Algoritmalar

Kontrollü sınıflandırma en büyük benzerlik yöntemi, görüntüdeki pikselleri, sınıflar için tanımlanan eş olasılık eğrilerine göre en yüksek üyelik olasılığına sahip sınıfa atayan bir algoritmadır. Bu yöntem, pikselleri sadece parlaklık değerlerine göre değil, her sınıf için ayrım oluşturacak varyans-kovaryans matris değerine göre oluşturur.

MRMR (Maximum Relevance — Minimum Redundancy) yöntemi, özellik seçimi için kullanılan bir algoritmadır. Bu yöntem, hedef değişkenle güçlü bir ilişkiye sahip olan (yüksek alaka düzeyi) ancak diğer öngörücü özelliklerle zayıf bir ilişkiye sahip olan özellikleri tercih eder ve seçer. MRMR algoritması şu şekilde çalışır: 1. Tüm öngörücü değişkenlerin alaka düzeyini belirler ve en yüksek alaka düzeyine sahip özelliği seçer. 2. Kalan özellikler arasında, seçilen özelliklerle olan gereksizliği (redundancy) hesaplar. 3. Alaka düzeyi ile gereksizliğin farkını veya oranını kullanarak her bir özelliğe bir önem puanı atar ve en yüksek puana sahip özelliği seçer. 4. Bu işlemi, istenen sayıda özellik seçilene kadar tekrar eder. MRMR yöntemi, ilk olarak biyoinformatik alanında mikroarray gen ifadesi verileri için kullanılmış, daha sonra Uber tarafından pazarlama modellerinde popüler hale getirilmiştir.

Varlık büyüklük sıralaması yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Kümesini Belirleme: Sıralanacak varlıkları içeren veri kümesini tanımlamak gereklidir. 2. Varlık Türünü Belirleme: Varlıkların türü (nakit, alacak hesapları, envanter, sabit varlıklar vb.) belirlenmelidir. 3. Sıralama Algoritmalarını Seçme: Varlıkları büyükten küçüğe sıralamak için uygun bir algoritma seçmek gerekir (örneğin, seçim sıralama, kabarcık sıralama, hızlı sıralama). 4. Sıralama İşlemini Uygulama: Seçilen algoritmayı kullanarak varlıkları sıralamak gereklidir. 5. Sonuçları Kontrol Etme: Sıralama işlemi tamamlandıktan sonra sonuçların doğru olduğunu doğrulamak önemlidir. Programlama dilleri kullanıldığında, çoğu dilin kütüphanelerinde yerleşik sıralama fonksiyonları mevcuttur (Python'da sorted() veya list.sort(), Java'da Arrays.sort() veya Collections.sort()).

MatriksIQ'de çalışan kodlar şunlardır: 1. Algoritmalar: MatriksIQ, algoritmik işlemler için çeşitli araçlar sunar, bunlar arasında hazır indikatörler ve özel olarak oluşturulan indikatörler bulunur. 2. Veri Kodları: Data Matrix kodları, MatriksIQ'de verileri depolamak ve yönetmek için kullanılabilir. 3. Grid Trading Bot Kodları: MatriksIQ'nin GridBot özelliği, belirli fiyat seviyelerinde emir oluşturmak için kullanılır ve bu botun çalışması için ilgili kodlar gereklidir.

Duygusuz ticaret, ticaret kararlarını duygulara değil, mantık ve stratejiye dayalı olarak almak anlamına gelir. Bu kavram, algoritmik ticaret ile ilişkilidir ve algoritmalar kullanılarak yapılan işlemlerde uygulanır.

İkiz asal sayılar, aralarındaki fark iki olan asal sayı çiftleridir. İkiz asal sayıları bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Eratosthenes Kalburu: Bu yöntem, asal olmayan sayıları eleyerek sadece asal sayıları bırakmayı sağlar. 2. Miller-Rabin Testi: Büyük sayıların asal olup olmadığını kontrol etmek için kullanılan olasılıksal bir algoritmadır. 3. Eliptik Eğri Primality Testi: Çok büyük sayıların asallığını test etmek için kullanılan modern bir yöntemdir. Bazı ikiz asal sayı çiftleri: (3, 5), (5, 7), (11, 13), (17, 19), (29, 31).

