MakineÖğrenmesi

Özgüllük formülü şu şekilde ifade edilir: Özgüllük = (Gerçek Negatifler) / (Gerçek Negatifler + Yanlış Pozitifler).

Deep Mühendislik, derin öğrenme ve yapay zeka teknolojileri alanında çalışan bir mühendislik dalıdır. Bu mühendisler, aşağıdaki görevleri yerine getirirler: Makine öğrenme modelleri ve derin öğrenme algoritmaları tasarlamak ve uygulamak. Büyük ve karmaşık veri setlerini analiz ederek değerli içgörüler elde etmek. Mevcut yapay zeka sistemlerini sürdürmek, yeni özellikler eklemek veya hataları düzeltmek. Özel amaçlı sinir ağı mimarileri geliştirmek ve prototip kodu üretim koduna dönüştürmek. Bulut ortamı kurarak modelleri dağıtmak ve yanıt sürelerini iyileştirmek. Ayrıca, deep mühendislik mühendisleri, veri bilimi ve büyük veri projelerinde de yer alabilirler.

Üretken yapay zeka, büyük miktarda çeşitli veri ile eğitilir. Bu veriler arasında şunlar yer alabilir: Metin: Doğal dil işleme görevleri için geniş metin veri kümeleri kullanılır. Görüntüler: Difüzyon modelleri ve GAN'lar gibi teknikler kullanılarak, görsel verilerdeki kalıplar öğrenilir. Ses: Konuşma, müzik ve ses efektleri gibi sesler, geniş ses veri kümeleri üzerinde eğitilmiş modeller tarafından sentezlenir. 3D modeller: Oyun ve sanal gerçeklik gibi alanlarda kullanılmak üzere, 3D modeller oluşturmak için eğitilir. Ayrıca, üretken yapay zeka modelleri, etiketli veri ve bağlam ile de eğitilebilir.

Evrişimli sinir ağları (CNN) aşağıdaki alanlarda yaygın olarak kullanılır: 1. Görüntü Tanıma ve Sınıflandırma: Nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü segmentasyonu gibi görsel işleme problemlerinde oldukça başarılı sonuçlar verir. 2. Sürücüsüz Arabalar: Otonom araçlarda, çevre tespiti ve nesne algılama için kullanılır. 3. Sağlık Sektörü: Tıbbi görüntü analizinde, radyologlara tümör ve kırık gibi anomalileri tespit etmede yardımcı olur. 4. Güvenlik: Güvenlik kameralarında, güvenli olmayan veya uygunsuz içerikleri otomatik olarak çıkarmak için kullanılır. 5. Sosyal Medya: Sosyal medya filtreleme ve davranışsal veri analizi yoluyla hedeflenen pazarlama için kullanılır. 6. Finans: Dolandırıcılık tespiti ve kredi riski değerlendirmesi gibi finansal analizlerde kullanılır.

Python'da ileri seviye konular ve projeler şunlardır: 1. Veri Yapıları: Listeler, sözlükler, kümeler, sıralı sözlükler gibi ileri seviye veri yapılarının kullanımı. 2. Fonksiyonlar: Recursive fonksiyonlar, lambdas, fonksiyonların avantajları ve dezavantajları. 3. Modüller ve Paketler: Python'daki modüllerin ve paketlerin nasıl kullanılacağı, nasıl oluşturulacağı ve paylaşılacağı. 4. Threading ve Soket Programlama: Python'da threading ve soket programlama ile network programlama yapma. 5. Web Programlama: Flask ve Django gibi web framework'leri ile dinamik web uygulamaları oluşturma. Ayrıca, makine öğrenmesi, veri analizi ve yapay zeka gibi alanlarda Scikit-learn, TensorFlow veya PyTorch gibi kütüphaneler kullanılarak projeler geliştirilebilir. Diğer ileri seviye projeler arasında rest API geliştirme, web scraping ve akıllı ev otomasyon sistemleri oluşturma da yer alır.

Temel Bileşenler Analizi (TBA) tekerrür kavramı ile doğrudan ilişkili değildir. TBA, bir veri setindeki değişkenlerin sayısını azaltmak ve verilerdeki varyansı maksimize etmek için kullanılan bir yöntemdir. Analiz süreci genellikle şu adımları içerir: 1. Veri Standardizasyonu: Verilerin ortalaması çıkarılır ve varyansı ile ölçeklendirilir. 2. Kovaryans Matrisinin Hesaplanması: Verinin kovaryans matrisi hesaplanır. 3. Özdeğer ve Özvektörlerin Bulunması: Kovaryans matrisinin özdeğerleri ve özvektörleri hesaplanır. 4. Yeni Öz Uzayına Dönüşüm: Veriler, seçilen özvektörlerle yeni bir alt uzaya projekte edilir.

