MakineÖğrenmesi

Evet, Hitit Üniversitesi'nde yapay zeka bölümü bulunmaktadır. Hitit Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi bünyesinde "Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri" ile "Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi" bölümleri açılmıştır. Hitit Üniversitesi Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Bölümü Bilgileri: Fakülte: Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi. Puan Türü: SAY (Sayısal). Kontenjan: 30 öğrenci. Burs: Ücretsiz. Öğrenim Süresi: 4 yıl.

Ajan robotların bazı kullanım amaçları: Askeri amaçlı kullanım: Rusya'da üretilen ajan robotlar, bombaları tespit edip imha edebilir. İstihbarat faaliyetleri: ABD'nin merkezi istihbarat teşkilatı CIA, kendi yapay zeka robotunu geliştirerek internetteki güvenlik tehditlerini ve yararlı ipuçlarını taramayı planlıyor. Veri analizi: Yapay zeka ajanları, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde araştırabilir, kaynağını bulabilir ve analiz edebilir. Müşteri hizmetleri: Yapay zeka ajanları, sanal asistan olarak hizmet vererek müşteri deneyimini geliştirebilir. Kodlama ve geliştirme desteği: Geliştiriciler için yardımcı pilot olarak görev yaparak kodlama, hata ayıklama ve dokümantasyonu hızlandırabilir.

Feed AI'nin nasıl kullanılacağına dair bazı örnekler: Feedly AI: AI Feed oluşturmak için, bilgi toplamak istediğiniz konuları belirlemek amacıyla AI modellerini kullanın. AND, OR, NOT operatörlerini kullanarak birden fazla AI modelini birleştirin ve odağınızı daraltın. Gerekirse, "Kaynakları Daralt" özelliğini kullanarak kaynakları kendi güvenilir kaynaklarınızla kontrol edin. Hyperfeed.ai: app.hyperfeed.ai adresine giderek kaydolun ve 20 ücretsiz kredi alın. Kullanıcı dostu metin düzenleyici arayüzünü kullanarak istemlerinizi oluşturun. Canlı veri kaynaklarına bağlanmak için 10'dan fazla veri kaynağına erişim sağlayın. İş akışınızı test edin ve içerik oluşturun. İçeriğinizi sosyal medyada yayınlayın. Spike AI Feed: Spike'ta AI simgesine tıklayarak AI Feed'i etkinleştirin. Tüm okunmamış mesajlarınızı özetlenmiş bir şekilde görmek için "Başlat" düğmesine tıklayın. Okunmuş olarak işaretlemek, silmek veya arşivlemek için mesaj özetlerinin altındaki ilgili simgeleri kullanın. Daha fazla bilgi için ilgili araçların resmi belgelerine başvurulması önerilir.

Veri zarflama analizinde (VZA) yapay sinir ağları (YSA) şu şekillerde kullanılabilir: Etkinlik tahmini: VZA sonuçları ve VZA'da kullanılan veriler yardımıyla, mevcut veya yeni açılacak bir havalimanının etkinliğinin tahmin edilebileceği bir YSA modeli geliştirilebilir. Sınıflandırma: Sınıflandırma problemlerinde, VZA ile elde edilen etkinlik sonuçları YSA analizlerinde bağımlı değişken olarak kullanılarak, bir teknolojinin kurulmadan önce etkin olup olmayacağını tahminleyen bir model oluşturulabilir. YSA'nın VZA ile birlikte kullanımı, özellikle büyük veri kümelerinde analiz süresini kısaltarak karar sürecini hızlandırabilir. YSA modelinin etkinliği, hiperparametre optimizasyonu ve ağ yapısının doğru belirlenmesine bağlıdır.

