MakineOgrenimi

Bilgisayarların ve yapay zekanın çalışma prensipleri şu şekilde özetlenebilir: 1. Bilgisayarların Çalışması: - Girdi: Bilgisayarın işleme sürecini başlatmak için klavye, mouse gibi giriş birimleri tarafından sağlanan temel bilgiye ihtiyaç duyar. - Bellek: Aldığı verileri RAM veya sabit sürücü gibi belleklerde saklar. - İşleme: İşlemlerin gerçekleştirilmesi için CPU (işlemci) kullanılır; bu, bilgisayarın beynidir ve tüm girdilerin çıktıya dönüşme süreci burada gerçekleşir. - Çıktı: Sonuçların ekran, yazıcı veya diğer çıkış birimleri üzerinden kullanıcıya sunulması. - İşletim Sistemi: Bilgisayarın temel yazılımıdır ve tüm programların çalışmasını sağlar. 2. Yapay Zekanın Çalışması: - Makine Öğrenimi: Sistemlerin verilerden öğrenmesini ve zaman içinde performanslarını artırmasını sağlar. - Doğal Dil İşleme: Makinelerin insan dilini anlamasına, yorumlamasına ve yanıt vermesine olanak tanır. - Örüntü Tanıma ve Veritabanları: Yapay zeka, içerikteki kalıpları tanıyarak ve bilinen örneklerle karşılaştırarak insan tarafından oluşturulan içerik ile yapay zeka tarafından üretilen içeriği ayırt eder. - Derin Öğrenme: Karmaşık sinir ağları kullanarak büyük veri kümelerinden öğrenir ve konuşma tanıma, dil çevirisi gibi görevleri yerine getirir.

Elektronikte en zor proje, yapay zeka destekli pollinatör robotu gibi karmaşık ve ileri düzey projeler olabilir. Diğer zor projeler arasında rüzgar enerjisi ile çalışan sesli su pompası ve internet bağlantılı cihazlar ile ilgili projeler de yer alabilir.

ChatGPT doğrudan makine tasarımı için kullanılmaz, ancak makine öğrenimi ve yapay zeka projelerinde yardımcı olabilir. ChatGPT'nin bazı kullanım alanları: - Veri Hazırlama: Veri kümelerini birleştirmek, kod üretmek ve verileri modelleme için kullanılabilir hale getirmek. - Modelleme: Makine öğrenimi kodu geliştirmede, özellikle Python ve R gibi dillerde hızlanma sağlar. - Değerlendirme: Modellerin değerlendirilmesi ve önyargıların keşfedilmesi için kullanılabilir. - Özelleştirme: OpenAI'nin GPT Builder aracı ile ChatGPT, özel veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılarak özelleştirilebilir.

Yapay zekada veri analisti, veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için yapay zeka tekniklerini kullanan profesyoneldir. Görevleri arasında şunlar yer alır: Veri Toplama ve İşleme: Çeşitli kaynaklardan gelen verileri toplar, temizler ve analiz etmeye hazır hale getirir. Makine Öğrenimi Modellerinin Eğitimi: Verileri kullanarak makine öğrenimi modellerini eğitir ve bu modellerin gelecekteki davranışları tahmin etmesini sağlar. Otomatik İçgörü Üretimi: Eğitilmiş modellerle yeni verileri analiz ederek içgörüler ve tahminler üretir. Tahmin Analitiği: Geçmiş verilere bakarak gelecekteki trendleri öngörür. Bağlamsal Anlama: Müşteri yorumlarını veya sosyal medya verilerini analiz ederek duygu haritası çıkarır. Örüntü Tanıma ve Öneri: Yüz binlerce veri satırında bağlantıları yakalayıp anlamlı öneriler sunar.

Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin veya algoritmalarının insan zekasını taklit etme yeteneğidir. YZ'nin bazı temel özellikleri ve kullanım alanları: Görüntü ve ses tanıma: Trafik işaretlerini, sinyalleri, yüzleri ve diğer nesneleri tespit etme. Metin oluşturma ve tanıma: İnsan yazısını taklit ederek metin yazma ve sözlü kelimeleri anlama. Karmaşık problem çözme: Dolandırıcılık tespiti, makine bakımı ve ürün inovasyonu gibi alanlarda gizli kalıpları keşfetme. Öneri sistemleri: Alışveriş sitelerinde kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunma. Sağlık hizmetleri: Tıbbi görüntüleri analiz ederek teşhis koyma ve tedavi planlarını özelleştirme. YZ, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alt alanları da içerir.

Tong Bu ismi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Akademik Araştırmacı: Tong Bu, bilgisayar bilimi ve desen tanıma konularında araştırmalar yapan bir akademisyendir. 2. Yapay Zeka Yaratıcısı: "Tong Tong" adı, üç yaşındaki bir çocuğu andıran, yapay zeka ve makine öğrenimi ile geliştirilmiş bir yapay zeka karakterini ifade eder.

