Algoritmalar

Ağaç veri yapısı algoritmada şu şekillerde kullanılabilir: Hiyerarşik yapı modelleme. Arama işlemleri. İkili arama ağaçları. Gezinme (traversal). Ağaç veri yapısında kullanılan bazı ağaç türleri: ikili ağaçlar; sözlük ağaçları; kümeleme ağaçları; kodlama ağaçları.

Derin pekiştirmeli öğrenme, karmaşık ortamlarda optimum davranışları öğrenmek için derin sinir ağlarını kullanarak deneme-yanılma yöntemiyle çalışan bir makine öğrenimi dalıdır. Derin pekiştirmeli öğrenmenin bazı kullanım alanları: Robotik: Nesne manipülasyonu, hareket ve montaj gibi karmaşık görevleri yerine getirmek için robotların eğitilmesi. Oyun oynama: Go ve çeşitli video oyunlarında insanüstü performans elde edilmesi. Otonom araçlar: Sürücüsüz araçlarda navigasyon, yol planlama ve karar verme. Kaynak optimizasyonu: Enerji şebekeleri ve trafik sinyal kontrolü gibi karmaşık sistemlerin yönetilmesi. Öneri sistemleri: Kullanıcı katılımını veya memnuniyetini en üst düzeye çıkarmak için öneri dizilerinin optimize edilmesi. Sağlık hizmetleri: Hasta durumlarına ve sonuçlarına dayalı olarak en uygun tedavi politikalarının veya ilaç dozajlarının keşfedilmesi.

DAA kısaltması farklı alanlarda farklı yöntemleri ifade edebilir: Doğrusal Ayırma Analizi (Linear Discriminant Analysis). Direct Autonomous Authentication (Doğrudan Otonom Kimlik Doğrulama). Düşük Akım Anestezisi (Low-Flow Anesthesia). D-Aspartik Asit (D-Aspartic Acid).

Yorumların sıralama kriterleri, platform ve bağlama göre değişiklik gösterebilir: Google yorumları. Genel sıralama yöntemleri. Ayrıca, yorumların sıralanması, SEO stratejileri açısından da önemlidir; olumlu ve düzenli yorumlar, işletmenin güvenilirliğini artırır ve arama motoru sıralamalarını olumlu etkiler.

LZ ve LZMA arasındaki temel farklar şunlardır: Dosya formatı: .lz uzantısı, LZ sıkıştırılmış dosyalar için kullanılırken, .lzma uzantısı LZMA sıkıştırılmış dosyalar için kullanılır. Arşiv yapısı: LZ arşivleri, basit bir yapıya sahiptir ve orijinal dosyayla ilgili sınırlı meta veri depolar. Desteklenen dosya sayısı: LZ, arşiv başına sadece bir dosyayı sıkıştırabilirken, LZMA çok sayıda dosyayı destekleyebilir. Kullanım alanı: LZ, hızlı sıkıştırma ve açma gerektiren senaryolarda tercih edilir. Ayrıca, LZMA, LZ algoritmasının bir çeşidi olup, daha gelişmiş sıkıştırma yöntemleri sunar ve daha yüksek sıkıştırma oranları sağlar.

Yapay zeka (YZ), bir makinenin bilgi işlemek için insan zekasını taklit etme kabiliyetidir. YZ'nin bazı alt türleri: Makine öğrenimi (ML). Derin öğrenme (DL). YZ'nin bazı kullanım alanları: Sürücüsüz araçlar. Botlar ve dijital yardımcılar. Öneri altyapıları. Sağlık verileri analizi. YZ, "am" ifadesiyle birlikte kullanıldığında belirli bir anlam kazanmaz. Eğer daha fazla bilgi veya bağlam gerekiyorsa, lütfen daha spesifik bir soru sorun.

Pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning), yazılımı en iyi sonuçları elde etmek üzere kararlar vermesi için eğiten bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu öğrenme şeklinde bilgisayar programları, deneme yanılma yoluyla belirli bir bağlamda en iyi eylemleri belirler ve performanslarını optimize eder. Pekiştirmeli öğrenmenin temelinde, bir ödül sistemi aracılığıyla en uygun davranışı veya eylemi pekiştirme kavramı yatar. Pekiştirmeli öğrenme, aşağıdaki temel unsurları içerir: Ortam (environment). Ajan (agent). Eylem (action). Durum (state). Ödül (reward). Pekiştirmeli öğrenme, çok çeşitli gerçek dünya uygulamalarına sahiptir. Bunlardan bazıları şunlardır: pazarlama kişiselleştirme; finansal tahminler; robotik; oyun oynama; nadir hastalıkların teşhisi.

Yandex resim arama, gelişmiş yapay zeka algoritmaları ve Content Based Image Retrieval (CBIR) teknolojisi kullanmaktadır. Bazı özellikleri: Daha iyi görüntü tanıma teknolojisi. AI destekli ters görsel arama. Her boyutta ve şekilde benzer görseller. Yüz tanıma. Değiştirilmiş görselleri tespit etme.

Q-öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: Amaç: Q-öğrenme, ajanların bilinmeyen ortamlarda optimal kararlar almasını sağlayan model-bağımsız bir pekiştirmeli öğrenme algoritmasıdır. Veri: Q-öğrenme, deneme-yanılma yoluyla öğrenir ve hangi eylemlerin en iyi uzun vadeli ödüllere yol açtığını bir öğretmene veya önceden etiketlenmiş verilere ihtiyaç duymadan keşfeder. Kullanım Alanları: Q-öğrenme, bir robotun bir labirentte gezinerek en kısa yolu bulması gibi durumlarda kullanılabilir.

Algoritmalar, günlük hayatta birçok alanda kullanılır: Yemek tarifleri. Yol tarifleri. Sağlık hizmetleri. E-ticaret ve öneri sistemleri. Sosyal medya. Navigasyon ve harita uygulamaları. Finans ve bankacılık. Akıllı ev sistemleri. Ayrıca, bir çay demlerken bile farkında olmadan kullanılan algoritmalar, günlük hayatın her adımında vardır.

Minimax yöntemi, yapay zeka, karar teorisi, kombinatoryal oyun teorisi, istatistik ve felsefede kullanılan bir karar verme stratejisidir. Bu yöntem, mümkün olan en iyi sonuca götüren eylemi seçerken aynı zamanda en kötü senaryoyu da göz önünde bulundurur. Minimax yönteminin bazı kullanım alanları: Oyun teorisi. Yapay zeka. Finans. Yöneylem araştırması. Minimax algoritması, tüm olası hamleleri değerlendirerek en iyi hamleyi bulmaya çalışır. Alpha-Beta budama gibi yöntemler, gereksiz düğümleri oyun ağacından çıkararak Minimax algoritmasının performansını artırır.

Yapay ambasör (veya yapay zeka ajanı), çevresini algılayabilen, kararlar alabilen ve önceden tanımlanmış hedeflere ulaşmak için eylemler gerçekleştirebilen yazılım sistemi veya makine olarak çalışır. Çalışma prensibi şu adımları içerir: 1. Algılama: Sensörler, veri girişleri veya API'ler aracılığıyla çevreden bilgi toplama. 2. Karar Verme: Toplanan verilerin işlenmesi ve kurallar, mantık veya makine öğrenimi modelleri kullanılarak en uygun hareket tarzının belirlenmesi. 3. Eylem: Kullanıcı sorgularına yanıt verme, bir alanda gezinme veya finansal işlemler yapma gibi görevleri yerine getirme. Ayrıca, yapay ambasörler makine öğrenimi, doğal dil işleme ve takviyeli öğrenme gibi teknolojilerden de yararlanır.

Binance'da madencilik yaparken kullanılan algoritma, yapılan madencilik türüne göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı örnekler: Etchash Algoritması. SHA-256 Algoritması. Binance'da madencilik yapmak için resmi Binance Pool web sitesine gidip bir madencilik hesabı oluşturmak gereklidir.