Makine öğrenmesi aşamaları genellikle şu adımları içerir: 1. Problem Belirleme: Çözülmesi gereken problemin tanımlanması. 2. Veri Toplama: Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerin toplanması. 3. Veri Ön İşleme: Verilerin temizlenmesi, eksik verilerin işlenmesi ve normalizasyon gibi işlemler. 4. Model Seçimi: Problemin türüne uygun bir makine öğrenme modelinin seçilmesi. 5. Eğitim-Doğrulama-Test Verilerinin Ayrılması: Verilerin eğitim, doğrulama ve test setleri olarak ayrılması. 6. Model Eğitimi ve Değerlendirmesi: Eğitim seti kullanılarak modelin eğitilmesi ve test seti ile performansının ölçülmesi. 7. Hiperparametre Ayarlama ve Optimizasyon: Modelin hiperparametrelerinin optimize edilmesi. 8. Tahmin ve Dağıtım: Modelin yeni veriler üzerinde tahmin yapması ve sonuçların dağıtılması. Bu adımlar, kullanılan algoritmaya ve projenin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.

XGBoost, genellikle sınıflandırma, regresyon ve sıralama problemlerinde kullanılır. Kullanım alanları: Sınıflandırma: Hastaların belirli bir hastalığa sahip olup olmadığını belirlemek gibi ikili ve çoklu sınıflandırma problemlerinde kullanılabilir. Regresyon: Bir evin fiyatını tahmin etmek gibi hedef değişkenin sürekli değerini tahmin etme görevlerinde kullanılabilir. Ranking: Arama motorlarının, bir kullanıcının arama sorgusuna en alakalı web sayfalarını belirlemek için kullanılabilir. Ayrıca, XGBoost, büyük ve karmaşık veri setlerinde güçlü performans gösterir ve hızlı hesaplama yetenekleri ile dikkat çeker. XGBoost'un ne zaman kullanılması gerektiğine dair kesin bir bilgi bulunmamakla birlikte, veri setinin yapısına ve problemin türüne göre uygun bir algoritma seçimi yapılması önerilir.

Evet, App Inventor ile makine öğrenmesi yapılabilir. App Inventor, makine öğrenmesi ve yapay zeka (AI) uygulamaları geliştirmek için çeşitli eğitim birimleri ve öğreticiler sunmaktadır. App Inventor, sürükle-bırak yöntemiyle kodlama imkanı sunan blok tabanlı bir mobil uygulama geliştirme ortamıdır.

YOLOv4 ve YOLOv8 arasındaki temel farklar şunlardır: Performans ve Hız: YOLOv8, YOLOv4'e göre %10 daha hızlı ve %3 daha doğru sonuçlar sunar. Mimari İyileştirmeler: YOLOv8, gelişmiş özellik çıkarımı ve daha verimli bir algılama süreci sağlayan son teknoloji ürünü backbone ve neck mimarileri kullanır. Çok Yönlülük: YOLOv8, nesne algılama, örnek segmentasyonu, poz/anahtar nokta tespiti ve sınıflandırma gibi çeşitli bilgisayarlı görü görevlerini destekler. Model Çeşitleri: YOLOv8, farklı performans gereksinimlerine hitap eden çeşitli önceden eğitilmiş modeller sunar. YOLOv4, gerçek zamanlı nesne tespiti için optimize edilmiş olup, yeni modelleme ve veri artırma teknikleriyle YOLO ailesinin katkılarını sürdürür.

Makine öğrenmesi için en popüler programlama dilleri Python ve R'dir. Python, öğrenmesi kolay ve geniş bir kütüphane ekosistemine sahip bir dildir. R, biyomühendislik ve biyoinformatik alanlarında kullanılır ve akademi içinde ve dışında biyomedikal istatistiklerde uzun süredir kullanılmaktadır. Bunun yanı sıra, makine öğrenmesi için kullanılan diğer diller arasında C/C++, Java, JavaScript, Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave ve SAS bulunur. Dil seçimi, üzerinde çalışılacak proje türüne ve kişinin geçmişine bağlıdır.

Örüntü tanıma (pattern recognition), verilerdeki anlamlı ilişkileri ve desenleri bulup analiz ederek sınıflandırma veya tahmin yapma sürecidir. Bu süreç genellikle şu adımlardan oluşur: 1. Veri toplama: Görüntü, ses, metin veya sensör verileri gibi farklı kaynaklardan veri alınır. 2. Ön işleme: Veriler hatalardan arındırılır, normalleştirilir veya ölçeklendirilir. 3. Öznitelik çıkarımı ve seçimi: Verilerden anlamlı özellikler çıkarılır. 4. Model eğitimi: Çıkarılan öznitelikler, bir makine öğrenmesi algoritmasıyla eğitilir. 5. Sınıflandırma veya tahmin: Eğitimden sonra, yeni veriler model üzerinden analiz edilerek sınıflandırılır veya tahmin yapılır. Örüntü tanımada kullanılan algoritmalar, sistemin ihtiyacına ve veri türüne bağlı olarak çeşitlilik gösterir.

