• Buradasın

    Öngörüsel analiz ve yapay zeka nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Öngörüsel analiz, büyük veri ve makine öğrenimi teknikleri kullanarak gelecekteki eğilimleri ve davranışları tahmin etmeyi sağlayan bir yapay zeka uygulamasıdır 23.
    Yapay zeka (YZ) ise, bilgisayarların ve makinelerin insan benzeri zeka gösterme kabiliyetidir 34. YZ, büyük miktarda veri toplama, bu verileri analiz etme ve belirli görevleri yerine getirme yeteneğine dayanır 3.
    YZ'nin bazı alt alanları:
    • Makine öğrenimi (ML) 34. Verilerden öğrenen ve çıkarım yapan algoritmaların geliştirilmesini içerir 34.
    • Derin öğrenme (DL) 34. Yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık veri kümelerini anlamlandırmayı amaçlar 34.
    • Doğal dil işleme (NLP) 14. YZ ile iletişime geçmeyi sağlar 4.
    • Bilgisayarlı görme (CV) 14. Görsel verileri analiz eder ve yorumlar 14.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. bitechnology.com
        1
      2. aws.amazon.com
        2
      3. hardlexgroup.com.tr
        3
      4. ikas.com
        4
      5. azure.microsoft.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Yapay zeka nedir ve örnekleri?

    Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan zekasına özgü görevleri yerine getirmesini sağlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Bazı YZ örnekleri: Sesli asistanlar: Siri, Alexa, Google Asistan. Otonom sürüş sistemleri: Tesla'nın otopilot özelliği. Sosyal medya haber akışları: Facebook, Instagram, Twitter. Müzik ve medya akış hizmetleri: Spotify, Netflix, YouTube. Sağlık sektörü: Hastalıkların erken tespiti ve teşhisi. Kendi kendine öğrenen sistemler: Google'ın AlphaStar ürünü, StarCraft 2 oyununu kendine karşı oynayarak kendini geliştirdi. YZ türleri: Dar YZ: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiş YZ. Genel YZ (AGI): Farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip YZ. Süper YZ: İnsan zekasını aşan ve her görevi insandan daha iyi yerine getirebilen YZ.
    5 kaynak

    Yapay zeka modeli nasıl test edilir?

    Yapay zeka modelinin test edilmesi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Hazırlığı: Modelin eğitilmesi ve test edilmesi için üç alt kümeye ayrılmış bir veri seti oluşturulur: eğitim, doğrulama ve test kümeleri. 2. Özellik Ölçekleme ve Normalleştirme: Girdi özelliklerinin homojenliğini korumak ve bir özelliğin diğerlerini ezmesini önlemek için normalleştirme veya ölçeklendirme yapılır. 3. Doğru Algoritmanın Seçimi: Problemin özelliklerine bağlı olarak sınıflandırma, regresyon veya kümeleme gibi farklı algoritmalar seçilir. 4. Hiperparametre Ayarlama: Modelin performansını artırmak için hiperparametreler ayarlanır. 5. Modelin Eğitilmesi: Seçilen algoritma ile model, eğitim verileri üzerinde eğitilir. 6. Modelin Test Edilmesi: Modelin performansı, test verileri kullanılarak değerlendirilir. 7. Modelin Optimizasyonu: Gerekirse modelin optimizasyonu için farklı bir algoritma denenir veya hiperparametre ayarlamaları yapılır. 8. Sonuçları Yorumlama ve Uygulama: Elde edilen sonuçlar yorumlanır ve iş kararlarına entegre edilir.
    5 kaynak

    Hangi yapay zeka verileri analiz eder?

    Çeşitli yapay zeka araçları, farklı türdeki verileri analiz edebilir: Julius AI. TensorFlow. IBM Watson. Microsoft Azure Machine Learning. Google AI Platform. RapidMiner. Tableau AI. ChartGPT. Polymer. Code Interpreter.
    5 kaynak

    Yapay zeka türleri nelerdir?

