• Buradasın

    Açgözlü algoritma nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Açgözlü algoritma (Greedy Algorithm), optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan bir algoritma türüdür 12.
    Bu algoritmanın temel fikri, her adımda mevcut en olası seçeneği seçerek bir dil modeli tarafından üretilen en olası belirteç dizisini bulmaktır 1.
    Açgözlü algoritmanın özellikleri şunlardır:
    • Yerel seçimler: Çözümün uygulanabilir veya optimal olması umuduyla iyi yerel seçimler yapar 2.
    • İki küme oluşturma: Algoritma, seçilen tüm öğeleri içeren bir küme ve reddedilen öğeleri içeren bir küme oluşturur 2.
    Açgözlü algoritmanın kullanıldığı bazı alanlar:
    • En kısa yolu bulma 24.
    • Minimum yayılan ağacı bulma (Prim algoritması veya Kruskal algoritması kullanarak) 24.
    • Son teslim tarihi olan iş sıralaması 2.
    • Kesirli sırt çantası problemi 24.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. zeo.org
        1
      2. tr.techcodeview.com
        2
      3. tr.science44.com
        3
      4. kadimteknolojiler.com.tr
        4
      5. post.nghiatu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Denetimsiz öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. K-Means Kümeleme: Benzer özelliklere sahip verileri gruplandırmak için kullanılır. 2. PCA (Principal Component Analysis): Verilerin boyutunu azaltmak için kullanılır. 3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır. 4. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzayda görselleştirir. 5. Autoencoder: Verileri sıkıştırmak ve daha az boyutlu bir uzaya taşımak için kullanılır. 6. Apriori Algoritması: Veri noktaları arasındaki olası ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur. Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verilerin analizinde ve verideki gizli yapıların keşfedilmesinde kullanılır.
    5 kaynak

    Algoritma türleri nelerdir?

    Algoritma türleri çeşitli alanlara ve amaçlara göre sınıflandırılabilir. İşte bazı yaygın algoritma türleri: 1. Arama Algoritmaları: Veri yapılarında belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir düzene göre sıralar. 3. Dinamik Programlama Algoritmaları: Problemleri alt problemlere ayırarak çözmeyi amaçlar. 4. Graf Algoritmaları: Ağ yapıları üzerinde işlemler yapmak için kullanılır. 5. Heuristik Algoritmalar: Optimal çözümü bulmak yerine, yeterli ve pratik çözümler sunar. 6. Şifreleme Algoritmaları: Verileri anlamsız hale getirerek güvenlik sağlar.
    5 kaynak

    Algoritma karmaşıklığı nedir?

    Algoritma karmaşıklığı, bir algoritmanın çalışması için gereken zaman ve bellek alanı miktarını ifade eder. İki ana türü vardır: 1. Zaman Karmaşıklığı: Algoritmanın tamamlanması için geçen süreyi hesaplar. 2. Alan Karmaşıklığı: Algoritmanın çalışması sırasında ihtiyaç duyduğu bellek miktarını ölçer. Algoritma karmaşıklığı analizi, yazılım geliştiricilerin algoritmalar arasında seçim yaparken ve sistemlerinin ölçeklenebilirliğini değerlendirirken önemli bilgiler sunar.
    5 kaynak

    Algoritma bilişimde ne işe yarar?

    Algoritma, bilişimde çeşitli işlevler üstlenir: 1. Yazılım Geliştirme: Yazılım programlarının temelini oluşturur ve programların doğru ve verimli çalışmasını sağlar. 2. Veri Analizi: Büyük veri kümelerinin analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka gibi alanlarda kullanılır. 3. Optimizasyon: Lojistik, ekonomi ve mühendislik gibi alanlarda en uygun çözümleri bulmak için algoritmalar kritik öneme sahiptir. 4. Arama Motorları: Arama motorları, kullanıcıların sorgularına en uygun sonuçları sunmak için algoritmaları kullanır. 5. Güvenlik: Şifreleme ve kriptografik algoritmalar, veri güvenliğini sağlamak için kullanılır.
    5 kaynak

    Arama algoritmaları nelerdir?

    Arama algoritmaları, bir veri yapısı içinde belirli bir elemanı veya değeri bulmak için kullanılan algoritmalardır. İşte bazı yaygın arama algoritmaları: 1. Linear Search (Lineer Arama): Elemanları sırayla kontrol ederek arama yapar. 2. Binary Search (İkili Arama): Sıralı veri yapılarında, her adımda arama alanını yarıya bölerek logaritmik zamanda arama yapar. 3. Jump Search (Atlamalı Arama): Belirli aralıklarla elemanları kontrol ederek arama yapar. 4. Hashing (Hash Tabloları): Anahtarların hash değerlerini kullanarak sabit zamanda arama yapar. 5. Interpolation Search (İnterpolasyon Arama): Sıralı bir veri setinde tahmini bir arama yapar.
    5 kaynak

    Algoritma nedir kısaca?

    Algoritma, belirli bir problemin çözülmesi veya bir amaca ulaşılması için izlenen adımların düzenlenmiş bir bütünüdür.
    5 kaynak

    Problem çözme ve algoritmalar nedir?

    Problem çözme ve algoritmalar şu şekilde tanımlanabilir: 1. Problem Çözme: Problemleri formüle edebilme, farklı ve yaratıcı çözüm yolları önerebilme, çözümü kesin ve doğru biçimde ifade edebilme becerisidir. 2. Algoritmalar: Bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yollardır. Algoritma geliştirme süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Problemin Tanımlanması: Problemin tam olarak anlaşılması ve gereksinimlerin belirlenmesi. 2. Algoritmanın Geliştirilmesi: Çözüm için yol haritasının oluşturulması. 3. Girdi ve Çıktı Biçimlerinin Belirlenmesi: Sonuçların nasıl aktarılacağının tasarlanması. 4. Akış Şeması Çizme: İşlem adımlarının şema halinde gösterilmesi. 5. Kodlama: Akış şemalarının, bilgisayarın anlayabileceği duruma getirilmesi. 6. Programın Sınanması: Yazılan kodun doğru çalışıp çalışmadığının test edilmesi.
    5 kaynak