Algoritmalar

NP (Nondeterministic Polynomial) ve P (Polynomial) arasındaki temel fark, çözüm bulma ve doğrulama süreçleridir. - P problemleri, polinom zamanında çözülebilen problemlerdir. - NP problemleri, potansiyel bir çözümün polinom zamanında kontrol edilebildiği problemlerdir. P, NP'nin bir alt kümesidir. Yani, tüm P problemleri aynı zamanda NP problemleridir.

Pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning — RL), makine öğrenimi alanının önemli bir dalıdır. Bu yaklaşım, insanların ve hayvanların deneyimlerinden öğrenme süreçlerine benzer şekilde, algoritmaların ve yapay zekâ sistemlerinin ödül ve ceza mekanizmalarını kullanarak öğrenmelerini sağlar. Pekiştirmeli öğrenme süreci genellikle şu adımlarla gerçekleşir: 1. Gözlemleme (Observation). 2. Eylem Seçimi (Action Selection). 3. Eylemin Uygulanması (Action Execution). 4. Ödülün Alınması (Receiving Reward). 5. Model Güncelleme (Updating the Model). Pekiştirmeli öğrenme, aşağıdaki gibi çeşitli alanlarda kullanılır: - Oyun. - Robotik. - Finans. - Sağlık. - Ulaşım ve lojistik.

Yandex Resim Arama, nesnelerin grafik görüntülenmesini analiz eden özel algoritmalar kullanarak resimlerin içeriğini belirler. Ayrıca, arama sonuçları üretken yapay zeka tarafından da oluşturulabilir ve bu sayede karmaşık sorulara anlamlı ve kapsamlı yanıtlar verilebilir.

Q-öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme arasındaki temel fark, öğrenme süreçlerinin yaklaşımında yatmaktadır: - Q-öğrenme, pekiştirmeli öğrenme yöntemlerinden biridir ve bir algoritmanın her durum ve eylem kombinasyonu için ödül değerlerini tahmin etmesini içerir. - Pekiştirmeli öğrenme ise, ajanın çevresiyle etkileşim kurarak ve aldığı ödüller veya cezalar aracılığıyla öğrenmesini ifade eder.

Algoritmalar, günlük hayatta çeşitli alanlarda kullanılır: 1. Navigasyon ve Harita Uygulamaları: Yol tarifi almak için kullanılan navigasyon sistemleri, karmaşık algoritmalar kullanır. 2. E-Ticaret ve Öneri Sistemleri: Online alışveriş siteleri, kullanıcı davranışlarını analiz ederek kişiselleştirilmiş öneriler sunar. 3. Sosyal Medya Akışları: Sosyal medya platformları, kullanıcıların ilgisini çekebilecek içerikleri öne çıkarmak için algoritmalar kullanır. 4. Finans ve Bankacılık: Bankalar, kredi değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespiti gibi işlemlerde algoritmalar kullanır. 5. Sağlık Sektörü: Tıbbi teşhis, görüntüleme ve tedavi planlaması süreçlerinde algoritmalar önemli bir rol oynar. 6. Günlük Rutinler: Sabah hazırlığı gibi günlük aktiviteler, belirli bir sırayla izlenen algoritmalardır. 7. E-posta Filtreleme: E-posta servisleri, spam ve zararlı içerikleri filtrelemek için algoritmalar kullanır.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) algoritması şu şekilde çalışır: 1. Maskeleme Tekniği: BERT, cümledeki bir kelimeyi gizleyerek modelin bu kelimeyi tahmin etmesini sağlar. 2. Transformer Mimarisi: BERT, dikkat mekanizması kullanarak kelimelerin birbirleriyle olan ilişkilerini çözümler. 3. Ön Eğitim ve İnce Ayar: BERT, geniş bir veri seti üzerinde ön eğitim alır ve ardından belirli bir göreve uygun olarak ince ayar yapılarak optimize edilir. BERT'in çalışma prensibi, geleneksel arama algoritmalarından farklıdır çünkü bir kelimenin anlamını cümledeki diğer kelimelerle birlikte değerlendirerek daha derin bir dil anlayışı oluşturur.