NPU (Neural Processing Unit) RAM, yapay zeka ve makine öğrenimi görevlerini hızlandırmak için tasarlanmış özel bir bellek türüdür. İşe yararları: - Paralel işleme: NPU'lar, büyük problemleri birden fazla görevi aynı anda çözerek daha hızlı işler. - Enerji verimliliği: Geleneksel CPU ve GPU'lara göre daha az enerji tüketir. - Yüksek veri işleme kapasitesi: Derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve çalıştırılmasında daha verimli olmayı sağlar. Dolayısıyla, NPU RAM, yapay zeka uygulamalarının daha hızlı ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.

Yapay zeka (YZ), topladığı veriler ve yaptığı analizlerle bireyleri tanıyabilir. YZ, aşağıdaki yöntemlerle insanları daha iyi anlamaya çalışır: Makine öğrenimi: Geçmiş verileri analiz ederek gelecekteki davranışları tahmin eder. Doğal dil işleme (NLP): Yazılı ve sözlü dili anlayarak e-posta, mesaj ve sosyal medya paylaşımlarından duygusal durumları çözümleyebilir. Yüz tanıma teknolojisi: Görsel verileri işleyerek fiziksel özellikleri ve yüz ifadelerini analiz eder. Ancak, YZ'nin insanlar hakkında ne kadar bilgi sahibi olduğu ve ne kadar doğru tahminler yapabildiği konusunda sınırlamalar vardır.

Yapay zeka, sizi yüz ifadesi, ses tonu ve söyledikleriniz gibi çeşitli verileri analiz ederek tanır. Bu süreçte yapay zeka sistemleri şu yöntemleri kullanır: - Görüntü işleme: Videolardan ve görüntülerden bilgi çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. - Konuşma tanıma: İnsan konuşmasını anlar ve işler, sanal asistanlar ve çağrı merkezi yazılımlarında kullanılır. - Makine öğrenimi: Büyük veri kümeleri üzerinde eğitilerek kalıpları ve ilişkileri tanımlar. Ayrıca, yapay zeka sosyal medya ve çevrimiçi alışveriş gibi platformlardaki davranışlarınızı da izleyerek kişiselleştirilmiş öneriler sunar.

Zeki AI'nın ne kadar zeki olduğu konusunda kesin bir ölçüm yapmak zor olsa da, mevcut yapay zeka (YZ) sistemlerinin oldukça gelişmiş olduğu söylenebilir. İşte bazı örnekler: 1. Apple Siri: Temel düzeyde bir asistan olarak, sorulara cevaplar verebilir, hava durumu gibi bilgileri sunabilir ve GPS ile yol tarifi yapabilir. 2. Microsoft Cortana: Geçmiş deneyimlerinden öğrenerek daha doğru sonuçlar elde edebilir ve kullanıcıların takma isimlerini hatırlayabilir. 3. Google Now: Diyalog tabanlı çalışarak, soruların devamını anlayabilir ve daha karmaşık yanıtlar verebilir. 4. IBM Watson: Hastane kayıtlarını analiz ederek mantıklı desenler keşfedebilir ve teşhis önerilerinde bulunabilir. 5. Anthropic Claude 3.7 Sonnet: Akıl yürütme yeteneklerini hızlı yanıtlarla birleştiren hibrit bir YZ modelidir. YZ'nin zeka seviyesi, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi teknolojilerle sürekli olarak artmaktadır.

Uygulamalı veri bilimi, teorik veri bilimi kavramlarını pratik çözümlere dönüştürerek çeşitli alanlarda veri analizi ve modelleme yapar. Uygulamalı veri biliminin iş yaptığı bazı alanlar: İş Zekâsı ve Analitik: Şirketlerin karar alma süreçlerini geliştirmek için trendler, müşteri davranışları ve iş performansı hakkında öngörü elde eder. Tahminsel Analitik: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmek için modeller oluşturur. Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ: Görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme, öneri sistemleri ve otonom araçlar gibi alanlarda kullanılır. Pazarlama: Müşteri davranışlarını ve tercihlerini analiz ederek hedefe yönelik pazarlama kampanyaları ve ürün geliştirme yapar. Sosyal Medya Analizi: İtibar yönetimi, pazarlama ve halkla ilişkiler için sosyal medya platformlarındaki eğilimleri analiz eder. Enerji ve Kamu Hizmetleri: Enerji tüketimini analiz eder, enerji dağıtımını optimize eder ve enerji verimliliğini artırır.

Yapay zeka ile karar verme süreci, aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir: 1. Veri Analizi: Yapay zeka, büyük veri setlerini hızlı ve etkili bir şekilde analiz ederek karar destek sistemlerinin temelini oluşturur. 2. Makine Öğrenimi: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olayları tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. 3. Otomatik Karar Verme Sistemleri: Belirli kriterlere göre otomatik olarak karar veren sistemler geliştirilir. 4. İnsan ve Yapay Zeka İşbirliği: Yapay zeka, veri analizi ve tahminleme konularında destek sağlarken, insanlar stratejik düşünme ve etik karar verme gibi alanlarda önemli bir rol oynar. 5. Sürekli Öğrenme ve İyileştirme: Yapay zeka sistemleri, zamanla daha iyi hale gelmek için sürekli olarak güncellenir. Bu yöntemler, işletmelerin daha bilinçli ve etkili kararlar almasını sağlar.

