• Buradasın

    Yapay zeka veri kazma nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zeka veri kazma, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri otomatik olarak keşfetme sürecidir 12. Bu süreç, makine öğrenimi algoritmaları sayesinde veri görselleştirmeleri oluşturarak yöneticilere veriye dayalı karar verme imkanı tanır 2.
    Yapay zeka ile veri kazma süreçleri:
    • Veri hazırlığı 1. Verilerin algoritmanın gereksinimlerine uygun formatta olması sağlanır 1.
    • Model seçimi 1. Veri setinin özelliklerine göre denetimli, denetimsiz veya takviyeli öğrenme modelleri seçilir 1.
    • Eğitim ve test 1. Model, veri seti üzerinde eğitilir ve performansı ayrı bir test veri seti ile değerlendirilir 1.
    Bazı kullanım alanları:
    • Pazarlama otomasyonu 3. Müşteri davranışı analiz edilerek kişiselleştirilmiş öneriler sunulur 3.
    • Stok yönetimi 3. Satın alma paternleri analiz edilerek stok optimizasyonu yapılır 3.
    • Dolandırıcılık tespiti 4. Anormallikler tespit edilerek hileli işlemler önceden fark edilir 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. simovate.com
        1
      2. innova.com.tr
        2
      3. aws.amazon.com
        3
      4. probesto.com
        4
      5. webtures.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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 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 için veri seti nereden alınır?

    Yapay zeka için veri seti alabileceğiniz bazı platformlar: Kaggle. UCI Machine Learning Repository. Data.World. Socrata OpenData. Open Data Europe. TÜBİTAK BİLGEM Yapay Zeka Enstitüsü.
    5 kaynak

    Yapay zeka ve veri mühendisliği ne iş yapar?

    Yapay zeka ve veri mühendisliği, çeşitli sektörlerde yenilikçi ve etkili çözümler geliştirmek için yapay zeka teknolojileri ve büyük veri yönetimi konularında uzmanlaşmayı amaçlar. Yapay zeka ve veri mühendisliği mezunları, aşağıdaki gibi çeşitli rollerde çalışabilirler: Teknoloji ve yazılım şirketleri: Yapay zeka mühendisi, veri mühendisi, makine öğrenimi uzmanı, yazılım geliştirici. Sağlık ve biyoteknoloji: Biyoinformatik uzmanı, sağlık veri bilimcisi, tıbbi görüntüleme uzmanı. Finans ve bankacılık: Finansal analist, kredi riski analisti. E-ticaret ve perakende: Enerji analisti, çevre veri bilimcisi, akıllı şebeke uzmanı. Kamu ve devlet kurumları: Veri bilimcisi, güvenlik ve savunma analisti. Eğitim ve akademik alan: Araştırma görevlisi, üniversite öğretim üyesi. Medya ve eğlence: Medya veri bilimcisi, oyun geliştirici. Hukuk ve adli bilimler: Adli veri analisti, hukuk teknolojileri uzmanı. Yapay zeka ve veri mühendislerinin bazı görevleri: veri toplama ve işleme; algoritma geliştirme; model eğitimi ve değerlendirme; yazılım geliştirme ve entegrasyon; araştırma ve geliştirme.
    5 kaynak

    Genel yapay zeka nedir?

    Genel yapay zeka (GYZ), bir insanın yapabileceği herhangi bir zihinsel görevi başarıyla gerçekleştirebilecek bir makinenin zekasıdır. GYZ'nin bazı özellikleri: Çok yönlülük. Öğrenme yeteneği. Geniş yetenek yelpazesi. Günümüzde GYZ teorik bir kavram ve araştırma hedefi olarak kabul edilmektedir.
    5 kaynak

    Yapay zekanın veri toplama yöntemi nedir?

    Yapay zeka (YZ) veri toplama yöntemleri arasında şunlar bulunur: Web kazıma (web scraping). Doğal dil işleme (NLP). Bu yöntemler, büyük veri kümelerine hızlı ve etkili bir şekilde erişim sağlar.
    5 kaynak

    Yapay zekâ için hangi veri seti?

    Yapay zeka için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır: 1. Iris: Üç farklı çiçek türünün sepal ve petal boyutlarını içeren, sınıflandırma ve kümeleme problemlerinde kullanılan bir veri seti. 2. MNIST: El yazısı rakamlarının görüntülerini içeren, görüntü tanıma ve sınıflandırma problemlerinde sıkça kullanılan bir veri seti. 3. Titanic: Titanic gemisi faciası sırasında yolcuların demografik bilgilerini ve hayatta kalma oranlarını içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 4. CIFAR-10: 32×32 boyutunda renkli resimleri içeren ve 10 farklı sınıf içeren, görüntü tanıma problemlerinde kullanılan bir veri seti. 5. Lending Club: Kredi başvurularını ve kredi sonuçlarını içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 6. Boston Housing: Boston'daki ev fiyatlarını ve evin yerleşim bölgesi ile ilgili bilgileri içeren, tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 7. Wine Quality: Farklı şarapların özelliklerini ve kalite değerlerini içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. Ayrıca, Kaggle ve UCI Machine Learning Repository gibi platformlarda da çeşitli alanlarda yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri için kullanılabilecek geniş bir veri seti yelpazesi bulunmaktadır.
    5 kaynak