Minimax yöntemi, yapay zekada, özellikle satranç, dama ve üç taş gibi iki oyunculu oyunlarda kullanılan bir karar verme sürecidir. Temel prensipleri: - En kötü durumu minimize etmek: Her oyuncu, rakibinin yapabileceği en iyi hamleleri varsayarak kendi olası kayıplarını en aza indirmeye çalışır. - Oyun ağacı oluşturmak: Algoritma, her düğümün bir oyun durumunu temsil ettiği bir oyun ağacı oluşturur ve bu ağaç üzerinde olası tüm hamleleri belirli bir derinliğe kadar inceler. - Değerlendirme fonksiyonu: Ağaç yaprakları, oyunun sonucuna göre (kazanma, kaybetme veya beraberlik) puanlanır ve bu puanlar, en iyi sonucu belirlemek için kullanılır. Amaç, oyuncu için en iyi hamleyi bulmaktır.

Yapay ambasör (veya yapay zeka ajanı), çevresini algılayabilen, kararlar alabilen ve önceden tanımlanmış hedeflere ulaşmak için eylemler gerçekleştirebilen yazılım sistemi veya makine olarak çalışır. Yapay ambasörlerin 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 madencilik havuzunda (Binance Pool) PoW (Proof-of-Work) ve PoS (Proof-of-Stake) algoritmaları desteklenmektedir. Şu anda Binance Pool'da kullanılan bazı madencilik algoritmaları şunlardır: - SHA256: Bitcoin, Bitcoin Cash ve Bitcoin SV; - Ethash: Ethereum; - Etchash: Ethereum Classic; - Scrypt: Litecoin.

Makine öğrenmesi algoritmaları hiyerarşisi, genel olarak üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmalar, etiketli örnekleri temel alarak tahmin yapar. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veri noktaları etiketlenmez, algoritma verileri düzenleyerek veya yapısını açıklayarak veri noktalarını kendi başına etiketler. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, her eylemden sonra geri bildirim alarak öğrenir ve gerçekleştirilecek eylemi belirler.

Sezgisel optimizasyon yöntemleri, karmaşık problemlere optimal veya optimal yakını çözümler bulmak için kullanılan genel stratejilerdir. İşte bazı yaygın sezgisel optimizasyon yöntemleri: 1. Genetik Algoritma (GA): Biyolojik evrim sürecinden ilham alır ve genetik operatörler (seçim, çaprazlama, mutasyon) kullanılarak çözümler üretir. 2. Simüle Tavlama (SA): Metallerin yavaşça soğutulması sürecinden esinlenmiştir ve enerji durumları ile olasılık teorisi kullanılarak global en iyi çözüme ulaşılır. 3. Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO): Karınca kolonilerinin yiyecek arama davranışından ilham alır ve karıncaların feromon izleri kullanılarak en kısa yol problemleri çözülür. 4. Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO): Kuş sürülerinin ve balık sürülerinin hareketlerinden ilham alır ve her bir parçacık, problem çözüm alanında bir konumu temsil eder. 5. Tabu Arama: Çözüme götüren adımlarda tekrarlı hareket yapılmasını önlemek için bir sonraki adımlarda tekrarın yasaklanmasıdır. Bu yöntemler, genellikle kesin çözümler garanti etmez ancak kabul edilebilir ve pratik çözümler sunar.

TF (Term Frequency) ve IDF (Inverse Document Frequency) hesaplamaları şu şekilde yapılır: 1. TF Hesaplaması: Bir belgede belirli bir kelimenin kaç kez geçtiğini ifade eder. Örnek: Bir web sayfasında 1000 kelimelik bir metin olduğunu ve bu metinde "SEO" kelimesinin 50 kez geçtiğini varsayalım. TF = 50/1000 = 0,05 olacaktır. 2. IDF Hesaplaması: Belirli bir kelimenin tüm belgeler arasında ne kadar nadir kullanıldığını ölçer. Örnek: Bir veri kümesinde 10.000 belge olduğunu ve bu belgelerin 100 tanesinde "SEO" kelimesinin geçtiğini düşünelim. IDF = log(10.000/100) ≈ 4,5 olacaktır. TF-IDF Hesaplaması: TF ve IDF değerlerinin çarpımı ile yapılır.

