MakineÖğrenmesi

NLP (Natural Language Processing), başarının yeni teknolojilerinden biri olarak kabul edilmektedir. NLP, bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi için kullanılan bir yapay zeka dalıdır ve aşağıdaki alanlarda önemli başarılar elde etmektedir: Chatbot ve sanal asistanlar: Kullanıcı taleplerini anlayıp yanıtlayarak müşteri desteği, eğitim ve kişisel asistanlık gibi alanlarda kullanılmaktadır. Makine çevirisi: Dil bariyerlerini aşarak cümleleri ve paragrafları anında çevirebilmektedir. Metin hazırlama ve özetleme: Tıbbi metinler gibi alanlarda üstün performans göstererek metinleri özetlemekte ve özgün metinler üretmektedir. Duygu analizi: Sosyal medya yorumları ve müşteri geri bildirimlerini değerlendirerek duygusal tonları anlamakta ve içgörüler elde etmektedir. NLP, sürekli gelişen bir alan olup, derin öğrenme ve diğer yapay zeka tekniklerinin ilerlemesiyle daha da yaygınlaşmaktadır.

Makine öğrenmesi algoritmaları hiyerarşisi, genel olarak üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmalar, etiketli örnekleri temel alarak tahmin yapar. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veri noktaları etiketlenmez, algoritma verileri düzenleyerek veya yapısını açıklayarak veri noktalarını kendi başına etiketler. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, her eylemden sonra geri bildirim alarak öğrenir ve gerçekleştirilecek eylemi belirler.

Insider'ın kişiselleştirilmiş ürün öneri motoru, akıllı tavsiye motoru olarak adlandırılır. Bu motor, aşağıdaki özelliklerle çalışır: 1. Veri Toplama ve Analiz: Müşteri verileri (satın alma geçmişi, gezinme davranışları vb.) toplanır ve temizlenir, ardından makine öğrenme algoritmaları ile analiz edilir. 2. Müşteri Segmentasyonu: Benzer müşteri profilleri ve ürün özellikleri belirlenerek dinamik müşteri segmentleri oluşturulur. 3. Öngörücü Analitik: Geçmiş verilere dayanarak müşteri davranışları tahmin edilir ve kişiselleştirilmiş öneriler oluşturulur. 4. Gerçek Zamanlı Güncellemeler: Öneriler, müşteri etkileşimlerine göre sürekli olarak güncellenir ve optimize edilir. Bu motor, web, mobil uygulamalar ve e-posta gibi çeşitli kanallarda ürün önerileri sunmak için kullanılır.

Hastalık tahmininde makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması ve bootstrap metodu kullanımı şu şekilde özetlenebilir: 1. Sınıflandırma Algoritmalarının Karşılaştırılması: Hastalık tahmininde çeşitli makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları kullanılabilir. Bu algoritmalar arasında Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Rastgele Orman, K-En Yakın Komşu ve Destek Vektör Makineleri bulunur. 2. Bootstrap Metodu: Bootstrap, veri setinden tekrarlı örneklemeler yaparak her modelin farklı bir veri alt kümesiyle eğitilmesini sağlar. Örnek Çalışmalar: - Tezara.org sitesinde, Kardiyovasküler Hastalıkların erken teşhisi için beş farklı sınıflandırma yönteminin karşılaştırıldığı bir yüksek lisans tezi bulunmaktadır. - ResearchGate sitesinde, diyabet hastalığının erken teşhisi için Random Forest, K-Nearest Neighbour ve AdaBoost algoritmalarının kullanıldığı bir çalışma yer almaktadır.

KNN (K-Nearest Neighbors) formülü, sınıflandırma veya regresyon problemleri için yeni bir veri noktasının tahminini yaparken kullanılır. Formül adımları: 1. K değerinin belirlenmesi: K, dikkate alınacak en yakın komşuların sayısını temsil eder. 2. Mesafenin hesaplanması: Yeni veri noktası ile eğitim verilerindeki tüm noktalar arasındaki mesafe, Euclidean, Manhattan veya Hamming gibi bir mesafe metriği kullanılarak hesaplanır. 3. En yakın komşuların bulunması: Tanımlanan mesafeye göre, yeni veri noktasına en yakın K komşu belirlenir. 4. Tahmin: Sınıflandırma için, seçilen K komşuların çoğunluk sınıfı yeni veri noktasına atanır; regresyon için ise bu komşuların ortalama değeri tahmin olarak kullanılır.

