MakineÖğrenmesi

Öbekleme yöntemi, benzer özelliklere sahip veri noktalarını bir araya getirerek grup oluşturma sürecidir. Öbekleme yöntemleri farklı türlerde olabilir: - K-means: Veri noktalarını belirli sayıda kümelere ayıran bir algoritmadır. - Hiyerarşik Öbekleme: Veri noktalarını hiyerarşik bir yapıda öbekleyen bir yöntemdir. - DBSCAN: Yoğunluk tabanlı bir öbekleme algoritmasıdır ve gürültülü verilerle başa çıkabilir. - Gaussian Karışım Modelleri: İstatistiksel olarak öbekleme yapmak için kullanılan bir yöntemdir. Büyük belgeleri öbekleme ise, katıştırma modellerinin maksimum giriş boyutu sınırlaması altında kalması için yapılır.

LSTM (Long Short-Term Memory) modeli, sıralı verileri işlemek için tasarlanmış özel bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisidir. Temel özellikleri: - Uzun vadeli bağımlılıkları öğrenme: LSTM'ler, dizinin önceki kısımlarındaki bağlamın sonraki kısımları anlamak için önemli olduğu durumlarda etkilidir. - Bellek hücreleri ve kapılar: LSTM, bellek hücresinde depolanan bilgileri düzenlemek için üç ana "kapı" kullanır: unut kapısı, giriş kapısı ve çıkış kapısı. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi ve dil modelleme gibi görevlerde kullanılır. - Konuşma tanıma: Ses sinyallerindeki zamansal bağımlılıkları modelleyerek kullanılır. - Zaman serisi analizi: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için uygulanır. LSTM modelleri, PyTorch ve TensorFlow gibi popüler derin öğrenme çerçeveleri kullanılarak kolayca uygulanabilir.

Makine öğrenmesi algoritmaları üç ana kategoriye ayrılır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bu algoritmalar, etiketli veri kümeleri üzerinde çalışır ve makineye her örnek için istenen çıktı değerleri verilir. İki alt kategoriye ayrılır: - Sınıflandırma: Verileri iki veya daha fazla kategoriye ayırır. - Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki sayısal ilişkiyi inceler. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Veriler etiketlenmez ve algoritma, veri noktalarını kendi başına ayırır. İki alt kategoriye ayrılır: - Kümeleme: Verileri benzer gruplara ayırır. - Boyut İndirgeme: Veri boyutunu azaltarak daha az özellik ile çalışmayı sağlar. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Algoritma, deneme yanılma yoluyla öğrenir ve her eylemden sonra geri bildirim alır.

ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi çizmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Kesim Noktalarının Belirlenmesi: Tanı testinin duyarlılık değerlerinin hesaplanması için en iyi kesim noktaları belirlenir. 2. Koordinat Sisteminin Oluşturulması: Y ekseninde tanı testinin gerçek pozitif değeri (duyarlılık), X ekseninde ise yanlış pozitif değeri (1 - özgüllük) yer alır. 3. Noktaların İşlenmesi: Kesim noktalarına karşılık gelen noktalar birleştirilerek ROC eğrisi çizilir. ROC eğrisinin çizimi şu şekilde yorumlanır: - İdeal Eğri: Sol üst köşeyi kucaklayan bir eğri, mükemmel bir sınıflandırıcıyı temsil eder. - Diyagonal Çizgi: Rastgele tahminden daha iyi performans göstermeyen bir sınıflandırıcıyı ifade eder. - Eğrinin Konumu: Diyagonal çizginin üzerindeki bir eğri, rastgele performanstan daha iyi olduğunu gösterir. ROC eğrisinin geçerliliği, eğri altındaki alan (AUC - Area Under the Curve) ile test edilir ve bu alan ne kadar büyükse, tanı testinin ayrım yeteneği o kadar iyidir.

Duygu analizi (sentiment analysis), 2000'li yılların başlarında ortaya çıkmıştır. Bu alandaki ilk temel çalışmalardan biri, Bo Pang ve Lillian Lee tarafından 2002 yılında yapılan ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak metinleri duygusal açıdan sınıflandıran çalışmadır.

Karar ağacı oluşturmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Ana fikri belirleyin. 2. Karar düğümleri ekleyin. 3. Ağacı genişletin. 4. Değerleri atayın. 5. Beklenen değerleri hesaplayın. 6. Sonuçları değerlendirin. Karar ağacı oluşturmak için Visio, Word, ProcessOn gibi çeşitli araçlar kullanılabilir.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi bölümü için hem TYT (Temel Yeterlilik Testi) hem de AYT (Alan Yeterlilik Testi) sınavlarına girilmesi gerekmektedir.

