Algoritmalar

Shortest Job First (SJF) algoritmasında bekleme süresi, her bir sürecin burst time (yürütme süresi) ve arrival time (geliş zamanı) kullanılarak hesaplanır. 1. Adım: Süreçlerin burst time değerlerine göre sıralanması yapılır ve en kısa burst time'a sahip süreç seçilir. 2. Adım: Seçilen süreç yürütülmeye başlanır ve kalan time değeri takip edilir. 3. Adım: Süreç tamamlandığında, bekleme süresi (waiting time) şu şekilde hesaplanır: arrival time - completion time. Bu şekilde, SJF algoritması, kısa süreçlerin uzun süreçlerin arkasında beklemesini önleyerek ortalama bekleme süresini minimize eder.

Robotik ve kodlama dersinde işlenen konular şunlardır: 1. Algoritmaların Önemi: Robotlara verilen talimatların bir algoritmayla tanımlanması ve bu algoritmaların doğru sıralamalarla robotların çalışmasını sağlaması. 2. Mantıksal Düşünme Becerisi: Komutların işe yarayıp yaramadığını analiz etmek ve gerektiğinde yeniden düzenlemek. 3. Sistematik Yaklaşım: Problemlerin bölünerek daha kolay ve etkili bir şekilde çözülmesi. Diğer işlenen konular: - Robotik Bileşenler: Motorlar, dişliler ve çerçeveler gibi robotların mekanik parçaları. - Elektronik İşleyiş: Devreler ve sensörler, robotun çevresini algılamasını ve bilgilerle nasıl tepki vereceğini belirlemesini sağlar. - Kodlama: Scratch gibi platformlar ve Python gibi programlama dilleri kullanılarak robotlara belirli görevler öğretilir. - Proje Bazlı Eğitim: Bireysel veya grup projeleri üzerinden takım çalışması ve özgüven gelişimi sağlanır.

Bilgisayar Bilimi Kur 1 dersinde iki ana bölüm bulunmaktadır: 1. Etik, Güvenlik ve Toplum: Bu bölümde, bilişim etiği, internet kullanımında dikkat edilmesi gereken etik ilkeler ve bilgi güvenliği konuları işlenir. 2. Problem Çözme ve Algoritmalar: Bu bölümde, problem çözme kavramları ve yaklaşımları, algoritmaların oluşturulması ve akış süreçleri gibi konular ele alınır. Ayrıca, ikinci bölümde Python ile Programlama konuları da yer almaktadır.

XGBoost'un bu kadar iyi olmasının birkaç nedeni vardır: 1. Gradient Boosting Algoritması: XGBoost, birden fazla zayıf öğreniciyi (karar ağacı) birleştirerek güçlü bir öngörücü model oluşturur. Bu, modelin karmaşık desenleri ve ilişkileri yakalamasını sağlar. 2. Eksik Değerlerin Yönetimi: XGBoost, sayısal, kategorik ve eksik verileri işleyebilir ve eksik değerleri otomatik olarak ele alır. 3. Hyperparametre Ayarı: Modelin performansını optimize etmek için geniş bir hyperparametre yelpazesi sunar. Bu parametreler, ağaç sayısı, öğrenme hızı ve maksimum ağaç derinliği gibi çeşitli yönleri kontrol eder. 4. Düzenlileştirme: Overfitting'i önlemek için L1 ve L2 düzenlileştirme tekniklerini kullanır. 5. Paralel İşleme: Büyük datasets'leri verimli bir şekilde işlemek için paralel işleme ve dağıtılmış hesaplama desteği sunar. 6. Başarı Geçmişi: Finans, sağlık, e-ticaret gibi çeşitli alanlarda geniş çapta uygulanmış ve birçok Kaggle yarışmasında başarılı olmuştur.

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.

