1
kuramsal bilgisayar bilimlerinden birisidir. genelde veri madenciliği, optimizasyon ve yapay zeka geliştirmede kullanılır.
2
(bkz: makine öğrenmesi)
alt algoritması güzel örneklerle açıklandığı vakit iyi anlaşılacaktır, insanlar tarafından.
3
Basitçe ifade etmek gerekirse, makine öğrenme algoritması örnek olarak öğrenir ve daha sonra kullanıcılar bu kendi kendine öğrenme algoritmalarını içgörüleri ortaya çıkarmak, ilişkileri belirlemek ve gelecekteki eğilimler hakkında tahminler yapmak için kullanırlar. Makine öğreniminin sağlık, sigorta, enerji, pazarlama, üretim, finansal teknoloji (fintech) ve daha fazlası dahil olmak üzere endüstri sektörlerinde pratik sonuçları vardır. Etkin bir şekilde uygulandığında, makine öğrenimi işletmelerin pratik sorunlara en uygun çözümleri ortaya çıkarmasına olanak tanır.
4
Mevcut verilerden yola çıkarak güncel verileri değerlendirebilen yapay zekâ alanı; Makine öğrenmesi. Örneğin gmail, e-posta adresinize gelen e-postaları sınıflandırmak için bunu kullanır. Veri tabanında yer alan örnek e-postalardan yararlanarak yeni e-postalarınızı değerlendirip tasnifler. Bazen önemli bir e-postanız dahi spam'a düşebiliyor ya, işte o da makinelerin henüz tam öğrenememesi kaynaklı : )
Gelecekte insanlığın lehine aleyhine tüm işlerde kullanılacak gibi. Görüntü işlemeyle potansiyel suçlular tespit edilebilecek meselâ. Düşünün ki her yerde kamera var. Tecavüzcülerin tecavüz etmeden önce çekilmiş vidyolarına bakılacak, hâl ve hareketleri ilgili makine öğrenmesi programında bir biçimde işlenecek, daha tecavüz edemeden potansiyel tecavüzcüler tespit edilebilecek. İşte bu lehimize de aleyhimize de kullanılabilir arkadaşlar. Karar mercii insan olduğu, teknolojinin Temel kullanıcısı insan olduğu müddetçe korkarım ki her şey hep aynı kalacak. Teknoloji ile birlikte vicdanlar da gelişiyor fakat vicdanlar geliştikçe de yeni vicdansızlıklar türüyor.
Ek: bunu da kenarda tutmuşum niyeyse, salayım dedim.
5
bir makinenin kendi kendine karar vermesini sağlayan algoritmaların genel adıdır. makineye verilen verilerin regresyon, bayes , karar ağaçları, en yakın komşu gibi algoritmalar makine öğrenmesinde kullanılan bazı algoritmalardır.
peki bu makine öğrenmesi ve algoritmaları ne işe yarar?
bu sorunun cevabı algoritmalarda gizli. misal basit bir regresyon algoritması süregelen ürün fiyat gelirlerinden sonraki fiyat tahminlerini elde etmek için kullanılabilir.
karar ağaçları algoritması ise insanların demografik yapılarına göre ne tip kararlar verebileceği tahmin edilebilir. programlama ne ki if else işte dediğiniz algoritma karar ağaçları algoritmasıdır. ama if elsei kullanırken bile genel yapıya çok dikkat edilmesi gerekmekte.
(bkz: makine öğrenmesi algoritmaları)
↑