MakineOgrenimi

Yapay zeka ile karar verme süreci şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Karar çerçevesinin belirlenmesi. 2. Veri analizi. 3. Alternatif üretim ve değerlendirme. 4. En uygun kararın seçimi. Yapay zeka, karar verme süreçlerinde sistematik düşünmeyi destekler, önyargıları azaltır ve yaratıcı düşünmeyi teşvik eder. Bazı yapay zeka uygulamaları: Uzman sistemler. Yapay sinir ağları. Bulanık mantık. Genetik algoritmalar. Yapay zeka, finans, sağlık, e-ticaret, insan kaynakları gibi birçok sektörde karar verme süreçlerini otomatikleştirmek ve optimize etmek için kullanılmaktadır.

Yapay zekanın dört temel teknolojisi şunlardır: 1. Makine Öğrenimi (Machine Learning, ML). 2. Derin Öğrenme (Deep Learning, DL). 3. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing, NLP). 4. Bilgisayarlı Görme (Computer Vision). Ayrıca, yapay zekanın diğer bileşenleri arasında sinir ağları, algoritmalar ve muhakeme ve karar verme yetenekleri de bulunur.

NVIDIA Jetson Nano geliştirme kartı, yapay zeka uygulamalarını kompakt boyut, düşük güç tüketimi ve düşük maliyetle çalıştırmak için hesaplama performansı sunar. Jetson Nano'nun bazı kullanım alanları: Görüntü sınıflandırma; Nesne algılama; Segmentasyon; Doğal dil işleme; Konuşma işleme. Bu kart, özellikle robotik projeler ve tümleşik IoT uygulamaları için uygundur.

NPU, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. NPU Demiri: "NPU" kısaltması, "profil demir" anlamına gelir. 2. Nöral İşlem Birimi (NPU): "Neural Processing Unit"in kısaltması olan NPU, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) uygulamaları için özel olarak geliştirilmiş bir donanım hızlandırıcısıdır.

Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelinin, belirli bir görev için daha iyi performans göstermesi amacıyla yeniden eğitilmesi sürecidir. Fine-tuning'in bazı faydaları: Daha hızlı eğitim süreci. Yüksek performans. Az veriyle yüksek performans. Özelleştirilebilirlik.

Bilgisayarla görme, yapay zekanın bir alt dalıdır. Bilgisayarlara ve sistemlere dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden anlamlı bilgiler türetilmesini sağlayan bir alandır. Bilgisayarla görme, makine öğrenimi ve sinir ağlarını kullanır.

Adobe Sensei ve Firefly arasındaki temel farklar şunlardır: Adobe Sensei, Adobe'nin yapay zeka motorudur ve genel olarak Adobe ürünlerinin temelini oluşturur. Adobe Sensei, kullanıcı davranışlarını analiz ederek önerilerde bulunur ve tasarım süreçlerini optimize eder. Adobe Firefly, Adobe'nin Creative Cloud ekosistemi ile tamamen entegre çalışır. Adobe Sensei ve Adobe Firefly farklı kitlelere hitap eder: Sensei, daha çok makine öğrenimi ve yapay zeka platformu arayan profesyoneller için uygundur.

Yapay zekada en iyi seçim yöntemi, kullanılan duruma ve hedeflere bağlı olarak değişir. Özellik seçimi için yaygın yöntemler üç ana kategoriye ayrılır: 1. Filtre Yöntemleri (Filter Methods): Özellikleri modelden bağımsız olarak değerlendirir ve seçer. Korelasyon Analizi: Özelliklerin hedef değişken ile olan ilişkisini değerlendirir. Chi-square Testi: Kategorik veriler için kullanılır. Bilgi Kazancı (Information Gain): Özelliklerin bilgi içeriğini ölçer. 2. Sarmalayıcı Yöntemler (Wrapper Methods): Özellik alt kümelerinin bir model üzerinde test edilmesiyle çalışır. İleri Seçim (Forward Selection): Özellikler teker teker eklenir ve her adımda model performansı değerlendirilir. Geri Eleme (Backward Elimination): Tüm özelliklerle başlanır ve gereksiz özellikler birer birer çıkarılır. RFE (Recursive Feature Elimination): Özellikler sıralı bir şekilde çıkarılarak model performansı optimize edilir. 3. Gömülü Yöntemler (Embedded Methods): Model eğitimi sırasında özellik seçimini gerçekleştirir. Lasso Regresyonu: Bazı özelliklerin katsayılarını sıfıra indirerek bu özellikleri modelden çıkarır. Karar Ağaçları: Özelliklerin dallanma yapısına katkısına göre önem derecesi belirler. Seçim sürecinde yapay zeka, veri analizi, seçmen profilleme, kampanya stratejileri belirleme ve dezenformasyonla mücadele gibi alanlarda kullanılır. Hangi yöntemin en iyi olduğu, spesifik uygulama ve gereksinimlere göre değişir.