"Ekonometri ve Makine Öğrenmesi: Tercih Modelleri ve Sınıflandırma Algoritmaları Açısından Değerlendirmeler" başlıklı makale, ekonometri ve makine öğrenmesi arasındaki etkileşimi ele almaktadır. Makalenin özeti şu şekildedir: - Ekonometri ve makine öğrenmesi geniş kullanım alanlarına ve tekniklere sahiptir. - Bu çalışmada, bağımlı değişkenin nitel özellik gösterdiği durumda kullanılan nitel tercih modelleri ile makine öğrenmesinde kullanılan sınıflandırma algoritmalarına yer verilmiştir. - Amaç, ekonometri ile makine öğrenmesi arasında nasıl bir köprü kurulabileceğini araştırmaktır. - Büyük verilerin ekonometride yarattığı sorunlar ve makine öğrenmesinin yapabileceği katkılar incelenmiştir. - Kestirim tabanlı sınıflandırma algoritmalarının çekimser kaldığı nedensellik araştırmalarındaki konumu ele alınmış ve ekonometrinin sağlayabileceği katkılar ortaya konulmuştur.

Yapay zekada kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri setleriyle çalışır ve giriş verilerinin yanında doğru sonuçlar da mevcuttur. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş verilerle çalışır ve verilerdeki gizli örüntüleri ve yapıları ortaya çıkarmaya çalışır. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Bir ajan ile çevresi arasındaki etkileşimlere dayanır ve ajan, çevresinden aldığı geri bildirimlere göre öğrenir. 4. Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarına dayanan bir öğrenme türüdür ve büyük veri setleri üzerinde çalışarak karmaşık örüntüleri tanır. 5. Genetik Algoritmalar: Biyolojik evrimi taklit eden optimizasyon algoritmalarıdır ve çözüm ararken doğal seçilim ve mutasyon süreçlerini kullanır.

Yapay zeka arşivi oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Problem Tanımlama: Arşivlenecek verilerin hangi sorunu çözeceği veya hangi görevi yerine getireceği belirlenmelidir. 2. Veri Toplama: Metin, resim, ses veya video gibi farklı formatlarda büyük miktarda veri toplanmalıdır. 3. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, yapay zeka modelinin kullanabileceği bir formata dönüştürülmelidir. 4. Model Seçimi: Sorununuza ve verilerinize uygun bir yapay zeka modeli seçilmelidir. 5. Model Eğitimi: Seçilen model, toplanan veriler üzerinde eğitilmelidir. 6. Model Değerlendirmesi: Eğitilmiş model, yeni veriler üzerinde test edilerek performansı değerlendirilmelidir. 7. Model Dağıtımı: Model, üretim ortamına dağıtılarak kullanıcılara sunulur. Ayrıca, yapay zeka arşivi oluştururken aşağıdaki araçlar da kullanılabilir: - Python ve R: Veri bilimi ve yapay zeka için popüler programlama dilleri. - TensorFlow ve PyTorch: Yapay sinir ağları ve derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanılan kütüphaneler. - Tableau ve Power BI: Veri görselleştirme araçları. - Hadoop ve Spark: Büyük veri işleme ve analizinde kullanılan dağıtık işlem sistemleri.

Korner Analytics iki ana alanda hizmet vermektedir: 1. Mühendislik Tahminleri ve İş Yönetimi: Kornerstone Analytics, ML destekli bir mühendislik platformu kullanarak görev tahmini ve iş yönetimi çözümleri sunar. 2. Müşteri Empowerment: Kinger Analytics, müşterilerin akıllı alışveriş kararları almalarına olanak tanıyan bir müşteri güçlendirme çözümü sunar.

Yapay sinir ağları (YSA), insan beyninin yapısını ve işlevini taklit ederek çalışır. İşte YSA'nın çalışma adımları: 1. Veri Hazırlama: Kullanılacak veriler önceden belirlenmiş özelliklerle işaretlenir ve ön işleme tabi tutulur. 2. Model Tasarımı: Girdileri ve çıktıları olan matematiksel bir model oluşturulur. 3. Eğitim: Ağ, verileri öğrenmek için eğitilir. 4. Sonuçların Çıkarılması: Veriler işlendikten sonra, sınıflandırma, tahmin, tespit veya başka bir işlem olan sonuçlar üretilir. YSA, sürekli öğrenme yeteneğine sahiptir ve yeni verilerle beslenerek kendini geliştirebilir.

Hiyerarşik ve hiyerarşik olmayan kümeleme arasındaki temel fark, küme sayısının belirlenmesidir. Hiyerarşik kümeleme: - Küme sayısı önceden belirlenmez, analiz sürecinde otomatik olarak belirlenir. - Dendrogram adı verilen ağaç biçiminde bir görsel oluşturur. Hiyerarşik olmayan kümeleme (k-ortalamalar): - Küme sayısı analiz öncesinde belirlenir. - Verileri önceden belirlenmiş k sayıda kümeye ayırır.

AI VTuberler, gerçekçi olma açısından oldukça ileri seviyededir. Bu sanal karakterler, makine öğrenme algoritmaları sayesinde insan performansçılarının hareketlerini, ifadelerini ve etkileşimlerini taklit edebilirler. Ayrıca, doğal dil işleme ve ses sentezi gibi yapay zeka teknolojileri, onların izleyicilerle gerçek zamanlı etkileşim kurmalarını ve benzersiz sesler üretmelerini sağlar. Sonuç olarak, AI VTuberler, insan benzeri bir deneyim sunarak, geleneksel VTuberler kadar gerçekçi ve ilgi çekici olabilirler.

