Yapay Zekanın Temel Kavramlarını Öğrenme İhtiyacı
Yapay Zekanın Temel Kavramlarını Öğrenme İhtiyacı
Yapay Zeka, Kalıpları ve Verileri Kullanarak İnsan Benzeri Görevleri Gerçekleştirme Yeteneğine Sahip Sistemler Kurmak İçin Tekniklerin ve Algoritmaların Sunulduğu Bir Araştırma Alanıdır.
sinir ağları, makine öğrenimi, veri enterpolasyonu, sınıflandırma, örüntü tanıma, doğal dil işleme, tavsiye sistemleri, metin oluşturma ve daha fazlası gibi kavram ve teknikleri içerir.
Yapay zekanın temel kavramlarını bilmek çok önemlidir. temel kavramlarını ve ilkelerini öğrenmenizi ve bunları farklı sorunları ve sorunları çözmek için kullanmanızı sağlar. Yapay zekanın bazı temel kavramları şunlardır:
Sinir ağı
Sinir ağları, insan beyni üzerine inşa edilmiş en önemli yapay zeka algoritmalarından biridir. Bu ağlar, paralel olarak birlikte çalışan ve bilgisayarların farklı kalıpları otomatik olarak tanımasına izin veren çok sayıda işleme düğümü katmanından oluşur.
Bir sinir ağı genellikle üç katmandan oluşur: girdi, gizli ve çıktı. Girdi verileri, girdi katmanında sinir ağına verilir; ağın sonucu çıktı katmanında elde edilir. Gizli katman bu iki katman arasında yer alır ve veri işleme ve öznitelik çıkarımı için bir aşama olarak kullanılır.
Sinir ağında, her düğüm veya sinir, işlemedeki her girdinin önemini gösteren ağırlıklara sahiptir. Daha sonra bu girdiler her bir düğümde ilgili ağırlıkları ile toplanır ve o düğümün aktivasyon fonksiyonu uygulanır. Aktivasyon işlevi, sinir hücrelerinin insan beyninde nasıl çalıştığına benzer ve onun yardımıyla sinir ağı farklı kalıpları tanımlayabilir.
Yapay sinir ağları, öğrenme yetenekleri, karmaşık verileri işleyebilmeleri ve yüksek öngörülebilirlikleri nedeniyle örüntü tanıma, görüntüleme, doğal dil işleme ve öneri sistemleri gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
makine öğrenme
Makine öğrenimi, bilgisayarların girdi verilerinden otomatik olarak öğrenmesine ve bunları tahmin, sınıflandırma, örüntü tanıma ve yapay zeka dünyasıyla ilgili diğer birçok ücretlendirme gibi görevleri gerçekleştirmek için kullanmasına olanak tanıyan bir yapay zeka alt kümesidir. vermek
benzersiz algoritmalar, görüntü, metin, ses, video vb. girdi verilerinden öğrenir. Bu algoritmalar, manuel programlamaya gerek kalmadan kararlı ve geliştirilebilir bir şekilde yeni verilerden otomatik olarak öğrenir ve zamanla doğrulukları ve verimlilikleri artar.
Bazı makine öğrenimi algoritmaları şunlardır:
Takviyeli öğrenme: Bu algoritmada, bir ortamdaki bir ajan çevre ile etkileşime girer ve farklı ödüller alarak arka planda en iyi performans için en uygun politikayı bulmaya çalışır.
Denetimli öğrenme: Bu algoritmada, girdi verileri ve bunlara karşılık gelen çıktı, yeni sonuçları tahmin etmek için bir model oluşturmaya çalışan bilgisayara verilir.
Denetimsiz öğrenme: Bu algoritmada, bilgisayar etiketlenmemiş girdi verilerini işler, kalıpları keşfetmeye çalışır ve verileri otomatik olarak kategorilere ayırır.
Makine öğrenimi algoritmaları, yüz tanıma, örüntü tanıma, doğal dil işleme ve diğer birçok yapay zeka uygulaması gibi birçok alanda kullanılmaktadır; tahmin yetenekleri ve yüksek doğrulukları nedeniyle önemlidirler.
Doğal Dil İşleme
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing), bilgisayarların doğal dillerden (İngilizce, Farsça vb.) bilgi çıkarmasını ve bunları farklı algoritmalar ve modeller kullanarak anlayıp analiz etmesini sağlayan bir süreçtir.
metinleri işlemek için gramer, semantik, duygu ve konu analizi gibi algoritmalar kullanılır. Bu algoritmalar, bilgisayarın farklı metinleri otomatik olarak iyileştirmesini, işlemesini ve analiz etmesini sağlar.
Doğal dil işleme uygulamaları, makine çevirisi, duyarlılık analizi, spam algılama, otomatik belge işleme ve diğer birçok değerli uygulama için kullanılabilir.