Lipton Akıllı Çay Bardağı oyunu, kullanıcıların aklından tuttuğu nesneyi tahmin etmede oldukça doğru sonuçlar vermektedir. Oyun, kullanıcıya 20 soru sorarak ve her soruya alınan "Evet", "Hayır" veya "Emin değilim" gibi yanıtları değerlendirerek nesneyi tahmin etmeye çalışmaktadır.

KNN (K-Nearest Neighbors) formülü, sınıflandırma veya regresyon problemleri için yeni bir veri noktasının tahminini yaparken kullanılır. Formül adımları: 1. K değerinin belirlenmesi: K, dikkate alınacak en yakın komşuların sayısını temsil eder. 2. Mesafenin hesaplanması: Yeni veri noktası ile eğitim verilerindeki tüm noktalar arasındaki mesafe, Euclidean, Manhattan veya Hamming gibi bir mesafe metriği kullanılarak hesaplanır. 3. En yakın komşuların bulunması: Tanımlanan mesafeye göre, yeni veri noktasına en yakın K komşu belirlenir. 4. Tahmin: Sınıflandırma için, seçilen K komşuların çoğunluk sınıfı yeni veri noktasına atanır; regresyon için ise bu komşuların ortalama değeri tahmin olarak kullanılır.

Lipton Akıllı Çay Bardağı oyunu, 20 soru sorarak kullanıcının aklından tuttuğu nesneyi tahmin etmeye çalıştığı için genel olarak doğru kabul edilebilir. Ancak, oyunun resmi versiyonu zamanla internetten kaldırıldığı ve bazı nostalji tabanlı oyun sitelerinde yeniden yüklenmiş versiyonları bulunduğu için, bu sürümlerin doğruluğu orijinaline göre farklılık gösterebilir.

Soğutma çizelgesi, soğutma sistemlerinde kullanılan bir terimdir ve genellikle iki farklı bağlamda değerlendirilir: 1. Algoritmik Parametreler Bağlamında: Soğutma çizelgesi, dinamik kaynak tahsisi ve kanal kestirimi gibi algoritmalarda, arama uzayında adım aralığının belirlenmesinde kullanılır. 2. Soğutma Ekipmanları Bağlamında: Soğutma çizelgesi, soğuk oda ısı yükü hesaplamalarında, odanın ısı kazanım kaynaklarının (cidarlardan, ürünlerden, diğer etkenlerden gelen ısı) belirlenmesinde ve bu ısının soğutulmasının planlanmasında kullanılan bir yazılım modülüdür.

Topolojik sıralama, yönlü asiklik graflarda (DAG) düğümleri bağımlılıklarına göre sıralamak için kullanılır. İşte bu sıralamayı yapmanın iki yaygın yöntemi: 1. Derinlik Öncelikli Arama (DFS) Tabanlı Yaklaşım: a. Her düğüm için, henüz ziyaret edilmemişse DFS'yi başlat. b. Mevcut düğümün tüm komşularını ziyaret et. c. Tüm komşular ziyaret edildikten sonra, düğümü sonuç listesinin başına ekle. d. DFS tamamlandığında, sonuç listesi doğru topolojik sıralamayı içerir. 2. Kahn Algoritması (Girdi Derecesi Tabanlı): a. Her düğümün girdi derecesini (gelen kenar sayısı) hesapla. b. Girdi derecesi 0 olan düğümleri bir kuyruğa ekle. c. Kuyruktan bir düğüm çıkar, sonuç listesine ekle. d. Çıkarılan düğümün tüm komşularının girdi derecesini 1 azalt. e. Girdi derecesi 0'a düşen düğümleri kuyruğa ekle. f. Kuyruk boşalana kadar devam et. Topolojik sıralama sadece çevrimsiz graflar için mümkündür; çevrimli graflar için kullanılamaz.

