Algoritmalar

Quicksort algoritmasının çalışma prensibi ve animasyonu şu şekilde açıklanabilir: 1. Pivot Seçimi: İlk olarak, listeden bir pivot (referans) sayı seçilir. 2. Bölme İşlemi: Listedeki diğer tüm sayılar, pivot sayıyla karşılaştırılır ve pivottan küçük olanlar sol tarafa, büyük olanlar ise sağ tarafa yerleştirilir. 3. Tekrarlama: Listenin her iki kısmı için de aynı işlem tekrarlanır; yani her bir kısım kendi içinde ikiye ayrılır ve bu şekilde devam eder. Animasyonlu gösterimler için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: 1. yongdanielliang.github.io: Bu sitede, Quicksort algoritmasının adım adım animasyonu bulunmaktadır. 2. cs.slu.edu: Bu sayfada da Quicksort algoritmasının animasyonlu bir demosu yer almaktadır. 3. chrislaux.com: Bu sitede de Quicksort algoritmasının görsel bir animasyonu bulunmaktadır.

Aralikli arama algoritması, bir veri yapısı içinde belirli bir öğeyi bulmak için kullanılan bir arama yöntemidir. Bu algoritmanın çalışma prensibi, veri kümesini sabit aralıklarla veya "atlamalarda" aramaktır. Aralikli arama algoritması, özellikle sıralanmış diziler üzerinde etkili bir şekilde kullanılır.

ChatGPT adının açılımı "Chat Generative Pre-trained Transformer" anlamına gelir. Burada: - "Chat" sohbet veya konuşma anlamına gelir; - "Generative" üretici, yaratıcı anlamına gelir; - "Pre-trained" önceden eğitilmiş anlamına gelir; - "Transformer" ise veri dizilerinde uzun aralıklı kalıpları bulmak için özelleştirilmiş algoritmalar kullanan bir model türünü ifade eder.

K-Prototype algoritması, karma veri kümeleri için kullanılır, yani hem sayısal hem de kategorik değişkenleri içeren veri kümeleri.

Denetimli öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılır. 2. Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemlerinde olasılıkları tahmin eder. 3. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM): Verileri en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bularak sınıflandırma yapar. 4. Karar Ağaçları (Decision Trees): Verileri ağaç yapısı şeklinde sınıflandırır veya tahmin yapar. 5. Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birden çok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşturulmuş bir ensemble algoritmadır. 6. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN): Yeni bir veri noktasını, en yakın K komşu noktasına göre sınıflandırır.

Yandex Navigasyon'da trafik yoğunluğu, GPS verilerinin analizi ve özel algoritmalar kullanılarak hesaplanır. Hesaplama süreci şu adımları içerir: 1. Veri Toplama: Mobil cihazlar, coğrafi koordinatlarını, yönlerini ve hızlarını her birkaç saniyede bir Yandex Navigasyon'a iletir. 2. GPS İzlerinin Oluşturulması: Özel bir analiz programı, bu verileri kullanarak araç rotalarını ve GPS izlerini oluşturur. 3. İzlerin Kontrolü: GPS izleri, gerçek yol durumuna uygun olmayanları ayırmak için kontrol edilir. 4. Toplama ve Değerlendirme: Denetlenen izler, her iki dakikada bir toplanarak şehrin genel trafik yoğunluğu değerlendirilir. 5. Puanlama: Toplayıcı program, referans sürelerle gerçek süreleri karşılaştırarak trafik yoğunluğu puanını hesaplar.

Arama motoru algoritmaları genel olarak 6 ana kategoriye ayrılır: 1. Birincil Arama Motorları: Google, Yahoo gibi büyük arama motorları bu kategoriye girer. 2. İkincil Arama Motorları: Daha küçük, spesifik bir kitleye hitap eden, ancak genel içerik sunan arama motorlarıdır. 3. Hedefli Arama Motorları: Tıp, spor, bilim gibi dar alanlara odaklanan arama motorlarıdır. 4. Doğrusal Arama: Veri kümesindeki elemanları sırayla kontrol eden temel arama algoritmasıdır. 5. İkili Arama: Sıralı bir veri kümesinde elemanı bulmak için kullanılan, arama sürecini hızlandıran bir algoritmadır. 6. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Tabanlı Algoritmalar: RankBrain ve BERT gibi, kullanıcı niyetini daha iyi anlamak ve daha alakalı sonuçlar sunmak için geliştirilen algoritmalardır.