Doğal dil işlemedeki kritik zorluklardan biri, doğal dilde var olan birçok farklılıktır; Örneğin, farklı dillerde, aynı dilin farklı lehçelerinde, günlük ve resmi dilde kelime ve cümle kullanımlarında farklılıklar vardır. Bu nedenle doğal dil işleme için özgün ve sağlam algoritmalara ihtiyaç duyulmakta ve bu algoritmaları eğitmek için çok fazla veriye ihtiyaç duyulmaktadır.
veri analizi
verilerin toplandığı, organize edildiği, analiz edildiği ve bunlardan elde edilen sonuçların karar vermek ve ticari ve bilimsel süreçleri desteklemek için kullanıldığı bir süreçtir.
Veri analizleri veritabanları, Excel dosyaları, loglar, ödeme sistemleri vb. çeşitli kaynaklardan toplanır. Veriler toplandıktan sonra düzenlenmeli ve analitik programlarda mantıklı ve kullanılabilir bir forma yerleştirilmelidir.
Bir sonraki adımda, farklı veri analiz algoritmaları kullanılarak verilerdeki bilgiler çıkarılarak analiz edilir. Bu analizler, veri detay analizi, karşılaştırmalı analiz, faktör analizi vb. içerebilir.
Son olarak, grafik ve görüntü yazılımları kullanılarak veri analizinden elde edilen sonuçlar, raporlar ve çizelgeler aracılığıyla kullanıcılara ve karar vericilere sunulabilir.
Veri analizi, pazarlama, finans, bilim, sağlık vb. birçok endüstri ve ekonomik sektördeki şirket ve kuruluşlarda karar verme sürecinde ve verimlilikte ana unsurlardan biridir.
Tavsiye sistemleri
Öneri sistemleri, kullanıcılara alışveriş, içerik, okuma veya istedikleri herhangi bir şey için önerilerde bulunmak üzere veri analizini kullanan akıllı sistemlerdir. Bu sistemler birçok web sitesinde, çevrimiçi mağazalarda, video ve müzik akış sistemlerinde, sosyal ağlarda ve diğer iletişim platformlarında kullanılmaktadır.
Tavsiye sistemlerinde, kullanıcıların ilgi, zevk ve davranışları hakkında toplanan veriler analiz edilerek kullanıcılara aradıkları ürün, hizmet ve içeriklerle ilgili öneriler sunulur. Bu teklifler, satın alma geçmişi, kullanıcı incelemeleri ve puanları, favori içerik ve diğer birçok faktöre göre belirlenebilir.
Öneri sistemlerinde içerik tabanlı filtreler, prosedür tabanlı filtreler ve derin öğrenme modelleri gibi farklı algoritmalar kullanılır. Bu algoritmalar, kullanıcıların sistemi kullanma konusunda daha iyi bir deneyim elde etmelerine ve kullanıcı memnuniyetini artırmalarına yardımcı olur.
Tavsiye sistemleri, işletmelere iki kritik nedenden dolayı fayda sağlar: Birincisi, şirketlerin ürün ve hizmetlerine daha verimli bir şekilde erişmelerine ve diğer kullanıcılarla etkileşim kurmalarına yardımcı olur. İkinci olarak, öneri sistemleri kullanılarak kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesi ve sistemden memnuniyetlerinin artırılması mümkündür.
siyah kutu
Yapay zekadaki kara kutu, davranışları ve iç işlevleri insanlar için net ve anlaşılır olmayan modelleri ifade eder. Başka bir deyişle, bu tür modellerde karar verme ve öğrenme süreci karmaşık bir şekilde yapılır. Genellikle çok katmanlı algoritmalardır (Deep Learning) ve bu algoritmaların kararlarını nasıl aldıklarını ve öğrenme verilerine nasıl tepki verdiklerini net olarak anlayamayız.
Bu modeller genellikle belirli bir sorunu çözmek için veri ve derin öğrenme algoritmaları kullanılarak eğitilir. Kara kutuların zorluklarından biri, sonuçlarını ve çıktılarını anlamak ve doğru bir şekilde yorumlamaktır. Örneğin, görüntü tanımada, bir model, hayvanların ve nesnelerin görüntülerine doğru bir şekilde yanıt verebilir. Yine de hangi görüntü özelliklerinin etkili olduğunu ve kararların nasıl alındığını tam olarak anlayamayabiliriz.
Kara kutular, yüksek güçleri ve verimlilikleri nedeniyle birçok yapay zeka sorunu için yardımcı olurken, sağlık ve tıp ve siber güvenlik gibi diğer bazı sorunlar için şeffaflık ve modellerin tepkilerini doğru yorumlayabilme ve kanıtlayabilme yeteneği esastır. Bu nedenle yorumlanabilirliği yüksek modeller geliştirmeye çalışmak yapay zekanın temel zorluklarından biridir.
LLM büyük dil modeli nedir?
Büyük Dil Modeli, metinleri ve dilsel çeşitleri işlemek ve anlamak için farklı diller için eğitilmiş derin sinir ağı modellerini ifade eder. Kapsamlı dil verilerini kullanan bu modeller, sözcükleri, cümleleri ve dil yapısını öğrenir ve kullanıcıların sorularını veya isteklerini tam ve anlamsal olarak yanıtlayabilir.
