Algoritmalar

ID3 ve C4.5 karar ağacı algoritmaları arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Bilgi Kazanımı (Information Gain): ID3, kök düğüm ve dal özniteliklerini seçerken bilgi kazanımını değerlendirme kriteri olarak kullanır. 2. Sürekli Sayısal Öznitelikler: C4.5, sürekli sayısal öznitelikleri de işleyebilirken, ID3 sadece ayrık öznitelikler için karar ağacı oluşturabilir. 3. Eksik Değerler: C4.5, eksik değerleri işleyebilirken, ID3 bu tür verilerle çalışmaz. 4. Budama (Pruning): C4.5, son budama (post-pruning) yöntemini kullanırken, ID3'te budama yapılmaz.

Özyineleme aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Problem daha küçük alt problemlere bölünebildiğinde. 2. Ağaç veya grafik yapıları içeren problemlerde. 3. Yinelemeli çözümün uygulanması çok karmaşık olduğunda. Ancak, özyinelemenin yanlış kullanımı sonsuz döngüler veya bellek taşması gibi sorunlara yol açabileceğinden dikkatli olunmalıdır.

B-tree ve B+tree arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Depolama: B-tree'de veriler hem iç düğümlerde hem de yaprak düğümlerinde saklanırken, B+tree'de sadece yaprak düğümlerinde veri saklanır. 2. Yaprak Düğümleri: B-tree'de yaprak düğümleri birbirine bağlı değildir, ancak B+tree'de yaprak düğümleri birbirine bağlanarak bir bağlantılı liste oluşturur. 3. Arama Verimliliği: B-tree'de arama işlemi daha karmaşık olabilir çünkü veriler ağacın farklı seviyelerinde bulunabilirken, B+tree'de tüm aramalar yaprak düğümlerinde bittiği için arama daha hızlı ve öngörülebilirdir. 4. Sıralı Erişim: B+tree, sıralı veri erişimini destekler ve bu nedenle aralık sorguları için daha uygundur.

Optimizasyon teknikleri genel olarak iki ana kategoriye ayrılır: analitik yöntemler ve sezgisel yöntemler. Analitik yöntemler matematiksel modelleme, dal-sınır algoritması gibi teknikleri içerir ve toleranslar dahilinde optimum çözümü verir. Sezgisel yöntemler ise belirli bir algoritmayı takip eden, probleme özgü çözüm yöntemleridir. Diğer optimizasyon teknikleri arasında şunlar da bulunur: - Meta-sezgisel yöntemler: Genetik algoritma, karınca koloni algoritması, tavlama benzetimi algoritması gibi. - Doğrusal programlama: Amaç fonksiyonunun doğrusal olduğu durumlarda kullanılır. - Stokastik programlama: Kısıt ve parametrelerin rastgele değişkenlere bağlı olduğu durumları inceler.

Yapay zeka, parametreler ile karmaşıklığını ve öğrenme kapasitesini ölçmek için oynar. Bu parametreler, yapay zeka modelinin sinir ağındaki bağlantıların sayısını temsil eder ve modelin verileri nasıl işlediğini ve öğrendiğini belirler.

Zaman karmaşıklığı (time complexity), bir algoritmanın çalışması için gereken sürenin, girdi boyutuna bağlı olarak nasıl değiştiğini ifade eder. Bu kavram, algoritmaların verimliliğini değerlendirmek ve karşılaştırmak için önemlidir. İki ana zaman karmaşıklığı türü: 1. O(1) (Sabit Zaman): Girdi boyutundan bağımsız olarak işlemlerin sabit bir sürede tamamlandığı algoritmalar. 2. O(n) (Lineer Zaman): Algoritmanın çalışma süresinin, girdi boyutu ile doğru orantılı olarak arttığı algoritmalar.

RNG (Random Number Generator), yani rastgele sayı üreteci, çeşitli algoritmalar kullanarak rastgele sayılar üretir. Çalışma prensibi şu şekildedir: 1. Başlangıç değeri belirlenir. 2. Bu değer, yeni bir rastgele sayı üretmek için algoritmaya beslenir. 3. Üretilen sayı, bir sonraki hesaplama için yeni tohum değeri olarak kullanılır. RNG, donanım tabanlı ve yazılım tabanlı olmak üzere iki ana türe ayrılır.

