Algoritmalar

Bilgi teorisinin temel ilkeleri şunlardır: Entropi: Bir rastgele değişkenin değerini tahmin ederken belirsizliği nicelikselleştirir. Bilgi Birimi (Bit): Herhangi bir bilgi, bir dizi 0 ve 1 ile kodlanır ve her bir bit, eşit olasılıkla gerçekleşen bir olayı temsil eder. Karşılıklı Bilgi: İki rastgele değişken arasındaki paylaşılan bilgi miktarını ifade eder. Bağımsız Değişkenler: İki bağımsız rastgele değişkenin bilgi miktarı, ayrı ayrı gözlemlenen bilgilerin toplamına eşittir. Kodlama: Bilgi, sinyal işleme, sıkıştırma, depolama ve iletme gibi işlemlerle kodlanır. Bilgi teorisi, Claude E. Shannon tarafından 1948'de yayınlanan "İletişimin Matematiksel Kuramı" adlı çalışmayla oluşturulmuştur.

End Trip, sıradan bir gecede şoförlük yapan Brandon'ın, yolcu Judd ile yaşadığı olayları konu alır. Judd, teknolojik ve fiziksel dünya arasındaki çizgiyi bulanıklaştıran etkileşimler kullanarak karmaşık bir ayrılığı anlatır. Film, gerilim ve korku türündedir.

Evet, matematik bilgisayar biliminin temelidir. Bilgisayar biliminin temelini oluşturan birçok kavram, doğrudan matematiksel prensiplere dayanır. Ayrıca, bilgisayar biliminin matematikteki kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Matematik yazılımları. Denklemler ve teoremler.

SNT Yazılım ve Finansal Teknolojiler A.Ş., finansal teknolojiler alanında yenilikçi çözümler sunan bir şirkettir. Şirketin bazı faaliyetleri şunlardır: Yatırım teknolojileri. Detaylı analizler. İş ortaklıkları. Eğitim hizmetleri. SNT Yazılım ve Finansal Teknolojiler A.Ş., İnfo Yatırım Menkul Değerler A.Ş.'nin bağlı ortaklığıdır.

En hızlı asal sayı testi hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, asal sayılarla ilgili test çözebileceğiniz bazı siteler şunlardır: matematikdelisi.com; derslig.com; sinavtime.com; wordwall.net.

Selection Sort (Seçmeli/Seçimli Sıralama) algoritması şu şekilde çalışır: 1. Listedeki en küçük değerli öğeyi bulun. 2. İlk konumdaki öğeyle, bulunan en küçük değerli öğenin yerini değiştirin. 3. Yukarıdaki adımları listenin ilk elemanından sonrası için (ikinci elemandan başlayarak) yineleyin. Algoritmanın zaman karmaşıklığı O(n²) olduğundan, büyük listeler üzerinde kullanıldığında verim sağlamaz ve genel olarak benzeri olan eklemeli sıralamadan daha başarısızdır. Selection Sort algoritmasının örnek bir kodu: ```csharp void Selection_Short() { int enkucuk, yedek; int n = Sayilar.Count(); enkucuk = i; for (int j = i + 1; j < n; j++) if (Sayilar[j] < Sayilar[enkucuk]) enkucuk = j; if (enkucuk != i) { yedek = Sayilar[i]; Sayilar[i] = Sayilar[enkucuk]; Sayilar[enkucuk] = yedek; } printArray(Sayilar, n); } ``` .

Apriori analizi, büyük veri kümelerinde ortak öğe kalıplarını bulmak için kullanılan bir birliktelik kuralları analizi yöntemidir. Apriori analizinin kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Market sepeti analizi. Dolandırıcılık tespiti. Çapraz pazarlama ve promosyon analizi. Apriori analizi, destek (support), güven (confidence) ve kaldıraç (lift) gibi parametreler kullanarak birliktelik kurallarını değerlendirir.

Oh notasyonu, matematiksel bir gösterim olup işlevlerin (fonksiyonların) asimptotik davranışlarını tarif etmek için kullanılır. Büyük O (Big-Oh) notasyonu, algoritma analizinde algoritmaların bilgi işlemsel karmaşıklığının çözümlemesi için kullanılan bir notasyondur. Küçük o (little o) notasyonu, algoritma analizlerinde kullanılan bir başka matematik notasyonudur. Ayrıca, Θ (Teta) ve Ω (Omega) sembolleri de bilgisayar bilimlerinde sık kullanılan notasyonlar arasındadır.

DTT kısaltması farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilir: Dijital Karasal Televizyon (DTTV, DTT veya DTTB). Data Trade Token ($DTT). Ayrık Denemelerle Öğretim (DTT). Direct Trading Technologies (DTT) Platformu.

QuickSort'un en iyi sıralama algoritması olarak görülmesinin bazı nedenleri: Ortalama karmaşıklık: QuickSort, ortalama olarak O(n log n) karmaşıklıkla çalışır. Pratikte hızlı olması: Algoritmanın performansı, seçilen pivota bağlı olsa da, pratikte genellikle hızlı çalışır çünkü ortalama durumu yakalaması, en kötü durumu yakalamasından daha olasıdır. Böl ve yönet tekniği: Algoritma, bir diziyi daha küçük parçalara ayırıp bu parçaların kendi içinde sıralanması mantığıyla çalışır. Ancak, QuickSort'un sıralı veya az rastgele dağılım içeren giriş verilerinde başarısız olabileceği, iyi dağıtılmış giriş verilerinde ise başarılı sonuçlar verdiği belirtilmiştir.

ID3 ve C4.5 arasındaki temel farklar şunlardır: Bilgi Kazanç Oranı Kullanımı: C4.5, bilgi kazanç oranı (gain ratio) kullanırken, ID3 bilgi kazanç (information gain) kullanır. Sürekli Veri Kullanımı: C4.5, sürekli verileri kullanma imkanı sunarken, ID3 bu konuda sınırlıdır. Bilinmeyen Değerler: C4.5, bilinmeyen (eksik) değerleri işleyebilirken, ID3 bu tür verilerle doğrudan çalışmaz. Ağırlık Ayarı: C4.5, farklı özelliklere ağırlık atama yeteneğine sahiptir, ID3 ise bu özelliği sunmaz. Budama (Pruning): C4.5, karar ağacını oluşturma sonrası budamaya (pruning) olanak tanır, ID3'te bu özellik bulunmaz.

B-tree ve B+tree arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Depolama: B-tree'de veri, hem yaprak düğümlerde hem de iç düğümlerde saklanır. Anahtar Tekrarı: B-tree'de anahtarlar tekrarlanmaz. Yaprak Düğümler: B-tree'de yaprak düğümler birbirine bağlı değildir. Arama Verimliliği: B-tree'de tüm anahtarlar yapraklarda bulunmadığı için arama daha uzun sürebilir. Ekleme ve Silme: B-tree'de ekleme ve silme işlemleri daha karmaşıktır. B+tree, genellikle B-tree'ye göre daha yüksek performans sunar ve bu nedenle veritabanı yönetim sistemlerinde daha yaygın olarak kullanılır.

Hareket algılama, çevredeki nesnelerin konumundaki değişiklikleri veya çevredeki değişikliklerin bir nesneye göre tespit edilmesi sürecidir. Hareket algılama, mekanik veya elektronik yöntemlerle gerçekleştirilebilir. Elektronik hareket algılama, çeşitli sensörlerin kullanılmasıyla sağlanır. Bu sensörlerin çalışma şekillerinden bazıları şu şekildedir: Pasif kızılötesi (PIR) hareket sensörleri. Mikrodalga hareket sensörleri. Ultrasonik hareket sensörleri. Çift teknolojili hareket sensörleri. Titreşim sensörleri. Alan yansıtıcı sensörler.

