• 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

    Makine öğrenmesinde hangi algoritmalar kullanılır?

    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): - Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceler. - Sınıflandırma: Verileri iki veya daha fazla kategoriye ayırır (örneğin, spam/spam değil). 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): - Kümeleme (Clustering): Verileri benzer özelliklere sahip gruplara ayırır. - Boyut İndirgeme: Verilerin daha düşük boyutlu bir temsilini oluşturur. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): - Q-Learning: Durum-eylem çiftleri için bir Q-değeri tutarak öğrenme yapar. - Deep Q-Network (DQN): Derin öğrenme ile birleştirilmiş Q-Learning algoritmasıdır. Diğer yaygın algoritmalar arasında Karar Ağaçları (Decision Trees), Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM) ve Naive Bayes bulunur.
    5 kaynak

    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 zeka yapmak için hangi program kullanılır?

    Yapay zeka geliştirmek için çeşitli programlar ve platformlar kullanılabilir: 1. GitHub Copilot: Microsoft ve OpenAI tarafından geliştirilen, kod yazma sürecinde gerçek zamanlı öneriler sunan bir yapay zeka aracıdır. 2. Tabnine: Kod tamamlama ve öneriler sunan, makine öğrenimi destekli bir yapay zeka aracıdır. 3. ChatGPT: OpenAI tarafından geliştirilen, doğal dil işleme yetenekleriyle donatılmış bir yapay zeka aracıdır. 4. Google Colab: Veri bilimi ve makine öğrenimi projeleri için Python kodu yazma ve çalıştırma imkanı sunan bir platformdur. 5. TensorFlow: Açık kaynaklı, sayısal hesaplama ve makine öğrenimi için kullanılan bir araçtır. Bu araçlar, yapay zeka geliştirme süreçlerinde verimliliği artırmak ve karmaşık görevleri kolaylaştırmak için yaygın olarak tercih edilmektedir.
    5 kaynak

    Algoritma nedir kısaca?

    Algoritma, belirli bir problemin çözülmesi veya bir amaca ulaşılması için izlenen adımların düzenlenmiş bir bütünüdür.
    5 kaynak

    Derin öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme ve sınıflandırma görevlerinde kullanılır. 2. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serisi verileri ve dil modelleme için etkilidir. 3. Yapay Sinir Ağları (ANN): Genel amaçlı bir sinir ağıdır, çeşitli veri setlerinde kullanılabilir. Diğer önemli derin öğrenme algoritmaları ise şunlardır: 4. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM): RNN'in geliştirilmiş bir versiyonudur, daha uzun süreli ilişkileri öğrenme yeteneğine sahiptir. 5. Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN): Sahte veri üretme ve görseller oluşturma gibi uygulamalarda kullanılır. 6. Otomatik Kodlayıcılar (Autoencoders): Boyut azaltma ve veri sıkıştırma işlemlerinde etkilidir.
    5 kaynak

    Algoritmalar ve veri yapılarının temel amacı nedir?

    Algoritmalar ve veri yapılarının temel amacı, yazılım geliştirme sürecinde verimli ve etkili çözümler sunmaktır. Algoritmaların amacı: - Belirli bir problemi çözmek veya bir görevi yerine getirmek için adım adım talimatlar sağlamak. - Veri işleme, sıralama, arama ve karar verme gibi işlemleri optimize etmek. Veri yapılarının amacı: - Verileri düzenli ve erişilebilir bir şekilde saklamak ve yönetmek. - Algoritmaların verimliliğini artırarak işlemlerin daha hızlı ve az kaynak kullanarak gerçekleştirilmesini sağlamak.
    5 kaynak

    Algoritma ve veri yapıları nedir?

    Algoritma ve veri yapıları bilgisayar bilimlerinin temel taşlarıdır. Algoritma, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış, açık ve adım adım bir plan veya yönergeler bütünüdür. Veri yapıları ise verilerin depolanma ve yönetilme biçimini tanımlar. Bazı temel veri yapıları şunlardır: - Dizi (Array): Aynı türden elemanların sıralı bir şekilde saklandığı yapı. - Bağlı liste (Linked List): Düğümler aracılığıyla birbirine bağlanan veri elemanlarından oluşur. - Yığın (Stack): Last-in, first-out (LIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Kuyruk (Queue): First-in, first-out (FIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Ağaç (Tree): Hiyerarşik bir yapıya sahip olan veri yapısı. - Graf (Graph): Düğümlerin kenarlarla bağlandığı veri yapısı.
    5 kaynak