Yapay zeka (YZ) matematikte ileri bir seviyede yer almaktadır. YZ, matematik problemlerini çözmek, adım adım açıklamalar sunmak ve matematiksel kavramları açıklamak için çeşitli araçlar ve uygulamalar geliştirmiştir. Bazı YZ matematik araçları ve yetenekleri: - Julius: Cebir, kalkülüs ve trigonometri gibi karmaşık matematik denklemlerini çözer ve ayrıntılı, adım adım açıklamalar sunar. - Photomath: Kamerayla çekilen matematik problemlerini tanır ve çözer, el yazısı denklemleri de işleyebilir. - MathGPTPro: Cebir, fizik, kimya ve istatistik gibi çeşitli konulardaki matematik problemlerine gerçek zamanlı çözümler sunar. - Symbolab: Klavyeyle yazılmış denklemler, el yazısı ifadeler ve ders kitabı sayfalarının fotoğrafları gibi farklı formatlardaki problemleri yorumlayıp çözebilir. YZ, matematiksel algoritmaların temelini oluşturan lineer cebir, olasılık teorisi ve optimizasyon gibi konularda da önemli bir rol oynamaktadır.

Extended Kalman Filter (EKF), doğrusal olmayan dinamik sistemlerde optimal durum tahminini sağlamak için Kalman Filter'in matematiksel çerçevesini kullanır. İşte EKF'nin çalışma prensibi: 1. Durum Tahmini: EKF, sistemin gelecekteki durumunu, sistemin dinamiklerinin doğrusal olmayan bir modelini kullanarak tahmin eder. 2. Lineerizasyon: Mevcut durum tahminine göre sistemin durum geçişi ve ölçüm fonksiyonları Jacobian matrisleri ile doğrusallaştırılır. 3. Ölçüm Güncellemesi: Tahmini durum, gerçek ölçüm, ölçüm gürültüsü ve sistem belirsizliklerini dikkate alarak güncellenir. EKF'nin iki ana aşaması vardır: tahmin ve güncelleme.

Bellek yerleşim stratejileri şunlardır: 1. Sayfalama: Belleği sabit boyutlu sayfalara böler ve sanal belleği daha büyük sayfalara ayırır. 2. Segmentasyon: Belleği farklı büyüklükteki segmentlere ayırır, her segment belirli bir veri veya kod türünü içerir. 3. İsteğe Bağlı Sayfalama: Sayfalamanın bir türüdür ve bir sayfa yalnızca gerektiğinde fiziksel belleğe getirilir. 4. Sanal Bellek: Sanal bir adres alanı oluşturur ve bu adres alanı fiziksel bellekten çok daha büyük olabilir. 5. Bellek Hiyerarşisi: Sık kullanılan verileri hızlı erişimli belleklerde (RAM gibi), daha az kullanılan verileri ise daha yavaş ve maliyeti daha düşük depolama birimlerinde tutma stratejisidir.

Dinamik yığın (stack), ihtiyaç duyulduğunda boyutunu değiştirebilen bir veri yapısıdır. Dinamik yığının çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Push İşlemi: Yığının en üstüne bir eleman eklenir. 2. Pop İşlemi: En üstteki eleman çıkarılır ve geri döndürülür. 3. Peek İşlemi: En üstteki eleman, yığından çıkarmadan geri döndürülür. 4. Boş Kontrol: Yığının boş olup olmadığını kontrol eder. Bu işlemler, ortalama O(1) zaman karmaşıklığına sahiptir.

Program geliştirme sınavında sorulabilecek konular genellikle şu başlıkları kapsar: 1. Temel Programlama Kavramları: Değişkenler, veri tipleri, operatörler, kontrol yapıları (if, else, switch). 2. Fonksiyonlar: Fonksiyon tanımı, parametreler ve dönüş değerleri, yerel ve global değişkenler. 3. Hata Ayıklama ve Hata Türleri: Söz dizimi hatası, çalışma zaman hatası, mantıksal hata ve hata ayıklama yöntemleri. 4. Veri Yapıları ve Algoritmalar: Dizi, liste, yığın, kuyruk gibi veri yapıları ve algoritma yazımı. 5. Öğretim Teknolojileri ve Materyal Tasarımı: Öğretim araçlarının yeri, materyal tasarımı ve öğretim modelleri. 6. Eğitim İle İlgili Temel Kavramlar: Türk eğitim sistemi, eğitimde program kavramı ve program türleri.