Buradasın
Yapay zekâda hangi algoritmalar kullanılır?
Yazeka
Arama sonuçlarına göre oluşturuldu
Yapay zekada kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır:
- Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri setleriyle çalışır ve giriş verilerinin yanında doğru sonuçlar da mevcuttur 24. Örnek algoritmalar: doğrusal regresyon, lojistik regresyon, destek vektör makineleri (SVM), karar ağaçları 2.
- Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş verilerle çalışır ve verilerdeki gizli örüntüleri ve yapıları ortaya çıkarmaya çalışır 24. Örnek algoritmalar: K-means kümeleme, hiyerarşik kümeleme, temel bileşen analizi (PCA) 2.
- Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajan ile çevresi arasındaki etkileşimlere dayanır ve ajan, çevresinden aldığı geri bildirimlere göre öğrenir 24. Örnek algoritmalar: Q-learning, derin pekiştirmeli öğrenme 2.
- Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarına dayanan bir öğrenme türüdür ve büyük veri setleri üzerinde çalışarak karmaşık örüntüleri tanır 24. Örnek algoritmalar: derin sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN), tekrarlayan sinir ağları (RNN) 2.
- Genetik Algoritmalar: Biyolojik evrimi taklit eden optimizasyon algoritmalarıdır ve çözüm ararken doğal seçilim ve mutasyon süreçlerini kullanır 2.
5 kaynaktan alınan bilgiyle göre: