MakineÖğrenmesi

Aykırı değerleri düzeltmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Aykırı değerlerin veri kümesinden çıkarılması. Aykırı değerlere yeni değerler atanması (imputation). Aykırı değerlerin sınırlandırılması (winsorization). Aykırı değerlerin dönüştürülmesi. Aykırı değerlere dayanıklı makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması. Aykırı değer düzeltme yöntemi seçerken, veri setinin özellikleri ve analizin amacı göz önünde bulundurulmalıdır.

Kuzuv0 ifadesi, farklı bağlamlarda çeşitli anlamlar taşıyabilir. İşte bazı olası kullanımlar: Teknoloji: Kuzu_v0, karmaşık problemleri çözebilen, yüksek performans sunan ve kullanıcı dostu bir teknoloji olarak tanımlanmaktadır. Veritabanı: Kuzu v0, grafik modelleri kullanarak karmaşık ilişkileri yöneten bir veritabanı motorudur. TikTok: Kuzuv0, TikTok'ta otomobil modelleri ve fiyatları hakkında videolar içeren bir etikettir. Ayrıca, Telegram'da @kuzu_v0 adlı bir kanal bulunmaktadır.

Kanser tanısı için çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmaktadır, bunlar arasında: Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine). Naïve Bayes. Rastgele Orman (Random Forest). K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbour). Lojistik Regresyon. Ayrıca, derin öğrenme modelleri de kanser teşhisinde kullanılmaktadır, örneğin CNN (Convolutional Neural Network) ve DNN (Deep Neural Network). Kanser teşhisinde kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri, hastalıkların erken teşhisinde ve tedavi yöntemlerinin tahmininde önemli rol oynamaktadır.

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir sinir ağı ve bilgi işlem teknolojisidir. YSA'nın bazı özellikleri: Makine öğrenmesi. Bilgi saklama. Doğrusal olmayan ilişkileri modelleme. Paralel işlem. Hata toleransı. YSA, genellikle paralel olarak çalışan ve katmanlar halinde düzenlenmiş çok sayıda işlemciden oluşur.

Makine öğrenimini öğrenme süresi, kişinin başlangıç seviyesine, hedeflerine ve öğrenme hızına bağlı olarak birkaç aydan bir yıla kadar değişebilir. Öğrenme süreci için önerilen zaman dilimleri: Temel bilgileri öğrenme: Python gibi programlama dillerinin temelleri ve matematik bilgisi için bir ila üç ay. Kavramları anlama: Sinir ağları, denetimli ve denetimsiz öğrenme, regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi temel kavramlar için iki ila üç ay. Pratik uygulama: Teorik bilgilerin gerçek dünya projelerine uygulanması ve portföy oluşturulması için üç ila altı ay (haftada 10-15 saat çalışma ile). İleri düzey konular ve iş bulma: Karmaşık kavramların öğrenilmesi, zorlu projelerin tamamlanması ve deneyim kazanılması için altı aydan bir yıla kadar (haftada 20-30 saat çalışma ile). Öğrenme sürecini hızlandırmak için belirli hedefler belirlemek, öğrenmeyi yönetilebilir bölümlere ayırmak ve düzenli pratik yapmak önerilir.

GTP kısaltmasının açılımı, kullanıldığı bağlama göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı olası açılımlar: Guanozin trifosfat. İyi Ticaret Uygulamaları (Good Trade Practices). Grup Aktarım Protokolü. GPRS Tünel Protokolü (iletişim protokolleri). Dayanıklı benzin pompası. Ayrıca, Güçlü Türkiye Partisi ve Genel Test Planı gibi başka açılımlar da bulunmaktadır.

Kategorik veri analizi yapmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: İki yönlü frekans tabloları: Kategorik verilerdeki örüntüleri ve bağlantıları görmek için kullanılır. Ki-kare testleri: Uyum iyiliği, bağımsızlık ve dağılıma uygunluk testlerinde kullanılır. Lojistik regresyon analizleri: Kategorik bağımlı değişkenli regresyon modelleri oluşturmak için kullanılır. Log-lineer modeller: Birden çok kategorik değişken arasındaki kompleks ilişkileri analiz etmek için kullanılır. Kategorik veri analizi için R-Project, SPSS, Minitab gibi istatistiksel analiz programları kullanılabilir. Kategorik veri analizi yaparken dikkat edilmesi gereken bazı noktalar: Beklenen frekanslar: Testlerin güvenilir olması için beklenen frekansların en az 5 olması istenir. Çapraz tablolar: Gözlemler, çapraz tablolar ile özetlenir. Test seçimi: Farklı veri türleri için farklı testler seçilmelidir. Kategorik veri analizi konusunda daha fazla bilgi edinmek için istmer.com ve acikders.ankara.edu.tr gibi kaynaklar kullanılabilir.