LLM, en popüler ana dil modellerinden biridir. Bu modeller, Transformer adı verilen benzersiz bir yapıya sahip derin sinir ağlarını kullanır ve Wikipedia metinleri gibi dev dilbilimsel veri kümeleri üzerinde eğitim vererek bilgilerini artırır. Yüksek doğruluk ve hız ile bu model sürekli metinler üretebilir, soruları yanıtlayabilir, otomatik çeviri yapabilir ve diğer birçok dilsel uygulamayı yapabilir.
LLM, doğal dil işleme, metin oluşturma, soru-cevap, otomatik çeviri ve daha birçok uygulama alanı gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır ve onu iyileştirerek ve geliştirerek, daha yenilikçi ve daha etkili çözümler arayabilmeyi umuyoruz. dil alanında.
GAN nedir?
GAN, veri ve görüntü oluşturmada en yaygın kullanılan derin öğrenme algoritmalarından biri olan “Üretici Düşman Ağları” anlamına gelir. Bu algoritma, 2014 yılında “Ian Goodfellow” tarafından tanıtıldı ve kısa sürede en etkili ve yaygın olarak kullanılan veri oluşturma yöntemlerinden biri haline geldi.
GAN’da, iki sinir ağı birbirine karşı yerleştirilir. Bu ağlardan biri “generator network” (Generator) olarak adlandırılır, yeni veri oluşturmaya çalışır, diğer ağ ise “discriminator network” (Discriminator) olarak adlandırılır ve yeni üretilen veriler ile gerçek verileri birbirinden ayırmaya çalışır. Zamanla üretici ağ, yeni veri geliştirmede ilerleyerek dedektör ağına meydan okur ve yeni oluşturulan veriler ile gerçek veriler arasında ayrım yapmayı zorlaştırır.
Sonuç olarak, bu yöntemle, üretici ağ, gerçek verilere çok benzeyen yeni veriler üretebilir. Bu algoritma, görüntü ve video üretimi, müzik üretimi, otomatik çeviri, metin üretimi ve diğer birçok derin öğrenme uygulamasında kullanılmaktadır.
Hesaplamak
Bilgi işlem, yapay zekanın ana faaliyetlerinden biridir. Yapay zeka genellikle karmaşık matematik ve bilgisayar bilimi problemlerini çözmek ve karmaşık hesaplamaları yüksek doğruluk ve hızla gerçekleştirmek için kullanılır.
Yapay zekada hesaplamalar yapmak için farklı algoritmalar kullanılır. Algoritmalar, bir bilgisayarın sorunları çözmesine ve otomatik olarak hesaplamalar yapmasına izin veren bir dizi matematiksel kural ve talimattır. Örneğin arama, optimizasyon, makine öğrenmesi gibi algoritmalar ve daha birçokları yapay zekada kullanılmaktadır.
Ayrıca, derin sinir ağları ve bir veri seti kullanılarak eğitilen diğer modeller, yapay zekada hesaplamalar yapmak için kullanılır. Bu modeller, farklı algoritmalar kullanarak verileri öğrenir ve işler ve genellikle görüntü tanıma, otomatik çeviri, soru-cevap ve diğer birçok yapay zeka uygulaması gibi karmaşık sorunları çözmek için kullanılır.
Yapay zeka, hesaplamaları yüksek doğruluk ve hızda gerçekleştirdiği için bilgisayar bilimi, matematik, veri bilimi ve diğer birçok uygulamalı alan gibi birçok alanda güçlü bir araçtır.
Hizalama veya hizalama
Yapay zekada uyum, iki veri kümesi veya iki farklı bilgi türü arasında ilişki elde etmek anlamına gelir. Diğer bir deyişle hizalama, iki veri setini karşılaştırmamıza ve aralarındaki ilişkiyi anlamamıza yardımcı olur.
Yapay zekadaki hizalamaya bir örnek, otomatik çeviridir. Otomatik çeviride bir metni bir dilden başka bir dile çevirmeyi amaçlıyoruz. Bunun için öncelikle orijinal metnin cümleleri ile çevrilmiş metin arasında bir uyum oluşturmalıyız. Yani metni doğru ve otomatik olarak çözebilmek için bu iki metnin kelimeleri ve cümleleri arasında bir ilişki kurmalıyız.
Yapay zekada hizalama, otomatik çeviride ve diğer birçok alanda kullanılır. Örneğin, doğal dil işlemede bir metnin farklı cümleleri arasındaki uyum çok önemlidir. Yapay görmede, ek görüntüler arasında hizalama da kullanılır. Hizalama, diğer verileri otomatik olarak karşılaştırmamıza ve ilişkilerini anlamamıza yardımcı olur.
son söz
Yapay zekanın bu temel kavramları, yapay zeka dünyasında var olan kavramların yalnızca küçük bir parçasıdır. Ancak bu kavramlara aşinalık, yapay zekanın nasıl çalıştığını ve sorunlarınızı çözmek için onu nasıl kullanabileceğinizi daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir.
