Otomatik kodlayıcılar, girdi olarak yalnızca verinin kendisini kullanarak belirli bir veri kümesini yeniden üretmeyi öğrenebilen bir yapay sinir ağı türüdür. Otomatik kodlayıcılar sıklıkla verilerin boyutluluğunu azaltmak, verilerdeki karmaşık örüntüleri öğrenmek ve denetimsiz öğrenme görevleri için veri temsillerini öğrenmek için kullanılır.

Bir otomatik kodlayıcı, girdiyi bir gizli katman temsiline dönüştüren bir kodlayıcı ve girdiyi bu gizli katman temsilinden yeniden yapılandıran bir kod çözücüden oluşur. Kodlayıcı ve kod çözücünün her ikisi de ileri beslemeli ağlar, tekrarlayan ağlar veya ikisinin bir kombinasyonu olabilir. Girdi, gizli uzay adı verilen kompakt bir temsile kodlanır ve bu temsil daha sonra sınıflandırma, regresyon, kümeleme, denoising ve daha fazlası gibi çeşitli görevler için kullanılabilir.

Otomatik kodlayıcılar, en yaygın olanı geri yayılım olan çeşitli algoritmalar kullanılarak eğitilebilir. Otomatik kodlayıcılar, provenans tabanlı takviye öğrenme gibi takviye öğrenme çeşitleri kullanılarak da eğitilebilir.

Verilerin boyutluluğunu azaltmanın yanı sıra, oto kodlayıcılar verilerin yapısı hakkında bilgi sağlamak için de kullanılır. Örneğin, veri noktaları arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak ve sonraki görevler için önemli olan özellikleri öğrenmek için kullanılabilirler.

Otomatik kodlayıcılar, üretken modeller oluşturmak ve aykırı değer tespiti gibi diğer alanlarda da kullanılmaktadır. Daha yakın zamanlarda, oto kodlayıcılar görüntü segmentasyonu ve görüntü sınıflandırması gibi derin öğrenme uygulamalarında kullanılmıştır.

Otomatik kodlayıcılar, yapay zeka ve makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir araçtır. Çeşitli uygulamalar için araştırmalarda yaygın olarak kullanılırlar ve veri temsillerini öğrenmek için popüler bir yöntem olmaya devam ederler.

Otomatik kodlayıcılar, girdi olarak yalnızca verinin kendisini kullanarak belirli bir veri kümesini yeniden üretmeyi öğrenebilen bir yapay sinir ağı türüdür. Otomatik kodlayıcılar sıklıkla verilerin boyutluluğunu azaltmak, verilerdeki karmaşık örüntüleri öğrenmek ve denetimsiz öğrenme görevleri için veri temsillerini öğrenmek için kullanılır.

Bir otomatik kodlayıcı, girdiyi bir gizli katman temsiline dönüştüren bir kodlayıcı ve girdiyi bu gizli katman temsilinden yeniden yapılandıran bir kod çözücüden oluşur. Kodlayıcı ve kod çözücünün her ikisi de ileri beslemeli ağlar, tekrarlayan ağlar veya ikisinin bir kombinasyonu olabilir. Girdi, gizli uzay adı verilen kompakt bir temsile kodlanır ve bu temsil daha sonra sınıflandırma, regresyon, kümeleme, denoising ve daha fazlası gibi çeşitli görevler için kullanılabilir.

Otomatik kodlayıcılar, en yaygın olanı geri yayılım olan çeşitli algoritmalar kullanılarak eğitilebilir. Otomatik kodlayıcılar, provenans tabanlı takviye öğrenme gibi takviye öğrenme çeşitleri kullanılarak da eğitilebilir.

Verilerin boyutluluğunu azaltmanın yanı sıra, oto kodlayıcılar verilerin yapısı hakkında bilgi sağlamak için de kullanılır. Örneğin, veri noktaları arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmak ve sonraki görevler için önemli olan özellikleri öğrenmek için kullanılabilirler.

Otomatik kodlayıcılar, üretken modeller oluşturmak ve aykırı değer tespiti gibi diğer alanlarda da kullanılmaktadır. Daha yakın zamanlarda, oto kodlayıcılar görüntü segmentasyonu ve görüntü sınıflandırması gibi derin öğrenme uygulamalarında kullanılmıştır.

Otomatik kodlayıcılar, yapay zeka ve makine öğrenimi sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir araçtır. Çeşitli uygulamalar için araştırmalarda yaygın olarak kullanılırlar ve veri temsillerini öğrenmek için popüler bir yöntem olmaya devam ederler.