MakineÖğrenmesi

Yapay sinir ağları (YSA), insan beynindeki sinir hücrelerinin çalışma şeklini taklit etmeye çalışan matematiksel modellerdir. YSA'nın çalışma şekli şu adımlardan oluşur: 1. Girdi (input) alma. 2. İşleme. 3. Çıktı (output) üretme. Bu süreçte YSA'nın kullandığı katmanlar şunlardır: Giriş katmanı. Gizli katmanlar. Çıkış katmanı. YSA, deneme-yanılma ve geri bildirim yoluyla öğrenir.

AI VTuberler, gerçekçi bir deneyim sunma konusunda önemli ilerlemeler kaydetmiştir, ancak bazı sınırlamaları bulunmaktadır. Gerçekçilik Unsurları: Etkileşim ve Davranış: AI VTuberler, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi gibi teknolojiler sayesinde izleyicilerle etkileşimli ve gerçekçi bir şekilde iletişim kurabilmektedir. Animasyon ve Hareket: Gelişmiş AI modelleri, daha gerçekçi ve etkileyici animasyonlar üretebilmektedir. Sınırlamalar: Duygusal Derinlik: AI VTuberler, insan performansındaki duygusal derinlik ve özgünlüğü tam olarak taklit edemez. Öngörülemezlik: AI modelleri, uygunsuz veya öngörülemez içerikler üretebilir. Genel olarak, AI VTuberler, gerçekçi bir sanal deneyim sunma konusunda sürekli olarak gelişmektedir, ancak henüz tamamen insan performansıyla eşdeğer bir gerçeklik sunmamaktadır.

Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme arasındaki temel farklar şunlardır: Hiyerarşik Kümeleme: Ağaç Yapısı: Küme ağacı oluşturur ve bu ağaç, bir dendrogram ile temsil edilir. Küme Sayısı: Analiz sırasında önceden belirlenmez, algoritma veri setindeki gözlemleri ardışık olarak birleştirir veya böler. Sabit Küme Üyelikleri: Birleştirilen kümeler nihaidir, yani oluşan gruplar daha sonra başka bir kümeye dahil edilemez. Hiyerarşik Olmayan Kümeleme: Önceden Belirlenmiş Küme Sayısı: Analiz öncesinde küme sayısının belirlenmesi gerekir. Değişken Küme Üyelikleri: Küme üyelikleri, sabit kalana kadar değişir. Hiyerarşik kümeleme, hiyerarşik veri yapılarına uygunken, hiyerarşik olmayan kümeleme, küme sayısının önceden bilindiği durumlarda kullanılır.

Confusion matrix (karışıklık matrisi) hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin hazırlanması: Gerçek değerler (actual) ve tahmin edilen değerler (predicted) belirlenir. 2. Matrisin oluşturulması: Sınıflandırma işleminin sınıf sayısı büyüklüğünde bir matrix oluşturulur. 3. Değerlerin matrise eklenmesi: - True Positive (TP): Modelin doğru tahmin ettiği pozitif sonuçlar. - False Negative (FN): Modelin yanlış tahmin ettiği negatif sonuçlar. - False Positive (FP): Modelin yanlış tahmin ettiği pozitif sonuçlar. - True Negative (TN): Modelin doğru tahmin ettiği negatif sonuçlar. 4. Metriklerin hesaplanması: Confusion matrix, doğruluk (accuracy), hassasiyet (precision), geri çağırma (recall), F1 skoru gibi çeşitli metriklerin hesaplanmasına olanak tanır. Örnek hesaplama: TP: 80, FN: 70, FP: 20, TN: 30. Doğruluk (Accuracy): (TP + TN) / (TP + FN + FP + TN) = 0,55. Hassasiyet (Precision): TP / (TP + FP) = 0,8. Geri Çağırma (Recall): TP / (TP + FN) = 0,53. F1 Skoru: (2 Precision Recall) / (Precision + Recall) = 0,64. Confusion matrix hesaplamak için sklearn kütüphanesi kullanılabilir.

