MakineÖğrenmesi

LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve RNN (Tekrarlayan Sinir Ağı) arasındaki temel farklar şunlardır: LSTM, RNN'nin geliştirilmiş bir sürümüdür. LSTM'ler, bilgi akışını düzenleyebilen geçitlere sahiptir. LSTM'ler daha karmaşık yapıdadır. Özetle, LSTM'ler, RNN'lerin uzun vadeli bağımlılıkları öğrenme yeteneğini artırarak, özellikle bağlamın önemli olduğu görevlerde (örneğin, dil çevirisi, konuşma tanıma) daha etkili hale getirir.

Destek Vektör Makinesi (SVM), genellikle sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılır. SVM'nin kullanıldığı bazı durumlar: Biyoinformatik. Görüntü sınıflandırma. Metin sınıflandırma. Yüksek boyutlu veriler. Doğrusal olmayan veriler. Ayrıca, SVM'ler ayırma marjını maksimize etme hedefi sayesinde aşırı öğrenmeye daha az eğilimlidir ve aykırı değerlere karşı dayanıklıdır.

ResNet kodu yazmak için aşağıdaki kaynaklar kullanılabilir: analyticsvidhya.com. kaggle.com. keras.io. Ayrıca, Azure Machine Learning tasarımcısında ResNet bileşeninin nasıl kullanılacağı hakkında bilgi almak için learn.microsoft.com sitesindeki makale incelenebilir. ResNet kodlaması, derin öğrenme modelleri oluşturma konusunda bilgi ve deneyim gerektirir.

Yapay zeka ile grafik analizi yapmak için kullanılabilecek bazı araçlar: ChartGPT: Kullanıcıların doğal dil açıklamalarından veya veri yükleyerek grafik oluşturmasına olanak tanır. Beautiful.ai: Tasarım kurallarını gerçek zamanlı olarak uygulayarak kullanıcıların profesyonel görünümlü grafikler oluşturmasına yardımcı olur. Infogram: Kullanıcıların veri yapıştırarak veya bir konu girerek grafik oluşturmasını sağlar ve yapay zeka ile özelleştirilmiş görseller üretir. Google Sheets: Metin sorguları aracılığıyla verileri görselleştirmek ve analiz etmek için makine öğrenimi destekli özellikler sunar. Genel süreç: 1. Veri seçimi. 2. Model oluşturma. 3. Tahmin ve analiz. Bu araçlar, karmaşık veri kümelerini basit görsel temsillere dönüştürerek kalıpları ve eğilimleri hızlı bir şekilde analiz etmeyi sağlar.

Dijital simülasyon ve metasezgisel algoritmaların birleşimi, karmaşık optimizasyon problemlerinin daha hızlı ve etkin çözümlerini mümkün kılabilir. Metasezgisel algoritmalar, büyük ölçekli problemlerde yerel optimum noktalara takılmadan global çözüme ulaşmayı sağlar. Dijital simülasyon ise, bu süreçlerin görselleştirilmesi ve test edilmesi için gerekli ortamı sunar. Bu iki alanın birleşimi, özellikle mühendislik, endüstri ve işletme gibi alanlarda, zaman maliyetinin düşük olduğu ve farklı problemlere kolayca uyarlanabilen çözümler üretebilir. Örneğin, görüntü füzyonunda metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme yöntemlerinin hibrit kullanımı, kaynak görüntülerin baskın bilgilerini koruyarak daha kaliteli füzyon sonuçları elde edilmesini sağlar. Ayrıca, son yıllarda geliştirilen Harris Hawks Optimizasyon Algoritması (HHO), Satin Bowerbird Optimizasyon Algoritması (SBO) ve Butterfly Optimizasyon Algoritması (BOA) gibi yeni metasezgisel algoritmalar, dijital simülasyonlarla test edilerek optimize edilebilir.

Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel farklar şunlardır: Etiketli veriler: Denetimli öğrenmede, çıktının nasıl olması gerektiği bilinen etiketli veriler kullanılır. Karmaşıklık: Denetimsiz öğrenme, denetimli öğrenmeye göre daha karmaşıktır. Gerçek zamanlı analiz: Denetimli öğrenme, offline (çevrimdışı) analiz yaparken, denetimsiz öğrenme real-time analysis (gerçek zamanlı analiz) kullanır. Sonuçların doğruluğu: Denetimli öğrenme, etiketli veriler kullanıldığından daha doğru ve güvenilir sonuçlar verir. Kullanım alanları: Denetimli öğrenme genellikle regresyon ve sınıflandırma problemlerinde, denetimsiz öğrenme ise kümeleme ve ilişkilendirme problemlerinde kullanılır.

