Algoritmalar

Bazı şifre desenleri şunlardır: Harf benzeri desenler. Köşe noktalarından başlayan desenler. Kısa desenler. Daha güvenli bir desen için şu öneriler dikkate alınabilir: Karmaşık desenler. Adın ilk harfini kullanmamak. Şifre desenleri konusunda en güncel ve detaylı bilgilere ulaşmak için uzman kaynaklara başvurulması önerilir.

EKF (Extended Kalman Filter - Genişletilmiş Kalman Filtresi), doğrusal olmayan dinamik sistemlerin durumunu bir dizi gürültülü ve eksik ölçüme dayanarak tahmin etmek için tasarlanmış gelişmiş bir algoritmadır. EKF'nin çalışma prensibi: Durum tahmini. Doğrusallaştırma. Ölçüm güncellemesi. EKF, genellikle otonom araçlar ve robotik sistemlerde kullanılır.

Divide-and-conquer (böl ve yönet) algoritması, genellikle şu durumlarda kullanılır: Sıralama algoritmaları. Arama algoritmaları. En yakın çift problemi. Büyük sayı çarpma problemi. Ayrıca, siyaset ve ekonomi alanlarında da "böl ve yönet" stratejisi, mevcut güç yapılarını zayıflatmak ve küçük güç gruplarının birleşmesini önlemek için kullanılır.

2025 KPSS Eğitim Bilimleri Program Geliştirme sınavında sorulabilecek konular şunlardır: Eğitim ile ilgili temel kavramlar. Türk eğitim sistemi. Eğitimde program kavramı ve program türleri. Program geliştirme ve program geliştirmenin kuramsal temelleri. Program geliştirme yaklaşım, model ve tasarımları. Program tasarısının hazırlanması, denenmesi, değerlendirilmesi ve programa süreklilik kazandırılması. Program geliştirmede yeni anlayışlar ve yönelimler. Eğitim öğretimde planlama. Sınavda ortalama olarak 10-12 soru sorulmaktadır.

En iyi sınıflandırma yöntemi, problemin türüne ve veri setinin özelliklerine bağlı olarak değişir. İşte bazı popüler sınıflandırma yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees). Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine - SVM). Naive Bayes Sınıflandırıcısı. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbor - KNN). Sınıflandırma yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: web.itu.edu.tr adresindeki "Sınıflandırma Yöntemleri" başlıklı slayt; miuul.com'daki "Sınıflandırma Problemleri İçin Kullanılabilecek Yöntemler" başlıklı yazı; ocw.metu.edu.tr'deki "Sınıflandırma" başlıklı belge.

Bilgisayar Bilimi Kur 1 dersinde ele alınan bazı konular: Etik, Güvenlik ve Toplum: Bilişim teknolojilerini kullanma sürecinde dikkat edilmesi gereken etik ilkeler, bilgi güvenliğinin önemi ve bilgi güvenliğine yönelik tehditler. Problem Çözme ve Algoritmalar: Problem çözme kavramları ve yaklaşımlar, problem türleri, günlük hayatta karşılaşılan problemler için çözüm yolları. Programlama: Programlamanın temelleri, metin tabanlı programlamaya giriş, döngü yapıları kullanarak algoritma tasarımı ve akış şeması oluşturma. Bu konular, Kur 1 seviyesinde temel konuları kapsar ve hangi programlama dilinin seçileceği öğrenciye bağlıdır (örneğin, Phyton, C, Java).

Robotik ve kodlama dersinde işlenen bazı konular: Robotik kodlama kavramları: Algoritma, sensör, kontrol kartı, aktüatör gibi robotik kodlama bileşenleri. Donanımsal bileşenler: Elektronik devre elemanları, algılayıcılar ve bunların kullanımı. Çevrim içi benzetim araçları: Robotik devre tasarımı ve programlama. Fiziksel devre tasarımı: Gerçek ortamlarda robotik devre oluşturma ve test etme. Problem çözme ve algoritmik düşünme: Problem çözme ve algoritmik düşünme becerilerinin geliştirilmesi. İnovatif projeler: Günlük sorunlara yönelik yenilikçi projeler geliştirme. 3D tasarım ve kodlama: 3D tasarım programlarının kullanımı ve projelerin elektronik ortama aktarılması. Kodlama dilleri: Python, C++, Java gibi temel programlama dillerinin kullanımı.

XGBoost'un bu kadar iyi olmasının bazı nedenleri: Yüksek tahmin gücü. Hız. Düzenli hale getirme (regularization). Eksik değerleri yönetme. Ağaç budama (tree pruning). Çapraz doğrulama (cross-validation). Esneklik.

SJF (Shortest Job First) algoritmasında bekleme süresi (waiting time - WT) şu şekilde hesaplanır: 1. Turnaround time (TAT) hesaplanır: TAT = Tamamlanma Zamanı - Geliş Zamanı. 2. Bekleme süresi hesaplanır: WT = TAT - Burst Time (İşleme Alma Süresi). Örnek: P1 süreci: Geliş zamanı (AT): 0 ms. Burst time (BT): 6 ms. Tamamlanma zamanı (CT): 11 ms. TAT: 11 - 0 = 11 ms. WT: 11 - 6 = 5 ms. Ortalama bekleme süresi, tüm süreçlerin bekleme sürelerinin toplamının süreç sayısına bölünmesiyle bulunur. SJF algoritması, ortalama bekleme süresini en aza indirir ve daha kısa süreçlerin önce işlenmesini sağlayarak sistemin yanıt verebilirliğini artırır.

Bellek yerleşim stratejileri arasında şunlar bulunur: Statik bellek tahsisi. Dinamik bellek tahsisi. Bellek parçalaması. Çöp toplama. Bölge tabanlı bellek yönetimi. Ayrıca, Direct3D 12'de kullanılan bellek yerleşim stratejileri de vardır: Kaydedilmiş kaynaklar. Yerleştirilen ve ayrılmış kaynaklar. Akış kaynakları.

Yapay zekada kullanılan bazı algoritmalar: Makine Öğrenimi (ML) Algoritmaları: Denetimli Öğrenme: Etiketli veriler üzerinde eğitim yaparak tahminler ve sınıflandırma gerçekleştirir. Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları ve gruplamaları keşfeder. Pekiştirmeli Öğrenme: Ödül ve ceza mekanizmasıyla öğrenme sağlar. Derin Öğrenme (DL) Algoritmaları: Sinir Ağları (Neural Networks). Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme için kullanılır. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serileri ve doğal dil işleme için uygundur. Diğer Algoritmalar: Karar Ağaçları (Decision Trees): Sınıflandırma ve regresyon için kullanılır. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines — SVM): Sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözer. K-Means Kümeleme: Veri noktalarını belirli kümelere ayırır. Genetik Algoritmalar: Optimizasyon problemlerinde kullanılır.

Min-Max yöntemi, genellikle iki ana adımda hesaplanır: 1. Oyun Ağacı Oluşturma: Tüm olası hamleleri içeren bir ağaç yapısı oluşturulur. 2. Değerlendirme ve Yayma: - Terminal Durumların Değerlendirilmesi: Yaprak düğümlere kazanç, kayıp veya beraberlik gibi değerler atanır. - Değerlerin Yukarı Yayılması: Her iç düğüm için, eğer hamleyi yapan oyuncu maksimize edici ise, çocuk düğümlerin maksimum değeri seçilir; minimize edici ise minimum değeri seçilir. Min-Max Normalizasyon yöntemi ise şu şekilde hesaplanır: 1. Minimum ve Maksimum Değerlerin Belirlenmesi: Veri setindeki en küçük ve en büyük değerler tespit edilir. 2. Minimum Değerin Çıkarılması: Her veri noktasından minimum değer çıkarılır. 3. Aralıkta Bölme: Elde edilen değerler, maksimum ve minimum değerler arasındaki farka bölünür. Bu yöntemler, farklı alanlarda (oyun teorisi, belirsizlik hesaplamaları, veri ölçeklendirme) kullanılmaktadır.

B+ ağacı örneklerinin bazıları şunlardır: Veritabanı indeksleme. Dosya sistemleri. Meta veri indeksleme. Önbellek sistemleri. İşlem işleme. Bellek yönetimi. Coğrafi bilgi sistemleri (GIS).