Yapay zekalı görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde belirli işlemlerin gerçekleştirilmesi sürecini ifade eder ve bu işlemlerde yapay zeka algoritmaları kullanılır. Bazı yapay zekalı görüntü işleme teknikleri: - Nesne tanıma ve sınıflandırma: Görüntülerdeki nesneleri tanımlayıp sınıflandırabilir. - Yüz tanıma ve kimlik doğrulama: Güvenlik sistemlerinde ve kişisel hizmetlerde kullanılır. - Nesne takibi ve hareket analizi: Güvenlik izleme sistemlerinde, trafik yönetiminde ve lojistik uygulamalarında kullanılır. - Görüntü denetimi ve kalite kontrolü: Üretim süreçlerinde ve hizmetlerde hataları tespit etmek ve kaliteyi kontrol etmek için kullanılır. Yapay zekalı görüntü işleme, sağlık, tarım, otomotiv gibi birçok sektörde süreçleri daha verimli ve doğru hale getirir.

Random Forest ve karar ağacı arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Ağaç Sayısı: Karar ağacı tek bir ağaçtan oluşurken, Random Forest birden fazla karar ağacından oluşan bir topluluktur. 2. Eğitim Verisi: Karar ağaçları tüm veri kümesi üzerinde eğitilirken, Random Forest verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde eğitilir. 3. Özellik Seçimi: Karar ağaçlarında en iyi bölünmeyi sağlayan özellik seçilirken, Random Forest'ta özellikler rastgele seçilir. 4. Model Doğruluğu: Random Forest, birden fazla ağacın tahminlerini birleştirerek daha yüksek doğruluk sağlar ve aşırı uyum riskini azaltır.

Veri yapıları final konuları genellikle aşağıdaki konuları içerir: 1. Binary Search Tree (İkili Arama Ağacı). 2. Heap Sort (Yığın Sıralaması). 3. Huffman Algoritması. 4. Hash Tablosu (Hash Table). 5. Tek ve İki Yönlü Bağlı Liste (Singly and Doubly Linked List). Ayrıca, ağaç veri yapısı, yığın ve kuyruk veri yapıları gibi konular da genellikle veri yapıları dersinde yer alır.

Harmoni arama algoritması ve evrimsel hesaplama birbiriyle ilişkili ancak farklı kavramlardır: 1. Harmoni Arama Algoritması: Bu, meta-sezgisel bir popülasyon tabanlı global optimizasyon algoritmasıdır. 2. Evrimsel Hesaplama: Bu, yapay zekanın bir alt alanı olup, evrimsel algoritmalar olarak adlandırılan algoritmaları içerir. Dolayısıyla, harmoni arama algoritması, evrimsel hesaplamanın bir yöntemi olarak kabul edilebilir.

“Sosyal İkilem” belgeseli, sosyal medya platformlarının kurucularıyla yapılan röportajlar üzerinden sosyal medyanın etkilerini anlatıyor. Belgeselde ele alınan bazı konular: Kullanıcıların manipülasyonu. Algoritmalar. Bilgi kirliliği. Sosyal medyanın aile ve gençler üzerindeki etkisi.

Divide and conquer algoritmasının özellikleri şunlardır: 1. Problemi Bölme: Algoritmanın ilk adımı, problemi daha küçük ve yönetilebilir alt problemlere ayırmaktır. 2. Her Bir Alt Problemi Fethetme (Conquer): Alt problemler, bireysel olarak çözülür. 3. Çözümleri Birleştirme (Combine): Tüm alt problemler çözüldükten sonra, elde edilen çözümler orijinal problemin çözümünü oluşturmak için birleştirilir. Diğer özellikler: - Paralellik: Bağımsız alt problemler, paralel ve dağıtık hesaplama ortamlarında çözülebilir. - Modülerlik: Karmaşık problemleri daha küçük parçalara ayırmak, kodu daha kolay anlaşılır, uygulanabilir ve hata ayıklanabilir hale getirir. - Uzay Karmaşıklığı: Bazı algoritmalar, çözümleri birleştirmek için ek bellek gerektirir, bu da bellek kısıtlı ortamlarda dezavantaj olabilir.

Kriptoloji soruları genellikle şifreleme yöntemlerine dayalı olarak hazırlanır. İşte bazı örnekler: 1. Caesar Şifreleme Yöntemi Soruları: Bu yöntemde her harf alfabede belirli bir sayı kadar kaydırılarak şifrelenir. 2. Route Şifreleme Yöntemi Soruları: Bu yöntemde yatay uzunluk birimi seçilerek saat yönünde spiral olarak şifreleme yapılır. 3. Çoktan Seçmeli Sorular: Şifrelenmiş bir kelimenin hangi seçeneğe karşılık geldiği sorulur. 4. Tablo Soruları: Şifreli bir metin ve tablo verilerek, belirli bir şifreleme algoritması ile gizli bir mesajı bulma sorusu sorulur.

