• Buradasın

    Makine öğrenmesi yapay zekanın alt dalı mı?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Evet, makine öğrenmesi yapay zekanın bir alt dalıdır 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. blog.btakademi.com
        1
      2. techcareer.net
        2
      3. omerbagci.com.tr
        3
      4. karsem.karatay.edu.tr
        4
      5. weepay.co
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka no ne demek?

    Yapay zeka (YZ), insan zekasının problem çözme yeteneklerini taklit eden bir teknolojidir. YZ'nin bazı temel özellikleri: - Öğrenme: Büyük miktarda veriyi analiz ederek kendini geliştirebilir. - Karar verme: Veriye dayalı tahminler yapabilir ve kararlar alabilir. - Çok yönlü kullanım: Sağlık, finans, eğitim, perakende gibi birçok alanda kullanılır. YZ türleri: - Dar YZ: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmıştır. - Genel YZ: İnsan benzeri bilişsel yeteneklere sahiptir. - Süper YZ: İnsan zekasını her alanda aşan teorik bir kavramdır.
    5 kaynak

    Yapay zeka hangi altyapıyı kullanıyor?

    Yapay zeka, bulut altyapısı kullanarak hizmetlerini ve modellerini dağıtır. Bu altyapının bileşenleri şunlardır: 1. Bulut platformları: Bilgi işlem kaynakları, depolama alanı ve ağ tesisleri sağlar. 2. Yapay zeka modelleri ve algoritmaları: Makine öğrenimi, sinir ağları, karar ağaçları ve kümeleme algoritmaları gibi. 3. Veri yönetimi ve depolama: Büyük veri kümelerinin alınması, depolanması ve geri getirilmesini destekler.
    5 kaynak

    Yapay zekada derin öğrenme nedir?

    Yapay zekada derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt dalı olup, yapay sinir ağları ile verilerden öğrenmeyi amaçlar. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veri temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Bilgisayara verileri analiz etmeyi öğretmek için bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Veri modele verilir ve model, veriyi analiz ederek tahminler yapar. 5. Test Etme: Model, eğitim sürecinden sonra daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında görüntü ve video işleme, doğal dil işleme, sağlık, finans ve otonom araçlar bulunur.
    5 kaynak

    Yapay zeka nasıl eğitilir?

    Yapay zeka (YZ) eğitimi, büyük miktarda veri ve karmaşık algoritmalar kullanılarak gerçekleştirilir. İşte YZ modelinin eğitilmesi için genel adımlar: 1. Problem Tanımlama: YZ'nin hangi sorunu çözeceği veya görevi yerine getireceği belirlenir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda ilgili veriler toplanır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, YZ modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülür. 4. Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir YZ modeli seçilir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilir. 6. Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilir. 7. Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılır ve kullanıcılara sunulur. YZ eğitimi için araçlar ve kütüphaneler mevcuttur ve bu süreç, bilgisayar bilimi, matematik, istatistik ve psikoloji gibi alanlarda bilgi sahibi olmayı gerektirir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zeka aynı şey mi?

    Makine öğrenmesi ve yapay zeka aynı şey değildir, ancak birbirleriyle yakından ilişkilidir. Yapay zeka (YZ), genel olarak insan zekasının bilgisayarlar, robotlar veya diğer makineler tarafından taklit edilmesini sağlayan geniş bir bilgisayar bilimi dalıdır. Makine öğrenmesi (MÖ) ise YZ'nin bir alt kümesi olarak konumlandırılır ve YZ'nin geniş çaplı hedeflerine ulaşmak için kullanılan temel yöntemlerden biridir.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi ve yapay zekâ modelleri nelerdir?

    Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri şu şekilde açıklanabilir: 1. Makine Öğrenmesi: Yapay zekanın bir alt dalıdır ve bilgisayarların açıkça programlanmadan veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlar. Üç ana kategoriye ayrılır: - Gözetimli Öğrenme: Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. - Pekiştirmeli Öğrenme: Modelin deneme yanılma yoluyla öğrenerek en iyi sonuca ulaşmaya çalıştığı öğrenme türüdür. 2. Yapay Zeka: İnsan zekasını taklit eden ve karmaşık problemleri çözebilen bilgisayar sistemlerini ifade eder. Farklı türleri vardır: - Dar Yapay Zeka (ANI): Belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış yapay zeka türüdür. - Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan zekasına eşdeğer veya daha üstün bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka türüdür. - Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını her alanda aşan yapay zeka türüdür. Örnek Uygulamalar: Makine öğrenmesi ve yapay zeka modelleri, sağlık, otomotiv, tarım, finans ve eğitim gibi birçok sektörde kullanılmaktadır.
    5 kaynak

    Derin Öğrenme hangi tür yapay zeka?

    Derin öğrenme, yapay zekanın bir alt alanı olarak kabul edilir.
    5 kaynak