MakineÖğrenimi

Yandex'in yapay zekası, özellikle Yazeka adlı hizmetiyle dikkat çekmektedir. Yazeka, Türkiye pazarı için geliştirilmiş olup, soruları hızlıca analiz ederek kapsamlı ve kaynak bazlı yanıtlar sunmaktadır. Bazı özellikleri: Derinlemesine ve anlaşılır yanıtlar: Bağlamı koruyarak detaylı bilgiler verir. Güncel veriler: Tarih sınırı olmadan, internete bağlı yanıtlar sunar. Video ve görsel ekleme: Yanıtlara video ve görsel özetler ekleyebilir. Akıl yürütme modu: Bilgileri karşılaştırır ve cevap vermeden önce düşünür. YandexGPT 3 Lite gibi yeni nesil yapay zeka modelleri de geliştirilmiştir ve bu modeller, önceki nesillere göre daha doğru ve az hatalı yanıtlar vermektedir. Genel olarak, Yandex'in yapay zekası, kullanıcı ihtiyaçlarına yönelik çeşitli ve etkili özellikler sunmaktadır.

Yandex Çeviri, özellikle Rusça, İngilizce ve Avrupa dilleri için yüksek kaliteli ve doğru çeviriler sunmasıyla tanınır. Ancak, çeviri doğruluğu çevirilen dil çiftine göre değişebilir. Yandex Çeviri'nin doğruluğunu kendi deneyimlerinizle test etmek için Yandex Browser'da yerleşik olarak bulunan çeviri aracını kullanabilirsiniz.

Görüntü işlemede kullanılan bazı teknikler şunlardır: Noktasal işlemler. Uzamsal alanda görüntü işleme. Frekans alanında görüntü işleme. Renkli görüntü işleme. İkili görüntü işleme. Morfolojik görüntü işleme. Geometrik görüntü işleme. Görüntü geliştirme. Görüntü restorasyonu. Görüntü tanıma.

Tahmin makineleri, genellikle şu adımlarla çalışır: 1. Veri toplama: Maç sonuçları, takımların form durumları, oyuncu kadroları, sakatlıklar ve cezalar gibi çeşitli veriler toplanır. 2. Veri analizi: Toplanan veriler analiz edilerek maçların olası sonuçları tahmin edilir. 3. Tahmin oluşturma: Tahminler, oranlar ve olasılıklar şeklinde ifade edilir. At yarışı tahmin makineleri ise ek olarak şu şekilde çalışır: Gerçek zamanlı veri ve makine öğrenimi: Hava durumu ve pist durumu gibi değişen koşullara göre tahminler ayarlanır. Çoklu faktör analizi: Atların performans geçmişi, jokey performansı ve pist koşulları gibi birçok değişken analiz edilir. Tahmin makinelerinin tahminleri, yalnızca bir bilgi kaynağı olarak kullanılmalı ve kendi analizlerle desteklenmelidir.

Derin öğrenmede kaç nöron olması gerektiği, modelin karmaşıklığına ve çözülecek problemin türüne bağlıdır. Genel olarak, derin sinir ağlarında giriş katmanı, birden fazla gizli katman ve çıkış katmanı yer alır.

NLP (Doğal Dil İşleme) tekniği, insan dilini analiz etmek, anlamak ve benzer şekilde dil oluşturmak için bilgisayar algoritmalarının kullanılmasını içerir. Çoğu NLP sistemi benzer bir genel süreci takip eder: 1. Metin ön işleme: Metin verilerinin analiz için temizlenmesini ve hazırlanmasını içerir. 2. Konuşma etiketleme parçası: Metnin her bir sözcüğündeki konuşma bölümlerinin (örneğin isimler, fiiller, sıfatlar) tanımlanmasını içerir. 3. Ayrıştırma: Cümlenin yapısını analiz etmeyi ve kelimeler arasındaki ilişkileri belirlemeyi içerir. 4. Semantik analiz: Kelimelerin anlamlarını ve aralarındaki ilişkileri analiz etmeyi içerir. 5. Oluşturma: Doğal dil metni oluşturmak için analizin kullanılmasını içerir. NLP, hesaplamalı dil bilimi, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini birleştirir. NLP'nin çalışma şekline dair bazı örnekler: Duygu analizi: Metnin olumlu, olumsuz veya nötr bir duyguyu ifade edip etmediğini belirler. Makine çevirisi: Metni bir dilden diğerine çevirir. Metin sınıflandırması: Metinleri farklı kategorilere ayırır. Otomatik tamamlama: Bir sonraki kelimenin ne olacağını tahmin eder.