Gradyan tabanlı yöntemlerden bazıları şunlardır: Gradyan iniş yöntemi (gradient descent). Gradyan tabanlı optimize edici (GBO) algoritması. Ayrıca, gradyan temelli şekil bölütleme ve tanıma gibi yöntemler de gradyan tabanlı yöntemler arasında sayılabilir. Gradyan tabanlı yöntemler hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: medium.com'da "Gradient Descent'e Hoş Geldiniz" başlıklı makale; cescript.github.io'da "Optimization Using Gradient Methods" başlıklı yazı; komtas.com'da "Gradient Descent Nedir?" başlıklı makale; dergipark.org.tr'de "Gradyan Tabanlı Optimize Edici Algoritmasının Parametre Ayarlaması" başlıklı makale.

Regresyon ve makine öğrenmesi arasındaki fark şu şekilde açıklanabilir: Regresyon, bir hedef değeri modelleme yöntemidir ve bağımsız öngörücülere dayanarak genellikle değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkisini tahmin etmek ve bulmak için kullanılır. Makine öğrenmesi ise verilerden öğrenme ve bu öğrenme sonucunda tahminler veya sınıflandırmalar yapma yeteneğine sahip sistemlerin geliştirilmesini amaçlayan bir alandır. Regresyon, makine öğrenmesinin bir alt sınıfıdır. Regresyon ve makine öğrenmesi arasındaki bazı farklar şu şekildedir: Model temsilinin açıklanabilirliği. Modelin performansı ve genelleme yeteneği. Hedef ve optimizasyon yöntemleri. Hesaplama maliyeti. Regresyon ve makine öğrenmesi arasındaki farklar, kullanılan yöntem ve algoritmalara göre değişiklik gösterebilir.

Kümeleme (clustering), denetimsiz öğrenme yöntemlerinden biridir ve benzer özelliklere sahip veri noktalarını aynı gruba (küme) ayırma işlemidir. Kümelemenin amacı: Veri azaltma (data reduction). Doğal kümeler bulma. Olağandışı veri nesneleri bulma (outlier detection). Kümeleme algoritmalarına bazı örnekler: K-Means. Hiyerarşik kümeleme. Fuzzy C-means.

Fonksiyonlarda makine yöntemi, bir fonksiyonu, tanım kümesindeki elemanları (x) girdi olarak alan ve her birini değer kümesinin tek bir elemanıyla eşleyerek bir çıktıya dönüştüren bir makine olarak düşünmeyi ifade eder. Bu benzetmede: Girdi, fonksiyonun bağımsız değişkenini (x) temsil eder. Çıktı, fonksiyonun bağımlı değişkenini (f(x)) temsil eder. Bu yöntem, fonksiyonların işleyişini daha anlaşılır kılmak için sıkça kullanılan bir yaklaşımdır.

Hata matrisi (confusion matrix), sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir ölçüttür: True Positive (TP): Doğru pozitif tahminler, örneğin hamile bir kadına hamile olduğunun doğru bir şekilde söylenmesi. True Negative (TN): Doğru negatif tahminler, örneğin bir erkeğe hamile olmadığının doğru bir şekilde söylenmesi. False Positive (FP): Yanlış pozitif tahminler, örneğin bir erkeğe hamile olduğunun yanlış bir şekilde söylenmesi (Tip 1 hata). False Negative (FN): Yanlış negatif tahminler, örneğin hamile olan bir kadına hamile olmadığının yanlış bir şekilde söylenmesi (Tip 2 hata). Hata matrisi, doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall) gibi metriklerin hesaplanmasına da olanak tanır.

Veri biliminde kullanılan bazı kaynaklar: Veri setleri: Kaggle, Earthdata, Google Cloud Public Datasets gibi platformlardan çeşitli veri setleri edinilebilir. Çevrimiçi kurslar ve özel eğitim programları: Coursera, edX, Udacity gibi platformlarda veri bilimi kursları ve uzmanlık programları sunulur. Kitaplar: "Data Science for Business", "Python for Data Analysis", "The Data Science Handbook" gibi kaynaklar veri bilimi konularında bilgi sağlar. Etkileşimli platformlar: Kaggle, GitHub veri bilimi projeleri ve kod örnekleri için zengin kaynaklardır. Akademik dergiler ve yayınlar: Journal of Data Science, Big Data & Society gibi dergiler araştırma makaleleri sunar. Topluluklar ve forumlar: Stack Overflow, Reddit gibi platformlar programlama ve veri bilimi ile ilgili sorular için kaynaktır. Görselleştirme araçları: Microsoft Power BI, Tableau, Apache Superset, Metabase gibi araçlarla veriler görselleştirilir.

Karışıklık matrisinde hesaplanan bazı metrikler şunlardır: Doğruluk (Accuracy). Hassasiyet (Precision). Duyarlılık (Recall veya Sensitivity). F1-Skoru. Özgünlük (Specificity). Ayrıca, karışıklık matrisi, Tip I Hata (Yanlış Pozitif - FP) ve Tip II Hata (Yanlış Negatif - FN) gibi hata türlerini de görselleştirir.