Insertion Sort algoritmasının en iyi ve en kötü durumları şu şekildedir: 1. En İyi Durum: Dizinin zaten sıralı olduğu durumda, Insertion Sort her elemanı bir önceki elemanla karşılaştırır ve her elemanın zaten doğru konumda olduğunu görür. 2. En Kötü Durum: Dizinin tamamen ters sıralı olduğu durumda, her yeni elemanın sıralı alt dizide doğru konuma yerleştirilmesi için tüm alt dizi boyunca geçilmesi gerekir.

ideAlgo ve Go (Golang) farklı alanlarda kullanılan terimlerdir: 1. ideAlgo: İdeal Data Finansal Teknolojiler A.Ş. tarafından geliştirilen bir üründür ve algoritmik işlemler için kullanılır. 2. Go (Golang): Google tarafından geliştirilen, yüksek performans gerektiren yazılım projeleri için kullanılan bir programlama dilidir.

Veri yapıları vize konuları genellikle aşağıdaki başlıkları içerir: 1. Giriş ve Temel Kavramlar: Algoritma, algoritma analizi, verimlilik ve zaman karmaşıklığı. 2. Temel Veri Yapıları: Diziler, bağlı listeler, yığınlar, kuyruklar. 3. Ağaçlar: İkili ağaçlar, ağaç tabanlı algoritmalar, B-ağaçları. 4. Graf Yapıları: Graf temelleri, yönlü ve yönsüz graf, ağırlıklı ve ağırlıksız graf. 5. Sıralama ve Arama Algoritmaları: Sıralama algoritmaları (Bubble Sort, Selection Sort vb.), arama algoritmaları (Doğrusal arama, İkili arama). 6. Dinamik Programlama ve Böl ve Yönet: Dinamik programlama, örnek problemler. 7. Gelişmiş Veri Yapıları: Hash tabloları, küme veri yapıları, ağaç tabanlı veri yapıları. 8. Uygulamalar ve Proje Çalışmaları: Algoritma tasarım teknikleri, gerçek dünya problemleri üzerinde veri yapıları ve algoritmaların uygulanması.

SSE makine öğrenmesi ifadesi doğrudan bir terim değildir, ancak makine öğrenmesi kavramı genel olarak açıklanabilir. Makine öğrenmesi, bilgisayarların verilerden öğrenerek belirli görevleri otomatik olarak yerine getirmesine olanak tanıyan bir yapay zeka dalıdır. Makine öğrenmesinin bazı türleri: - Denetimli öğrenme: Etiketli veri kullanarak model eğitme. - Pekiştirmeli öğrenme: Ajanın çevreden aldığı ödül sinyallerine dayanarak hareketlerini optimize etmesi. - Derin öğrenme: Çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veriden öğrenme.

Aralıklı planlama algoritması, işlemleri farklı önceliklere sahip birden fazla sıraya ayırarak çalışan bir süreç planlama yöntemidir. Bu algoritmanın temel özellikleri şunlardır: - Zaman dilimleri: İşlemler, zaman dilimi adı verilen sabit uzunlukta zaman aralıkları için işlemciyi kullanır. - Yük dengeleme: Her işlem, zaman dilimi bittiğinde sıraya geri döner, bu da kaynak israfını ve aşırı yüklemeyi önler. - Esneklik: Farklı türde işlemlere esnek bir şekilde hizmet vermek için tasarlanmıştır.

Divide and conquer (böl ve yönet) algoritması, bir problemi daha küçük parçalara bölerek çözmeyi ve daha sonra bu parçaları birleştirerek tam çözüm elde etmeyi amaçlayan bir problem çözme tekniğidir. Bu algoritmanın üç ana adımı vardır: 1. Bölme (Divide): Ana problem, daha küçük ve daha yönetilebilir alt problemlere ayrılır. 2. Yönet (Conquer): Alt problemler ayrı ayrı çözülür. 3. Birleştirme (Combine): Çözümler bir araya getirilerek ana problemin çözümü elde edilir. Divide and conquer algoritması genellikle şu alanlarda kullanılır: - Sıralama algoritmaları: Merge Sort ve Quick Sort gibi algoritmalar, bir diziyi bölme ve sıralı alt dizileri birleştirme mantığına dayanır. - Arama algoritmaları: Binary Search, bir dizideki elemanları aramak için etkili bir algoritmadır. - Büyük sayı çarpma: Karatsuba algoritması gibi yöntemler, büyük sayıları daha küçük parçalara bölmeyi ve ardından alt problemleri çözmeyi içerir.

Newton-Raphson yönteminde ilk tahmin (başlangıç değeri), sistemin topolojisi ve bileşenlerinin belirlenmesi ile yapılır. Ayrıca, yapay sinir ağları (YSA) kullanılarak da bir başlangıç çözümü elde edilebilir ve bu çözüm, Newton-Raphson yönteminde başlangıç koşulu olarak kullanılır.