Yapay zeka (YZ) ve makine öğrenmesi (ML) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam: YZ, geniş bir kapsama sahiptir ve çeşitli alt dalları içerir (doğal dil işleme, robotik, görüntü işleme vb.), ML ise sadece öğrenme algoritmaları üzerine yoğunlaşır. 2. Öğrenme ve Gelişme: YZ sistemleri genellikle belirli bir görevi yerine getirmek için programlanırken, ML sistemleri verilerle kendilerini geliştirir ve yeni veri ile karşılaştığında adaptasyon gösterebilir. 3. Amaç: YZ'nin amacı genellikle genel zekaya ulaşmaktır, ML ise genellikle spesifik görevlerde yüksek performans elde etmeyi amaçlar. 4. Uygulama: ML, tavsiye sistemleri, spam filtreleme, talep tahmini, görüntü tanıma gibi daha spesifik görevlerde kullanılırken, YZ otomasyon, akıllı asistanlar ve sağlık hizmetleri gibi daha geniş bir yelpazede uygulanabilir.

Yapay sinir ağları ile tahmin yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Tahmin edilecek konuyla ilgili büyük miktarda veri toplanır ve bu veriler temizlenir. 2. Model Eğitimi: Toplanan veriler, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak bir model oluşturulur. 3. Tahmin: Oluşturulan model ile yeni veriler için tahminler yapılır. Tahmin yöntemleri arasında finans sektöründe hisse senedi fiyatlarının tahmini, hava durumu tahmini, sağlık sektöründe hastalıkların erken teşhisi ve e-ticarette müşteri davranışlarının öngörülmesi yer alır. Sınırlamalar arasında ise modelin doğruluğunun verinin kalitesine bağlı olması, çok büyük veri kümeleri ile çalışmanın yüksek işlem gücü gerektirmesi ve "kara kutu" problemleri bulunur.

Makine öğrenmesinde SSE (Sum of Squared Errors) hesaplamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Toplama: Bağımlı ve bağımsız değişkenler için veri noktaları toplanır. 2. Model Seçimi: Doğrusal regresyon, polinomiyal regresyon gibi uygun bir model seçilir. 3. Model Parametrelerinin Tahmini: Seçilen model, verilen veri noktalarına uygulanarak parametreler hesaplanır (örneğin, doğrusal regresyonda eğim ve kesişim). 4. Tahmin Edilen Değerlerin Hesaplanması: Model parametreleri kullanılarak her bir veri noktası için tahmin edilen değerler hesaplanır. 5. Artıkların Hesaplanması: Her bir veri noktası için, gerçek (gözlemlenen) bağımlı değişken değerinden tahmin edilen değerin çıkarılmasıyla artıklar elde edilir. 6. Artıkların Karelerinin Alınması: Hesaplanan artıkların kareleri alınır. 7. Karelerin Toplamının Hesaplanması: Tüm kareli artıklar toplanır, bu SSE değerini verir. SSE, modelin gözlemlenen verilere ne kadar iyi uyduğunu gösterir; daha düşük değerler daha iyi performansı işaret eder.

Stochastic Gradient Descent (SGD) ve gradient descent aynı algoritmanın farklı varyasyonlarıdır. Gradient descent, tüm eğitim veri setini kullanarak gradyanı hesaplar ve model parametrelerini günceller. SGD ise her iterasyonda yalnızca bir eğitim örneği kullanarak gradyanı hesaplar ve parametreleri günceller.

Yapay öğrenme algoritmaları, bilgisayarların veri analizi yoluyla öğrenmesini sağlayan matematiksel ve istatistiksel tekniklerdir. İki ana kategoriye ayrılırlar: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketsiz veriler kullanılarak modelin eğitildiği öğrenme türüdür. Ayrıca, pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) gibi diğer öğrenme türleri de vardır.

GTÜ ELM642 dersi, Gebze Teknik Üniversitesi Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı'nda sunulan "İşaret İşleme için Makine Öğrenmesi" adlı bir yüksek lisans dersidir.

MobileNet ve CNN (Konvolüsyonel Sinir Ağları) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari: MobileNet, derin ayrılabilir konvolüsyonlar kullanarak standart konvolüsyonları iki kısma ayırır: derinlikwise konvolüsyon ve pointwise konvolüsyon. 2. Kullanım Alanı: MobileNet, mobil ve kenar cihazlar için optimize edilmiştir ve düşük gecikme süresi ve düşük güç tüketimi gerektirir. 3. Doğruluk: MobileNet, bazı doğruluk kayıplarıyla birlikte daha yüksek hesaplama verimliliği sunar.