Hayır, veri madenciliği ve makine öğrenmesi aynı şey değildir. Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki gizli kalıpları, eğilimleri ve değerli içgörüleri ortaya çıkarmak için istatistiksel teknikler, makine öğrenimi ve veritabanı yönetim araçlarının bir kombinasyonunu kullanarak ham verileri yararlı bilgilere dönüştürür. Makine öğrenmesi ise, veri yığınları arasındaki ilişkiyi temsil eden bilgilerden yararlanarak, bu verileri kullanarak modeller oluşturur ve bu modeller sayesinde sonuca ulaşır. Her ikisi de büyük veriden öğrenir, analitik süreçler olup, veri biliminin temel bir parçasıdır ve işletmelerin veri kümelerini faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılır.

Deneyap Kart 1A, elektronik programlama, nesnelerin interneti (IoT) ve yapay zeka alanlarında projeler geliştirmek için kullanılan bir elektronik geliştirme kartıdır. Bazı kullanım alanları: Akıllı ev, akıllı tarım, akıllı taşıtlar, mobil sağlık gibi IoT projeleri. Makine öğrenmesi ve yapay zeka tabanlı uygulamalar. Otonom araçlar, giyilebilir teknolojiler, lojistik, sanayi, enerji yönetimi gibi çeşitli endüstriyel uygulamalar. Kart, ESP32-WROVER-E modülü, çift çekirdekli Tensilica Xtensa LX6 mikroişlemcisi ve geniş çevresel bağlantı yelpazesi ile esnek ve güçlü bir kullanım sunar.

Hayır, yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) aynı şey değildir; makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir. Yapay zeka, bir bilgisayar sisteminin öğrenme ve sorun çözme gibi insana özgü bilişsel işlevleri taklit edebilme becerisidir. Makine öğrenmesi ise, bilgisayar sistemlerinin karmaşık görevleri açık talimatlar olmadan gerçekleştirmek için kullanacağı algoritmalar ve istatistiksel modeller geliştirme bilimidir.

Yapay sinir ağlarının (YSA) temel amacı, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek, karmaşık problemleri çözmek ve büyük veri setleriyle çalışmak için algoritmalar geliştirmektir. YSA'nın diğer amaçları arasında: Öğrenme: Yeni bilgiler türetebilme ve keşfedebilme. Görüntü, ses ve hastalık teşhisi gibi alanlarda tanıma ve sınıflandırma. Doğal dil işleme ve öneri sistemleri ile kullanıcı deneyimini iyileştirme. yer alır.

GRU, Rusya Silahlı Kuvvetleri Genelkurmayına bağlı askeri istihbarat teşkilatıdır. Başlıca görevleri: Askeri istihbarat: Askeri operasyonlar ve uluslararası istihbarat toplama. Özel kuvvetler: Kendi özel kuvvet birimlerini yönetme. Gizli ve gizli operasyonlar: Gizli ve gizli operasyonlar yürütme. GRU, ayrıca Rusya'nın en büyük istihbarat teşkilatı olarak kabul edilir.

LLM (Large Language Model), büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş, derin öğrenme tabanlı gelişmiş yapay zeka modelleridir. LLM'lerin bazı kullanım alanları: Dil çevirisi; Metin oluşturma; Soru cevaplama; Duygu analizi; Metin sınıflandırması. LLM'ler, dönüştürücüler olarak bilinen bir sinir ağı alt kümesi kullanır ve dikkat mekanizmalarına sahip bu modeller, giriş dizilerini verimli bir şekilde işleyerek bağlamı geleneksel yöntemlere göre daha iyi kavrar. Popüler LLM örnekleri arasında OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın LaMDA'sı ve Claude 2 bulunur.

Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Modelleri: Yapay Zeka (AI), problem çözmek amacıyla insan zekasını taklit eden sistemleri ifade eder. Bazı Makine Öğrenmesi Modelleri: Denetimli Öğrenme (Supervised Learning). Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning). Yarı Denetimli Öğrenme (Semi-Supervised Learning). Takviyeli Öğrenme (Reinforced Learning). Bazı Yapay Zeka Modelleri: Nöral Ağlar (Neural Networks). Derin Öğrenme (Deep Learning). Konuşma Tanıma ve Doğal Dil Anlama. Görüntü ve Video İşleme.

Insider'ın kişiselleştirilmiş ürün öneri motoru, InStory ve akıllı tavsiye motoru olmak üzere iki farklı çözümle sunulmaktadır. InStory. Akıllı tavsiye motoru.

NLP (Doğal Dil İşleme), başarının yeni teknolojisi olarak kabul edilebilir çünkü bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlar. NLP'nin bazı kullanım alanları: Chatbotlar ve sanal asistanlar. Makine çevirisi. Metin sınıflandırma ve özetleme. Duygu analizi. Büyük belge koleksiyonlarının analizi. NLP, sağlık, hukuk, eğitim ve iş dünyası gibi birçok sektörde uygulanmaktadır.

KNN (K-Nearest Neighbors) algoritmasının formülü, mesafe (distance) ve komşuluk sayısı (k) değerlerine dayanır. Mesafe (distance). Komşuluk sayısı (k). KNN algoritması, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır.

Hastalık tahmininde makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması ve bootstrap metodu kullanımı ile ilgili bilgi bulunabilecek kaynaklardan bazıları şunlardır: acikbilim.ticaret.edu.tr. dergipark.org.tr. researchgate.net. Ayrıca, 9lib.net sitesinde de "Kardiyovasküler Hastalık Tahmininde Makine Öğrenmesi Sınıflandırma Algoritmalarının Karşılaştırılması" başlıklı bir makale bulunmaktadır. Bu kaynaklar, hastalık tahmininde kullanılan makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının performanslarını ve bootstrap metodunun bu algoritmalarla birlikte kullanımını ele almaktadır.

Yapay zeka arşivi oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Dijitalleştirme: Fiziki ortamdaki materyaller dijitalleştirilir. 2. Yapay Zeka Uygulamaları: Metin madenciliği, resim işleme ve doğal dil işleme gibi yapay zeka uygulamaları kullanılır. 3. Sınıflandırma ve İndeksleme: Materyaller, yüz tanıma, nesne tanıma ve mekan tespiti gibi özelliklerle otomatik olarak sınıflandırılır ve indekslenir. 4. Arama ve Erişim: Kullanıcılar, anahtar kelime, tarih veya konum bilgisiyle kolayca arama yapabilir. 5. Eğitim ve Güncelleme: Arşiv personeline yapay zeka konusunda eğitim verilir ve sistem, güncel mevzuat ve standartlara uygun olarak sürekli güncellenir. Bazı yapay zeka destekli fotoğraf ve video arşiv çözümleri: Monument: Yapay zeka algoritması ile görselleri kategorize eder, tarih, konum ve içerik gibi kriterlere göre gruplandırır. Yapay Zeka Destekli Fotoğraf Arşivleme Programları: Görselleri analiz ederek belirli kategorilere ayırır ve güvenle saklar.

Yapay zekada kullanılan bazı algoritmalar: Makine Öğrenimi (ML) Algoritmaları: Denetimli Öğrenme: Etiketli veriler üzerinde eğitim yaparak tahminler ve sınıflandırma gerçekleştirir. Denetimsiz Öğrenme: Etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları ve gruplamaları keşfeder. Pekiştirmeli Öğrenme: Ödül ve ceza mekanizmasıyla öğrenme sağlar. Derin Öğrenme (DL) Algoritmaları: Sinir Ağları (Neural Networks). Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme için kullanılır. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serileri ve doğal dil işleme için uygundur. Diğer Algoritmalar: Karar Ağaçları (Decision Trees): Sınıflandırma ve regresyon için kullanılır. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines — SVM): Sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözer. K-Means Kümeleme: Veri noktalarını belirli kümelere ayırır. Genetik Algoritmalar: Optimizasyon problemlerinde kullanılır.