Algoritmalar

Şu anki bilgimize göre, yapay zekalar (YZ) bilinçli değildir. YZ, karmaşık hesaplamaları yapabilen ve verileri işleyebilen algoritmalar ve modeller kullanarak görevleri yerine getirir. YZ'nin bilinçli olup olamayacağı konusu, bilim insanları ve filozoflar arasında aktif bir şekilde tartışılmaktadır.

Yüksek Frekanslı İşlem (HFT), son derece hızlı ve sofistike bilgisayar algoritmaları kullanarak finansal piyasalarda ticaret yapan bir stratejidir. HFT'nin temel işlevleri: - Hız: İşlemler saniyeler içinde gerçekleştirilir. - Algoritmik Ticaret: Karmaşık algoritmalar, büyük miktarda veriyi analiz ederek piyasa koşullarındaki küçük fiyat değişimlerinden kâr elde etmeyi hedefler. - Kısa Süreli Pozisyonlar: İşlemler genellikle çok kısa vadeli olup, bazen saniyeler içinde kapatılır. - Yüksek İşlem Hacmi: Piyasada büyük işlem hacimlerine yol açar. Kullanım alanları: HFT, hisse senetleri, tahviller, dövizler ve emtialar gibi finansal varlıkların ticaretinde yaygın olarak kullanılır.

Domain Generation Algorithm (DGA), malware (kötü amaçlı yazılım) tarafından yeni etki alanı adları oluşturmak için kullanılan bir programdır. Bu algoritmalar, siber suçlular ve botnet operatörleri tarafından, güvenlik önlemlerinden kaçınmak ve saldırı sırasında tespit edilmemek için kullanılır. DGA'ların bazı türleri: - Zamana dayalı DGA: Etki alanı adlarını oluşturmak için tarih ve saati tohum olarak kullanır. - Karakter tabanlı DGA: Belirli karakter kümeleri ve kalıpları kullanarak rastgele görünen adlar oluşturur. - Sözlük tabanlı DGA: Etki alanı oluşturmak için önceden belirlenmiş kelime veya deyim listelerini kullanır. - Melez DGA: Tespit edilmeyi zorlaştırmak için birden fazla DGA türünü birleştirir.

Jacobian yöntemi, lineer denklem sistemlerini çözmek için kullanılan bir iterative algoritmadır ve adını Alman matematikçi Carl Gustav Jacob Jacobi'den almıştır. Bu yöntem, özellikle büyük sistemlerde doğrudan yöntemlerin (örneğin, Gaussian eliminasyonu) hesaplama açısından pahalı olduğu durumlarda faydalıdır. Jacobian yönteminin temel adımları: 1. Denklemleri matris formunda ifade etmek: Ax = b şeklinde, burada A kare matris, x bilinmeyen vektör ve b sağ taraf vektörüdür. 2. Matrisi ayrıştırmak: A matrisini diyagonal bileşeni D ve geri kalan kısım R olarak ayrıştırmak. 3. İteratif formülü uygulamak: xk+1 = D⁻¹(b − Rxk) şeklinde, burada xk k. iterasyondaki yaklaşık çözümdür. Jacobian yöntemi, diagonally dominant matrisler için geçerlidir ve yakınsaklık hızı diğer yöntemlere göre daha yavaştır.

Fraktal, farklı ölçeklerde kendine benzerlik gösteren matematiksel bir nesnedir. Özellikleri: - Sonsuz detay: Fraktallar, her düzeyde ayrıntılı desenler içerir. - Yakınlaştırma simetrisi: Fraktalın her bir küçük parçası, bütünle tamamen aynıdır. - Basitlikten gelen karmaşıklık: Karmaşık yapıları, basit kurallardan kaynaklanır. - Kesirli boyutlar: Fraktal geometri, klasik geometrideki tam sayı boyutlarından farklıdır. Doğadaki örnekler: Ağaç dalları, kar taneleri, yıldırım, eğrelti otu, sahil şeridi gibi. Bilgisayarda fraktallar: Matematiksel algoritmalar kullanılarak bilgisayar ortamında oluşturulabilirler.

