapla\n Tensor grad_weights = input_cache.transpose().dot(grad_output);\n Tensor grad_bias = grad_output.sum(0);\n\n \/\/ Giri\u015f gradyan\u0131n\u0131 hesapla\n Tensor grad_input = grad_output.dot(weights.transpose());\n\n \/\/ Optimizat\u00f6r i\u00e7in gradyanlar\u0131 sakla\n \/\/ ...\n\n return grad_input;\n }\n};\n<\/pre>\nOptimizat\u00f6rler ve Kay\u0131p Fonksiyonlar\u0131<\/h4>\n
\n
Geri Yay\u0131l\u0131m\u0131n (Backpropagation) Uygulanmas\u0131<\/h4>\n
backward<\/code> metodunun do\u011fru gradyanlar\u0131 d\u00f6nd\u00fcrmesini sa\u011flad\u0131k. Otomatik t\u00fcrev alma sistemi, bu s\u00fcreci b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde basitle\u015ftirdi.<\/p>\nKar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan Zorluklar ve \u00c7\u00f6z\u00fcmler<\/h3>\n
Performans Engelleri ve Optimizasyon Teknikleri<\/h4>\n
\n
Bellek Y\u00f6netimi ve B\u00fcy\u00fck Veri Setleri<\/h4>\n
Hata Ay\u0131klama ve Do\u011frulama S\u00fcre\u00e7leri<\/h4>\n
\n
Mevcut Durum ve Ba\u015far\u0131lar<\/h3>\n
Desteklenen Model T\u00fcrleri ve Katmanlar<\/h4>\n
Performans Metrikleri ve K\u0131yaslamalar<\/h4>\n
\n\n
\n \nK\u00fct\u00fcphane\/Motor<\/th>\n Epoch Ba\u015f\u0131na S\u00fcre (Ort.)<\/th>\n Do\u011fruluk Oran\u0131 (MNIST)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Kendi Motorumuz (CPU)<\/td>\n ~1.2 saniye<\/td>\n ~97.5%<\/td>\n<\/tr>\n \n PyTorch (CPU)<\/td>\n ~0.8 saniye<\/td>\n ~98.1%<\/td>\n<\/tr>\n \n TensorFlow (CPU)<\/td>\n ~0.9 saniye<\/td>\n ~98.0%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n \u00d6rnek Uygulama Senaryolar\u0131<\/h4>\n
\n
Kullan\u0131m Alanlar\u0131 ve Potansiyel Uygulamalar<\/h3>\n
G\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u0130\u015fleme ve Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme<\/h4>\n
Finansal Tahminler ve Zaman Serileri<\/h4>\n
\u00d6zel Sekt\u00f6r \u00c7\u00f6z\u00fcmleri<\/h4>\n
Gelecek Planlar\u0131 ve Yol Haritas\u0131<\/h3>\n
Yeni Katmanlar ve Model Mimarileri<\/h4>\n
Geli\u015fmi\u015f Optimizasyonlar ve Donan\u0131m Deste\u011fi<\/h4>\n
Topluluk Katk\u0131s\u0131 ve A\u00e7\u0131k Kaynak Hedefi<\/h4>\n
Sonu\u00e7<\/h3>\n
SSS (S\u0131k Sorulan Sorular)<\/h3>\n
Neden s\u0131f\u0131rdan bir YSA motoru in\u015fa ettiniz?<\/h4>\n
Hangi diller ve k\u00fct\u00fcphaneler kullan\u0131ld\u0131?<\/h4>\n
Performans\u0131 di\u011fer pop\u00fcler k\u00fct\u00fcphanelerle k\u0131yaslayabilir misiniz?<\/h4>\n
Ne t\u00fcr modellere destek veriyor?<\/h4>\n
Proje a\u00e7\u0131k kaynak olacak m\u0131?<\/h4>\n