Word2Vec, word embedding (kelime gömme) yönteminin bir türüdür. Word Embedding, kelimeleri ve ifadeleri sayısal forma dönüştürerek bilgisayarların dilin karmaşıklığını ve nüanslarını anlamasına yardımcı olan bir tekniktir. Word2Vec ise, kelimeleri çok boyutlu vektör uzaylarında temsil ederek kelimeler arasındaki anlam ilişkilerini ve bağlamlarını matematiksel olarak modelleyen bir yöntemdir. Özetle, Word Embedding genel bir terim, Word2Vec ise bu terim içinde yer alan spesifik bir yöntemdir.

Yapay Sinir Ağları ve Uygulamaları kitabı, yapay sinir ağlarının (YSA) temel prensiplerini, yapılarını ve çeşitli alanlardaki uygulamalarını ele alır. Kitapta şu konular işlenir: YSA'nın Felsefesi ve Teknik Detayları: YSA'nın insan beyninin öğrenme fonksiyonunu nasıl gerçekleştirdiği, bilginin ağırlık değerlerinde nasıl saklandığı ve ağa nasıl yayıldığı anlatılır. YSA'nın Kullanım Alanları: Endüstriyel, finansal, askeri, sağlık gibi çeşitli sektörlerde YSA'nın nasıl kullanıldığı ve hangi problemlerde etkili olduğu incelenir. Ağ Türleri ve Oluşturulması: Algılayıcı (perceptron), ileri beslemeli ve geri beslemeli ağlar gibi farklı YSA türleri ve bunların nasıl oluşturulduğu açıklanır. Güncel Gelişmeler ve Gelecek Perspektifleri: YSA teknolojisinin gelecekteki potansiyeli ve yeni gelişmeler hakkında bilgiler verilir. Kitap, YSA hakkında bilgi sahibi olmayan okuyucular için başlangıç seviyesinden ileri seviyelere kadar geniş bir yelpazede bilgi sunar.

Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri Toplama (Data Collection). 2. Veri Hazırlama (Data Preparation). 3. Veri Girişi (Data Input). 4. İşleme (Processing). 5. Veri Çıktısı ve Yorumlama (Data Output/Interpretation). 6. Veri Depolama (Data Storage).

RVC (Retrieval-based Voice Conversion) modelleri için epoch sayısı kullanılan modele ve eğitim verilerine bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Örneğin, bazı RVC modelleri için yaygın epoch sayıları şunlardır: 20-30 epoch: Düşük kaliteli eğitim setleri için. 200 epoch: Yüksek kaliteli eğitim setleri için. 1000 epoch: Bazı özel modeller için (örneğin, Hatsune Miku için). Eğitim süresi ve kalitesi, epoch sayısının belirlenmesinde önemli rol oynar.

Julia ile yapılabilecek bazı şeyler: Bilimsel hesaplamalar ve veri analizi: Julia, yüksek performansı ve matematiksel notasyona uygun sözdizimiyle bilimsel hesaplamalar ve veri analizi için uygundur. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme: Flux.jl, MLJ.jl ve TensorFlow.jl gibi kütüphanelerle makine öğrenmesi modelleri geliştirilebilir. Finansal analizler: Risk analizi, portföy optimizasyonu ve alım-satım stratejilerinin simülasyonu gibi yoğun hesaplama gerektiren uygulamalar için kullanılabilir. Üretim ve endüstriyel optimizasyon: Tedarik zinciri yönetimi ve endüstriyel simülasyonlar için uygundur. Robotik ve otomasyon: Robotik uygulamalar için kullanılabilir. Paralel ve dağıtık hesaplama: Çok çekirdekli CPU'lar ve dağıtık sistemlerde paralel hesaplama yapılabilir. Diğer dillerle entegrasyon: C, Python, R ve diğer birçok dille kolayca entegre olabilir.

