fi en en fi en en fi en en zh fi fi en fi fi en ca en en en fr fr en en en en en en fi en en en en fi tr eu es en en fi en en fi en fi fi es fi fi fi fi et fi fi fi fi en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - C#- ja Python-ohjelmointikielten soveltuvuus neuroverkkojen toteuttamiseen
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Show download detailsHide download details
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Koneoppimista hyödynnetään kaikkialla. Neuroverkot muodostavat koneoppimisen selkärangan, joten luodakseen koneoppimista hyödyntäviä sovelluksia, on ohjelmoijan ymmärrettävä neuroverkkojen toimintaa. Tässä tutkielmassa esitellään neuroverkkojen historiaa ja toimintatapoja ja etsitään syitä sille, miksi Python-ohjelmointikieli on niin suosittu neuroverkkojen toteutukseen. Johtopäätöksenä havaitaan, että muun muassa NumPy-kirjasto sekä Googlen kehittämä TensorFlow-kirjasto puoltavat neuroverkkojen toteutusta Python-kielellä.
Machine learning is being utilized everywhere. Neural networks form the basis for machine learning, so in order to create machine learning applications, the programmer has to have a grasp of how neural networks function. The purpose of this thesis is to summarize the history of neural networks, explain how neural networks function and find reasons as to why Python is so popular in the implementation of neural networks. This thesis finds that for example NumPy and Google's TensorFlow libraries make Python the preferred language for creating neural networks.
Show full item record
Showing items with similar title or keywords.
Konvolutionaalisten neuroverkkojen hyödyntäminen automatisoitujen ajoneuvojen kehittämisessä
Tekoäly on tällä hetkellä ja tulevaisuudessa merkittävä teknologia, jota pystytään hyödyntämään autonomisessa ajamisessa eri teknologioiden avulla. Tässä kandidaatin tutkielmassa selvitetään sitä, miten konvolutionaalisia ...
Keinotekoisten neuroverkkojen hyödyntäminen automaattisessa lintujen tunnistamisessa äänen perusteella
Tässä tutkielmassa esitellään keinotekoisten neuroverkkojen hyödyntämistä automaattisessa lintujen tunnistamisessa äänen perusteella. Keskeisenä motiivina ovat sekä neuroverkkoihin tutustuminen että lintujen automaattisen ...
Tuominen, Heli (Jyväskylän yliopisto, 2019)
Liitosalgoritmit ja niiden soveltuvuus liitosoperaation toteuttamiseen relaatiotietokannanhallintajärjestelmissä
Tässä tutkielmassa tarkastellaan liitosoperaation toteuttavia liitosalgoritmeja relaatiotietokannanhallintajärjestelmissä. Tutkielman tavoitteena on esitellä kolme yleisintä liitosalgoritmia – nested loop, sort-merge ja ...
Monte Carlo -hiukkassimulaation toteuttaminen ja kiihdyttäminen Pythonin Numba-kirjastolla
Tutkielmassa vertaillaan alkuperäisen C-kielisen MCERD-simulaatiosovelluksen ja siitä tutkielmaa varten kehitettyjen Python-kielisten versioiden suorituskykyä. MCERD simuloi Elastic Recoil Detector (ERD) ja Rutherford ...
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.