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google tarafından 2018 yılında geliştirilen, doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratan bir modeldir. BERT'in bazı özellikleri: Çift yönlü bağlam. Transformer mimarisi. Ön eğitim ve ince ayar. BERT'in kullanım alanları: Arama motorları. Dil anlamlandırma ve soru-cevap sistemleri. Metin sınıflandırma. Makine çevirisi. BERT, 2019'un Ekim ayında İngilizce dilinde kullanılmaya başlanmış, 2020'de ise Türkiye'nin de içinde bulunduğu 70'ten fazla ülkede uygulamaya konulmuştur.

Critical Section Problem (Kritik Bölüm Sorunu) şu yöntemlerle çözülebilir: Mutex Kilitleri (Mutex Locks). Peterson Algoritması. Test-and-Set Talimatı. Semaforlar. Uyku ve Uyandırma (Sleep-Wakeup). Bu çözümlerin her biri, belirli güçlü ve zayıf yönlere sahiptir ve seçim, süreç sayısı, performans gereksinimleri ve programlama ortamı gibi faktörlere bağlıdır.

Esnek hesaplama yöntemleri şunlardır: Bulanık Mantık (Fuzzy Logic). Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks, YSA). Genetik Algoritma (Genetic Algorithm, GA). Evrimsel Hesaplama. Kanıt Teorisi. Immunolojik Hesaplama. Destek Vektör Makineleri. Bu yöntemler, belirsizlik ve kesinlik göstermeyen durumların çözümünde katı hesaplama yöntemlerinin aksine daha toleranslıdır.

Borsa İstanbul'da (BIST) çeşitli algoritmalar kullanılmaktadır. İşte bazı örnekler: Makine Öğrenmesi Algoritmaları: Uzun Kısa-Süreli Bellek (LSTM) ve Geçitli Tekrarlayan Birim (GRU). Yapay Sinir Ağları (YSA). Destek Vektör Makineleri (DVM). Genetik Algoritmalar: Stokastik Portföy Genetik Algoritma (SPGA). Ayrıca, Python gibi programlama dilleri ve API'ler (örneğin, Deniz Yatırım'ın Algolab API'si) algoritmik işlemler için yaygın olarak kullanılmaktadır.

Tetrasyonun hesaplanması, üslü kuvvetlerin tekrarlı bir şekilde alınmasıyla yapılır. Formül: ^{n}a = a^a^a^...^a (n tane a). Örnek: 2^4 = 2 2 2 2 = 2 2 4 = 2 16 = 65536. Tetrasyonun hesaplanması, özellikle negatif tam sayılar için henüz tam olarak tanımlanmamıştır. Tetrasyon hesaplamak için Desmos gibi çevrimiçi grafik hesaplama araçları da kullanılabilir.

Yazılımın üç temel bileşeni şunlardır: 1. Kod. 2. Veri Yapıları ve Algoritmalar. 3. Kullanıcı Arayüzü (UI). Ayrıca, yazılımın temel bileşenleri arasında iş mantığı ve fonksiyonlar, hata ayıklama ve güvenlik, veri iletişimi ve ağ ile üçüncü taraf kütüphaneler ve modüller de yer alır.

Algoritma çözümlemesi, bir algoritmanın performansını ve çalışma süresini analiz etme sürecidir. Bu analizde iki ana kavram önemlidir: 1. Alan karmaşıklığı: Algoritmanın bellek kullanımını ifade eder. 2. Zaman karmaşıklığı: Algoritmanın çalışma süresini belirtir. Çözümleme, algoritmanın verimliliğini değerlendirmek, farklı algoritmaları karşılaştırmak ve daha iyi bir çözüm olup olmadığını belirlemek için yapılır. Bazı algoritma çözümleme notasyonları: Big Oh (O(n)): Zaman karmaşıklığında üst sınırı gösterir. Big Omega (Ω(n)): Zaman karmaşıklığında alt sınırı ifade eder. Big Theta (Θ(n)): Ortalama bir karmaşıklığı belirtir.