Yapay sinir ağlarının temel ilkeleri şunlardır: Paralel çalışma. Öğrenme. Genelleme. Hata toleransı ve esneklik. Çok sayıda değişken ve parametre kullanma. Uyarlanabilirlik. Temel bileşenler açısından ise yapay sinir ağları, genellikle şu unsurlardan oluşur: Girdi değerleri (düğümler). Ağ toplamı. Aktivasyon fonksiyonu. Çıktı.

SVM'nin (Destek Vektör Makineleri) optimizasyon problemi, marjini (sınıfları ayıran çizgiye en yakın örneklerin arasındaki mesafe) maksimize etmektir. Bu optimizasyon problemi, genellikle ikili sınıflandırma problemlerinde doğrusal olarak çözülebilir. SVM'nin optimizasyon problemiyle ilgili bazı parametreler: C parametresi. Gamma parametresi. SVM'nin optimizasyon probleminin çözümünde kullanılan bazı yöntemler: Kernel trick (çekirdek triki). Pegasos ve LIBSVM gibi hızlı ve verimli SVM algoritmaları. Grid arama (grid search) ve çapraz doğrulama (cross-validation) yöntemleri.

Evet, WPML (WordPress Multilingual Plugin) otomatik çeviri yapabilir. WPML'nin otomatik çeviri özelliği, birden fazla otomatik çeviri motoru (örneğin, WPML AI, DeepL, Google Translate, Microsoft Azure) kullanarak içeriği hızlı bir şekilde çevirebilir. Otomatik çeviri, doğru sonuçlar vermeyebilir.

BerTurk, doğal dil işleme (NLP) alanında çeşitli görevler üstlenir: Duygu analizi. Metin sınıflandırma. Soru-cevap sistemleri. Anahtar kelime çıkarımı. Sosyal medya analizi. Ayrıca, BioBERTurk adlı bir model, özellikle Türkçe biyomedikal metinlerin işlenmesinde kullanılır.

Transfer Learning (TL) ve Fine-Tuning (FT) arasındaki temel farklar şunlardır: Eğitim Kapsamı: TL'de yalnızca son katmanlar yeniden eğitilir, modelin geri kalan katmanları dondurulur. FT'de modelin tüm katmanları veya belirli katmanları yeniden eğitilir. Veri Gereksinimleri: TL, önceden öğrenilmiş özelliklerin yeniden kullanılması nedeniyle daha küçük veri setleriyle iyi çalışır. FT, modelin daha kapsamlı bir şekilde uyarlanması gerektiği için daha fazla veri gerektirebilir. Hesaplama Maliyeti: TL, yalnızca son katmanlar eğitildiği için daha az hesaplama maliyeti gerektirir. FT, tüm model veya daha fazla katman eğitildiği için daha fazla hesaplama maliyeti gerektirir. Uyarlanabilirlik: TL, yeni görevlere sınırlı uyum sağlar, genellikle sadece son katmanlar değiştirilir. FT, yeni görevlere daha derinlemesine uyum sağlayarak daha yüksek uyarlanabilirlik sunar. Aşırı Öğrenme Riski: TL'de, yalnızca son katmanlar eğitildiği için aşırı öğrenme riski daha düşüktür. FT'de, özellikle küçük veri setleri ve çok sayıda eğitilebilir parametre olduğunda aşırı öğrenme riski daha yüksektir. Kullanım Senaryoları: TL kullanımı: Yeni veri seti küçük olduğunda, yeni görev orijinal göreve benzer olduğunda ve sınırlı hesaplama kaynakları gerektiğinde tercih edilir. FT kullanımı: Veri seti, aşırı öğrenme riski olmadan birden fazla katmanı yeniden eğitecek kadar büyük olduğunda, yeni görev orijinal görevden önemli ölçüde farklı olduğunda ve yeterli zaman ve hesaplama kaynakları mevcut olduğunda tercih edilir.