ID3 algoritması, karar ağaçları oluşturmak için kullanılan popüler bir makine öğrenme algoritmasıdır. ID3 algoritmasının çalışma prensibi: 1. En iyi özelliğin seçilmesi: Veri kümesini en iyi şekilde ayıran özelliğin belirlenmesi için bilgi kazancı (information gain) ölçülür. 2. Ağaç yapımı: Seçilen özellik bir karar düğümü olarak kullanılır ve bu özellik için her olası değerden bir dal oluşturulur. 3. Tekrarlayıcı bölme: Aynı işlem, kalan özellikler için her bir dalda yinelenir, tüm örnekler aynı sınıfa ait olana veya daha fazla özellik kalmayana kadar devam eder. 4. Budama (isteğe bağlı): Aşırı uyumu önlemek ve modelin genelleştirilebilirliğini artırmak için ağaç basitleştirilir. ID3 algoritması, basit, yorumlanabilir ve küçük ila orta boyutlu veri kümelerinde verimli olarak kabul edilir.

Yandex sesli asistanı yapay zeka kategorisine girer.

Örüntü tanıma aşağıdaki bölümlere girer: 1. Bilgisayar Bilimi ve Makine Öğrenmesi: Örüntü tanıma, veri tabanında depolanan bilgileri gelen verilerle eşleştiren bir teknolojidir. 2. Biyometri: Biyometrik sistemler, bireyleri tanımlamak ve sınıflandırmak için örüntü tanıma tekniklerini kullanır. 3. Görüntü İşleme: Görüntülerdeki metin bölgelerini veya yüz bölgelerini algılamak için örüntü tanıma kullanılır. 4. Konuşma Tanıma: Sanal asistanlar gibi sistemler, konuşma parçalarını işlemek için örüntü tanımayı kullanır. 5. Tıp: Kanser teşhisi gibi tıbbi uygulamalarda örüntü tanıma algoritmaları kullanılabilir.

Hiperparametre optimizasyonu, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarının performansını artırmak için hiperparametrelerin en iyi değerlerini seçme sürecidir. Hiperparametreler, modelin öğrenme süreci öncesinde belirlenen ve modelin nasıl öğrenmesi gerektiğini tanımlayan ayarlardır. Bu optimizasyon işlemi, farklı yöntemlerle yapılabilir: - Grid Search: Belirlenmiş hiperparametre değerleri kümesi arasında her bir kombinasyonu deneyerek en iyi hiperparametreleri bulur. - Random Search: Hiperparametrelerin rastgele seçilen kombinasyonlarını dener. - Bayesian Optimization: Geçmiş deneylerden elde edilen bilgileri kullanarak gelecekteki deneylerin verimliliğini artırır. Doğru hiperparametre optimizasyonu, modelin doğruluğunu, hızını ve genel performansını önemli ölçüde artırabilir.

Yapay zekanın öğrenmesi için büyük miktarda veri gereklidir. Yapay zekanın öğrenme sürecinde veri miktarı kadar, verilerin kalitesi de önemlidir.

Robotikte çeşitli yapay zeka (YZ) türleri kullanılır: 1. Sohbet Robotları (Chatbots): Teknik destek, programlama yardımı ve tasarım süreçlerinde kullanılır. 2. Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Modelleri: Robotların çevrelerini algılaması, kararlar alması ve bu kararları uygulaması için gereklidir. 3. Otonom Araçlar: Sensörler, kameralar ve YZ algoritmaları ile çevrelerini analiz ederek sürücüsüz hareket ederler. 4. Endüstriyel Robotlar: Üretim hatlarında otomatikleştirilmiş görevleri yerine getirir, montaj, kaynak, boyama ve paketleme gibi işlemleri gerçekleştirir. Ayrıca, Google Bard, IBM Watson Assistant, Apple Siri gibi genel amaçlı YZ asistanları da robotik uygulamalarda kullanılabilir.

OpenAI'da model eğitimi, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Toplama: Geniş bir metin verisi koleksiyonu yapılır, bu veriler kitaplar, makaleler, web siteleri gibi çeşitli kaynaklardan alınır. 2. Veri Ön İşleme: Veriler temizlenir, alakasız bilgiler ve hatalar düzeltilir, formatlanır. 3. Model Seçimi: Bağlam ve kelime ilişkilerini anlayan gelişmiş sinir ağı mimarileri, örneğin transformerler, seçilir. 4. Eğitim: Model, önceden işlenmiş veriler üzerinde eğitilir, desenler ve yapılar analiz edilir. 5. İnce Ayar (Fine-Tuning): Model, belirli bir görev için daha da optimize edilir, bu, hazır bir veri seti kullanılarak yapılır. 6. Değerlendirme ve Test: Modelin performansı, doğruluğu ve tutarlılığı değerlendirilir. 7. Dağıtım: Eğitim tamamlandıktan sonra model, gerçek dünya uygulamalarında kullanılmak üzere dağıtılır.

Gözetimsiz makine öğrenmesi, etiketlenmemiş veri kümelerini analiz ederek veri grupları arasındaki kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarır. Bu yöntem, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan benzerlikleri ve farklılıkları keşfeder. Gözetimsiz makine öğrenmesinin bazı kullanım alanları: - Müşteri segmentasyonu: Birbirine benzer kullanıcıları tespit eder. - Öneri sistemleri: Kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunar. - Sahtekarlık tespiti: Anomali içeren alanlarda dolandırıcılığı tespit eder. - Tıbbi görüntüleme: Tıbbi görüntüleri analiz ederek teşhis koyar.