Yapay zekanın dört temel teknolojisi şunlardır: 1. Makine Öğrenimi: Sistemlerin verilerden öğrenmesini ve zaman içinde performanslarını artırmasını sağlar. 2. Doğal Dil İşleme (NLP): Makinelerin insan dilini anlaması, yorumlaması ve yanıt vermesi için kullanılır. 3. Bilgisayarla Görme: Görüntü ve videolardan bilgi çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. 4. Üretken Yapay Zeka: Metin, görüntü, müzik ve kod gibi yeni içerikler oluşturur.

Biwle terimi, makine öğrenimi ve yapay zeka alanında kullanılan bir terimdir ve makine öğrenim modellerinin kendi kendini eğitme yeteneğini ifade eder. Biwle modellerinin faydaları ve kullanım alanları şunlardır: Daha hızlı öğrenme: Yeni verilere karşı daha hızlı öğrenebilirler. Daha doğru öğrenme: Geleneksel makine öğrenimi modellerine göre daha doğru sonuçlar üretirler. Daha az veri gereksinimi: Daha az veri ile çalışabilirler. Kullanım alanları ise görüntü tanıma, ses tanıma, doğal dil işleme, makine çevirisi ve reklam hedefleme gibi çeşitli alanları kapsar.

Jetson Nano geliştirme kartı, yapay zeka, makine öğrenimi ve robotik gibi alanlarda çeşitli uygulamalar geliştirmek için kullanılır. Başlıca kullanım alanları: - Web sunucuları çalıştırmak ve basit güvenlik kamerası kurulumları yapmak. - Robot tasarımı ve hareket dedektörleri geliştirmek. - Görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve segmentasyon gibi işlemleri gerçekleştirmek. Teknik özellikleri arasında 4 GB RAM, 128 çekirdekli Maxwell GPU, dört çekirdekli ARM Cortex-A57 işlemci ve 40 GPIO pini bulunur.

NPU (Neural Processing Unit), yapay zeka ve makine öğrenimi görevleri için özel olarak tasarlanmış bir donanım birimidir. NPU'nun kaynakları şunlardır: 1. Paralel İşleme: NPU'lar, yapay zeka görevlerini binlerce küçük hesaplamaya bölerek verimi artırır. 2. Düşük Hassasiyetli Aritmetik: 8 bit tam sayılar gibi düşük hassasiyetli veri türleri kullanılarak işlem hızı ve enerji verimliliği artırılır. 3. Yüksek Bant Genişliğine Sahip Yonga Üstü Bellek: Büyük veri parçalarını işlemcinin yakınında tutarak AI görevleri için gerekli olan hızlı erişimi sağlar. 4. Özelleştirilmiş Çekirdekler: Matris çarpımı, aktivasyon fonksiyonları ve evrişim gibi paralel olarak tekrar tekrar yürütülen işlemlere odaklanır.

Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir yapay zeka veya makine öğrenimi modelinin, belirli bir göreve veya veri setine özel olarak yeniden eğitilmesi işlemidir. Fine-tuning'in işe yaradığı bazı alanlar: Zaman ve kaynak tasarrufu: Bir modeli sıfırdan eğitmek çok fazla zaman ve kaynak gerektirir. Daha iyi performans: Hedefe özel veri setiyle eğitilen modeller, genelleşmiş bir modele göre daha hassas ve doğru sonuçlar verebilir. Özelleştirilebilirlik: Genel bir modelin özel bir göreve uyarlanmasını sağlar. Rekabet avantajı: Fine-tuning, yapay zeka modellerini rakiplerden farklılaştırarak benzersiz ürünler oluşturmayı mümkün kılar.

Bilgisayarla görme, yapay zekanın bir dalı olan makine öğreniminin bir alt alanıdır.

Adobe Sensei ve Adobe Firefly arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Adobe Sensei: Adobe'nin yapay zeka ve makine öğrenimi platformudur. 2. Adobe Firefly: Adobe'nin generatif yapay zeka modeller ailesidir.

Android 8.1.0 sürümü, Android Go programı kapsamında geliştirilen ve düşük bellek ve veri kullanımı gerektiren uygulamalarla uyumludur. Bu sürümde çalışabilecek bazı uygulamalar şunlardır: Google'ın kendi uygulamaları: Google Assistant Go, YouTube Go, Google Haritalar Go, Gmail Go. Üçüncü taraf üreticilerin lite versiyonlu uygulamaları. Ayrıca, Neural Networks API desteği sayesinde, yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları da Android 8.1.0 üzerinde çalışabilir.