YSA (yapay sinir ağları), insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir sinir ağı ve bilgi işlem teknolojisidir. YSA'nın bazı özellikleri: Öğrenme kabiliyeti: Örnekler üzerinden öğrenme gerçekleştirilir. Karmaşık işlem yapabilme: Birçok hücreden oluşur ve bu hücreler eş zamanlı çalışarak karmaşık işleri gerçekleştirir. Hata toleransı: Eksik veya belirsiz bilgiyle çalışabilir ve hatalı durumlarda dereceli bozulma gösterir. Paralel çalışabilme: Gerçek zamanlı bilgiyi işleyebilir. YSA, teşhis, sınıflandırma, tahmin, kontrol, veri ilişkilendirme ve filtreleme gibi alanlarda kullanılır.

YAPA (Yerel Ağın Paylaşıma Açılması) ve VAE (Veri Akışı Erişimi) arasındaki temel farklar şunlardır: YAPA: Merkezi santral binasına yakınsanız, bakır kablo ile hizmet verilir. VAE: Merkezi santralden dış saha dolaplarına kadar fiber kablo gelir, saha dolabından binalara kadar bakır kablo ile hizmet verilir. Ayrıca, YAPA'da müşteri, santraldeki Türknet'in kendi cihazları üzerinden hizmet alırken, VAE'de yerleşik operatör ile doğrudan bir erişim sağlanır.

Yıldız Teknik Üniversitesi'nde (YTÜ) veri madenciliği derslerinde genellikle aşağıdaki konular ele alınmaktadır: Giriş ve Temel Kavramlar. Veri Madenciliği Yöntemleri ve Algoritmalar. Veri Madenciliği Araçları ve Programlama Dilleri. Veri Madenciliği Uygulamaları. Veri Madenciliği ve Etik. Büyük Veri ve Veri Madenciliği. Ders içerikleri, kurum ve eğitim programına göre değişiklik gösterebilir.

Denetimsiz öğrenme yöntemi, etiketli verilere ihtiyaç duymadan veri kümesindeki gizli kalıpları ve yapıları keşfetmeye çalışır. Gerçekleştirdiği bazı işlemler: Kümeleme (Clustering). Anomali tespiti. İlişkilendirme madenciliği. Boyut indirgeme.

Yapay sinir ağlarında loss (kayıp) grafiği, genellikle azalan bir eğri şeklinde olmalıdır. Bu, modelin tahmin ettiği değerler ile gerçek değerler arasındaki farkın zamanla azaldığını gösterir. İyi bir model için loss değeri 0'a yakınsayan bir değer olmalıdır. Bazı yaygın kullanılan loss fonksiyonları: Mean Squared Error (MSE): Regresyon problemleri için kullanılır. Cross-Entropy: İkili veya çok sınıflı sınıflandırma problemleri için kullanılır. Loss fonksiyonunun seçimi, problemin türüne ve uygulamanın gereksinimlerine bağlı olarak yapılmalıdır.

Overfitting (aşırı öğrenme) sorununu çözmek için şu yöntemler kullanılabilir: Modelin karmaşıklığını azaltmak: Eğitim süresi veya iterasyon süresi gibi model karmaşıklığını artıran faktörleri azaltmak. Regularizasyon uygulamak: L1 (Lasso) ve L2 (Ridge) regularizasyonu gibi tekniklerle modelin karmaşıklığını azaltarak aşırı öğrenmeyi önlemek. Data augmentation (veri çoğaltma) yapmak: Veri setini genişleterek modelin daha fazla öğrenme fırsatı bulmasını sağlamak. Erken durdurma (early stopping) uygulamak: Test hatası artmaya başladığı anda eğitim sürecini durdurarak aşırı öğrenmeyi önlemek. Çapraz doğrulama (cross-validation) yapmak: Veri setini birden fazla parçaya bölerek modelin farklı veri alt kümeleri üzerindeki performansını ölçmek. Underfitting (az öğrenme) sorununu çözmek için ise: Modelin kapasitesini artırmak: Katmanlardaki nöron sayılarını veya katman sayısını artırarak modelin eğitim verilerini daha iyi öğrenmesini sağlamak. Daha fazla veri kullanmak: Örnek sayısını artırarak hedef ile özellikler arasındaki ilişkiyi daha iyi anlamak. Gürültülü verileri azaltmak: Verileri temizleyerek öğrenme güçlüğünü azaltmak.