Makine öğrenmesi ile enerji tüketimi tahmini şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Veri Toplama ve Hazırlama: Enerji tüketim verileri, sensörler ve akıllı sayaçlar gibi kaynaklardan toplanır ve analiz için uygun hale getirilir. 2. Model Oluşturma: Makine öğrenimi algoritmaları, tarihsel verileri analiz ederek örüntüleri ve eğilimleri belirler. 3. Modelin Eğitimi ve Test Edilmesi: Algoritmalar, geçmiş verilere dayalı olarak eğitilir ve modellerin doğruluğu test edilir. 4. Sürekli Öğrenme ve İyileştirme: Sistemler, yeni veri setleriyle sürekli öğrenerek daha hassas tahminler yapar ve değişen koşullara uyum sağlar. Yaygın enerji tüketimi tahmin yöntemleri şunlardır: - Zaman Serisi Analizi: Enerji kaynaklarının geçmiş gözlemlerine dayanarak gelecekteki çıktıları öngörür. - Yapay Sinir Ağları (YSA): Büyük veri setlerini işlemek ve karmaşık üretim süreçlerini analiz etmek için kullanılır. - Ensemble Yöntemleri: Birden fazla modelin tahminlerini birleştirerek daha güvenilir sonuçlar elde eder. Bu yöntemler, enerji tüketimini optimize ederek maliyetleri düşürür ve çevresel etkileri azaltır.

Filter yöntemi farklı bağlamlarda farklı işlevlere sahiptir: 1. ASP.NET Core'da Filtreler: İstek işleme işlem hattındaki belirli aşamaların öncesinde veya sonrasında kodun çalıştırılmasını sağlar. 2. Python'da Filter Fonksiyonu: Bir listedeki öğeleri, bir filtreleme işlevi olarak kullanarak true veya false döndüren bir listeye dönüştürür. 3. Makine Öğrenmesinde Filtreleme Yöntemleri: Veri kümesindeki değişkenlerin bir alt kümesini seçerek model oluşturma sürecini kolaylaştırır.

Transformer ve CNN (Convolutional Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari ve Odak Alanı: - CNN: Bilgisayar görüşü görevleri için tasarlanmıştır ve yerel özellikleri ve mekansal hiyerarşileri öğrenmek için kullanılır. - Transformer: Doğal dil işleme (NLP) görevleri için geliştirilmiştir ve kendi dikkat mekanizmaları ile paralel işleme yeteneklerine sahiptir. 2. Veri İşleme: - CNN: Tüm görüntüyü doğrudan işler ve filtreler kullanarak görüntüdeki tüm pikselleri dikkate alır. - Transformer: Görüntüyü bir dizi patceye böler ve bu patceleri bir dizi olarak işler. 3. Performans ve Sınırlamalar: - CNN: Daha verimli ve daha az parametre ile iyi performans gösterir, ancak küçük bağlamlarda ve sınırlı veri setlerinde daha iyidir. - Transformer: Küresel bağlamı daha iyi yakalar ve daha büyük veri setlerinde daha iyi performans gösterir, ancak daha fazla hesaplama kaynağı gerektirir.

CNN (Convolutional Neural Network) modelinde aşağıdaki katmanlar ve bileşenler kullanılarak tanımlama yapılır: 1. Convolutional Layer (Evrişim Katmanı): Görüntüyü ele alan ilk katmandır ve filtreler (kerneller) kullanarak görüntüdeki belirli özellikleri yakalar. 2. Activation Functions (Aktivasyon Fonksiyonları): Genellikle ReLU (Rectified Linear Unit) kullanılır ve modelin doğrusal olmayan özellikleri öğrenmesini sağlar. 3. Pooling Layer (Havuzlama Katmanı): Boyutsallığı azaltır ve önemli özellikleri koruyarak hesaplama karmaşıklığını düşürür. 4. Fully Connected Layer (Tam Bağlantılı Katman): Evrişimli katmanlardan ve havuzlama katmanlarından geçen görüntüyü düz bir vektör haline getirir ve sınıflandırma için kullanır. Model eğitimi sürecinde ise geniş bir etiketlenmiş veri seti kullanılır ve model, veriler üzerinde çalışarak doğru tahminler yapmayı öğrenir.

Transformer ve RNN arasındaki temel farklar şunlardır: 1. İşleme Yaklaşımı: RNN'ler, verileri sırayla işleyerek her adımda önceki bilgilerin hafızada tutulmasını sağlar. 2. Uzun Mesafe Bağımlılıkları: RNN'ler, vanishing gradient sorunu nedeniyle uzun mesafe bağımlılıklarını yakalamada zorlanır. 3. Eğitim ve Performans: RNN'ler genellikle daha basit ve kaynak açısından daha az yoğundur, ancak uzun diziler üzerinde eğitilmesi daha zordur. 4. Uygulama Alanları: RNN'ler, konuşma tanıma ve zaman serisi tahminleri gibi ince taneli zamansal dinamiklerin önemli olduğu uygulamalarda tercih edilir.