• Buradasın

    Yapay öğrenme algoritmaları nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Bazı yapay öğrenme algoritmaları:
    • Denetimli Öğrenme (Supervised Learning) 12. Algoritmaya sonuçlar öğretilir 1. Örnekler: KNN (K-en yakın komşu), karar ağaçları, Naive Bayes, SVM (destek vektör makineleri) 14.
    • Denetlenmeyen Öğrenme (Unsupervised Learning) 12. Model, verilerdeki kalıpları kendi kendine bulur 1. Örnek: Kümeleme (clustering) 12.
    • Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning) 12. Algoritmaya çıktıların ne kadar doğru olduğu hakkında geri bildirim verilir 2.
    Diğer bazı algoritmalar:
    • doğrusal regresyon 13;
    • esas bileşen analizi (PCA) 1;
    • Q-öğrenme 1;
    • derin öğrenme 25.
    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

    Yapay zekâda hangi algoritmalar kullanılır?

    Yapay zekada kullanılan bazı algoritmalar: Makine Öğrenimi (ML) Algoritmaları: Denetimli Öğrenme: Etiketli veriler üzerinde eğitim yaparak tahminler ve sınıflandırma gerçekleştirir. Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları ve gruplamaları keşfeder. Pekiştirmeli Öğrenme: Ödül ve ceza mekanizmasıyla öğrenme sağlar. Derin Öğrenme (DL) Algoritmaları: Sinir Ağları (Neural Networks). Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme için kullanılır. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serileri ve doğal dil işleme için uygundur. Diğer Algoritmalar: Karar Ağaçları (Decision Trees): Sınıflandırma ve regresyon için kullanılır. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines — SVM): Sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözer. K-Means Kümeleme: Veri noktalarını belirli kümelere ayırır. Genetik Algoritmalar: Optimizasyon problemlerinde kullanılır.
    5 kaynak

    Örüntü tanımada hangi algoritmalar kullanılır?

    Örüntü tanımada kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: K-En Yakın Komşu (kNN). Karar Destek Makinesi (SVM). Yapay Sinir Ağları (ANN). İstatistiksel algoritmalar. Sözdizimsel algoritmalar. Sinir algoritmaları. Ayrıca, örüntü tanıma için Machine Learning Toolbox, Computer Vision Toolbox ve Image Processing Toolbox gibi araçlar da kullanılabilir.
    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

    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

    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

    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