Büyük O (Big-O) hesabı, algoritmaların zaman veya bellek gereksinimlerinin, veri kümesinin eleman sayısı (n) arttıkça nasıl arttığını ifade eder. Büyük O hesabı yapmak için iki ana yöntem vardır: 1. Asal Çarpanlarına Ayırma Yöntemi: Her iki sayıyı asal çarpanlarına ayırın, ortak olan asal çarpanları belirleyin ve bu çarpanların en küçük üslü olanlarını çarparak EBOB'u (En Büyük Ortak Bölen) bulun. 2. Bölme Yöntemi: İki sayıdan büyük olanı küçük olana bölün ve kalanı yazın. Küçük olanı kalan sayıya bölün ve bu işlemi kalan sıfır olana kadar tekrar edin. Kalan sıfır olduğunda, sıfır olmadan önceki en son kalan sayısı EBOB'tur.

Gradient-descent algoritması, makine öğreniminde modellerin parametrelerini optimize ederek hata fonksiyonunu minimize etmeye yarar. Bu algoritmanın temel amaçları: - Modelin tahmin doğruluğunu artırmak: Parametreleri, modelin çıktıları ile gerçek değerler arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ayarlar. - Eğitim sürecini verimli hale getirmek: Büyük veri kümeleri ve karmaşık modeller için bile hesaplama verimliliğini sağlar. Gradient-descent, çeşitli alanlarda kullanılır: - Görüntü sınıflandırması: Konvolüsyonel sinir ağlarının filtre ağırlıklarını iyileştirmek için. - Doğal dil işleme (NLP): Dil modellerini eğitmek ve metin sınıflandırma, duygu analizi gibi görevleri yerine getirmek için. - Tavsiye sistemleri: Kullanıcı deneyimlerini kişiselleştirmek amacıyla.

Veri yapıları için kullanılabilecek bazı algoritmalar şunlardır: 1. Sıralama Algoritmaları: - Bubble Sort: Liste boyunca sıralanmamış elemanlar arasında gezip, yanlış sıralanmış elemanları takas ederek sıralama yapar. - Quick Sort: Veriyi bölerek ve her bölümü kendi içinde sıralayarak çalışan daha hızlı bir algoritmadır. - Merge Sort: Diziyi ikiye bölüp her iki kısmı sıraladıktan sonra birleştirerek çalışan verimli bir algoritmadır. 2. Arama Algoritmaları: - Binary Search: Sıralı bir dizide hızlıca eleman bulmak için kullanılır. - Linear Search: Verilen bir listede elemanı bulmak için sırayla her elemanı kontrol eden basit bir algoritmadır. 3. Graf Algoritmaları: - Dijkstra Algoritması: Grafda kısa yolu bulmak için kullanılır. - Breadth-First Search (BFS): Graf veya ağaç yapılarında genişlik öncelikli arama yapan bir algoritmadır. - Depth-First Search (DFS): Graf veya ağaç yapılarında derinlik öncelikli arama yapan bir algoritmadır.

Planlama algoritmaları, işletim sistemlerinde süreçleri seçmek ve yürütmek için kullanılan yöntemlerdir. İşte bazı yaygın planlama algoritmaları: 1. İlk Gelen İlk Hizmet (FCFS): Yeni gelen işlemler sıraya alınır ve ilk gelen işlem önce çalıştırılır. 2. En Kısa Süre Önce (SJF): Her işlem için tahmini yürütme süresi kullanılır ve en kısa yürütme süresine sahip işlem önce çalıştırılır. 3. En Yüksek Önceliğe Sahip İlk (HPF): Her işleme bir öncelik değeri atanır ve en yüksek önceliğe sahip işlem önce çalıştırılır. 4. Round Robin (RR): Zaman dilimi adı verilen sabit uzunlukta zaman aralıkları kullanılır ve her işlem bir zaman dilimi için işlemciyi alır. 5. Çok Seviyeli Sıra: İşlemleri farklı önceliklere sahip birden fazla sıraya ayırır ve yüksek öncelikli işlemler daha kısa zaman dilimleri alır.

XGBoost algoritması, gradient boosted decision trees (GBDT) olarak bilinen bir ensemble öğrenme yöntemine dayanır.

Karar ağaçlarında en iyi bölme kriteri, farklı algoritmalara göre değişiklik gösterebilir: 1. ID3 ve C4.5 algoritmalarında: En iyi bölme kriteri bilgi kazancı (information gain) olarak kullanılır. 2. CART algoritmasında: Gini indeksi en sık kullanılan tek değişkenli ayırma kriterlerinden biridir. 3. CHAID algoritmasında: Ki-kare ilişki test istatistiği kullanılır. Ayrıca, Twoing kriteri de karar ağaçlarında kullanılan ve gözlemlerin %50'sini bir düğüme, kalan %50'sini de diğer düğüme ayıracak homojen gruplar yaratmayı amaçlayan bir diğer kriterdir.