Programlama temelleri dersi için aşağıdaki kitaplar önerilebilir: 1. "Introduction to Algorithms" - Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Geniş bir algoritma müfredatı ve analizi sunar. 2. "Structure and Interpretation of Computer Programs" - Harold Abelson, Gerald Jay Sussman, Julie Sussman. Fonksiyonel programlama ve matematiksel mantıkla programlamayı ilişkilendirir. 3. "Python Programming: An Introduction to Computer Science" - John M. Zelle. Python'ı öğretirken bilgisayar bilimi ve problem çözme temelleri hakkında genel bir bakış sunar. 4. "Head First Java" - Kathy Sierra, Bert Bates, Trisha Gee. Java programlama için temel kavramları somut hale getirerek öğrenmeyi kolaylaştırır. 5. "Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship" - Robert C. Martin. Kod yazarken temiz ve okunabilir bir şekilde nasıl oluşturulabileceğini öğretir.

100'e kadar olan asal sayıları bulmak için aşağıdaki yöntem kullanılabilir: 1. Bir tablo oluşturun ve 1'den 100'e kadar tüm sayıları yazın. 2. 2 sayısının tüm katlarına çarpı atın. 3. 3 sayısının tüm katlarına çarpı atın. 4. Sayılar büyüdükçe tüm sayıların katlarına çarpı atın. 5. En küçük asal sayı 2 olduğu için 1 sayısına da çarpı atın. 6. Geriye kalan sayılar asal sayılar olacaktır. Örneğin, 1'den 100'e kadar olan asal sayılar şunlardır: 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97. Asal sayılar, sadece kendisine ve 1'e kalansız bölünebilen pozitif tam sayılardır.

Rastgele sıralama algoritması, sıralama sürecinde rastgelelik kullanarak çalışan bir algoritmadır. Bu tür algoritmalara örnek olarak BogoSort verilebilir. Ayrıca, QuickSort algoritması da rastgele sıralama yapabilir.

Rubik Küpü'nü 10 saniyede çözmek, profesyonel hız küpçüleri için bile oldukça zordur. Dünya rekoru, 3x3'lük bir Rubik Küpü'nü 3.13 saniyede çözen Max Park'a aittir. Küpü daha hızlı çözmek için yoğun pratik ve özel algoritmalar gereklidir. İşte temel çözüm adımları: 1. Katman Yöntemi: Küpü katman katman çözmek, genel çözümü hızlandırır. 2. Beyaz Artı Oluşturma: İlk olarak, beyaz yüzdeki kenar parçalarını doğru yerlere yerleştirerek bir artı oluşturun. 3. Köşe Küpleri: Beyaz artıdan sonra, köşe küplerini doğru pozisyonlara getirin. 4. Orta Katman: Küpü ters çevirip, orta katmandaki kenar parçalarını yerlerine sokarak bu katmanı tamamlayın. Online Rubik Küpü çözücü siteleri, farklı algoritmaları deneyerek çözüm bulmanıza yardımcı olabilir.

Rubik Küpü'nün sırrı, her bir yüzün ayrı renkte olmasını sağlamak için yapılan karmaşık dizilim ve bu dizilimi çözmek için geliştirilen algoritmalardır. Çözme süreci yedi adımda özetlenebilir: 1. Küpü tanımak ve renklerin konumunu belirlemek. 2. Beyaz bölümü çözmek ve küpün üst yüzünde beyaz bir haç oluşturmak. 3. Beyaz köşeleri yerine koymak. 4. Orta katmanı çözmek, böylece alt iki katmanın renkleri birbirine uymak. 5. Üst bölümde sarı bir haç elde etmeye çalışmak ve ardından tüm sarıları üst yüzeyde toplamak. 6. Sarı köşeleri dikkatlice yerleştirmek. 7. Merkez parçayı renge uygun bir şekilde denk getirmek.