ML Otomotiv, Ankara merkezli bir otomobil galerisidir ve geniş bir araç yelpazesi sunarak her bütçeye uygun seçenekler sağlar. Başlıca faaliyetleri: Araç satışı: Yepyeni modellerden, ikinci el araçlara kadar çeşitli seçenekler sunar. Satış sonrası hizmetler: Teknik servis, yedek parça ve danışmanlık hizmetleri verir. Ayrıca, makine öğrenimi (ML) kullanarak otomotiv sektöründe şu alanlarda da hizmet vermektedir: Otonom araçlar: Çevresel algılama ve güvenli hareket için ML algoritmaları kullanır. Araç tasarımı ve geliştirme: Aerodinamik analizler ve malzeme seçimi gibi süreçlerde ML'den yararlanır. Üretim ve kalite kontrol: Üretim süreçlerini optimize eder ve hataları önceden tespit eder. Müşteri hizmetleri ve satış: Kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturur ve satış süreçlerini optimize eder. Tahmine dayalı bakım: Araçlardaki sensör verilerini analiz ederek bakım ihtiyaçlarını önceden belirler.

GAN (Üretken Çekişmeli Ağlar) ve VAE (Varyasyonel Otoencoderler) arasındaki temel farklar şunlardır: Mimari: GAN'lar, bir jeneratör ve ayırıcı (discriminator) olmak üzere iki sinir ağından oluşur. Amaç: GAN'lar, jeneratörün ayırıcı tarafından sahte olarak tanımlanamayacak gerçekçi örnekler üretmesini hedefler. Eğitim Mekanizması: GAN'lar, jeneratör ve ayırıcı arasında adversarial (çekişmeli) bir eğitim süreci kullanır. Çıktı Kalitesi: GAN'lar, genellikle daha yüksek kaliteli ve gerçekçi örnekler üretir. Kullanım Alanları: GAN'lar, genellikle görüntü ve ses gibi multimedya içerikleri oluşturmak için kullanılır.

Yapay zeka kodlamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri işleme. 2. Algoritma tasarımı. 3. Çerçeveler ve kütüphanelerin kullanımı. 4. Model eğitimi. 5. Uygulamalı projeler. 6. Topluluklarla işbirliği. Ayrıca, yapay zeka kodlamak için aşağıdaki çevrimiçi araçlar da kullanılabilir: Canva Programlama. GitHub Copilot. Bolt.new. FlutterFlow AI Gen. Yapay zeka kodlamak için Python ve R gibi programlama dilleri kullanılabilir.

Yapay zekaya temel seviyeden başlanması önerilir. İşte başlangıç için bazı adımlar: Temel bilgiler: Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi kavramlar hakkında bilgi edinin. Matematik ve algoritma: Yapay zekanın temelinde yatan matematik ve algoritmalar hakkında bilgi sahibi olun. Kodlama: Python gibi popüler programlama dillerini öğrenin. Teorik bilgi ve kütüphaneler: Makine öğrenmesi ve derin öğrenme için Tensorflow, Keras, Caffe gibi kütüphaneleri inceleyin. Pratik yapma: UCI Machine Learning Repository gibi platformlardan veri setleri kullanarak pratik yapın. Yapay zeka, zaman ve çaba gerektiren bir alandır, bu yüzden sürekli okuma ve öğrenme önemlidir.

