• Buradasın

    Cahit Arfin makine öğrenmesi ile ilgili çalışması nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Cahit Arf'ın makine öğrenmesi ile ilgili çalışması, 1959 yılında yazdığı "Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?" başlıklı makaledir 134.
    Bu makalede Arf, makinelerin düşünme yetisine sahip olup olamayacağını tartışmış, insan beyninin işleyişini taklit edebilen makinelerin tasarlanabileceğini ancak makinelerin insan gibi bilinç, yaratıcılık ve duygulara sahip olamayacağını savunmuştur 14.
    Makalenin orijinali, Dr. Emir Öngüner'in arşivinden dijital formata dönüştürülmüş ve Atatürk Üniversitesi Yayınevi tarafından yayımlanmıştır 25. Ayrıca, çalışmanın bir kopyası mbkaya.com sitesinde de bulunmaktadır 5.
    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 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

    Makine öğrenmesi ve derin öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenmenin Kullanım Durumları: Makine Öğrenmesi: Yapılandırılmış veri üzerinde çalışan basit problemler için uygundur. Sınıflandırma, tahmin, öneri sistemleri, müşteri segmentasyonu ve spam tespiti gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, bir şirket, önceki müşteri kaybı verilerine dayanarak bir müşterinin abonelikten ne zaman çıkacağını tahmin etmek için makine öğrenmesi kullanabilir. Derin Öğrenme: Yapılandırılmamış veriler ve karmaşık problemler için idealdir. Görüntü tanıma, dil işleme, ses işleme, otonom sistemler, yüz tanıma ve büyük veri gerektiren görevlerde kullanılır. Örneğin, bir derin öğrenme çözümü, kullanıcı duygularını belirlemek için sosyal medyadaki bahsetmeleri analiz edebilir. Özetle, makine öğrenmesi daha az veri ve işlem gücü ile hızlı çözümler sunarken, derin öğrenme daha büyük veri setleri ve güçlü donanımlar ile daha karmaşık problemleri çözebilir.
    5 kaynak

    Cahit arf'a göre makine düşünebilir mi?

    Cahit Arf'a göre makineler düşünebilir, ancak insan beyninden farklı bazı özelliklere sahiptir. Arf'a göre makinelerin düşünebildiğine dair göstergeler, etkilere verilen tepkiler niteliğindeki davranış örüntüleridir. Ancak Arf, insan ve makine arasındaki temel farkı, insanın sahip olduğu estetik bilincin makinelere kazandırılmasının zorluğunda görür.
    5 kaynak

    Makine öğrenme modeli nasıl eğitilir?

    Makine öğrenme modeli eğitmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık. 2. Özellik Seçimi. 3. Model Seçimi. 4. Modelin Eğitilmesi. 5. Modelin Değerlendirilmesi. 6. Hiperparametre Ayarı ve Optimizasyon. 7. Tahminler ve Dağıtım. Makine öğrenme modeli eğitmek için Python, R gibi diller ve Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi kütüphaneler kullanılır.
    5 kaynak