Yapay Zeka Algoritmaları Hakkında Genel Bilgiler

Yapay zeka (YZ) çalışmaları, bilgisayarların insan benzeri zeka gelişimini sergilemesi için tasarlanmış büyütülmüş ve bakış açılarıdır. Bu çözümler, çeşitli uygulamalarda problem çözme, öğrenme, tahmin yapma ve karar verme gibi sürdürülebilirliği yerine getirmek için kullanılır.

Yapay Zeka Algoritmalarının Türleri

Yapay zeka hesaplamaları genellikle denetimli öğrenme , denetimsiz öğrenme , pekiştirmeli öğrenme ve diğer özel örnekler şeklinde sınıflandırılır. İşte onun bir türünün ayrıntıları:

1. Denetimli Öğrenme Algoritmaları

Denetimli öğrenmede seçim, etiket veri seti üzerinde çeşitleriir. Girdi ve ortaya çıkan mesafeyi öğrenir ve bu şekilde yeni bir şekilde uygulanır.

Algoritmalar:

1.1. Doğrusal Regresyon

• Kullanım Amacı : Sürekli bir hedef değişkenin (örneğin fiyat veya sıcaklık) tahmini.
• Nasıl Çalışır : Girdiler ile yollar arasındaki mesafe aralıkları çalışır.
• Türkçe: Örnek : ve=w1X1+w2X2+…+wNXN+By = w_1x_1 + w_2x_2 + … + w_nx_n + bve=w1​X1​+w2​X2​+…+wN​XN​+B

1.2. Lojistik Regresyon

• Kullanım Amacı : İkili aydınlatma (örneğin spam/normal e-posta listesi).
• Nasıl Çalışır : Bir olayın belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin eder (örneğin, 0 veya 1).

1.3. Destek Vektör Makineleri (SVM)

• Kullanım Amacı : Sınıflandırma ve regresyon.
• Nasıl Çalışır : Verileri en iyi şekilde ayıran hiper uçağı bulur.
• Avantajı : Küçük ve karmaşık veri kümelerinde iyi performans gösterir.

1.4. Karar Ağaçları

• Kullanım Amacı : Karar verme veya gösterir.
• Nasıl Çalışır : Veriyi dallara ayırarak karar verir.
• Avantajı : Yorumlaması kolaydır.

1.5. Rastgele Ormanı (Rastgele Orman)

• Kullanım Amacı : Sınıflandırma ve regresyon.
• Nasıl Çalışır : Birden fazla karar ağacını birleştirerek tahmin yapar.

1.6. Yapay Sinir Ağları (Yapay Sinir Ağları – ANN)

• Kullanım Amacı : Karmaşık modellerde tahmin ve gösterimler.
• Nasıl Çalışır : İnsan beynindeki çalışmaları taklit eder. Çok katmanlı bir yapıdadır.

Yapay zeka (YZ) çalıştırmaları, bilgisayarların insan benzeri zeka gelişimini sergilemesi için tasarlanmış büyütülmüş ve bakış açılarıdır. Bu çözümler, çeşitli uygulamalarda problem çözme, öğrenme, tahmin yapma ve karar verme gibi sürdürülebilirliği yerine getirmek için kullanılır.

Yapay Zeka Algoritmalarının Türleri

Yapay zeka hesaplamaları genellikle denetimli öğrenme , denetimsiz öğrenme , pekiştirmeli öğrenme ve diğer özel örnekler şeklinde sınıflandırılır. İşte onun bir türünün ayrıntıları:

1. Denetimli Öğrenme Algoritmaları

Denetimli öğrenmede seçim, etiket veri seti üzerinde çeşitleriir. Girdi ve ortaya çıkan mesafeyi öğrenir ve bu şekilde yeni bir şekilde uygulanır.

Algoritmalar:

1.1. Doğrusal Regresyon

• Kullanım Amacı : Sürekli bir hedef değişkenin (örneğin fiyat veya sıcaklık) tahmini.
• Nasıl Çalışır : Girdiler ile yollar arasındaki mesafe aralıkları çalışır.
• Türkçe: Örnek : ve=w1X1+w2X2+…+wNXN+By = w_1x_1 + w_2x_2 + … + w_nx_n + bve=w1​X1​+w2​X2​+…+wN​XN​+B

1.2. Lojistik Regresyon

• Kullanım Amacı : İkili aydınlatma (örneğin spam/normal e-posta listesi).
• Nasıl Çalışır : Bir olayın belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin eder (örneğin, 0 veya 1).

1.3. Destek Vektör Makineleri (SVM)

• Kullanım Amacı : Sınıflandırma ve regresyon.
• Nasıl Çalışır : Verileri en iyi şekilde ayıran hiper uçağı bulur.
• Avantajı : Küçük ve karmaşık veri kümelerinde iyi performans gösterir.

1.4. Karar Ağaçları

• Kullanım Amacı : Karar verme veya gösterir.
• Nasıl Çalışır : Veriyi dallara ayırarak karar verir.
• Avantajı : Yorumlaması kolaydır.

1.5. Rastgele Ormanı (Rastgele Orman)

• Kullanım Amacı : Sınıflandırma ve regresyon.
• Nasıl Çalışır : Birden fazla karar ağacını birleştirerek tahmin yapar.

1.6. Yapay Sinir Ağları (Yapay Sinir Ağları – ANN)

• Kullanım Amacı : Karmaşık modellerde tahmin ve gösterimler.
• Nasıl Çalışır : İnsan beynindeki çalışmaları taklit eder. Çok katmanlı bir yapıdadır.

2. Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

Denetimsiz öğrenmede veri etiketlenmemiştir. Algoritma, veri setindeki örüntüleri veya gizli katmanları keşfetmeye çalışır.

Algoritmalar:

2.1. Kümeleme (Kümeleme)

Kümeleme uygulamaları, doğru noktaların benzerliklerine göre gruplandırılması.

• K-Means : Verileri k farklı kümeye ayırır.
• Hiyerarşik Kümeleme : Veriyi koruyan bir yapıda gruplar.
• DBSCAN : Yoğunluğa dayalı kümeleme yapar; gürültüleri dikkate alınır.

2.2. Boyut İndirgeme Algoritmaları

• Temel Bileşen Analizi (PCA) : Yüksek boyutlu veriyi daha az sayıda boyuta indirger.
• t-SNE : Görselleştirme için yüksek boyutlu veriyi iki boyutlu indirger.

2.3. Özyinelemeli Sinir Ağları (Tekrarlayan Sinir Ağları – RNN)

• Kullanım Amacı : Zaman serisi verileri ve sıralı veriler.
• Nasıl Çalışır : Verinin önceki durumlarını hatırlayarak tahmin yapar (örneğin metin verileri).

3. Pekiştirmeli Öğrenme Algoritmaları

Bu tür programları, bir analizleri alarak ödül veya ceza geri bildirimlerine göre öğrenir. Amaç, uzun vadede en yüksek dereceyi elde etmektir.

Algoritmalar:

3.1. Q-Öğrenme

• Kullanım Amacı : Bir saklama en iyi stratejiyi öğrenme.
• Nasıl Çalışır : Her eylem için ödül ve ceza değerlerini depolayarak karar verir.

3.2. Derin Pekiştirmeli Öğrenme

• Kullanım Amacı : Karmaşık ve dinamik ortamlar.
• Nasıl Çalışır : Derin sinir ağları ve pekiştirmeli öğrenme ayıklamalarını birleştirir. (Örnek: AlphaGo olanları).

4. Diğer Yapay Zeka Algoritmaları

4.1. Genetik Algoritmalar

• Kullanım Amacı : Optimizasyon problemleri.
• Nasıl Çalışır : Evrimsel biyolojiden ilham alır. Seçim, çaprazlama ve aksesuarlarla çözüm ararsınız.

4.2. Destek Vektör Makineleri

• Karmaşık sorunları problemlerinde kullanılır.
• Daha yüksek boyutlu uzaylarda doğru bir görünüm sağlar.

4.3. Markov Karar Süreçleri (MDP)

• Kullanım Amacı : Karar verme problemleri.
• Nasıl Çalışır : Gelecekteki durumların olasılıklarını değerlendirerek en iyi eylemi belirler.

Bonus 🙂

Yapay zeka (YZ) çalıştırmaları, bilgisayarların insan benzeri zeka gelişimini sergilemesi için tasarlanmış büyütülmüş ve bakış açılarıdır. Bu çözümler, çeşitli uygulamalarda problem çözme, öğrenme, tahmin yapma ve karar verme gibi sürdürülebilirliği yerine getirmek için kullanılır.

Yapay Zeka Algoritmalarının Türleri

Yapay zeka hesaplamaları genellikle denetimli öğrenme , denetimsiz öğrenme , pekiştirmeli öğrenme ve diğer özel örnekler şeklinde sınıflandırılır. İşte onun bir türünün ayrıntıları:

1. Denetimli Öğrenme Algoritmaları

Denetimli öğrenmede seçim, etiket veri seti üzerinde çeşitleriir. Girdi ve ortaya çıkan mesafeyi öğrenir ve bu şekilde yeni bir şekilde uygulanır.

