Yapay zekâ ve makine öğrenmesi temelleri nelerdir?
Yapay Zekâ Temelleri
Yapay zekâ (YZ), makinelerin insan benzeri düşünme ve öğrenme yeteneklerine sahip olmasını sağlar. Bu alandaki temel bileşenler şunlardır:- Algoritmalar: Verileri işleyerek sonuçlar çıkaran matematiksel formüller.
- Veri: YZ'nin öğrenmesi için ihtiyaç duyduğu bilgi setleri.
- Modelleme: Verilerden çıkarım yapmak üzere oluşturulan temsiller.
- Geri besleme: Hatalardan öğrenme ve sonuçları iyileştirme yöntemi.
Makine Öğrenmesi Temelleri
Makine öğrenmesi (MÖ), yapay zekânın bir alt dalıdır ve sistemlerin verilerden öğrenmesini sağlar. Temel bileşenleri:- Denetimli Öğrenme: Bilgi etiketli verilerle model eğitimi.
- Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş verilerle gizli yapıları keşfetme.
- Kümeleme: Benzer verilerin gruplandırılması.
- Karar Ağaçları: Verileri belirli koşullara göre sınıflandırma araçları.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Pozitif ve negatif tam sayılar ne anlama gelir?
- CDN nasıl çalışır? Önbellek ısıtma ve coğrafi replikasyon
- Yazılım Geliştirmede Test (Testing) Aşamasının Önemi Nedir?
- Nasıl Bir Bilgisayar Programlama Dilini İlk Öğrenmeliyim?
- NFC Nedir?
- En yaygın siber saldırı türleri nelerdir?
- Netflix’te öneri algoritması nasıl çalışır?
- Veri tabanı tasarımında en yaygın kullanılan normalizasyon seviyeleri nelerdir?
- Monospace font nedir?
- Python’da bir stringin sadece belirli bir bölümünü nasıl ters çevirebilirim?
- Anakart nedir?
- React’te Context API nasıl kullanılır?
- GPU kiralama ve model hızlandırma için temel öneriler
- En iyi web tarayıcıları hangileridir?
- Antivirüs programları ne işe yarar?
- Python’da bir dictionary’in değerlerini toplamak için hangi yöntem kullanılır?
- Mobil uygulamalarda en sık kullanılan programlama dilleri hangileridir?
- Web scraping için hangi programlama dilleri ve kütüphaneleri en iyi performansı gösterir?
- Yapay zekânın günlük hayattaki kullanım alanları nelerdir?
- Bilgisayar programlama dilinde döngü (loop) kullanımı nasıl yapılır?