• Buradasın

    Yapay öğrenme algoritmaları nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay öğrenme algoritmaları, bilgisayarların veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlayan matematiksel ve istatistiksel tekniklerdir 2. İki ana kategoriye ayrılırlar:
    1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür 13. Örnek algoritmalar: doğrusal ve lojistik regresyon, destek vektör makineleri (SVM) 3.
    2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür 13. Örnek algoritmalar: k-means kümeleme, hiyerarşik kümeleme, öznitelik çıkarma 23.
    Ayrıca, pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) gibi diğer öğrenme türleri de vardır 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. techcareer.net
        1
      2. sunucun.com.tr
        2
      3. oracle.com
        3
      4. aiforumtr.com
        4
      5. speakeragency.com.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Genetik algoritma ve yapay zeka arasındaki fark nedir?

    Genetik algoritma ve yapay zeka arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Genetik Algoritma: Genetik algoritmalar, doğal evrim sürecine benzer bir şekilde, birçok farklı çözümün üretilip seçilmesi esasına dayanır. 2. Yapay Zeka: Yapay zeka, makinelerin insanlar gibi çözümler üretebilmesini sağlar.
    5 kaynak

    Algoritma ve veri yapıları nedir?

    Algoritma ve veri yapıları şu şekilde tanımlanabilir: Algoritma. Veri yapısı. Bazı veri yapıları ve algoritmalar şunlardır: Veri yapıları. Algoritmalar. Algoritma ve veri yapıları, bilgisayar bilimlerinin temel taşlarındandır ve yazılım geliştirme, veri analizi, yapay zeka gibi birçok alanda önemlidir.
    5 kaynak

    Yapay zeka teyit için nasıl kullanılır?

    Yapay zeka, teyit için çeşitli şekillerde kullanılabilir: 1. Bilgiyi Çapraz Kontrol Etme: Yapay zekadan alınan verilerin doğruluğunu resmi kaynaklar ve birden fazla güvenilir kaynakla kontrol etmek. 2. Kaynak Belirtme: Yapay zekaya açıkça "kaynak belirtmesini" istemek, böylece verilen bilgilerin nereden alındığını takip edebilmek. 3. Net ve Odaklanmış Sorular Sorma: Daha doğru yanıtlar almak için belirsiz olmayan, spesifik sorular sormak. 4. Deepfake Videolarının Teyidi: Yapay zeka tabanlı programlar ve eklentiler kullanarak deepfake videolarının gerçekliğini kontrol etmek. 5. Üretken Yapay Zeka Kullanımı: İçeriklerin özgünlüğünü ve doğruluğunu kontrol etmek için yapay zeka dedektörleri kullanmak.
    5 kaynak

    Yapay zekâda hangi algoritmalar kullanılır?

    Yapay zekada kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri setleriyle çalışır ve giriş verilerinin yanında doğru sonuçlar da mevcuttur. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş verilerle çalışır ve verilerdeki gizli örüntüleri ve yapıları ortaya çıkarmaya çalışır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajan ile çevresi arasındaki etkileşimlere dayanır ve ajan, çevresinden aldığı geri bildirimlere göre öğrenir. 4. Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarına dayanan bir öğrenme türüdür ve büyük veri setleri üzerinde çalışarak karmaşık örüntüleri tanır. 5. Genetik Algoritmalar: Biyolojik evrimi taklit eden optimizasyon algoritmalarıdır ve çözüm ararken doğal seçilim ve mutasyon süreçlerini kullanır.
    5 kaynak

    Makine öğrenmesi algoritmaları nelerdir?

    Makine öğrenmesi algoritmaları üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu algoritmalar, etiketli veri kümeleri üzerinde çalışır ve makineye her örnek için istenen çıktı değerleri verilir. İki alt kategoriye ayrılır: - Sınıflandırma: Verileri iki veya daha fazla kategoriye ayırır. - Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki sayısal ilişkiyi inceler. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veriler etiketlenmez ve algoritma, veri noktalarını kendi başına ayırır. İki alt kategoriye ayrılır: - Kümeleme: Verileri benzer gruplara ayırır. - Boyut İndirgeme: Veri boyutunu azaltarak daha az özellik ile çalışmayı sağlar. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, deneme yanılma yoluyla öğrenir ve her eylemden sonra geri bildirim alır.
    5 kaynak

    Örüntü tanımada hangi algoritmalar kullanılır?

    Örüntü tanımada kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (ANN), Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): K-Ortalamalar (K-Means), Bağlantısal Kümeleme (Hierarchical Clustering). 3. Derin Öğrenme: Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), Rekürren Sinir Ağları (RNN). 4. Takviyeli Öğrenme: Makine öğreniminin daha az kullanılan bir dalı olup, deneyler sırasında gerçek zamanlı karar verme süreçlerinde kullanılır. Bu algoritmalar, sistemin ihtiyacına ve veri türüne göre çeşitlilik gösterir.
    5 kaynak

    Algoritma nedir ve örnekleri?

    Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için çözüm yolunun adım adım tasarlanmasıdır. Algoritma örnekleri: Yemek tarifi: Bir yemek yaparken izlenen adımlar bir algoritmadır. Bilgisayar tamiri: Açılmayan bir bilgisayar için çözüm yolu şu sıralamada olmalıdır: Fişin takılı olup olmadığını kontrol etmek, takılı değilse takıp açmak, eğer takılı ise monitörün açık olup olmadığını kontrol etmek. Dört sayının ortalamasını hesaplama: ``` A0 --> Başla A1 --> Sayaç=0 A2 --> Sayı=? : T=T+Sayı A3 --> Sayaç=Sayaç+1 A4 --> Sayaç<4 ise A2'ye git A5 --> O=T/4 A6 --> O'yu göster A7 --> Dur ``` Algoritma türleri: arama algoritmaları; sıralama algoritmaları; graf algoritmaları; dinamik programlama algoritmaları; böl ve fethet algoritmaları. Tüm programlama dillerinin temelinde algoritma vardır.
    5 kaynak