Min-max yöntemi iki farklı şekilde hesaplanabilir: 1. Yapay Zeka (AI) Algoritması: Bu yöntem, bir oyun ağacı oluşturarak tüm olası hamleleri analiz eder ve en iyi sonucu verir. Hesaplama adımları şunlardır: - Oyun ağacının oluşturulması: Mevcut oyun durumundan tüm olası hamlelerin bir haritası oluşturulur. - Terminal durumlarının değerlendirilmesi: Oyunun sonu olan yaprak düğümlerine kazanç, kayıp veya beraberlik değerleri atanır. - Değerlerin geriye yayılması: Terminal düğümlerinden başlayarak, her bir düğüm için en yüksek değeri (maksimum) veya en düşük değeri (minimum) seçerek optimal hamle belirlenir. 2. Veri Normalizasyonu: Bu yöntem, bir veri kümesindeki değerleri belirli bir aralığa ölçeklendirir. Hesaplama formülü: - Alt sınırın 0'a çekilmesi: Her değerden kümedeki en küçük değer çıkarılır. - Üst sınırın 1'e çekilmesi: Elde edilen değerler, en büyük değer ile en küçük değer arasındaki farka bölünür.

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.

Yapay zekada kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri setleriyle çalışır ve giriş verilerinin yanında doğru sonuçlar da mevcuttur. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş verilerle çalışır ve verilerdeki gizli örüntüleri ve yapıları ortaya çıkarmaya çalışır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajan ile çevresi arasındaki etkileşimlere dayanır ve ajan, çevresinden aldığı geri bildirimlere göre öğrenir. 4. Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarına dayanan bir öğrenme türüdür ve büyük veri setleri üzerinde çalışarak karmaşık örüntüleri tanır. 5. Genetik Algoritmalar: Biyolojik evrimi taklit eden optimizasyon algoritmalarıdır ve çözüm ararken doğal seçilim ve mutasyon süreçlerini kullanır.

Divide-and-conquer (böl ve fethet) stratejisi aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Büyük ve karmaşık problemlerin çözümü: Problemi daha küçük, yönetilebilir alt problemlere bölerek, bu alt problemleri çözmek ve sonuçları birleştirerek orijinal problemi çözmek için. 2. Paralel hesaplama: Alt problemler bağımsız olarak çözülebildiğinden, paralel ve dağıtık hesaplama ortamlarında etkilidir. 3. Veri işleme: Veritabanlarında sorgulama ve indeksleme gibi büyük veri kümelerinin daha hızlı erişim ve geri alma için yönetilmesi. 4. Finans ve sinyal işleme: Hisse senedi piyasası analizi ve sinyallerin frekans alanına dönüştürülmesi gibi alanlarda geniş veri setlerinin analizi. 5. Mühendislik ve yapay zeka: Finite Element Analysis (FEA), sinir ağları eğitimi ve robotik yol planlaması gibi alanlarda.

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.

En iyi sınıflandırma yöntemi, veri türüne ve iş ihtiyacına bağlı olarak değişebilir. Ancak, üç ana sınıflandırma yöntemi yaygın olarak kabul edilmektedir: 1. İçerik Tabanlı Sınıflandırma: Hassas bilgileri bulmak için dosyaları arar ve yorumlar. 2. Bağlam Tabanlı Sınıflandırma: Hassas bilgileri belirlemek için uygulama, konum veya oluşturucu gibi dolaylı göstergeleri kullanır. 3. Kullanıcı Tabanlı Sınıflandırma: Veri öğelerinin hassasiyetini belirlemek için kullanıcı bilgisine dayanan manuel bir işlemdir. Ayrıca, makine öğrenimi tabanlı sınıflandırma yöntemleri de etkili olabilir, örneğin: - Karar Ağaçları: Hem sınıflandırma hem de regresyon problemleri için kullanılır. - Destekçi Vektör Makinesi (SVM): İki sınıf arasındaki ayrımı optimize eder. - Naive Bayes Sınıflandırıcısı: Olasılıklı bir sınıflandırma modelidir.

"Ekonometri ve Makine Öğrenmesi: Tercih Modelleri ve Sınıflandırma Algoritmaları Açısından Değerlendirmeler" başlıklı makale, ekonometri ve makine öğrenmesi arasındaki etkileşimi ele almaktadır. Makalenin özeti şu şekildedir: - Ekonometri ve makine öğrenmesi geniş kullanım alanlarına ve tekniklere sahiptir. - Bu çalışmada, bağımlı değişkenin nitel özellik gösterdiği durumda kullanılan nitel tercih modelleri ile makine öğrenmesinde kullanılan sınıflandırma algoritmalarına yer verilmiştir. - Amaç, ekonometri ile makine öğrenmesi arasında nasıl bir köprü kurulabileceğini araştırmaktır. - Büyük verilerin ekonometride yarattığı sorunlar ve makine öğrenmesinin yapabileceği katkılar incelenmiştir. - Kestirim tabanlı sınıflandırma algoritmalarının çekimser kaldığı nedensellik araştırmalarındaki konumu ele alınmış ve ekonometrinin sağlayabileceği katkılar ortaya konulmuştur.