Algoritmalar:

1.1. Doğrusal Regresyon

• Kullanım Amacı : Sürekli bir hedef değişkenin (örneğin fiyat veya sıcaklık) tahmini.
• Nasıl Çalışır : Girdiler ile yollar arasındaki mesafe aralıkları çalışır.
• Türkçe: Örnek : ve=w1X1+w2X2+…+wNXN+By = w_1x_1 + w_2x_2 + … + w_nx_n + bve=w1​X1​+w2​X2​+…+wN​XN​+B

1.2. Lojistik Regresyon

• Kullanım Amacı : İkili aydınlatma (örneğin spam/normal e-posta listesi).
• Nasıl Çalışır : Bir olayın belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin eder (örneğin, 0 veya 1).

1.3. Destek Vektör Makineleri (SVM)

• Kullanım Amacı : Sınıflandırma ve regresyon.
• Nasıl Çalışır : Verileri en iyi şekilde ayıran hiper uçağı bulur.
• Avantajı : Küçük ve karmaşık veri kümelerinde iyi performans gösterir.

1.4. Karar Ağaçları

• Kullanım Amacı : Karar verme veya gösterir.
• Nasıl Çalışır : Veriyi dallara ayırarak karar verir.
• Avantajı : Yorumlaması kolaydır.

1.5. Rastgele Ormanı (Rastgele Orman)

• Kullanım Amacı : Sınıflandırma ve regresyon.
• Nasıl Çalışır : Birden fazla karar ağacını birleştirerek tahmin yapar.

1.6. Yapay Sinir Ağları (Yapay Sinir Ağları – ANN)

• Kullanım Amacı : Karmaşık modellerde tahmin ve gösterimler.
• Nasıl Çalışır : İnsan beynindeki çalışmaları taklit eder. Çok katmanlı bir yapıdadır.

2. Denetimsiz Öğrenme Algoritmaları

Denetimsiz öğrenmede veri etiketlenmemiştir. Algoritma, veri setindeki örüntüleri veya gizli katmanları keşfetmeye çalışır.

Algoritmalar:

2.1. Kümeleme (Kümeleme)

Kümeleme uygulamaları, doğru noktaların benzerliklerine göre gruplandırılması.

• K-Means : Verileri k farklı kümeye ayırır.
• Hiyerarşik Kümeleme : Veriyi koruyan bir yapıda gruplar.
• DBSCAN : Yoğunluğa dayalı kümeleme yapar; gürültüleri dikkate alınır.

2.2. Boyut İndirgeme Algoritmaları

• Temel Bileşen Analizi (PCA) : Yüksek boyutlu veriyi daha az sayıda boyuta indirger.
• t-SNE : Görselleştirme için yüksek boyutlu veriyi iki boyutlu indirger.

2.3. Özyinelemeli Sinir Ağları (Tekrarlayan Sinir Ağları – RNN)

• Kullanım Amacı : Zaman serisi verileri ve sıralı veriler.
• Nasıl Çalışır : Verinin önceki durumlarını hatırlayarak tahmin yapar (örneğin metin verileri).

3. Pekiştirmeli Öğrenme Algoritmaları

Bu tür programları, bir analizleri alarak ödül veya ceza geri bildirimlerine göre öğrenir. Amaç, uzun vadede en yüksek dereceyi elde etmektir.

Algoritmalar:

3.1. Q-Öğrenme

• Kullanım Amacı : Bir saklama en iyi stratejiyi öğrenme.
• Nasıl Çalışır : Her eylem için ödül ve ceza değerlerini depolayarak karar verir.

3.2. Derin Pekiştirmeli Öğrenme

• Kullanım Amacı : Karmaşık ve dinamik ortamlar.
• Nasıl Çalışır : Derin sinir ağları ve pekiştirmeli öğrenme ayıklamalarını birleştirir. (Örnek: AlphaGo olanları).

4. Diğer Yapay Zeka Algoritmaları

4.1. Genetik Algoritmalar

• Kullanım Amacı : Optimizasyon problemleri.
• Nasıl Çalışır : Evrimsel biyolojiden ilham alır. Seçim, çaprazlama ve aksesuarlarla çözüm ararsınız.

4.2. Destek Vektör Makineleri

• Karmaşık sorunları problemlerinde kullanılır.
• Daha yüksek boyutlu uzaylarda doğru bir görünüm sağlar.

4.3. Markov Karar Süreçleri (MDP)

• Kullanım Amacı : Karar verme problemleri.
• Nasıl Çalışır : Gelecekteki durumların olasılıklarını değerlendirerek en iyi eylemi belirler.

Algoritma Seçiminde Dikkat Alınması Gereken Faktörler

1. Veri Türü : Etiketli mi, etiketlenmemiş mi? Sürekli veya kategorik mi?
2. Problem Türü : Sınıflandırma, tahmin, kümeleme veya değişme.
3. Performans Gereksinimi : Hız, doğruluk veya planlama maliyeti.
4. Veri Miktarı ve Boyut : Büyük veri setlerinde genellikle sinir ağları veya kümeleme işlemleri tercih edilir.