Confusion matrisi hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Test veri seti ve beklenen sonuç değerleri ile bir veri seti oluşturulur. 2. Model, test veri setindeki tüm satırları tahmin eder. 3. Beklenen tahminler ve sonuçlar hesaplanır: Her bir sınıfın doğru ve yanlış tahminlerinin toplamları belirlenir. 4. Bu sayılar matrise yerleştirilir: Her bir satır tahmin edilen sınıfı, her bir sütun ise gerçek sınıfı temsil eder. 5. Doğru ve yanlış sınıflandırmaların toplamları matrise eklenir: İlgili sınıf için doğru tahminlerin toplamı, tahmin edilen sütuna ve beklenen satıra yazılır; yanlış tahminlerin toplamı ise beklenen satıra ve tahmin edilen sütuna yazılır. Python'da `confusion_matrix` fonksiyonu, `scikit-learn` kütüphanesi tarafından sağlanır.

Yapay Sinir Ağları (YSA), insan beyninin sinir ağlarını model alan, birbirine bağlı düğümlerden (yapay nöronlar) oluşan yapılardır. YSA'nın temel özellikleri: - Öğrenme: Deneme yolu ile öğrenme ve genelleştirme yapabilirler. - Karmaşık Problem Çözme: Büyük veri kümeleri üzerinde çalışarak karmaşık problemleri çözebilirler. - Veri Analizi ve Tanıma: Görüntü tanıma, doğal dil işleme, anomali tespiti gibi alanlarda kullanılırlar. YSA modelleri arasında LSTM, CNN, Transformer ve RNN gibi çeşitler bulunur.

YAPA (Yerel Ağın Paylaşıma Açılması) ve VAE (Variational Autoencoder) farklı kavramlardır. YAPA, internet servis sağlayıcılarının bakır kablolar üzerinden hizmet verirken kullandığı yöntemlerden biridir. VAE ise derin öğrenme modelleri sınıfında yer alan bir yapay sinir ağı türüdür.

Yıldız Teknik Üniversitesi'nde (YTÜ) veri madenciliği konuları şunlardır: 1. Veri Temizleme ve Bütünleştirme: Büyük veri yığınlarının hazırlanması ve birleştirilmesi. 2. Veri Görselleştirme: Büyük verilerin uygun metotlarla görselleştirilmesi. 3. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler: Büyük verilerde aykırı davranışların ve kümeleme, sınıflama gibi yöntemlerin belirlenmesi. 4. Makine Öğrenmesi: Makine öğrenimi algoritmalarının ve yapay zeka araçlarının kullanımı. 5. Standart Veri Madenciliği Teknikleri: Sınıflandırma, kümeleme, tahminleme, metin madenciliği, bağlantı analizleri. 6. İş Zekası ve Veri Ambarları: Veri ambarı yapısı ve iş zekası tabanlı stratejiler.

ChatGBT testi ifadesi, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. ChatGPT ve Turing Testi: ChatGPT'nin geçtiği Turing testi, bir makinenin insan zekasına sahip olup olmadığını ölçmek için tasarlanmış bir testtir. 2. Chat GBT Detector: Bu ise, Chat Generative Boosted Tree Detector ifadesinin kısaltmasıdır ve konuşma yapay zekasının gücünü artıran bir makine öğrenme modelidir.

Derin Linkleme (Deep Linking) ve Derin Öğrenme (Deep Learning) iki farklı konudur: 1. Derin Linkleme: Bir kullanıcının doğrudan bir site veya uygulama içerisindeki içeriğe ulaşmasını sağlayan linklere verilen isimdir. 2. Derin Öğrenme: Makine öğrenmesi alanının bir alt dalıdır ve yapay sinir ağları ile verilerden öğrenmeyi amaçlar.

Yapay sinir ağlarında loss grafiği, öğrenme süreci boyunca kayıp fonksiyonunun nasıl değiştiğini gösteren bir grafiktir. İdeal bir loss grafiği şu özellikleri taşımalıdır: 1. Azalan Eğilim: Loss değerinin epoch sayısı arttıkça azalması beklenir. 2. Minimum Değer: Grafik, epoch sayısının belirli bir değerinde minimum noktaya ulaşmalıdır. 3. Kararlılık: Loss değerinin son epoch'larda dalgalanmadan azalması, modelin iyi eğitildiğini gösterir. Yaygın kullanılan loss fonksiyonları arasında Mean Squared Error (MSE) ve Cross Entropy bulunur.

Denetimsiz öğrenme yöntemi, etiketsiz verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışarak kendi kendine öğrenme işlemi gerçekleştirir.