Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Temelleri
Yapay zeka (AI), bilgisayarların insan zekasını taklit etme yeteneğidir. Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların deneyimden öğrenme ve performanslarını iyileştirme yeteneğidir. AI ve ML, bilgisayar biliminin hızla büyüyen alanlarıdır ve birçok farklı alanda devrim yaratma potansiyeline sahiptirler.
Yapay Zeka Türleri
Yapay zekanın iki ana türü vardır:
- Dar AI: Dar AI, belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmıştır. Örneğin, bir satranç oynayan bilgisayar veya bir spam filtresi dar AI örnekleridir.
- Genel AI: Genel AI, herhangi bir görevi yerine getirme yeteneğine sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. Genel AI henüz geliştirilmemiştir, ancak birçok araştırmacı bu alanda çalışmaktadır.
Makine Öğrenimi Türleri
Makine öğreniminin üç ana türü vardır:
- Gözetimli öğrenme: Gözetimli öğrenmede, makine öğrenme algoritması, etiketlenmiş verilerle eğitilir. Etiketlenmiş veriler, girdi verilerinin doğru çıktılarla eşleştirildiği verilerdir. Örneğin, bir spam filtresi, spam e-postaları ve meşru e-postalarla eğitilir.
- Gözetimsiz öğrenme: Gözetimsiz öğrenmede, makine öğrenme algoritması, etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Etiketlenmemiş veriler, girdi verilerinin doğru çıktılarla eşleştirilmediği verilerdir. Örneğin, bir kümeleme algoritması, benzer verileri gruplandırmak için etiketlenmemiş verilerle eğitilir.
- Yarı gözetimli öğrenme: Yarı gözetimli öğrenmede, makine öğrenme algoritması, hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş verilerle eğitilir. Yarı gözetimli öğrenme, gözetimli öğrenmeden daha az etiketlenmiş veri gerektirir, ancak gözetimsiz öğrenmeden daha iyi performans gösterebilir.
Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Uygulamaları
Yapay zeka ve makine öğrenimi, birçok farklı alanda kullanılmaktadır. İşte birkaç örnek:
- Sağlık: Yapay zeka ve makine öğrenimi, hastalıkları teşhis etmek, tedavileri geliştirmek ve ilaç keşfetmek için kullanılmaktadır.
- Finans: Yapay zeka ve makine öğrenimi, dolandırıcılığı tespit etmek, yatırımları yönetmek ve kredi riskini değerlendirmek için kullanılmaktadır.
- Üretim: Yapay zeka ve makine öğrenimi, üretim süreçlerini otomatikleştirmek, kaliteyi iyileştirmek ve verimliliği artırmak için kullanılmaktadır.
- ** perakende:** Yapay zeka ve makine öğrenimi, müşteri davranışlarını anlamak, kişiselleştirilmiş öneriler sunmak ve satışları artırmak için kullanılmaktadır.
- Ulaşım: Yapay zeka ve makine öğrenimi, otonom araçlar geliştirmek, trafik akışını yönetmek ve kazaları önlemek için kullanılmaktadır.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Hakkında Daha Fazla Bilgi İçin Faydalı Siteler
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Hakkında Daha Fazla Bilgi İçin Faydalı Dosyalar
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Temelleri
- Makine Öğrenimi Algoritmaları
- Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Projeleri