Python mu yenicek C++ mı görelim(yapayzeka hız testi)

[nt]

Kafam çok karıştı.

Normalde mesaj ile özelden soracaktım ama sorularım burada dursun ki başkaları da faydalansın.
İlk olarak, istediğin tam olarak nedir? Kombinasyon demişsin ama bahsettiğin kavram kombinasyon değil, Timur Aydın hocamızın dediği gibi *sanırım* permütasyon. Ama kelimeler tam olarak 30 karakterden mi oluşacak? Yoksa 30 üst limit mi? Yani aC14* geçerli bir kelime mi?

cdtt virüsü

Bırakılan notta ki iletişim adreslerine yazdım ücrette indirim talep ettim. Bir diğer konu toplasanız ömrü hayatım boyunca çalıştığım sektör gereği 50 ila 55 arası terminal ekranı görmüşümdür son kullanıcı olarak iyi veya kötü tecrübelerime dayanarak sormak iatediğim şey; Linux ortamında...

mekatronik.org

Bir kullandığımız karakteri aynı kelime içinde bir daha kullanabiliyor muyuz?

hayır

Verdiğin ifade (94^30), bana tam olarak 30 karakter, ve bir kullanılan karakterin bir daha kullanılabileceğini söylüyor. Ama "kombinasyon" ifadesi aksini söylüyor.

bunun hakkında masallar anlattılar ...

Bir de hatalı c++ kodunu atarsan bir bakayım nasıl yapmışsın, ne hatalar var. Bu senaryo gibi astronomik sayılara ulaştığımız yerlerde algoritma kurma becerisi de çok fark eder çünkü. If-else yerine switch-case kullanmak bile çok şey değiştirir.

veri setimi değiştirdim seninle paylaşıcağım buraya atar seni etiketlerim.
ayrıca yaptıgım modelin kodlarınıda eklerim.

 

[nt]

@Sokisati veriseti.txt olarak ekledim görseli yukarıda var

python kodu:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
import joblib

np.random.seed(42)
X = np.random.rand(1000, 1)
y = 2 * X.squeeze() + 1 + np.random.normal(0, 0.1, 1000)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(1,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0)
model.save('python_model')

tek ricam yaptığın modelin bu kod ile bire bir aynı özelliklerde olması
(test_size, random_state, shape=(1), Dense(1,activation='linear', epochs=100)

 

[Sokisati]

@Sokisati veriseti.txt olarak ekledim görseli yukarıda var

python kodu:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
import joblib

np.random.seed(42)
X = np.random.rand(1000, 1)
y = 2 * X.squeeze() + 1 + np.random.normal(0, 0.1, 1000)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(1,)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, verbose=0)
model.save('python_model')

tek ricam yaptığın modelin bu kod ile bire bir aynı özelliklerde olması
(test_size, random_state, shape=(1), Dense(1,activation='linear', epochs=100)

Abi naptın sen ya... Bu kat be kat aşar beni maalesef. Chatgpt'ye sor diyeceğim ama o da bazen deli zırvası gibi saçmalıyor. Kusura bakma gerçekten.

 

[Gokrtl]

Abi demeyeydin iyiydi. Tepesi attımı tanıyamazsın.

 

[metatronslove]

@nt performans değerlendirmesi yapmak için belki de kocaman bir yapay zeka çalıştırarak süreçleri ölçmek yerine; işlevlerin daha küçük ölçekte mesela bir kaç "recursive function" için gerçekleşme sürelerini kıyaslaman soruya cevap vermiş olmaz mı ? Kombinasyon hesaplamak için bir array'i test et mesela ve python, C++ ile yarışabiliyor mu görmüş oluruz. Mesela 20'nin 9'lu kombinasyonlarından oluşan arraylarden kaçtanesi bir Magic Square tanımlamasına uyar sorusunu ele aldığını düşünelim. 3x3 karedeki 9 hane için 20'nin kombinasyonları kadar dizilim yani yerleştirme olacaktır; bunların çok azı ya da hiç bir tanesi satır ve sütun toplamlarının eşitliği kuralına uymaz; ama iki kodlama dilini kıyaslamak için eğlenceli bir deneyde malzeme olabilir. Recursive Function olmadan daha kısa bir yol yok kombinasyonları sırayla işleme almak için ve bu da işleme şekli açısından yapay zeka yerine kıyaslama için ölçümleme yapmak adına oldukça adil bir "örneklem" oluşturmayı hak edebilir. Fikir sadece...