    Yapay zeka türleri şu şekilde sınıflandırılabilir: Dar (Zayıf) Yapay Zeka: Belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Genel Yapay Zeka (AGI): İnsan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip olup, farklı alanlardaki bilgileri anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahiptir. Süper Yapay Zeka (ASI): İnsan zekasını aşan, kendi kendine öğrenen ve gelişen bir yapay zeka türüdür. Reaktif Makineler: Geçmiş deneyimleri saklamaz, belirli görevleri yerine getirmek için tasarlanmıştır. Sınırlı Hafızalı Makineler: Geçmiş deneyimleri veya verileri kısa bir süreliğine saklayabilir. Zihin Teorisi: İnsanların düşüncelerini, duygularını ve niyetlerini anlama yeteneğine sahiptir. Özbilinçli Yapay Zeka: Kendi bilincine ve farkındalığına sahiptir. Ayrıca, derin öğrenme, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka alt dalları da bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Yapay zeka hangi tablo analizi yapar?

    Yapay zeka, çeşitli tablo analizi görevleri için kullanılabilir, bunlar arasında: 1. Veri Görselleştirme: Yapay zeka, verileri çizelgeler ve grafikler halinde görselleştirerek trendlerin ve korelasyonların daha kolay anlaşılmasını sağlar. 2. Tahmin ve Analiz: Yapay zeka modelleri, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki eğilimleri tahmin edebilir ve aykırı değerleri belirleyebilir. 3. Makine Öğrenimi: Basit makine öğrenimi eklentileri, elektronik tablolarda makine öğrenimini entegre ederek eyleme geçirilebilir öneriler sunar. 4. Veri Temizleme: Yapay zeka, veri temizleme süreçlerini otomatikleştirerek hataları minimize eder ve verimliliği artırır. 5. Doğal Dil İşleme: Yapay zeka sohbet robotları, veri setlerini özetleyebilir, raporlar oluşturabilir ve kirli verileri temizleyebilir.
    5 kaynak

    Yapay zekâ hangi bilgileri tahmin edebilir?

    Yapay zeka (YZ), çeşitli bilgileri tahmin edebilir. İşte bazı örnekler: Hava durumu ve trendler: YZ, hava durumu paternlerini analiz ederek gelecek dönemlerde hava durumunu ve trendleri tahmin edebilir. Satın alma davranışları: YZ, satın alma verilerini analiz ederek hangi ürünlerin popüler olacağını ve makinelerin ne zaman bozulacağını öngörebilir. Trafik ve rotalar: YZ, trafik verilerini analiz ederek en hızlı rotaları belirleyebilir ve yol güvenliğini artırabilir. Sağlık göstergeleri: YZ, sağlık göstergelerini takip ederek beslenme, uyku, egzersiz ve ilaçlar konusunda önerilerde bulunabilir. Finansal riskler: YZ, finansal işlemleri analiz ederek dolandırıcılık ve kara para aklama gibi şüpheli durumları tespit edebilir. YZ, büyük miktarda veriyi hızlı ve doğru bir şekilde işleyerek çeşitli tahminler yapabilir.
    5 kaynak

    Yapay zeka kapsamlı araştırma nedir?

    Yapay zeka kapsamlı araştırması, yapay genel zeka (AGI) olarak bilinen, insan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi üzerine yapılan çalışmaları kapsar. AGI araştırmaları için önerilen bazı yaklaşımlar şunlardır: Sembolik yaklaşım: Bilgisayar sistemlerinin, insan düşüncelerini mantık ağları ile temsil ederek AGI geliştirebileceğini savunur. Bağlantıcı yaklaşım: İnsan beyninin yapısını sinir ağı mimarisi ile kopyalamaya odaklanır. Evrenselci yaklaşım: Hesaplama düzeyinde AGI karmaşıklıklarını ele almaya çalışır. Bütün organizma mimarisi: Yapay zeka modellerini, fiziksel etkileşimlerden öğrenebilmesi için insan vücudunun fiziksel temsili ile entegre etmeyi içerir. Hibrit yaklaşım: Sembolik ve alt sembolik yöntemleri bir arada kullanarak sonuçlar elde etmeyi hedefler. AGI, henüz teorik bir kavram olarak kalmaktadır.
    5 kaynak