Algoritmalar

Mikrobilgisayarlı sistem tasarımı final sınavında genellikle aşağıdaki soru türleri sorulur: 1. Teorik Sorular: Programlama dillerinin temelleri, veri yapıları, algoritmalar ve programlama paradigması gibi konuları içerir. 2. Kod Yazma Soruları: Öğrencilerden belirli bir işlevselliği yerine getiren kod parçaları yazmaları istenir. 3. Hata Ayıklama Soruları: Hatalı bir kod parçası verilerek, öğrencilerin bu koddaki hataları bulması ve düzeltmesi istenir. 4. Algoritma Soruları: Belirli bir problemi çözmek için gerekli olan adımları ve algoritmayı belirlemeleri istenir. 5. Proje Tasarımı Soruları: Öğrencilerden basit bir proje tasarımı yapmaları veya planlamalarını istenir.

E-ticarette kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Ürün Öneri Motorları: Yapay zeka tabanlı algoritmalar, tüketicilerin geçmiş alışveriş alışkanlıklarını analiz ederek kişiye özel ürün önerileri sunar. 2. Fiyat Optimizasyonu Algoritmaları: Büyük veri analizi yaparak anlık pazar dinamiklerini ve rakiplerin fiyat politikalarını inceler, fiyatlandırma stratejilerini günceller. 3. Arama Algoritmaları: Kullanıcıların arama sorgularını değerlendirir, anahtar kelime eşleştirme ve semantik arama gibi yöntemlerle en alakalı ürünleri öne çıkarır. 4. Filtreleme ve Sıralama Algoritmaları: Arama sonuçlarını fiyat, marka, renk gibi kriterlere göre filtreler ve sıralar. 5. Sosyal Tavsiye Algoritmaları: Sosyal medya ve kullanıcı etkileşimlerini dikkate alarak, müşterilere arkadaşlarının tercih ettiği ürünleri önerir.

Makine öğreniminde lineer regresyon, değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi modelleyen en temel denetimli makine öğrenimi algoritmalarından biridir. Bu algoritmanın amacı, bir veya birden fazla bağımsız değişken (giriş) ile bağımlı değişken (çıktı) arasında doğrusal bir ilişki kurarak sürekli sayısal bir çıktı üretmektir. Kullanım alanları: - Ekonomi ve finans (ev fiyatı tahmini, stok fiyatı öngörüsü). - Sağlık (hasta verilerine dayalı tahminler). - Pazarlama (satış tahmini, müşteri harcaması öngörüsü). Avantajları: - Basitlik ve hız. - Doğrusal ilişkilerin olduğu durumlarda iyi performans gösterir. Dezavantajları: - Doğrusal varsayım, non-lineer ilişkilerde başarısız olabilir. - Yüksek boyutlu veri setlerinde performans düşebilir.

En iyi süreç planlama algoritması, sistemin özel gereksinimlerine bağlı olarak değişir. İşte bazı yaygın ve etkili süreç planlama algoritmaları: 1. İlk Gelen İlk Hizmet (FCFS): Basit ve adil bir algoritmadır, ancak uzun süren işlemler diğer işlemlerin çalışmasını engelleyebilir. 2. En Kısa Süre Önce (SJF): Tahmini yürütme süresine göre en kısa süreli işlemi önce çalıştırır, bu da gecikmeyi en aza indirir. 3. Öncelikli İlk (HPF): Her işleme bir öncelik değeri atar ve en yüksek önceliğe sahip işlem önce çalıştırılır. 4. Round Robin (RR): Zaman dilimi kullanarak her işleme eşit süre tanır ve adil bir dağılım sağlar. 5. Çok Seviyeli Sıra: İşlemleri farklı önceliklere sahip birden fazla sıraya ayırarak esnek bir hizmet sunar. Bu algoritmaların her birinin avantajları ve dezavantajları vardır, bu nedenle en uygun olanı seçmek önemlidir.