Xception ve Inception arasındaki temel fark, Xception'ın standart Inception modüllerini derinlemesine ayrıştırılabilir evrişim (depthwise separable convolution) ile değiştirmesidir. Xception'ın bazı özellikleri: Model boyutu: Inception-v3 ile benzer boyutta bir modele sahiptir. Performans: ImageNet ve JFT gibi büyük ölçekli görüntü sınıflandırma görevlerinde Inception-v3'ten daha iyi performans gösterir. Aktivasyon fonksiyonu: ReLu aktivasyon fonksiyonu kullanılmadığında daha başarılı sonuçlar üretir. Inception'ın bazı özellikleri: Çoklu evrişim: Aynı modül içinde 1×1, 3×3, 5×5 gibi farklı evrişim işlemlerini gerçekleştirir. Ağ yapısı: Ağın derinlik işlemleri, evrişim katmanlarının üst üste istiflenmesi yerine "Inception bloğu" kullanılarak yapılır.

Zero Shot filmi, 2036 Los Angeles'ta geçen ve kendi kendini geliştiren bir yapay zekanın doğuşunu ve protokollerinin ihlal edildiği kritik anı konu alan bir kısa filmdir. Ayrıca, "Zero Shot" adıyla farklı bağlamlarda başka içerikler de bulunmaktadır, örneğin bir AI kısa film teaser'ı ve metabolizma hızlandırıcı bir ürün.

Derin öğrenmenin aktif hale getirilmesi için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlama: Bilgisayarın öğrenmesi için resim, ses kaydı, metin dosyası gibi çok miktarda veri toplanır ve işlenir. 2. Model Kurma: Yapay sinir ağları kullanılarak bir model oluşturulur. 3. Eğitim (Öğrenme) Süreci: Model, verilerle eğitilir; hataları hesaplanır ve bu hatalardan öğrenilerek kendini ayarlar. 4. Test Etme: Model, daha önce karşılaşmadığı verilerle test edilir. 5. Kullanma: Eğitilen ve test edilen model, yeni verilerle karşılaştığında tahminler yapabilir veya kararlar alabilir. Derin öğrenme modellerinin aktif hale getirilmesi için yüksek performanslı GPU'lar, ölçeklenebilir depolama çözümleri ve verimli veri işleme çerçeveleri gibi özel bilişim ve ağ oluşturma altyapıları gereklidir.

Cross-feature (çapraz özellik) kullanımı, makine öğrenme modellerinde özellik etkileşimlerini dikkate alarak daha karmaşık ilişkileri yakalamak için gerçekleştirilir. Kullanım adımları: 1. Çevre hazırlığı: TensorFlow gibi gerekli kütüphanelerin yüklendiğinden emin olun. 2. Özellik tanımı: "gender" ve "education_level" gibi kategorik özellikler tanımlanır ve bu özelliklere ait sütunlar oluşturulur. 3. Çapraz özellik oluşturma: `tf.feature_column.crossed_column` kullanılarak bu iki özellik çaprazlanır. 4. Model entegrasyonu: Oluşturulan çapraz özellik, modeldeki katmanlardan birine eklenir. Kullanım alanları: Tavsiye sistemleri: Kullanıcı ve ürün özelliklerinin etkileşiminin önemli olduğu durumlarda. Reklam hedefleme ve tıklama oranı (CTR) tahmini: Kullanıcı konumu ve reklam türü gibi özelliklerin tıklama davranışını etkilediği durumlarda. Müşteri segmentasyonu ve pazarlama analitiği: Demografik özellikler ve satın alma kanallarının birleşik etkisini anlamak için. E-ticaret ve perakende analizi: Ürün kategorisi ve ödeme yöntemi gibi kombinasyonların kullanıcı davranışını değerlendirmek için. Dikkat edilmesi gerekenler: İlgili özelliklerin seçimi: Sadece mantıklı bir ilişki içindeki özellikler çaprazlanmalıdır. Yüksek kartinaliteli özellikler: Bu tür özellikler için hashing veya gruplama yöntemleri kullanılabilir. Model performansı: Çapraz özellikler aşırı uyuma (overfitting) yol açabilir, bu nedenle çapraz doğrulama (cross-validation) gibi yöntemlerle model performansı izlenmelidir.