Asal çarpan algoritması şu şekilde yapılır: 1. Çarpan algoritması: - Sayıdan küçük asal sayılarla (2, 3, 5, 7, ...) sayı bölünene kadar ardışık olarak bölünür. - Bölümü sol tarafa yazarak işleme devam edilir. - Çizginin sağ tarafındaki farklı her bir asal sayı, sayının asal çarpanlarıdır. 2. Çarpan ağacı yöntemi: - Sayı, en küçük asal sayıdan başlayarak asal sayılarla bölünür. - Her asal bölünme sonucunda elde edilen sayı tekrar asal sayılarla bölünür. - İşlem, sayıda asal çarpan kalmayıncaya kadar devam eder. - Çizginin sağ tarafındaki asal sayılar, sayının asal çarpanlarıdır. Ayrıca, bir sayının asal çarpanlarını bulan programlar da kullanılabilir.

Yapay zekada yüz tanıma şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Veri Toplama ve Önişleme: Binlerce veya milyonlarca insanın yüz resimlerini içeren bir veri seti toplanır ve bu veriler önişleme adımına tabi tutulur. 2. Yüz Tespiti: Önişleme adımından sonra, sistem yüzleri algılamak için bir yüz tespit algoritması kullanır. 3. Yüz Özelliklerinin Çıkarılması: Yüz tespitinden sonra, sistem yüzlerin özelliklerini çıkarmak için bir özellik çıkarım algoritması kullanır. 4. Eğitim ve Tanıma: Son adımda, sistem eğitim için kullanılan veri seti üzerinde öğrenir.

Cascading etkisi iki ana anlamda kullanılır: 1. Aşama aşama gerçekleşme durumu. 2. Zincirleme reaksiyon.

Sıralama hesaplaması farklı yöntemlerle yapılabilir, işte bazıları: 1. Klasik Sıralama Algoritmaları: - Bubble Sort: Liste üzerinde ardışık çiftleri karşılaştırarak küçük olanı öne alır, zaman karmaşıklığı O(n^2)'dir. - Selection Sort: Dışarıdan bir en küçük değeri bulup listenin başına yerleştirir, zaman karmaşıklığı yine O(n^2) olarak kabul edilir. - Insertion Sort: Düşey olarak sıralanmış bir dizide her elemanı uygun konumuna yerleştirir. 2. Gelişmiş Sıralama Algoritmaları: - Merge Sort: Listeyi sürekli olarak ikiye bölüp bu iki küçük listeleri sıralayıp birleştirerek sıralamayı tamamlar, zaman karmaşıklığı O(n log n)'dir. - Quick Sort: Seçilen bir "pivot" eleman etrafında listeyi iki alt listeye ayırarak sıralama gerçekleştirir. - Heap Sort: Bir yığın veri yapısı kullanarak sıralama işlemi yapar. 3. Matematiksel Modelleme: Verilerin matematiksel formüllerle işlenmesi, objektif sonuçlar üretebilir ancak karmaşık olabilir ve veri gereksinimleri yüksektir. 4. Tam Sayı Sıralaması: Tam sayıları sıralarken basamak sayılarına göre sıralarız, aynı uzunluktaki sayıları en yüksek basamak değerinden başlayarak karşılaştırırız.

Kalman Filtresi (KF) ve Extended Kalman Filtresi (EKF) arasındaki temel fark, ele aldıkları sistem modellerinin doğrusallık özelliğindedir. - Kalman Filtresi, doğrusal sistem modelleri için tasarlanmıştır ve sadece bu tür sistemlerde optimal sonuçlar verir. - Extended Kalman Filtresi ise doğrusal olmayan sistemleri işleyebilir ve bu tür sistemlerde KF'nin denklemlerini doğrusallaştırarak uygular. EKF, daha karmaşık bir hesaplama süreci gerektirir ve model yanlışlıklarına karşı daha hassastır.