Özyineleme (recursion), bazı karmaşık ve çözülmesi güç problemlerde, döngülere göre daha kısa ve anlaşılır olduğu için kullanılır. Özyinelemenin kullanıldığı bazı durumlar şunlardır: Veri yapıları. Kodun okunabilirliği. Ancak, özyineleme ile yapılan hesaplamalar daha yavaş ve verimsizdir.

Yapay zekalı görüntü işleme, dijital görüntülerin bilgisayarlar tarafından analiz edilerek iyileştirilmesi, dönüştürülmesi veya belirli bilgilerinin çıkarılması sürecidir. Kullanım alanları: Tıp: Radyolojik görüntü analizi, kanserli hücre tespiti ve hastalık teşhisi. Otomotiv: Otonom araçlarda yol ve trafik işareti tanıma, şerit takibi ve engel tespiti. Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri ve izinsiz giriş tespiti. Tarım: Bitki hastalıklarının erken teşhisi ve ürün kalitesi değerlendirmesi. İmalat: Ürünlerin kalite kontrolünde otomasyon kullanımı ve hatalı ürünlerin tespiti. Yapay zekalı görüntü işleme, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve sinir ağları gibi teknolojilerle desteklenir.

RNG (Random Number Generator), yani rastgele sayı üreteci, belirli bir algoritma ve başlangıç değeri kullanarak tamamen rastgele sayılar üretir. Bu süreç şu şekilde gerçekleşir: 1. Başlangıç değeri seçimi. 2. Rastgele sayı üretimi. 3. Tahmin edilemezlik. RNG sisteminde, tekrar eden sayıları engellemek ve yüksek hızda rastgele sayılar üretmek için matematiksel algoritmalar kullanılır. RNG, video oyunlarında ise nadir ögelerin düşme oranı, kritik vuruş yapma şansı veya eşya geliştirme işlemlerinin başarı oranı gibi şansa bağlı olayları belirlemek için kullanılır.

Yapay zeka, "parametre" adı verilen sayısal değerler ile oynar. Parametreler, yapay zeka modelinin sinir ağındaki bağlantıların sayısını temsil eder. Ne kadar çok parametre varsa, modelin öğrenme kapasitesi ve çözebileceği konular o kadar geniş olur.

Karar ağacı ve rastgele orman (random forest) arasındaki temel farklar şunlardır: Yapı: Karar ağacı, bir dizi öngörücü değişken ile bir yanıt değişkeni arasındaki ilişkiyi tahmin eden tek bir ağaçtır. Eğitim: Karar ağaçları, tüm değişkenler arasından en iyi dalı kullanarak her düğümü dallara ayırır. Performans: Rastgele ormanlar, görünmeyen veriler üzerinde karar ağaçlarından daha iyi performans gösterir ve aykırı değerlere karşı daha az hassastır. Görselleştirilebilirlik: Karar ağaçlarının nihai modeli, bir ağaç diyagramı kullanılarak görselleştirilebilir. Hesaplama Süresi: Karar ağaçları, veri kümelerine hızla uyum sağlayabilir.

Optimizasyon teknikleri şu şekilde sıralanabilir: Analitik yöntemler. Sezgisel yöntemler. Meta-sezgisel yöntemler. Ayrıca, gradyan iniş, Nelder-Mead, alt-gradyan, tekyönlü, elipsoid, yığın, Newton, Kazi-Newton, birleşik gradyan gibi özel isimler taşıyan yöntemler de optimizasyon teknikleri arasında yer alır.

Divide and Conquer (Böl ve Fethet) algoritmasının özellikleri: Bölme (Divide). Fethetme (Conquer). Birleştirme (Combine). Bazı kullanım alanları: sıralama algoritmaları (Merge Sort, Quick Sort); arama algoritmaları (Binary Search); büyük sayı çarpma problemleri; en yakın çift problemi. Avantajları: karmaşık problemlerin daha küçük parçalara bölünerek çözülmesiyle zaman karmaşıklığını azaltır; çok işlemcili sistemlerde doğal olarak paralel işleme uyum sağlar; bellek önbelleğinin verimli kullanılmasını sağlar.