Aktivasyon fonksiyonu, yapay sinir ağlarındaki bir nöronun, gelen verilerin toplamını kullanarak çıktısını hesaplamasına yardımcı olan matematiksel bir fonksiyondur. Temel amaçları: Doğrusal olmama. Çıktıların sıkıştırılması. Öğrenme. Yaygın aktivasyon fonksiyonları arasında ReLU, Sigmoid, Tanh, Leaky ReLU, ELU ve Maxout bulunur.

2025 yılı için yapay zeka ve makine öğrenmesi bölümüne giriş puanları, üniversiteye göre değişiklik göstermektedir. Örneğin: Atatürk Üniversitesi: 312,82 puan. Bursa Teknik Üniversitesi: 407,39 puan. Kocaeli Üniversitesi: 396,41 puan. Manisa Celal Bayar Üniversitesi: 380,56 puan. Konya Teknik Üniversitesi: 366,29 puan. Bu puanlar, SAY puan türü üzerinden yapılan yerleştirmelere aittir. Tercih yaparken, üniversitenin kontenjanı ve başarı sıralaması gibi faktörlerin de dikkate alınması önerilir.

CNN (Convolutional Neural Networks) mimarisinde birçok farklı model bulunmaktadır. Bazı popüler CNN modelleri şunlardır: LeNet-5: 1998 yılında Yann LeCun tarafından tanıtılan ilk başarılı CNN modelidir. AlexNet: 2012 yılında Alex Krizhevsky tarafından tanıtılan bu model, ImageNet veri kümesinde büyük bir başarı elde etmiştir. VGG: 2014 yılında Visual Geometry Group (VGG) tarafından tanıtılan bu mimari, farklı derinliklere sahip birçok varyasyona sahiptir. GoogLeNet (Inception): 2014 yılında Google tarafından tanıtılan bu model, daha hafif ve az parametreli modeller için tasarlanmıştır. ResNet: 2015 yılında Microsoft tarafından tanıtılan bu model, aşırı uyum (overfitting) sorunlarını önlemek için özel bağlantılar kullanır. Bu modellerin yanı sıra, DenseNet gibi başka popüler CNN mimarileri de bulunmaktadır. Dolayısıyla, CNN mimarisinde birçok farklı model bulunmaktadır ve bu sayı sürekli olarak artmaktadır.

Derin analiz, farklı alanlarda çeşitli işlevler yerine getirir: Borsa: Hisse derinlik analizi, yatırımcıların bir hisse senedinin alım satım seviyelerini ve işlem hacimlerini inceleyerek piyasa hakkında bilgi edinmelerini sağlar. Yapay Zeka: Derin araştırma (Deep Research — DR) gibi yapay zeka türleri, büyük miktarda veriyi sentezleyerek kapsamlı raporlar üretir ve bilgi üretimini dönüştürür. Sağlık: Biyoempedans analizi gibi derin analiz yöntemleri, mevcut ve gelecekte çıkabilecek sağlık sorunlarını önceden tespit etmeye olanak tanır.

NLP öğrenmek için önerilen bazı kitaplar: "Practical Natural Language Processing". "Speech and Language Processing". "Foundations of Statistical Natural Language Processing". "Natural Language Processing with Python". "Neural Network Methods in Natural Language Processing". Ayrıca, "Natural Language Processing in Action" ve "Statistical Methods for Speech Recognition" kitapları da NLP öğrenmek için faydalı kaynaklar arasında yer almaktadır.

Makine öğrenmesi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt alanlarıdır. Makine öğrenmesi, yapay zekanın bir alt kümesidir ve algoritmaların verilerden öğrenmesini ve tahminlerde bulunmasını sağlar. Derin öğrenme ise, makine öğrenmesinin bir alt alanı olup, çok katmanlı sinir ağları kullanarak büyük ve karmaşık veri setlerini işler.