MakineOgrenimi

Yapay zekada en iyi seçim yöntemi, özellik seçimi (feature selection) olarak adlandırılır. Diğer yapay zeka seçim yöntemleri: - Makine öğrenimi: Sistemlerin verilerden öğrenmesini ve performanslarını artırmasını sağlar. - Doğal dil işleme (NLP): Makinelerin insan dilini anlamasına, yorumlamasına ve yanıt vermesine olanak tanır. Yapay zeka araçları seçiminde ayrıca: - Kullanım amacı (satış tahmini, müşteri adayı oluşturma, rakip analizi vb.). - Teknik uzmanlık ve gereksinim düzeyi. - Aracın sunduğu özellikler ve entegrasyon imkanları da dikkate alınmalıdır.

Evet, ML (Makine Öğrenimi) ve DL (Derin Öğrenme) aynı anda kullanılabilir. DL, ML'nin daha gelişmiş bir versiyonu olup, büyük miktarda veri ile eğitilmiş yapay sinir ağları kullanır.

Vispera, perakende sektöründe faaliyet gösteren üretici firmalara resimlerden otomatik ürün tanıma hizmeti veren bir teknoloji şirketidir. Şirketin yaptığı işler şunlardır: - Perakende satış noktalarındaki ürünlerin görünürlüklerini, raf paylarını, stok durumlarını ve yerleşimlerini takip etmek; - Raf ve reyonlardaki ürün stok durumu, önyüz sayısı, rakiplere göre raf payı ve pozisyonunu kontrol etmek; - Karar sürecine katkı sağlayacak aksiyona dönüştürülebilir raporlar üretmek. Vispera, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, mağazalardaki ürünlerin daha hızlı, detaylı, güvenilir ve maliyet etkin bir şekilde yönetilmesini sağlar.

Optik akış yöntemi, bir gözlemci (kamera gibi) ile sahne arasındaki göreceli hareketin neden olduğu görsel bir sahnedeki nesnelerin görünür hareket modelini analiz eder. Çalışma prensibi şu şekilde özetlenebilir: 1. Parlaklık Sabitliği Varsayımı: Bir nesne üzerindeki belirli bir noktaya karşılık gelen pikselin yoğunluğunun, görüntü düzlemi boyunca hareket ederken sabit kaldığı varsayılır. 2. Hareket Vektörlerinin Hesaplanması: Algoritmalar, her piksel veya belirli ilgi noktaları için hareket vektörlerini hesaplar ve bu vektörleri bir kareden diğerine izler. Yaygın optik akış hesaplama yöntemleri: - Seyrek Optik Akış: Lucas-Kanade yöntemi gibi algoritmalar, çerçeveler arasında göze çarpan özelliklerin hareketini izler. - Yoğun Optik Akış: Horn-Schunck yöntemi, görüntüdeki her piksel için bir hareket vektörü hesaplamayı amaçlar. - Derin Öğrenme Yaklaşımları: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) kullanarak karmaşık hareket modellerini öğrenir. Bu yöntemler, video verilerinin analizini içeren çeşitli yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarında kullanılır.

Yapay zeka, sıralı rakamları kesin olarak tahmin edemez, ancak geçmiş verileri analiz ederek kalıpları belirleyebilir ve daha yüksek kazanma olasılığına sahip sayı kombinasyonları önerebilir. Bu, yapay zekanın makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak frekansları, dizileri ve sayıların oluşumunu değerlendirmesi sayesinde mümkün olur.

Yapay zeka destekli otomasyon, makinelerin insan gibi akıl yürütme, öğrenme ve problem çözme yeteneklerini kullanarak belirli görevleri veya süreçleri otomatikleştirdiği bir teknolojidir. Bu teknolojinin temel bileşenleri: - Makine Öğrenimi (ML): Sistemlerin verilerden öğrenerek kalıpları tanıması, tahminlerde bulunması ve süreç içinde dinamik kararlar alması. - Doğal Dil İşleme (NLP): Makinelerin insan dilini anlayıp işleyebilmesi. - Robotik Süreç Otomasyonu (RPA): Belirli ve tekrarlayan iş süreçlerini yazılım robotları aracılığıyla otomatikleştirme. Yapay zeka destekli otomasyonun faydaları: - Zaman ve maliyet tasarrufu. - Hata oranının azalması. - Verimlilik ve üretkenlik artışı. - Özelleştirilmiş müşteri deneyimi.

Robotların insan gibi davranmasının birkaç nedeni vardır: 1. Öğrenme ve Taklit: Yapay zeka ve makine öğrenimi sayesinde robotlar, insan hareketlerini ve davranışlarını gözlemleyerek öğrenirler. 2. Sosyal Etkileşim: İnsanlar, kendilerine benzeyen varlıklarla daha kolay etkileşim kurarlar. 3. Etik ve Felsefi Nedenler: Robotların, insan duygularını ve zekasını taklit etmesi, duygusal bağlar ve etik sorular gibi felsefi konuları gündeme getirir.

Yapay zeka (YZ) sistemleri temel olarak şu adımlarla çalışır: 1. Veri Toplama: YZ için hammadde veridir. 2. Veri İşleme: Ham veriler temizlenir, düzenlenir ve analiz için uygun formata dönüştürülür. 3. Model Eğitimi: İşlenmiş veriler, çeşitli algoritmalar kullanılarak makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılır. 4. Çıkarım ve Karar Verme: Eğitilmiş modeller, yeni verileri analiz ederek tahminler yapar, sınıflandırmalar gerçekleştirir veya kararlar verir. 5. Sürekli Öğrenme: YZ sistemleri, sürekli olarak yeni verilerle beslenir ve performansı artırmak için modeller düzenli olarak güncellenir.

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.

Python'da en zor proje olarak değerlendirilebilecek birkaç seçenek şunlardır: 1. Curses ile Nano kadar işlevsel bir metin düzenleyici yazmak. 2. Pandas gibi bir paket yazmak. 3. C/C++ ile bir Python modülü yazmak. 4. Oyun geliştirme projeleri, özellikle PyGame gibi kütüphaneler kullanılarak yapılanlar. 5. Yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları, karmaşık algoritmalar ve büyük veri kümeleri gerektirdiği için.

Meteum, AI ve makine öğrenimi kullanarak hassas hava tahminleri sunan bir platformdur. İşte bazı kullanım alanları: Tarım: Çiftçiler, ekim ve hasat programlarını optimize etmek için kesin hava tahminlerini kullanabilirler. Lojistik: Teslimat hizmetleri, rotaları ve programları gerçek zamanlı hava durumuna göre planlayabilir. Sigorta: Sigorta şirketleri, risk değerlendirmesi yaparak ve politikaları ayarlayarak daha iyi underwriting süreçleri yürütebilirler. Genel Kullanıcılar: Bireyler, günlük aktivitelerini ve seyahatlerini planlamak için Meteum'un hiperyerel tahminlerinden ve uyarılarından yararlanabilirler. Ayrıca, Meteum'un API erişimi sayesinde işletmeler, hava verilerini uygulamalarına entegre edebilirler.

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.