Android 8.1.0 sürümüyle uyumlu çalışan bazı uygulamalar şunlardır: Google Play. Neural Networks API. TensorFlow Lite. Shared Memory API. WallpaperColors API. Ayrıca, Android 8.1.0 sürümüyle birlikte gelen Güvenli Tarama (Safe Browsing) API sayesinde, bilinen tehdit içeren web sayfalarına karşı uygulama içinde otomatik uyarılar gösterilebilir.

Evet, ML (Makine Öğrenimi) ve DL (Derin Öğrenme) aynı anda kullanılabilir. ML, AI'nın (Yapay Zeka) bir alt dalı olup, verilerden öğrenerek karar verir. Örneğin, TensorFlow (Google'ın yapay zeka kütüphanesi) gibi araçlar, büyük ve karmaşık projelerde hem ML hem de DL için kullanılabilir.

Vispera, perakende sektöründe faaliyet gösteren üretici firmalara görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknolojileriyle otomatik ürün tanıma hizmeti veren bir teknoloji şirketidir. Şirketin sunduğu bazı hizmetler: Raf fotoğraf analizi: Raflardaki ürünlerin pozisyon ve adetlerini tanıma. Stok durumu takibi: Ürünlerin stok durumlarını ve yerleşimlerini izleme. Raporlama: SKU düzeyinde detaylı ve aksiyona dönüştürülebilir raporlar üretme. Vispera, bu sayede geleneksel yöntemlere kıyasla daha hızlı, güvenilir ve maliyet avantajlı çözümler sunmaktadır.

Optik akış yöntemi, bir sahnedeki nesnelerin zaman içindeki hareketlerini analiz etmek amacıyla kullanılan bir görüntü işleme tekniğidir. Optik akış yönteminin çalışma prensibi: Parlaklık sabitliği varsayımı. Hareket vektörlerinin hesaplanması. Yöntemler. Seyrek optik akış. Yoğun optik akış. Kullanım alanları: video sıkıştırma; otonom sistemler; eylem tanıma; tıbbi görüntü analizi; robotik.

Evet, yapay zeka sıralı rakamları tahmin edebilir. Yapay zeka, büyük veri kümeleri üzerinden örüntüleri analiz ederek öğrenir. Ancak, yapay zekanın yaptığı tahmin, bilinçli bir düşünme veya hissetme süreci değildir; istatistiksel bir modelleme ve öğrenme sürecidir.

Yapay zeka (YZ), büyük miktarda veri toplama, bu verileri analiz etme ve belirli görevleri yerine getirme yeteneğine dayanır. Makine öğrenimi, verilerden öğrenen ve çıkarım yapan algoritmaların geliştirilmesine odaklanır. YZ'nin çalışma prensiplerinden bazıları şunlardır: Örüntü tanıma. Veritabanlarıyla çapraz referanslama. Makine öğrenimi modelleri. Meta veri incelemesi. İstatistiksel analiz. Ayrıca, YZ'nin sinir ağları, transformerler modelleri ve dikkat mekanizması gibi farklı çalışma prensipleri de vardır.