Yapay bir dataset oluşturmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Hugging Face Hub'da dataset oluşturma. Vertex AI ile dataset oluşturma. AI görüntü oluşturma ile dataset oluşturma. Ayrıca, ADO.NET kullanarak da dataset oluşturulabilir.

Landsat 8 uydu verileri kullanılarak yapılan arazi örtüsü sınıflandırmasında kullanılan bazı yöntemler: Destek Vektör Makineleri (DVM). Rastgele Orman (RO). K-En Yakın Komşuluk (K-EYK). En Çok Benzerlik (EÇB). Yapay Sinir Ağları (YSA). Ayrıca, nesne tabanlı sınıflandırma için eCognition Developer yazılımı da kullanılmıştır.

TensorFlow geliştirme süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Kurulum: TensorFlow, Python veya C++ gibi programlama dilleriyle kullanılabilir. 2. Veri Yükleme: MNIST gibi hazır veri setleri yüklenebilir veya veriler kullanıcı tarafından hazırlanabilir. 3. Model Oluşturma: TensorFlow ile Keras gibi API'ler kullanılarak makine öğrenme modelleri oluşturulabilir. 4. Eğitim: Model.fit yöntemi ile model parametreleri eğitilir ve kayıp fonksiyonu minimize edilir. 5. Değerlendirme: Model.evaluate yöntemi ile modelin performansı test edilir. 6. Dağıtım: Eğitim betikleri, Azure Machine Learning gibi platformlar kullanılarak ölçeklenebilir şekilde çalıştırılabilir. TensorFlow geliştirme süreci, kullanıcının ihtiyaçlarına ve projenin karmaşıklığına göre değişebilir.

Kling AI, metin tabanlı bir video üretim yapay zekâ modelidir ve kullanıcılara şu yetenekleri sunar: Metinden video oluşturma. Görüntüden video oluşturma. Videoları uzatma. Kamera hareketleri. Başlangıç ve bitiş kareleri. Hareket fırçası. Kling AI, reklamcılık, eğitim ve oyun gibi çeşitli sektörlerde kullanılabilir.

Denetimli öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar: Regresyon algoritmaları: Simple Linear Regression; Multiple Linear Regression; Polynomial Regression; Logistic Regression; Support Vector Regression; Decision Tree Regression; Random Forest Regression. Sınıflandırma algoritmaları: K-Nearest Neighbours; Support Vector Machines; Naïve Bayes; Decision Tree Classification; Random Forest Classification. Ayrıca, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağaçları ve sinir ağları gibi algoritmalar da denetimli öğrenme sürecinde kullanılır. Algoritma seçimi, girdi verilerinin boyutu ve yapısı, problemin doğası (sınıflandırma veya regresyon) ve modelin istenen performansı ve karmaşıklığı gibi faktörlere bağlıdır.

Sigmoid ve ReLU aktivasyon fonksiyonları arasındaki temel farklar şunlardır: Çıktı Aralığı: Sigmoid fonksiyonu, çıktı değerlerini 0 ile 1 arasında sınırlar. ReLU (Rectified Linear Unit), çıktı değerlerini 0 ile pozitif değerler arasında [0, ∞) alır. Gradient Sorunu: Sigmoid fonksiyonu, büyük pozitif veya negatif değerlerde gradyanın çok küçük olmasına yol açan "vanishing gradient" sorununa sahiptir. ReLU, bu sorunu yaşamaz; pozitif girişlerde gradyan sabittir, bu da öğrenmeyi hızlandırır. Sıfır Merkezlilik: Sigmoid fonksiyonu, 0 merkezli değildir. ReLU, 0 merkezli değildir, bu da bazı nöronların etkisiz hale gelmesine neden olabilir. Hesaplama Hızı: ReLU, basit hesaplama yapısı sayesinde sigmoid ve tanh'tan daha hızlıdır. Kullanım Alanı: Sigmoid, özellikle ikili sınıflandırma görevlerinde kullanılır. ReLU, derin sinir ağlarının gizli katmanlarında yaygın olarak tercih edilir.

Üretken model eğitimi, eğitim verilerine benzer yeni veriler oluşturmak için tasarlanmış bir makine öğrenimi modelinin eğitilmesi sürecidir. Üretken model eğitimi şu adımları içerir: Veri kümesi hazırlama. Eğitim süreci. Transfer öğrenme ve fine-tuning. Üretken model eğitiminin kullanım alanları arasında metin üretimi, görüntü oluşturma, 3D modelleme ve ses üretimi gibi çeşitli uygulamalar bulunmaktadır.