Şifre desenleri, şifreleme algoritmalarında kullanılan iki ana kategoriye ayrılır: simetrik ve asimetrik şifreleme. Simetrik şifreleme desenlerinde, şifreleme ve şifre çözme için tek bir gizli anahtar kullanılır. Asimetrik şifreleme desenlerinde ise iki anahtar kullanılır: açık anahtar ve özel anahtar. Diğer şifre desenleri arasında yerine koyma (substitution) yöntemi ve çoklu harfle şifreleme (multiple-letter encryption) gibi yöntemler de yer alır.

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.

B+ ağacı örnekleri şunlardır: 1. Veritabanı indeksleme: B+ ağaçları, büyük veritabanlarında indeksleme için yaygın olarak kullanılır. 2. Dosya sistemleri: B+ ağaçları, dosya sistemlerinde dosyaları organize etmek ve depolamak için kullanılır. 3. İşletim sistemleri: B+ ağaçları, işletim sistemlerinde sanal bellek yönetimini ve dosya sistemi önbelleklerini yönetmek için kullanılır. 4. Ağworking: B+ ağaçları, ağlarda yönlendirme bilgilerini depolamak ve almak için kullanılır.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) algoritması, Google tarafından geliştirilen bir doğal dil işleme (NLP) modelidir. Temel özellikleri: - Çift yönlü bağlam anlayışı: Bir cümledeki her kelimenin hem önceki hem de sonraki kelimelerle olan bağlamını dikkate alır. - Transformer mimarisi: Self-Attention mekanizması kullanarak cümlenin her parçasına dikkat eder. - Ön eğitim ve ince ayar: Büyük miktarda metin verisiyle önceden eğitilir ve daha sonra spesifik görevler için ince ayar yapılır. Kullanım alanları: - Arama motorları: Kullanıcı sorgularını daha iyi anlamak için kullanılır. - Dil anlamlandırma ve soru-cevap sistemleri: Soruların anlamını çıkararak doğru cevapları bulmak için kullanılır. - Metin sınıflandırma: E-posta sınıflandırması ve sosyal medya yorumlarının analizi gibi görevlerde kullanılır. - Makine çevirisi: Cümleler arasındaki anlam ilişkilerini daha iyi kavrayarak makine çevirisi görevlerinde başarı sağlar.

Yazılımın üç temel bileşeni şunlardır: 1. Veri Yapıları ve Algoritmalar: Verilerin nasıl depolandığını ve düzenlendiğini tanımlar, ayrıca belirli görevleri yerine getirmek için kullanılan adımları içerir. 2. Kullanıcı Arayüzü (UI): Yazılımın kullanıcılarla etkileşimde bulunduğu noktadır, uygulamanın veya programın görünümünü ve kullanıcı deneyimini belirler. 3. Veritabanı Yönetimi: Verilerin nasıl saklandığını, güvenliğini ve yönetildiğini içerir, yazılımların verilerle etkileşimde bulunmasını sağlar.

Borsa İstanbul'da (BIST) kullanılan bazı algoritmalar şunlardır: 1. Yapay Sinir Ağları (YSA): Borsa endeksi hareketlerini tahmin etmek için yaygın olarak kullanılır. 2. Destek Vektör Makineleri (DVM): Finansal veri analizleri ve sınıflandırma işlemlerinde etkilidir. 3. Naive Bayes Sınıflandırıcı Algoritması: Borsa tahminlerinde ve sınıflandırma başarılarında kullanılır. 4. Makine Öğrenimi Algoritmaları: Büyük veri setlerini analiz ederek piyasa trendlerini tahmin eder ve yatırım stratejileri geliştirir. 5. Yüksek Frekanslı Alım ve Satım (HFT) Algoritmaları: Piyasa verilerini anlık olarak izleyerek en uygun zamanda işlem yapar. Ayrıca, MetaTrader gibi yapay zeka destekli ticaret botları da BIST'te kullanılan algoritmalar arasındadır.

