Yapay Zeka Uygulamaları Dersi 2- YZ Algoritma Türleri ve Örnekleri

Опубликовано: 15 Январь 2025
на канале: Bilişim Hocası

793

Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenme yeteneğine sahip olmalarını sağlayan bir yöntemdir. Denetimli öğrenme, etiketli veri kullanarak modelin öğrenmesini sağlar. Denetimsiz öğrenme ise etiketlenmemiş veri kullanarak desenleri ve yapıları
çıkarmayı amaçlar.

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık veri temsilleri oluşturmayı amaçlar. Bu algoritma türü, derin ve katmanlı yapısıyla büyük veri setlerinden anlamlı özellikler çıkarabilir. Görüntü işleme, doğal dil işleme ve oyun stratejileri gibi alanlarda etkili sonuçlar vermiştir.

Doğal dil işleme (Natural Language Processing, NLP), bilgisayarların insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlayan bir alt alandır. Dil işleme algoritmaları metin analizi, duygu analizi, konuşma tanıma ve metin üretimi gibi görevlerde kullanılır.

Görüntü işleme, dijital görüntülerle çalışmayı içerir. Görüntü analizi ve işleme algoritmaları, nesne tanıma, yüz tanıma, tıbbi görüntüleme ve otonom araçlar gibi uygulamalarda kullanılır.

YAPAY ZEKÂ ALGORİTMALARI

Lineer Regresyon

Lineer regresyon, bir değişkenin diğer değişken üzerindeki etkisini inceleyen bir algoritmadır. En iyi uyan doğruyu belirleyerek tahminler yapar.

Karar Ağaçları

Karar ağaçları, veri setindeki desenleri sınıflandırmak veya regresyon yapmak için kullanılır. Ağaç yapısı, ardışık kararlarla sonuca ulaşır.

Destek Vektör Makineleri

Destek vektör makineleri, sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılır. Veri noktalarını bölmek için en iyi hiper düzlemi bulmayı amaçlar.

K-En Yakın Komşu

K-en yakın komşu (K-nearest neighbors, KNN), veri noktalarını benzerliklerine göre sınıflandıran veya tahmin eden basit bir algoritmadır.

K-Means Kümeleme

K-means, veriyi belirli sayıda kümeye ayıran bir kümeleme algoritmasıdır. Benzer veri noktalarını aynı kümeye yerleştirir.

Derin Sinir Ağları

Derin sinir ağları, derin öğrenme için temel yapı taşıdır. Çok katmanlı yapısı, karmaşık veri setlerindeki desenleri keşfetmeye yardımcı olur.

Kümeleme Algoritmaları:

K-Means: Farklı hastaları benzer özelliklere göre gruplamak ve özellikle hastalık kümelerini oluşturmak için kullanılabilir. Hierarchical Clustering: Benzer hastalıkların hiyerarşik bir yapıda gruplandırılmasını sağlar.

Birim Öğrenme (Ensemble Learning):

Random Forest: Birden fazla karar ağacının birleştirilmesiyle oluşturulan bir modeldir. Hastalık tahmininde kullanılabilir.

Gradient Boosting: Zayıf modellerin bir araya getirilerek daha güçlü bir model oluşturulmasını sağlar. Hastalık risk tahmininde kullanılabilir.

Biyoenformatik Algoritmaları: Deoksiribonükleik asit (DNA) Dizilimi Analizi: Genom dizilimleri üzerinde yapılan analizlerde kullanılır. Gen mutasyonlarını belirlemek veya gen ifadelerini anlamak için kullanılabilir.

Sonuç

Yapay zekâ, modern teknolojinin önemli bir alanıdır ve hayatımızın birçok yönünü etkilemektedir. Temel kavramları anlamak ve bu alandaki önemli algoritmaları bilmek, yapay zekânın potansiyelini daha iyi kavramamıza
yardımcı olur.

Instagram: @bilisim.hocasi
1000 Kitap: https://1000kitap.com/_bilisimhocasi_
Web Sayfam: https://isagurbuz002.blogspot.com
Pinterest: / bilisim_hocasi
Wattpad: https://www.wattpad.com/myworks/34558...