Örüntü tanımada kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Destek Vektör Makineleri (SVM), Yapay Sinir Ağları (ANN), Karar Ağaçları ve Rastgele Ormanlar. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): K-Ortalamalar (K-Means), Bağlantısal Kümeleme (Hierarchical Clustering). 3. Derin Öğrenme: Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN), Rekürren Sinir Ağları (RNN). 4. Takviyeli Öğrenme: Makine öğreniminin daha az kullanılan bir dalı olup, deneyler sırasında gerçek zamanlı karar verme süreçlerinde kullanılır. Bu algoritmalar, sistemin ihtiyacına ve veri türüne göre çeşitlilik gösterir.

Anlamlandırma ve organizasyon algoritması iki farklı kavramı ifade eder: 1. Anlamlandırma Algoritması: Bu, büyük veri analizinde kullanılan bir yaklaşımdır ve karmaşık ve belirsiz durumlarda verilerin yapılandırılmamış halinden kullanılabilir bilgiye dönüştürülme sürecini inceler. 2. Organizasyon Algoritması: Bu terim, organizasyonların görevleri yerine getirmek için izlediği prosedürleri ifade eder.

Otomat teorisi, teorik bilgisayar bilimlerinde hesaplama yöntemlerini resmileştirmek ve matematiksel mekanizmaların modellerini önermek için kullanılır. Otomat teorisinin bazı kullanım alanları: - Yazılım algoritmaları ve ağ protokolleri: Karmaşık sistemleri modellemek için gereklidir. - Derleyici tasarımı: Dillerin ve gramerlerin analizinde önemli bir rol oynar. - Örüntü tanıma: Genomik veriler veya metinlerdeki hata raporları gibi alanlarda kalıpları tespit etmek için kullanılır. - Yapay zeka: Yapay zekanın gelişiminde temel bir kavramdır. - Model kontrolü: Programların özelliklerine uygunluğunu kontrol etmek için kullanılır.

E-ticarette öneri sistemleri, kullanıcıların geçmiş davranışlarına ve tercihlerine dayanarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar. Bu sistemler genellikle şu şekilde çalışır: 1. Veri Toplama: Kullanıcıların tarayıcı geçmişi, satın alma tercihleri ve diğer çevrimiçi aktiviteleri gibi veriler toplanır. 2. Algoritma Analizi: Toplanan veriler, makine öğrenimi ve veri analitiği algoritmaları kullanılarak analiz edilir. 3. Öneri Oluşturma: Analiz sonuçlarına göre, kullanıcıya benzer ürünler veya içerikler önerilir. Öneri sistemlerinde kullanılan temel yöntemler şunlardır: - İçerik Tabanlı Filtreleme: Kullanıcının daha önce beğendiği ürünlere benzer içerikler önerir. - Ortak Filtreleme (Collaborative Filtering): Benzer ilgi ve tercihlere sahip kullanıcıların beğenilerine dayanarak öneriler sunar. - Hibrit Sistemler: İçerik tabanlı ve ortak filtreleme yöntemlerini birleştirerek daha etkili öneriler sunar. Bu sistemler, müşteri memnuniyetini artırarak satışları ve çapraz satış stratejilerini destekler.

"Teoriden Uygulamalara Algoritmalar" PDF dosyasını aşağıdaki kaynaklardan indirebilirsiniz: 1. ResearchGate: Kitabın 5. ve 6. baskılarını PDF formatında bulabilirsiniz. 2. GitHub: "Veri Yapıları ve Algoritmalar" ders notlarında PDF dosyası mevcuttur.

Videoda yüz tanıma, yüz tanıma algoritmaları ve yapay zeka kullanılarak gerçekleştirilir. Bu süreç genellikle şu adımları içerir: 1. Yüz Algılama: Videoda bir veya daha fazla kişinin yüzü, ön ve yan profilden algılanır. 2. Yüz Analizi: Algılanan yüzlerin geometrisi analiz edilir; göz, burun, ağız, elmacık kemikleri gibi özelliklerin mesafeleri ve şekilleri incelenir. 3. Veri Karşılaştırma: Elde edilen yüz özellikleri, önceden kayıtlı yüzlerle karşılaştırılır ve eşleştirme yapılır. Bu teknoloji, kamera veya akıllı telefon gibi cihazlarla entegre edilebilir ve otofokus sistemlerinde de kullanılabilir.

Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, yapay zekâ teknolojisidir ve insan beyni hücrelerinden esinlenerek modellenen algoritmalar kullanır. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Veri Toplama: Bilgisayarın öğrenmesi için büyük miktarda veri toplanır. 2. Veri Hazırlama: Veriler temizlenir ve işlenir. 3. Model Kurma: Yapay sinir ağları adı verilen yapı taşlarından oluşan bir model kurulur. 4. Eğitim (Öğrenme): Model, veriyi analiz eder ve tahminler yapar, bu tahminler kontrol edilir ve hatalar hesaplanır. 5. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 6. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, gerçek dünyada kullanılmaya hazırdır. Kullanım alanları arasında: - Sanal asistanlar (Siri, Alexa). - Yüz tanıma. - Otonom araçlar. - Sağlık sektörü (hastalık teşhisi). - Finans (algoritmik ticaret, dolandırıcılık tespiti).

Matlab'da kenar algılama için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Canny Kenar İşleci: Bu yöntem, kenarların bulunduğu yerleri büyük bir olasılık değeri ile belirlemeye çalışır. - Adımlar: 1. Görüntüye Gauss filtresi uygulanır. 2. Gradyant değerleri bulunur. 3. Yerel maksimum olmayan noktalar bastırılır. 4. Çift eşikleme yapılır. 5. Histerezis ile kenar takibi yapılır. 2. Sobel, Prewitt İşleçleri: Bu işleçler, görüntüdeki anlık gri değer değişimlerini tespit ederek kenarları belirler. - Uygulama: 1. Gri formattaki görüntüler Matlab/Simulink ile işlenir. 2. Görüntüler USB yapılandırma portu üzerinden FPGA'ya gönderilir. 3. FPGA üzerinde Sobel, Prewitt algoritmaları uygulanır. Matlab'da kenar algılama için ayrıca `edge` komutu da kullanılabilir.

Sayısal görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak bu görüntülerin analiz edilmesi ve anlamlandırılması sürecidir. Çalışma prensibi: 1. Görüntü Edinimi: Dijital bir görüntünün kamera, tarayıcı veya diğer görüntüleme cihazları kullanılarak elde edilmesi. 2. Ön İşleme: Görüntünün kalitesini artırmak ve işlemeyi kolaylaştırmak için filtreler ve teknikler uygulanması. 3. Segmentasyon: Görüntüdeki farklı nesnelerin veya bölgelerin ayrıştırılması. 4. Özellik Çıkarma: Görüntüden anlamlı bilgiler elde edilmesi için kenar, köşe, doku ve renk gibi önemli özelliklerin belirlenmesi. 5. Nesne Tanıma ve Sınıflandırma: Çıkarılan özellikler kullanılarak görüntüdeki nesnelerin tanınması ve sınıflandırılması. 6. Yorumlama ve Analiz: Elde edilen bilgilerin yorumlanması ve analiz edilmesi, ardından karar verme süreçlerinde veya otomatik sistemlerde kullanılması. Bu süreç, tıp, güvenlik, endüstriyel otomasyon, tarım ve otomotiv gibi birçok alanda geniş uygulama yelpazesine sahiptir.

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım dersinde 18. hafta kazanımları şunlardır: 1. Video Dosyalarını Düzenleme: Öğrenciler, video dosyaları ile ilgili düzenleme işlemlerini yürütür. 2. Çevrimiçi Paylaşım: İş birliğine dayalı olarak oluşturulan video dosyasını çevrimiçi ortamda paylaşır. 3. Karar Yapıları: Karar yapıları içeren algoritmalar geliştirir. 4. Döngü Yapıları: Döngü yapısı içeren algoritmalar oluşturur.

Temel bilgisayar bilimi dersinin amacı, öğrencilere bilgisayar bilimleri disiplinini tanıtmak ve temel kavramları öğretmektir. Bu dersin diğer amaçları şunlardır: bilgisayar sistemlerinin temel prensiplerini anlamak; algoritmaları, veri yapılarını ve programlamayı öğrenmek; mantıksal düşünceyi geliştirmek; günlük yaşamda ve mesleki kariyerde bilgisayar kullanımını ve bilgisini kazandırmak.