Yapay Zeka (AI), bilgisayarların ve makinelerin insan zekasını taklit ederek düşünme, anlama, öğrenme ve karar verme yeteneklerini kazanmasını sağlayan bir teknolojidir. AI'nin bazı konuları ve uygulama alanları: Makine Öğrenimi: Sistemlerin verilerden öğrenmesini sağlayan algoritmaların geliştirilmesi. Derin Öğrenme: Sinir ağlarını kullanarak çok katmanlı veri analizi, ses tanıma, görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi karmaşık problemleri çözme. Sağlık Sektörü: Teşhis koyma, genetik araştırmalar ve kişiye özel tedavi planları. Finans ve Bankacılık: Dolandırıcılık tespiti, müşteri hizmetleri ve yatırım danışmanlığı. Ulaşım ve Otomotiv: Kendi kendine sürüş yapabilen araçlar ve trafik optimizasyonu. Eğlence ve Medya: İçerik önerileri ve içerik oluşturma. Ayrıca, etik ve toplumsal etkiler gibi AI'nin insan hayatı üzerindeki etkileri de önemli bir konudur.

Kestirimci bakım, Enerjisa gibi enerji üretim tesislerinde, ekipmanların arızalanmadan önce bakımının yapılmasını sağlayan bir yöntemdir. Temel aşamaları: 1. Veri Toplama: Makine ve ekipmanlardan sürekli olarak sıcaklık, titreşim, basınç gibi parametreler izlenir ve veriler toplanır. 2. Veri Analizi: Toplanan veriler, makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmaları kullanılarak analiz edilir. 3. Arıza Tahmini: Geçmiş performans verilerine dayanarak potansiyel arızalar tahmin edilir. 4. Bakım Planlaması: Analiz sonuçlarına göre bakım faaliyetleri planlanır ve uygulanır. Bu yöntem, plansız duruşları azaltarak enerji üretiminin güvenilirliğini artırır.

Yapay zeka optimizasyonu, bir makine öğrenimi modelinin veya derin öğrenme ağının performansını artırmak için yapılan iyileştirmelerdir. Bu optimizasyon, yapay zekanın daha hızlı, daha verimli ve daha doğru çalışmasını sağlar. Yapay zeka optimizasyonunun bazı alanları: Sohbet robotları ve kullanıcı yolculuğu. E-posta kişiselleştirme. Video içeriği oluşturma. Sağlık sektörü. Otonom araçlar.

Sigorta şirketleri, data ihtiyaçlarını çeşitli kaynaklardan temin etmektedir: 1. Halk Kaynakları ve Ticari Platformlar: Sigorta şirketleri, müşteri datasını yasal çerçevelere uygun olarak halk kaynaklarından ve ticari platformlardan toplar. 2. Sigorta Bilgi ve Gözetim Merkezi (SBM): SBM, sigorta şirketleri tarafından elektronik ortamdan transfer edilen poliçe, zeyil ve hasar kayıtlarını içeren bir veri merkezi olarak hizmet verir. 3. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Sigorta şirketleri, verilerinden daha derin içgörüler elde etmek için AI ve ML teknolojilerini kullanarak risk değerlendirmeleri yapar ve kişiselleştirilmiş sigorta ürünleri geliştirir.

ByteDance, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak çeşitli dijital içerik platformları geliştiren bir Çinli teknoloji şirketidir. Başlıca faaliyetleri: - TikTok: Kısa video paylaşımı için popüler bir platform. - Douyin: TikTok'un Çin versiyonu, e-ticaret ve canlı yayın entegrasyonları ile. - Toutiao: Kişiselleştirilmiş haber ve içerik öneri motoru. - Diğer ürünler: Xigua Video gibi. ByteDance, bu platformlar aracılığıyla hedefli reklamcılık, in-app satın alımlar ve abonelik hizmetleri gibi çeşitli gelir modelleri kullanmaktadır.

Stéphane Mallat, veri bilimi profesörü olarak Collège de France'da görev yapmaktadır. Araştırma alanları arasında matematik, sinyal işleme ve istatistiksel öğrenme yer almaktadır. Ayrıca, yapay zeka ve makine öğrenimi konularında da çalışmaktadır ve bu alanlarda çeşitli projeler yürütmektedir.