Esnek hesaplama yöntemleri aşağıdaki bileşenlerden oluşur: 1. Bulanık Mantık: Ara değerleri hesaplamaya imkan tanıyan, sonsuz değerli lojik bir sistemdir. 2. Sinir Ağları: İnsan beyninin çalışma ilkelerinin sayısal bilgisayarlar üzerinde taklit edilmesiyle ilgili çalışmalardır. 3. Evrimsel Hesaplama: Genetik algoritma gibi, doğal seçim ilkelerine dayanan arama ve optimizasyon yöntemleridir. Diğer esnek hesaplama yöntemleri arasında koloni zekası, arı koloni optimizasyonu, destek vektör makineleri ve kaos teorisi de yer alır.

Critical Section Problem'i çözmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Peterson's Çözümü: İki paylaşılan değişken (turn ve Boolean bayraklar) kullanılarak, her süreç niyetini belirtmek için bayrağını ayarlar ve diğer süreç beklemede kalır. 2. Dekker's Algoritması: Peterson's çözümüne benzer şekilde, bayraklar ve bir turn değişkeni kullanır, ancak ek bir inter-turn değişkeni ile sınırlı bekleme koşulunu sağlar. 3. Test-and-Set Lock: İşlemcilerin sağladığı donanımsal bir talimat olup, paylaşılan belleğe atomik erişim sağlar. 4. Semaforlar: Süreçlerin kritik bölüme girişini kontrol etmek için kullanılan basit bir senkronizasyon ilkelidir. Bu çözümlerin her birinin avantajları ve dezavantajları vardır ve seçim, süreç sayısı, donanım desteği ve performans gibi faktörlere bağlıdır.

Tetration, bir sayının kendi kendine üst üste belirli bir kez yükseltilmesi işlemidir. Hesaplama için iki yöntem kullanılabilir: 1. Recursive Fonksiyon: Bu fonksiyon, yükseklik (n) 1'e ulaşana kadar kendini çağırarak üstel zinciri aşağıdan yukarıya doğru oluşturur. Python'da şu şekilde yazılabilir: ```python @lru.cache(None) def tetration_recursive(a, n): if n == 0: return 1 if n == 1: return a return a tetration_recursive(a, n - 1) ``` 2. Iterative Fonksiyon: Bu fonksiyon, sonucu aşağıdan yukarıya doğru güncelleyerek yükseklik (n) boyunca bir for döngüsü kullanır. Python'da şu şekilde yazılabilir: ```python def tetration_iterative(a, n): if n == 0: return 1 result = a for _ in range(1, n): result = a result return result ``` Tetrasyonun zaman ve uzay karmaşıklığı, recursive fonksiyonda üstel büyüme nedeniyle O(n) iken, iterative fonksiyonda O(1)'dir.

Hilbert matrisi, 1894 yılında David Hilbert tarafından önerilen, yüksek derecede kötü koşullanmış bir matristir. Özellikleri: - Matristeki her bir eleman (H(i,j)) şu şekilde hesaplanır: H(i,j) = 1 / (i+j-1). - Simetrik ve pozitif tanımlıdır. - Satır ve sütunlar boyunca bantlıdır. Kullanım alanları: - Matematik ve bilgisayar bilimlerinde, özellikle sayısal algoritmaların karşılaştırılmasında kullanılır. - Görüntü işleme ve kriptografi gibi alanlarda da uygulamaları vardır.

Arama algoritması, bir kullanıcı bir sorgu gerçekleştirdiğinde arama sonuçlarının görüntülenme sırasını belirlemek için arama motorlarının kullandığı bir dizi kural ve işlemdir. Bazı arama algoritması türleri: Linear Search (Lineer Arama): Elemanlar sırayla kontrol edilir, küçük veri setlerinde etkili olabilir. Binary Search (İkili Arama): Sıralı bir veri setinde elemanı bulmak için kullanılır, arama sürecini hızlandırır. Hashing (Hash Tabloları): Bir değeri bir anahtarla eşleştiren, hızlı aramaları mümkün kılan bir yöntemdir. Google Algoritması: Kullanıcı deneyimini merkez alarak, kelime analizi, arama eşleştirme, yararlı sayfaların sıralaması gibi kriterlere göre sonuçları oluşturur.