2019 yapımı "Morozov" adlı bir dizi veya film hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, 2020 yılında yayınlanan "Morozov" adlı bir dizi hakkında bilgi mevcuttur. Morozov (2020), Nikolay Morozov'un hayatını anlatan bir savaş ve drama dizisidir. Dizinin yönetmeni Yuriy Popovich'tir.

UBA (United Bank for Africa) çeşitli alanlarda hizmet vermektedir: Bankacılık: Küçük işletmeler, şirketler, hükümetler ve bireylere perakende ve kurumsal bankacılık hizmetleri sunar. Uluslararası ticaret: Uluslararası ticaret faaliyetlerini kolaylaştıran bankacılık hizmetleri sağlar. Yatırım hizmetleri: Yatırım bankacılığı faaliyetleri yürütür. Dijital çözümler: İnternet bankacılığı, mobil bankacılık ve dijital ödeme hizmetleri sunar. Sosyal sorumluluk: Eğitim ve beceri kazandırma projelerine destek olur. UBA, 20 Afrika ülkesinde ve 4 kıtada (ABD, İngiltere, BAE, Fransa) faaliyet göstermektedir.

YOLOv5 ve YOLO (You Only Look Once) arasındaki temel farklar şunlardır: - YOLOv5, Ultralytics tarafından geliştirilmiş olup, hız, doğruluk ve kullanım kolaylığı dengesiyle bilinir. - YOLO, Alibaba Group tarafından geliştirilmiş bir nesne algılama modelidir ve yüksek doğruluk ile verimli çıkarım hızı arasında denge kurmaya odaklanır. Özetle, YOLOv5 daha çok yönlü ve kullanıcı dostu bir modelken, YOLO daha çok yüksek doğruluk gerektiren uygulamalar için uygundur.

İş garantili büyük veri eğitimi, katılımcılara veri bilimi ve büyük veri analizi konularında kapsamlı beceriler kazandırarak, mezun olduktan sonra iş bulma garantisi sunan eğitim programlarıdır. Bu tür eğitimlerin temel özellikleri şunlardır: Müfredat: Python, R, SQL, makine öğrenimi, veri görselleştirme ve büyük veri teknolojileri gibi sektörle ilgili becerilere odaklanır. Kariyer destek hizmetleri: Özgeçmiş oluşturma, mülakat pratiği ve işveren ağlarına erişim gibi hizmetleri içerir. Gerçek dünya projeleri: Capstone projeleri ve gerçek dünya veri kümeleri ile uygulamalı öğrenmeyi vurgular. Mentorluk: Teknik beceriler ve kariyer tavsiyeleri konusunda mentorlarla çalışma imkanı sunar. Öne çıkan bazı iş garantili büyük veri eğitimi programları şunlardır: Springboard: Python, makine öğrenimi ve veri görselleştirme dersleri sunar, mezunların %93'ü garanti edilen süre içinde iş bulur. General Assembly: Teknik eğitimi kariyer hizmetleriyle birleştirir, 180 gün içinde iş bulamayanlara geri ödeme garantisi sunar. Flatiron School: Python, SQL, makine öğrenimi ve veri mühendisliği üzerine yoğunlaşan sürükleyici bir program sunar.

Libra AI, Libra AI Technologies adlı bir butik veri bilimi ajansının markasıdır. Libra AI Technologies, 2015 yılında kurulmuş olup merkezi Atina, Yunanistan'dadır. Bazı hizmetleri: özel, pratik AI çözümleri; AI destekli gösterge tabloları; veri bilimi hizmetleri. Yatırımcıları arasında Found.ation bulunmaktadır.