İleri algoritma tasarımı, karmaşık sorunları çözmek, veri analizini yapmak ve otomasyon süreçlerini geliştirmek için kullanılır. Bu tasarım, aşağıdaki alanlarda işe yarar: 1. Veri Yapıları: Veri yapılarının etkin kullanımını sağlayarak verilerin daha verimli depolanmasını ve düzenlenmesini mümkün kılar. 2. Sıralama ve Arama: Veri kümelerini sıralamak ve belirli bir elemanı bulmak için kullanılan algoritmaların tasarımını içerir. 3. Graf Algoritmaları: Düğümler ve kenarlar arasındaki ilişkileri inceleyerek ağ analizleri ve yol bulma problemleri gibi alanlarda kullanılır. 4. Dinamik Programlama: Büyük ve karmaşık sorunları daha küçük alt sorunlara bölerek çözmek için kullanılır. 5. Paralel ve Dağıtık Algoritmalar: Büyük ölçekli veri işleme ve hesaplama problemlerini çözmek için işlem gücünü artırarak işlem sürelerini kısaltır. 6. Makine Öğrenmesi: Verilerden öğrenme ve tahmin yapma yeteneğine sahip algoritmaların geliştirilmesini sağlar. Bu tasarımlar, finans, sağlık, iletişim gibi birçok endüstride gerçek dünya problemlerine çözüm sunma potansiyeline sahiptir.

CNN (Convolutional Neural Networks) algoritmasında genellikle üç katman bulunur: 1. Evrişim Katmanı (Convolutional Layer). 2. Havuzlama Katmanı (Pooling Layer). 3. Tamamen Bağlı Katman (Fully Connected Layer).

Algoritma Geliştirme Mühendisi, bilgisayar yazılım sistemlerini tasarlayan ve güncelleyen kişidir. Görevleri arasında: Mobil ve masaüstü yazılım sistemlerinin tasarımı ve geliştirilmesi. Güvenlik açıklarını kapatacak önlemlerin alınması. Geliştirilen algoritmaların kullanıcılarına eğitim verilmesi ve danışmanlık yapılması. Uygulamalarda karşılaşılan sorunların çözümlenmesi. Kod yazma ve gerektiğinde kodlar üzerinde düzenleme gerçekleştirilmesi. Bu mühendisler, genellikle makine öğrenmesi, derin öğrenme ve veri bilimi gibi alanlarda uzmanlaşmıştır.

TensorFlow ve Keras arasındaki temel farklar şunlardır: - Keras, Python tabanlı, yüksek seviyeli bir sinir ağları API'sidir ve kullanıcı dostu bir arayüz sunar. - TensorFlow, Google tarafından geliştirilen, esnek ve ölçeklenebilir bir makine öğrenme kütüphanesidir. Özetle: - Keras: Kolay kullanım, hızlı deneyler, standart mimari modelleri. - TensorFlow: Yüksek kontrol, özel işlemler ve optimizatörler, geniş ekosistem.

MDL budama ifadesi, belgelerde doğrudan yer almamaktadır. Ancak, "model budama" terimi, sinir ağlarının boyutunu ve karmaşıklığını azaltmak için kullanılan bir tekniği ifade eder. Model budama, daha az önemli parametrelerin (ağırlıklar ve bağlantılar) kaldırılarak modelin daha verimli hale getirilmesini sağlar.

Softmax ve softplus arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kullanım Alanı: - Softmax, çok sınıflı sınıflandırma problemlerinde kullanılır ve çıktıları olasılık dağılımına dönüştürür. - Softplus, genellikle gizli katmanlarda kullanılır ve ReLU'nun yumuşak bir yaklaşımı olarak, çıktıları pozitif yönde ayarlar. 2. Matematiksel Özellikler: - Softmax, exponential fonksiyon kullanarak çıktıları 0 ile 1 arasında normalleştirir ve tüm olasılıkların toplamını 1 yapar. - Softplus, log ve exp fonksiyonlarını içerir, çıktıları (0, +∞) aralığında üretir ve türevlenebilir bir fonksiyondur. 3. Gradient Davranışı: - Softmax, daha yüksek değerler için daha büyük gradyanlar üretir, bu da modelin daha iyi eğitilmesini sağlar. - Softplus, vanishing gradient problemini önler ve özellikle küçük x değerleri için sıfıra yakındır.

OpenAI, yapay zeka teknolojileri geliştiren bir araştırma şirketidir. OpenAI'nın yaptığı işler arasında şunlar yer alır: ChatGPT: Doğal dil işleme yeteneğine sahip, insanlarla iletişim kurabilen bir sohbet botu. DALL·E: Yazılı komutlarla özgün görüntüler ve sanat eserleri oluşturan bir yapay zeka sistemi. Codex: Programcılar için kodlama asistanı, GitHub Copilot gibi araçların temelini oluşturur. Whisper: Sesli komutları anlama ve metne dönüştürme yeteneğine sahip konuşma tanıma modeli. OpenAI Gym: Makine öğrenmesi araştırmaları için genel zeka testi ortamı. Ayrıca, OpenAI yapay zekanın etik kullanımı ve güvenlik önlemleri konularına da büyük önem vermektedir.