Özyinelemeli (rekürsif) algoritmalar, bir problemin çözümünü aynı problemin daha küçük alt problemlerine bölerek ve bu alt problemlerin çözümlerini kullanarak elde eden algoritmalardır. Bu tür algoritmalarda, problemler daha basit parçalara indirgenir ve küçük parçaların çözümleri birleştirilerek ana problemin çözümü bulunur. Özyinelemeli algoritmalara örnek olarak: - Faktöriyel hesaplama: n faktöriyelini hesaplamak için n sayısını (n - 1) faktöriyel ile çarpmak. - Fibonacci dizisi: Her sayının kendisinden önceki iki sayının toplamı olduğu dizi.

Kwai'deki videoların az izlenmesinin birkaç nedeni olabilir: 1. Platformun Algoritmaları: Kwai, kullanıcı güvenliği ve platform kalitesini korumak için algoritmalarını sürekli güncellemektedir. 2. Rekabet: TikTok gibi diğer popüler sosyal medya platformlarıyla rekabet, Kwai'deki videoların görünürlüğünü azaltabilir. 3. İçerik Kalitesi: Videoların moderatörler tarafından onaylanmaması veya düşük kaliteli olması, izlenme sayısını olumsuz etkileyebilir. 4. Organik Büyüme: İzlenmeleri artırmanın en sağlıklı yolu, yüksek kaliteli videolar üretmek, doğru etiketler kullanmak ve takipçi kitlesini organik olarak büyütmektir.

SNE terimi farklı bağlamlarda farklı işlevlere sahiptir: 1. Group SNE: Japonya merkezli bir şirkettir. 2. Sony Corporation: Eski adıyla NYSE: SNE, şimdi SONY olarak bilinir. 3. StrongNode Edge ($SNE): Boşta kalan hesaplama kaynaklarını kullanarak dijital bağlantı ve verimliliği artırmayı amaçlayan bir kripto para birimidir. 4. t-SNE: Veri görselleştirme ve boyut azaltma algoritmasıdır, kümeleme için kullanılmaz.

K-Means algoritması, benzer veri noktalarını gruplar halinde birleştirmek ve verilerdeki altta yatan kalıpları veya yapıları keşfetmek için çalışır. İşte K-Means'in çalışma prensibi: 1. Başlangıç: Veri kümesinden rastgele K nokta seçilir ve bunlar ilk küme merkezleri (centroidler) olarak belirlenir. 2. Atama: Her bir veri noktası için, bu noktanın her bir K centroid'e olan mesafesi hesaplanır ve nokta, kendisine en yakın centroid'in bulunduğu kümeye atanır. 3. Centroid Güncelleme: Tüm veri noktaları kümelere ayrıldıktan sonra, her bir kümeye atanan veri noktalarının ortalaması alınarak yeni centroid'ler hesaplanır. 4. Tekrar: 2. ve 3. adımlar, küme merkezleri önemli ölçüde değişmeyene veya belirli bir iterasyon sayısı tamamlanana kadar tekrar edilir. 5. Son Sonuç: Yakınsama sağlandığında, algoritma son küme merkezlerini ve her bir veri noktasının hangi kümeye atandığını çıktı olarak verir.

Amazon A9 ve A10 algoritmaları, Amazon'un ürün sıralamasını belirlemek için kullandığı arama ve reklam algoritmalarıdır. Amazon A9 algoritması, 10 yıldan fazla bir süre boyunca kullanılmıştır ve ürün sıralamalarında temel olarak anahtar kelime alaka düzeyi, satış geçmişi ve müşteri davranışı gibi faktörlere odaklanmıştır. Amazon A10 algoritması ise A9'un bir evrimi olup, makine öğrenimi ve yapay zeka kullanarak daha gelişmiş bir sıralama sistemi sunar. A10'un eklediği bazı yeni faktörler şunlardır: Satış hızı: Ürünlerin günümüzdeki satış trendlerine göre daha fazla görünür olması. Müşteri etkileşimi: Tıklama oranları, dönüşüm oranları ve müşteri geri bildirimleri gibi metrikler sıralamayı etkiler. Envanter yönetimi: Tutarsız stok seviyelerine sahip ürünler daha düşük sıralama alır. Sponsorlu Ürünler: Amazon'un reklam platformundan gelen kampanyalar sıralamayı iyileştirir.

Algoritma problemleri, genellikle aşağıdaki kategorilere ayrılır: 1. Arama Algoritmaları: Bir veri kümesinde belirli bir öğeyi bulmak için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Veri kümelerini belirli bir düzene göre sıralamak için kullanılır. 3. Optimizasyon Algoritmaları: Kaynakları verimli kullanarak problemleri en iyi şekilde çözmek için kullanılır. 4. Kriptografik Algoritmalar: Güvenlik ve şifreleme amacıyla kullanılır. 5. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Algoritmaları: Bilgisayarlara insan benzeri düşünme ve öğrenme yetenekleri kazandırır. Ayrıca, algoritmaların günlük hayatta karşılaştığı problemler arasında navigasyon, sosyal medya içerik önerileri, finans ve bankacılık işlemleri gibi alanlar da yer alır.