Getron, perakende, sağlık, üretim, otomotiv ve enerji sektörlerine envanter ve tedarik yönetimi, planlama, optimizasyon ve fiyatlandırma çözümleri sunan bir şirkettir. Getron'un bazı hizmetleri şunlardır: İkmal ve satış noktaları arası stok hareketi ile envanter optimizasyonu. İndirim, yeniden satın alma/sipariş ve listeden çıkarma önerileri. Ürün ve mağaza performans analizi. Tedarik planlama ve optimizasyon. Maliyet ve fiyat tahmini. Getron, yapay zeka ve bulut tabanlı çözümler kullanarak müşteri ihtiyaçlarına hızlı ve etkili çözümler sunmayı hedefler.

AI Agent'lar, belirli görevleri yerine getirebilmek için şu şekilde çalışır: 1. Girdi Alma (Observation). 2. Akıl Yürütme (Reasoning). 3. Eylem (Action). 4. Döngü (Loop). AI Agent'ların çalışma prensibi, büyük dil modellerinin doğal dil işleme yeteneklerini karmaşık görev yönetimi ile birleştirmesine dayanır. AI Agent'lar, öğrenme mekanizması sayesinde her etkileşimden sonra performansını artırarak daha iyi sonuçlar üretir. AI Agent'ların temel bileşenleri şunlardır: Karar verme motoru. Eylem planlama modülü. Çevresel etkileşim katmanı.

Haver, takviye edici gıda olarak çeşitli amaçlarla kullanılabilir: Haver Sindirim Enzim Kompleksi Kapsül: Sindirim enzimlerini desteklemek için kullanılır. Haver Sitikolin ve Haver Cognizin İçeren Ürünler: Beyin ve sinir sistemi fonksiyonlarını desteklemek, zihinsel odak ve hafızayı güçlendirmek için kullanılır. Haver Multivitamin Men 30 Tablet: Genel sağlık desteği sağlamak için kullanılır. Haver Mag Active 60 Tablet: Magnezyum ihtiyacını karşılamak, kas ve sinir sağlığını desteklemek, enerji seviyelerini artırmak için kullanılır. Takviye edici gıdalar, normal beslenmenin yerine geçmez ve hastalıkların önlenmesi veya tedavi edilmesi amacıyla kullanılmaz. Herhangi bir takviye kullanmadan önce bir sağlık uzmanına danışılması önerilir.

Google Çeviri (Google Translate), farklı diller arasında metin, ses ve görselleri çevirmek için Google tarafından geliştirilen bir çeviri hizmetidir. Google Çeviri'nin çalışma şekli şu şekildedir: Web üzerinden kullanım. Mobil uygulama ile kullanım. Google Çeviri, kullanıcı deneyimini geliştiren birçok özellikle donatılmıştır: Dilin otomatik algılanması. Metin çevirisi. Sesli çeviri. Görsel çeviri. Çevrimdışı çeviri. El yazısı ile giriş.

Sinir ağı eğitimi, genellikle denetimli öğrenme yöntemiyle yapılır. Eğitim süreci şu adımları içerir: 1. Sinir Ağı Mimarisinin Tanımlanması: Ağ katmanlarının sayısı, türü (tam bağlantılı, evrişimli, yinelemeli), her katmandaki düğüm sayısı ve diğer parametreler belirlenir. 2. Başlangıç Ağırlıklarının Atanması: Genellikle rastgele, ortalama 0 ve standart sapması 1 olan değerlerle başlatılır. 3. Eğitim Verilerinin Hazırlanması: Girdi desenleri ve bilinen çıktılardan oluşan bir veri seti hazırlanır. 4. İleri Geçiş (Forward Pass): Girdi desenleri ağa sunulur ve çıktı katmanına iletilir. 5. Hata Hesaplaması: Hesaplanan çıktı, gerçek veya istenen çıktı ile karşılaştırılır. 6. Geri Geçiş (Backward Pass): Hata, ağırlıkların ayarlanması için geriye doğru yayılır. 7. Parametre Ayarlaması: Ağ parametreleri, sapma belirli bir eşik değerin altına düşene veya belirlenen eğitim yineleme sayısına ulaşılana kadar ayarlanır. Eğitim için MATLAB, Simulink, XERION, SNNS, SAS gibi yazılımlar kullanılabilir.