Yapay Zekâ Atölyesi

1. Giriş: Makine öğrenmesi araçları neden önemlidir? Makine öğrenmesi (Machine Learning – ML), bilgisayarların açıkça her adım için programlanmadan, verilerden örüntüler öğrenmesini ve öğrendikleri örüntülerden hareketle tahminler veya kararlar üretmesini sağlayan yapay zekâ alanıdır. Günümüzde makine öğrenmesi; sağlık hizmetlerinden eğitime, finans sektöründen sanayiye, tarımdan siber güvenliğe kadar pek çok alanda kullanılmaktadır. Örneğin bir makine öğrenmesi modeli; Öğrencilerin geçmiş sınav sonuçlarını inceleyerek öğrenme desteğine ihtiyaç duyabilecek öğrencileri belirleyebilir. Evlerin özelliklerinden hareketle satış fiyatlarını tahmin edebilir. E-posta mesajlarını spam veya normal mesaj olarak sınıflandırabilir. Üretim hattındaki sensör verilerini analiz ederek makine arızalarını önceden tahmin edebilir. Müşterilerin alışveriş alışkanlıklarını inceleyerek kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir. Ağ trafiğini analiz ederek olağan dışı etkinlikleri tespit etmeye yardımcı olabilir. B...

  Yapay zekâyı anlamanın en önemli adımlarından biri, yalnızca “Yapay zekâ nedir?” sorusunu cevaplamak değil, “Yapay zekâ bir problemi nasıl çözer?” sorusunun cevabını anlamaktır. Bir yapay zekâ sistemi; kendisine verilen probleme, sahip olduğu bilgiye ve kullandığı yönteme bağlı olarak farklı şekillerde çözüm üretebilir. Bazı sistemler insan tarafından yazılmış kuralları takip eder. Bazıları mümkün olan yolları araştırır. Bazıları verilerden örüntüler öğrenir. Bazıları ise çevresiyle etkileşime girerek aldığı ödül ve cezalardan öğrenir. Bu nedenle yapay zekâ tek bir yöntemden oluşmaz. YAPAY ZEKÂ │ ┌───────────────────┼───────────────────┐ │ │ │ Kurallarla Arama ile Veriden öğrenme çözme çözme │ │ ┌───────────────────┼───────────────...