Yöneylem Araştırması I'de Tamsayılı Programlama (TDP) algoritmaları şunlardır: 1. Dal-Sınır (Branch and Bound) Yöntemi: Tamsayılı kısıtları sağlayacak bir optimuma ulaşmak için kullanılır. 2. Kesme Düzlemi Yöntemi (Cutting Plane Algorithms): TDP problemlerinin çözümünde benzer sonuçlar verir. Ayrıca, Simpleks Yöntemi de TDP problemlerinin çözümünde kullanılan etkili bir algoritmadır.

Boyer-Moore Çoğunluk Oy Algoritması, bir dizideki çoğunluk elemanını bulmak için kullanılan bir tekniktir. Algoritmanın adımları: 1. Aday Belirleme: Başlangıçta bir aday eleman ve bir sayaç sıfırlanır. 2. Elemanları İşleme: Dizideki her eleman için: - Eğer sayaç sıfırsa, aday elemanı güncelle ve sayacı bir artır. - Eğer mevcut eleman aday elemanla aynıysa, sayacı artır; farklıysa, sayacı azalt. 3. Son Kontrol: Eğer sayaç, dizinin uzunluğunun yarısından fazlaysa (⌊n/2⌋), aday eleman çoğunluk elemanıdır.

Recurrent Neural Network (RNN) algoritması, sıralı veya zaman serisi verilerini işlemek için kullanılan bir derin öğrenme yapısıdır. Temel özellikleri: - İç bellek: Önceki girdilerden gelen bilgileri hatırlar ve bu bilgileri yeni verilerin işlenmesinde kullanır. - Bilginin geri beslenmesi: Her adımda, bir sonraki adıma geçmek için gizli durumu günceller ve geri besler. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme (NLP): Dil modellemesi, sentiment analizi, makine çevirisi. - Konuşma tanıma. - Görüntü ve video işleme: Video sıralaması, yüz ifadeleri, jest tanıma. - Zaman serisi tahmini: Hisse senedi fiyatları veya hava durumu tahminleri. Varyantları: - Vanilla RNN: Basit bir yapıya sahiptir, ancak uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmekte sınırlıdır. - Long Short-Term Memory (LSTM): Vanishing gradient problemini aşmak için ek mekanizmalar kullanır. - Bidirectional RNN: Girişleri hem ileri hem de geri yönde işleyerek, her zaman adımı için hem geçmiş hem de gelecek bağlamını dikkate alır.

Gezgin Satıcı Problemi (GSP) çeşitli algoritmalar ile çözülebilir, bunlar arasında: 1. Genetik Algoritma: Doğal seçilim ilkesine dayanan evrimsel bir optimizasyon tekniğidir. 2. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO): Kuşların sosyal davranışlarına dayalı bir metasezgisel algoritmadır. 3. Karınca Koloni Optimizasyonu: Karıncaların yiyecek arama yöntemlerinden esinlenerek geliştirilmiş bir tekniktir. Ayrıca, Açgözlü Rasgeleleştirilmiş Adaptif Arama Prosedürü (GRASP) gibi diğer sezgisel algoritmalar da GSP'nin çözümünde kullanılabilir.

Akıllı rota planlama, araçların en verimli güzergahları belirlemesi için algoritmalar ve GPS teknolojisi kullanarak çalışır. İşte temel adımları: 1. Veri Toplama: Ziyaret edilecek noktaların koordinatları, araçların kapasiteleri, trafik verileri gibi bilgiler toplanır. 2. Rota Hesaplama: Toplanan verilere göre, farklı rota seçenekleri değerlendirilir ve en uygun rota belirlenir. 3. Rota Planlama: Belirlenen rota, sürücülere veya ilgili kişilere iletilir. 4. Takip ve Optimizasyon: Rota uygulanırken, gerçek zamanlı trafik verileri kullanılarak rota sürekli olarak güncellenebilir. Bu sistemler, zaman tasarrufu, yakıt tüketimi azalması ve müşteri memnuniyetinin artması gibi faydalar sağlar.