• Buradasın

    Yapay zekâda hangi algoritmalar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Yapay zekada kullanılan bazı algoritmalar:
    • Makine Öğrenimi (ML) Algoritmaları:
      • Denetimli Öğrenme: Etiketli veriler üzerinde eğitim yaparak tahminler ve sınıflandırma gerçekleştirir 12.
      • Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları ve gruplamaları keşfeder 25.
      • Pekiştirmeli Öğrenme: Ödül ve ceza mekanizmasıyla öğrenme sağlar 25.
    • Derin Öğrenme (DL) Algoritmaları:
      • Sinir Ağları (Neural Networks) 12.
      • Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme için kullanılır 13.
      • Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serileri ve doğal dil işleme için uygundur 3.
    • Diğer Algoritmalar:
      • Karar Ağaçları (Decision Trees): Sınıflandırma ve regresyon için kullanılır 35.
      • Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines — SVM): Sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözer 35.
      • K-Means Kümeleme: Veri noktalarını belirli kümelere ayırır 35.
      • Genetik Algoritmalar: Optimizasyon problemlerinde kullanılır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. bilimgenc.tubitak.gov.tr
        1
      2. istanbulyapayzeka.com
        2
      3. turkiyefinans.com.tr
        3
      4. sunucun.com.tr
        4
      5. enformatik.cu.edu.tr
        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

    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 zekâ ile neler yapılabilir?

    Yapay zekâ ile yapılabilecek bazı şeyler: İçerik üretimi ve editörlük. Sohbet botu ve sanal asistan. Veri analizi ve raporlama. E-ticaret ve ürün öneri. Dil hizmetleri ve çeviri. Eğitim ve danışmanlık. Yaratıcı projeler ve tasarım. Tıp ve sağlık. Finans. Ulaşım ve lojistik.
    5 kaynak

    Yapay zekaya hangi komutlar verilir?

    Yapay zekaya verilebilecek bazı komutlar: Metin yazma: "Yağmurlu bir şehirde, gece yarısı geçen 200 kelimelik bir gizem hikâyesi yaz". Kodlama: "Celsius'u Fahrenheit'a çeviren bir Python fonksiyonu oluştur". Veri analizi: "Geçtiğimiz çeyrekte en çok satan ürünlerimizin satış performansını özetleyen kısa bir rapor oluştur". Teknik dokümantasyon: "Yeni yazılım uygulamamızın kurulumu için adım adım talimatlar yaz". Yaratıcı yazarlık: "Kar fırtınası sırasında ücra bir dağ kulübesinde geçen gerilim dolu bir hikayeye bir bakış sağla". Etkili bir komut için öneriler: Açık ve net olmak: Belirsiz ifadeler yerine detaylı ve spesifik talimatlar kullanın. Bağlam sağlamak: Yapay zekanın konuyu doğru anlaması için gerekli bilgileri ekleyin. Örnek vermek: Beklenen çıktıyı göstermek için örnekler sunun. Tonu belirlemek: Yanıtın resmi, samimi veya teknik bir tonda olmasını isteyin.
    5 kaynak

    Yapay zekâ ile hangi iş yapılır?

    Yapay zekâ ile yapılabilecek bazı işler: İçerik üretimi ve editörlük. Sohbet botu ve sanal asistan tasarımı. Veri analizi ve raporlama. E-ticaret ve ürün öneri sistemleri. Dil hizmetleri ve çeviri. Eğitim ve danışmanlık. Yaratıcı projeler ve tasarım. Ayrıca, yapay zekâ veri analisti, yapay zekâ eğitmeni, yapay zekâ robotik mühendisi, yapay zekâ iş geliştirme uzmanı, yapay zekâ güvenlik uzmanı, yapay zekâ sağlık danışmanı gibi yeni meslek alanları da ortaya çıkmıştır.
    5 kaynak

    Yapay zekâ için hangi donanım gerekli?

    Yapay zeka uygulamaları için gerekli donanımlar şunlardır: 1. İşlemci (CPU): Güçlü bir işlemci, yapay zeka modellerinin eğitilmesinde önemli rol oynar. 2. Grafik İşlemcisi (GPU): GPU'lar, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve büyük veri setlerinin işlenmesi sırasında CPU'lara göre daha yüksek performans sunar. 3. Bellek (RAM): Büyük veri kümelerinin işlenmesi için en az 32GB RAM önerilir. 4. Depolama (SSD): Hızlı ve geniş kapasiteli bir depolama çözümü önemlidir. 5. Soğutma ve Güç Kaynağı: Yüksek performanslı bileşenler, yoğun kullanımda ısınabilir ve daha fazla enerji tüketebilir. Bu nedenle, etkili bir soğutma sistemi ve güçlü bir güç kaynağı gereklidir. 6. İşletim Sistemi ve Yazılım Uyumluluğu: Yapay zeka projeleri için Linux işletim sistemi ve TensorFlow, PyTorch gibi geliştirme kütüphaneleri önerilir.
    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