AI Agent'lar, belirli görevleri yerine getirebilmek için şu şekilde çalışır: 1. Girdi Alma (Observation). 2. Akıl Yürütme (Reasoning). 3. Eylem (Action). 4. Döngü (Loop). AI Agent'ların çalışma prensibi, büyük dil modellerinin doğal dil işleme yeteneklerini karmaşık görev yönetimi ile birleştirmesine dayanır. AI Agent'lar, öğrenme mekanizması sayesinde her etkileşimden sonra performansını artırarak daha iyi sonuçlar üretir. AI Agent'ların temel bileşenleri şunlardır: Karar verme motoru. Eylem planlama modülü. Çevresel etkileşim katmanı.

Algoritma, belirli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için çözüm yolunun adım adım tasarlanmasıdır. Algoritmanın bazı kullanım alanları: Bilgisayar bilimi ve programlama. Günlük hayat. Navigasyon uygulamaları. E-ticaret siteleri. Algoritma, kod yazmadan önce oluşturulması gereken bir yapıdır.

Bir sayının asal olup olmadığını anlamak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Doğrudan Bölme Yöntemi: Sayıyı 2'den başlayarak kendisinden bir önceki sayıya kadar olan sayılara bölmeye başlanır. 2. Eratosfen Kalburu: Belirli bir asal sayıya kadar olan tüm sayıları asal ve asal olmayanlar olarak ayırmak için kullanılır. 3. Karekök Yöntemi: Sayının kareköküne kadar olan tüm sayılarla bölünüp bölünmediğine bakılır. Matematikte, bir sayının asal olup olmadığını kesin olarak belirleyen algoritmalar ve teoremler de bulunmaktadır.

TikTok'ta en çok izlenen bir videonun YouTube'da olmamasının birkaç nedeni olabilir: 1. Videoların Farklı Algoritmalara Sahip Olması: TikTok ve YouTube'un videoların keşfete düşme ve izlenme oranlarını hesaplama algoritmaları farklıdır. Bu nedenle, TikTok'ta popüler olan bir video, YouTube'da aynı başarıyı yakalayamayabilir. 2. Videoların Paylaşım Ayarları: TikTok videosunun YouTube'da görünmemesi, videonun yanlışlıkla gizli olarak paylaşılmış olmasından kaynaklanabilir. 3. Kural İhlalleri: TikTok'ta +18, pornografik, şiddet içeren veya zararlı davranışlar gibi kurallara uymayan videolar platformda yayınlanmaz ve bu nedenle YouTube'da da yer almaz.

Yapay zeka ve veri mühendisliği alanları, büyük veri kümeleri üzerinde çalışarak insan benzeri kararlar alabilen ve öğrenebilen sistemler tasarlar ve geliştirir. Yapay zeka mühendislerinin bazı görevleri şunlardır: Veri toplama ve işleme: Projeler için gerekli verileri toplar ve işler. Algoritma geliştirme: Belirli problemleri çözmek için makine öğrenmesi veya derin öğrenme tekniklerine dayanan özel algoritmalar geliştirir. Model eğitimi ve değerlendirme: Geliştirilen algoritmaları büyük veri kümeleri üzerinde eğitir ve performanslarını değerlendirir. Yazılım geliştirme ve entegrasyon: Yapay zeka modellerini gerçek dünya uygulamalarına entegre eder. Araştırma ve geliştirme: Yeni teknolojileri ve yöntemleri araştırarak mevcut sistemleri geliştirir. Veri mühendislerinin görevleri ise veri altyapısının oluşturulması ve optimize edilmesi ile ilgilidir: Veri toplama: Veritabanları, API'ler ve web kazıma gibi çeşitli kaynaklardan veri toplar. Veri depolama: Verileri güvenli ve verimli bir şekilde depolamak için sistemler tasarlar. Veri işleme: Verileri temizler, normalleştirir ve analize uygun formata dönüştürür. Veri güvenliği: Hassas verileri korumak için şifreleme ve erişim kontrolleri uygular. Veri entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan gelen verilerin uyumlu hale getirilmesini sağlar.