Sezgisel optimizasyon yöntemlerinden bazıları şunlardır: Genetik algoritma (GA). Karınca kolonisi optimizasyonu (ACO). Parçacık sürü optimizasyonu (PSO). Yapay arı kolonisi (ABC). Diferansiyel gelişim algoritması (DEA). Benzetimli tavlama (SA). Yerçekimi arama algoritması (GSA). Gaz Brownian hareketi optimizasyonu (GBMO). Isı transferi arama (HTS). Elektromanyetik alan optimizasyonu (EFO). Sezgisel optimizasyon yöntemleri, biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı ve kimya tabanlı olmak üzere altı farklı grupta değerlendirilir.

KNN (K-Nearest Neighbors) algoritmasının formülü, mesafe (distance) ve komşuluk sayısı (k) değerlerine dayanır. Mesafe (distance). Komşuluk sayısı (k). KNN algoritması, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır.

Topolojik sıralama yapmak için iki ana yöntem kullanılır: 1. Derinlik Öncelikli Arama (DFS) Tabanlı Yaklaşım: Her düğüm için, henüz ziyaret edilmediyse DFS başlatılır. Mevcut düğümün tüm komşuları ziyaret edilir. Tüm komşular ziyaret edildikten sonra, düğüm sonuç listesinin başına eklenir. DFS tamamlandığında, sonuç listesi doğru topolojik sıralamayı içerir. 2. Girdi Derecesi Tabanlı (Kahn Algoritması): Her düğümün girdi derecesi (gelen kenar sayısı) hesaplanır. Girdi derecesi 0 olan düğümler bir kuyruğa eklenir. Kuyruktan bir düğüm çıkarılır ve sonuç listesine eklenir. Çıkarılan düğümün tüm komşularının girdi derecesi 1 azaltılır. Girdi derecesi 0'a düşen düğümler kuyruğa eklenir. Kuyruk boşalana kadar bu işlem tekrar edilir. Topolojik sıralama yalnızca çevrimsiz graflar (DAG) için mümkündür.

TF (Terim Frekansı) Hesaplama: TF = Belgedeki Terim Sayısı / Belgede Bulunan Toplam Kelime Sayısı. Örneğin, bir web sayfasında 1000 kelimelik bir metin olduğunu ve "SEO" kelimesinin 50 kez geçtiğini varsayalım. Bu durumda TF = 50/1000 = 0.05 olur. IDF (Ters Belge Frekansı) Hesaplama: IDF = log(Toplam İçerik Sayısı / Kelimenin Geçtiği İçerik Sayısı). Bir veri kümesinde 10.000 belge olduğunu ve 100 tanesinin "SEO" kelimesini içerdiğini düşünelim. Bu durumda IDF = log(10000 / 100) = 2 olur. TF-IDF Hesaplama: TF-IDF, TF ve IDF değerlerinin çarpılmasıyla elde edilir. Örneğin, önceki örneklerden yola çıkarak TF-IDF değeri 0.05 2 = 0.1 olarak hesaplanır.

Yapay zeka (YZ), matematik alanında önemli bir seviyeye ulaşmıştır. YZ sistemleri, karmaşık matematiksel problemleri çözme ve ispatlama yetenekleriyle dikkat çekmektedir. Bazı örnekler: Uluslararası Matematik Olimpiyatları (IMO). Matematiksel analiz. Ancak, YZ'nin matematiksel performansı henüz doğrudan son kullanıcılara sunulacak seviyede değildir; daha çok araştırma amaçlı kullanılmaktadır.

Soğutma çizelgesi, algoritmik optimizasyon süreçlerinde kullanılan bir araçtır. Ayrıca, soğutma çevrimi terimi, bir soğutucu akışkanın ısıyı emip sonra yaymasıyla gerçekleşen değişiklikleri tanımlayan bir süreci ifade eder.

Dinamik yığın (stack), gerçekleştirilen ekleme veya silme işlemlerine bağlı olarak gerçek zamanlı olarak uzunluğu veya kapasitesi (saklanabilecek maksimum öğe sayısı) artan veya azalan bir yığın veri yapısıdır. Dinamik yığın, genellikle bağlantılı liste (linked list) kullanılarak uygulanır. Bu yapıda: Push() yöntemi kullanılır. Peek() yöntemi kullanılır. Pop() yöntemi kullanılır. Dinamik yığın, sabit boyutlu bir dizi kullanılarak uygulandığında, dizinin boyutu sabit olduğu için bellek taşması hatası verebilir.