Otomata, belirli kurallara göre çalışan, genellikle mekanik veya dijital sistemlerdir. Bilgisayar bilimlerinde ise otomata, hesaplama süreçlerini temsil eden soyut matematiksel modeller olarak tanımlanır. Bazı otomata türleri: - Sonlu Otomata (FA): Normal dilleri tanımak için kullanılır. - Pushdown Automata (PDA): Bağlamdan bağımsız dilleri tanımak için bir yığın kullanır. - Turing Makineleri: Tüm algoritmaları ifade edebilen en yetenekli hesaplama modelidir.

Smart Link çalışması, gelişmiş algoritmalar kullanarak kullanıcılara en uygun teklifi göstermesine dayanır. İşte çalışma prensibi: 1. Kullanıcı Tıklaması: Kullanıcı, Smart Link'e tıklar. 2. Veri Aktarımı: Kullanıcı bilgileri, cihazın türü, konumu ve tarayıcı gibi faktörler analiz edilir. 3. Teklif Seçimi: AI-algoritmaları, bu verilere göre en olası dönüştürücü teklifi seçer. 4. Yönlendirme: Kullanıcı, seçilen teklife yönlendirilir. Bu sayede, kullanıcılar ilgi alanlarına uygun içeriklerle karşılaşır ve dönüşüm oranları artar.

En yakın komşu kestirimi, K-Nearest Neighbor (KNN) olarak da bilinir, bir makine öğrenme algoritmasıdır ve veri noktalarını sınıflandırmak veya tahmin yapmak için kullanılır. Bu algoritmanın çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Komşu Sayısının Belirlenmesi: K sayısı belirlenir, bu, nesnenin hangi sınıfa dahil olacağını belirlemek için kullanılacak komşuların sayısını ifade eder. 2. Mesafenin Hesaplanması: Komşulara olan mesafe, Öklid mesafesi gibi bir yöntemle hesaplanır. 3. Sınıflandırma: K komşu içinde en fazla hangi sınıfa yakınlık varsa, bilinmeyen nesnenin de o sınıfa dahil olduğuna hükmedilir.

Makine öğrenimi mülakatında sorulabilecek bazı temel sorular şunlardır: 1. Makine Öğrenimi Nedir?: Makine öğreniminin temel prensiplerini ve amacını açıklayın. 2. Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme: Bu iki öğrenme türü arasındaki farkları ve örnek uygulamaları anlatın. 3. Aşırı Uydurma (Overfitting): Aşırı uydurmanın ne olduğunu ve nasıl önlenebileceğini açıklayın. 4. Hiperparametre Optimizasyonu: Hiperparametre optimizasyonunun ne olduğunu ve bir yöntemi örneklerle açıklayın. 5. ROC Eğrisi ve AUC: ROC eğrisi ve AUC'nin ne olduğunu ve ne amaçla kullanıldığını anlatın. 6. Model Performansını Ölçme Metodları: Sınıflandırma ve regresyon için kullanılan bazı performans metriklerini açıklayın. 7. Çapraz Doğrulama: Çapraz doğrulamanın ne olduğunu ve neden kullanıldığını açıklayın. 8. Karar Ağaçları: Karar ağaçlarının avantajlarını ve dezavantajlarını belirtin. 9. Büyük Verilerle Çalışma: Büyük verilerle çalışırken performansı optimize etmek için kullanılan yöntemleri anlatın. 10. Özellik Mühendisliği: Özellik mühendisliğinin ne olduğunu ve neden önemli olduğunu açıklayın.

Genetik algoritmalar ve parçacık sürü optimizasyonu (PSO), optimizasyon problemlerinin çözümünde kullanılan iki farklı evrimsel hesaplama tekniğidir. Genetik algoritmalar, biyolojideki evrimsel süreçten esinlenerek geliştirilmiştir. Parçacık sürü optimizasyonu ise kuş ve balık sürülerinin sosyal davranışlarından esinlenerek geliştirilmiştir.

Sayısal yöntemler, matematik problemlerini sayısal yaklaşımla çözmek için tasarlanmış algoritmalar ve hesaplama teknikleridir. Başlıca sayısal yöntemler şunlardır: 1. Doğrusal Programlama: Kıt kaynakların en iyi şekilde kullanılmasını sağlayarak karmaşık sorunların çözümüne ulaşır. 2. Karar Analizleri: Kararların alınmasında objektifliği sağlar, olası belirsizlikleri ve riskleri değerlendirerek çözüm bulur. 3. Benzetim (Simülasyon) Modelleri: Gerçek bir sistemi veya süreci modelleme ve sonuçlarını analiz etme teknikleridir. 4. Sıra Bekleme (Kuyruk) Analizleri: Hizmete veya işleme girecek birimlerin bekleme sürelerinin optimize edilmesini sağlar. 5. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler: Birden fazla değişkenin aynı anda incelenmesini ve birbirleriyle olan ilişkilerinin değerlendirilmesini sağlar. 6. Sonlu Elemanlar Yöntemi (FEM): Yapısal analiz, ısı transferi, akışkanlar dinamiği gibi alanlarda kullanılır. 7. Sonlu Farklar Yöntemi (FDM): Zamana bağlı kısmi diferansiyel denklemlerin çözümü için yaygın olarak kullanılır.

XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), gradient boosting algoritmalarının gelişmiş bir uygulamasıdır. Özellikleri: - Düzenlileştirme: Overfitting'i önlemek ve genellemeyi iyileştirmek için L1 (Lasso Regresyon) ve L2 (Ridge Regresyon) düzenlileştirmesini içerir. - Eksik Değerlerin Ele Alınması: Algoritma, eğitim kaybı azaltımına dayalı olarak en iyi eksik değer imputasyonunu öğrenir. - Ağaç Budama: Ağaçları geriye doğru budayan bir derinlik öncelikli yöntem kullanır. - Paralel İşleme: Eğitim hızını artırmak için paralel ağaç inşası yapar. - Desteklenen Programlama Dilleri: Python, R, Java, Scala ve Julia gibi çeşitli dillerde kullanılabilir. Kullanım Alanları: - Kredi puanlama. - Müşteri kaybı tahmini. - Tıbbi teşhis. - Pazarlama, tedarik zinciri ve satış tahmini gibi çeşitli alanlarda ileri analizler.

CatBoost algoritması, aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Kategorik verilerin işlenmesi: CatBoost, özellikle kategorik özelliklerle çalışan veri setlerinde etkilidir ve bu tür verileri manuel ön işleme gerekmeden işleyebilir. 2. Yüksek performans ve hız: Büyük ve karmaşık veri setlerinde hızlı ve doğru tahminler yapar, bu da onu zaman serisi tahmini gibi uygulamalarda avantajlı kılar. 3. Overfitting'in önlenmesi: Ordered boosting gibi teknikler kullanarak modelin aşırı öğrenmesini engeller ve genelleme performansını artırır. 4. GPU desteği: Eğitim sürecini hızlandırmak için GPU desteği sunar, bu da özellikle büyük veri kümeleri için faydalıdır. CatBoost, tavsiye sistemleri, dolandırıcılık tespiti, görüntü ve metin sınıflandırması gibi çeşitli alanlarda da yaygın olarak kullanılır.

İkili arama ve aralıklı arama arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Arama Yöntemi: - İkili arama, sıralanmış bir listede hedef değerin konumunu bulmak için listeyi ikiye bölerek çalışır. - Aralıklı arama, her elemanı aramak yerine sabit aralıklarda veya "atlamalarda" arama yapar ve bu aralıklarda doğrusal arama gerçekleştirir. 2. Veri Düzeni: - İkili arama, öğelerin belirli bir sırada (genellikle artan veya azalan) düzenlenmesini gerektirir. - Aralıklı arama, verilerin herhangi bir sırada düzenlenebileceği durumlarda da kullanılabilir. 3. Zaman Karmaşıklığı: - İkili arama, en kötü durumda O(log2N) zaman karmaşıklığına sahiptir. - Aralıklı arama, O(√n2) zaman karmaşıklığına sahiptir.

Görüntü kümeleme, benzer pikselleri veya nesneleri bir araya getirerek görüntüleri bölümlendirme işlemidir. Bu işlem için çeşitli yöntemler ve algoritmalar kullanılabilir: 1. K-Means Kümeleme: Görüntüyü girdi olarak alır ve pikselleri elde edilmek istenen sınıf kadar gruplar. 2. Derin Öğrenme: Görüntüleri sınıflandırmak ve kümelemek için önceden eğitilmiş derin sinir ağları kullanılır. 3. Hiyerarşik Kümeleme: Görüntüleri bir ağaç yapısı içinde gruplandırır. Görüntü kümeleme, nesne tanıma ve anomali tespiti gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.

Makine öğrenmesinde veri hazırlama, ham verilerin bir makine öğrenimi modeline uyum sağlamak ve değerlendirmek için kullanılmadan önce önceden işlenmesi sürecidir. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Temizleme: Verilerdeki hataları veya aykırı değerleri tespit edip düzeltmek. 2. Özellik Seçimi: Görevle en alakalı giriş değişkenlerini belirlemek. 3. Veri Dönüşümleri: Değişkenlerin ölçeğini veya dağılımını değiştirmek. 4. Özellik Mühendisliği: Mevcut verilerden yeni değişkenler türetmek. 5. Boyutsallığın Azaltılması: Verilerin kompakt projeksiyonlarını oluşturmak. Ayrıca, verilerin makine öğrenimi algoritmasının beklentisine uygun bir formata dönüştürülmesi de veri hazırlamanın önemli bir parçasıdır.

Bubble Sort algoritmasının en iyi ve en kötü durumları şu şekildedir: 1. En İyi Durum (Best Case): Dizinin zaten sıralı olduğu durumda gerçekleşir. 2. En Kötü Durum (Worst Case): Dizinin tersine sıralandığı durumda gerçekleşir.

Denetimsiz öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. K-Means Kümeleme: Benzer özelliklere sahip verileri gruplandırmak için kullanılır. 2. PCA (Principal Component Analysis): Verilerin boyutunu azaltmak için kullanılır. 3. DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritmasıdır. 4. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzayda görselleştirir. 5. Autoencoder: Verileri sıkıştırmak ve daha az boyutlu bir uzaya taşımak için kullanılır. 6. Apriori Algoritması: Veri noktaları arasındaki olası ilişkileri keşfetmeye yardımcı olur. Bu algoritmalar, etiketlenmemiş verilerin analizinde ve verideki gizli yapıların keşfedilmesinde kullanılır.

Karar ağacı oluşturmak için çeşitli algoritmalar kullanılabilir, bunlar arasında en yaygın olanları şunlardır: 1. ID3 ve C4.5: Nominal ve sayısal öznitelikler için çalışan, hedef değeri olarak nominal değer bekleyen algoritmalardır. 2. CART (Classification and Regression Trees): Kategorik veya sayısal değişkenlerle çalışabilen, sınıflandırma ve regresyon ağaçları oluşturan bir algoritmadır. 3. Adaboost: Zayıf sınıflandırıcıları bir araya getirerek kuvvetli bir sınıflandırıcı oluşturan bir algoritmadır. 4. Rastgele Ormanlar (Random Forest): Farklı veri ve özellik alt kümeleri üzerinde birden fazla karar ağacı oluşturan ve tahminlerini bir araya getiren bir yöntemdir. 5. Gradyan Arttırma (Gradient Boosting): Karar ağacının sonuçlarını temel alarak çıktılarını iyileştiren bir algoritmadır.