• Buradasın

    Cahit Arfin makine öğrenmesi ile ilgili çalışması nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Cahit Arf'ın makine öğrenmesi ile ilgili çalışması, 1959 yılında Erzurum'daki Atatürk Üniversitesi'nde verdiği "Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?" başlıklı konferanstır 12.
    Bu konferansta Arf, makinelerin düşünme yeteneğini farklı etkilere farklı tepkiler verme süreci olarak tanımlamış ve basit "düşünen makineler" tasarlayarak mantıksal ve analitik işlemleri nasıl yapabildiklerini göstermiştir 14.
    Ayrıca, insan beyninin işleyişini analiz ederek iki temel düşünme tarzını belirlemiştir: benzerlikle düşünme (analog makineler) ve yok etme yolu ile muhakeme (dijital makineler) 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. enyapayzeka.com
        1
      2. muratyuksektepe.medium.com
        2
      3. ferdininfikirleri.blogspot.com
        3
      4. dergipark.org.tr
        4
      5. yapayzekarenkleri.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme çeşitli durumlarda kullanılır: Makine Öğrenmesi Kullanım Alanları: 1. Finans: Dolandırıcılık tespiti, kredi riski yönetimi. 2. Sağlık: Tıbbi bilgi yönetimi, hastalık teşhisi ve tedavisi. 3. Medya: Sosyal medya kişiselleştirme, uygunsuz içeriği filtreleme. 4. Perakende: Satış optimizasyonu, bireyselleştirilmiş alışveriş önerileri. 5. Günlük Hayat: Sesli asistanlar, öneri sistemleri. Derin Öğrenme Kullanım Alanları: 1. Görüntü Tanıma: Otonom araçlar, yüz tanıma sistemleri. 2. Dil İşleme: Metin çevirisi, doğal dil işleme. 3. Kişiselleştirilmiş Tıp: Yeni tedavi yöntemleri geliştirme. 4. Siber Güvenlik: Gelişmiş tehdit tespiti. 5. Eğitim: Eğitim materyallerinin otomatik etiketlenmesi.
    5 kaynak

    Makine öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Makine öğrenme modeli eğitimi genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Geniş ve temiz bir veri seti toplanır, ardından veri temizleme, eksik verilerin doldurulması ve verilerin normalizasyonu gibi işlemler yapılır. 2. Özellik Seçimi: Modelin doğru sonuçlar verebilmesi için en önemli özellikler seçilir. 3. Modelin Eğitilmesi ve Değerlendirilmesi: Seçilen algoritma, eğitim verisi üzerinde çalıştırılarak model eğitilir ve modelin doğruluğu, test verileri kullanılarak ölçülür. 4. Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Dağıtımı: Model, yeni verilerle ilgili tahminlerde bulunmak üzere üretim ortamına entegre edilir. Bu süreç, makine öğrenme modelinin daha etkili ve doğru çalışmasını sağlamak için sürekli izleme ve bakım gerektirir.
    5 kaynak

    Cahit arf'a göre makine düşünebilir mi?

    Cahit Arf'a göre makineler düşünebilir, ancak sadece düşünceyi taklit edebilirler. Arf, makinelerin belirli komutlarla sınırlı olan mekanik sistemler olduğunu ve insan beyninin öğrenme, adaptasyon ve yenilik üretme kapasitesinin çok daha karmaşık olduğunu savunmuştur. Buna rağmen, Arf makinelerin dil kullanma, hesap yapma, benzerlik kurma ve elimine edebilme gibi yeteneklerle mantıksal ve analitik işlemleri gerçekleştirebilecek şekilde tasarlanabileceğini düşünmüştür.
    5 kaynak

    Makine öğrenimi nedir?

    Makine öğrenimi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Bu öğrenme süreci, algoritmalar ve matematiksel modeller aracılığıyla gerçekleştirilir. Makine öğreniminin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Denetimsiz öğrenme: Etiketlenmemiş veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Bir ajan ve çevre arasındaki etkileşim yoluyla öğrenme. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme. Kullanım alanları: Finans, sağlık, perakende, medya, eğlence ve finansal hizmetler gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak