what is artificial intelligence
Yapay Zeka (AI), Zeka Unsurları ve Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, NLP, vb. Gibi AI Alt Alanlarını Öğrenin:
Bilgisayar ağ sistemi, farklı görevleri yerine getirmek için insanların fiziksel ve zihinsel çabalarını azaltan farklı türde araçlar ve cihazlar sağlayarak insan yaşam tarzını iyileştirmiştir. Yapay zeka, bu çabaya mantıksal, analitik ve daha üretken teknolojileri uygulayarak bu süreçte daha etkili hale getirmek için bir sonraki adımdır.
Bu eğitimde, yapay zekanın ne olduğu, tanımı ve bileşenleri farklı örnekler yardımıyla açıklanacaktır. Ayrıca insan ve makine zekası arasındaki farkı da keşfedeceğiz.
Ne öğreneceksin:
Yapay Zeka (AI) Nedir?
Yapay Zekayı tanımlamak için kullanılabilecek çeşitli teknik tanımlar vardır, ancak hepsi çok karmaşık ve kafa karıştırıcıdır. Daha iyi anlamanız için tanımı basit kelimelerle detaylandıracağız.
İnsanlar herhangi bir sorunu çözebildikleri ve analitik düşünme, mantıksal akıl yürütme, istatistiksel bilgi ve matematiksel veya hesaplamalı zeka gibi becerileriyle büyük verileri analiz edebildikleri için bu dünyadaki en zeki tür olarak kabul edilir.
Tüm bu beceri kombinasyonları göz önünde bulundurularak, yapay zeka, makineler ve robotlar için, insanların yapabildiğine benzer karmaşık problemleri makinelerde çözme yeteneğini empoze eden geliştirildi.
Yapay zeka, tıp alanı, otomobiller, günlük yaşam tarzı uygulamaları, elektronik, iletişim ve bilgisayar ağ sistemleri dahil tüm alanlarda uygulanabilir.
Yani teknik olarak Bilgisayar ağları bağlamında yapay zeka, ham verileri doğru bir şekilde anlayabilen, bu verilerden yararlı bilgiler toplayabilen ve daha sonra bu bulguları nihai çözüme ulaşmak için kullanabilen bilgisayar cihazları ve ağ sistemi olarak tanımlanabilir. esnek bir yaklaşımla ve kolayca uyarlanabilen çözümlerle sorunun atanması.
Zekanın Unsurları
# 1) Muhakeme: Herhangi bir problemde yargıya varmak, tahmin etmek ve karar vermek için temel kriterleri ve yönergeleri sağlamamıza yardımcı olan prosedürdür.
Akıl yürütme iki tür olabilir, biri genel gözlemlenen olaylara ve ifadelere dayanan genelleştirilmiş akıl yürütmedir. Bu durumda sonuç bazen yanlış olabilir. Diğeri, gerçeklere, rakamlara ve belirli ifadelere ve belirli, bahsedilen ve gözlemlenen olaylara dayanan mantıksal akıl yürütmedir. Dolayısıyla, bu durumda sonuç doğru ve mantıklıdır.
# 2) Öğrenme: Kitaplar, yaşamın gerçek olayları, deneyimler, bazı uzmanlar tarafından öğretilmesi gibi çeşitli kaynaklardan bilgi ve beceri geliştirme eylemidir. Öğrenme, kişinin farkında olmadığı alanlarda bilgisini arttırır.
Öğrenme yeteneği sadece insanlar tarafından değil bazı hayvanlar tarafından da sergilenmekte ve yapay zeka sistemleri bu beceriye sahiptir.
Öğrenme, aşağıda listelendiği gibi farklı türlerdedir:
- Sesli konuşma öğrenme, bazı öğretmenlerin ders verdiği sürece dayanır, ardından sesli öğrenciler onu duyar, ezberler ve daha sonra ondan bilgi edinmek için kullanır.
- Doğrusal öğrenme, kişinin karşılaştığı ve ondan öğrendiği olaylar dizisini ezberlemeye dayanır.
- Gözlemsel öğrenme, diğer kişilerin veya hayvanlar gibi canlıların davranışlarını ve yüz ifadelerini gözlemleyerek öğrenme anlamına gelir. Örneğin, küçük çocuk, ebeveynlerini taklit ederek konuşmayı öğrenir.
- Algısal öğrenme, görselleri ve nesneleri tanımlayarak, sınıflandırarak ve ezberleyerek öğrenmeye dayanır.
- İlişkisel öğrenme, geçmiş olaylardan ve hatalardan öğrenmeye dayanır ve bunları doğaçlama yapmak için çaba gösterir.
- Mekansal öğrenme, insanların gelecekte başvurmak için ihtiyaç duyulduğunda akıllarında olanların bir görüntüsünü oluşturmalarına yardımcı olacak görseller, videolar, renkler, haritalar, filmler vb.
# 3) Problem Çözme: Sorunun nedenini belirleme ve sorunu çözmenin olası bir yolunu bulma sürecidir. Bu, sorunu analiz ederek, karar vererek ve ardından soruna nihai ve en uygun çözüme ulaşmak için birden fazla çözüm bularak yapılır.
Buradaki son slogan, problem çözmenin en iyi sonuçlarını en kısa sürede elde etmek için mevcut olanlardan en iyi çözümü bulmaktır.
# 4) Algı: Ham girdiden yararlı verileri elde etme, bir çıkarım yapma, seçme ve sistematikleştirme olgusudur.
İnsanlarda algı, deneyimlerden, duyu organlarından ve çevrenin durumsal koşullarından kaynaklanır. Ancak yapay zeka algısı ile ilgili olarak, mantıksal bir şekilde verilerle ilişkilendirilen yapay sensör mekanizması tarafından elde edilir.
# 5) Dilsel Zeka: Kişinin sözlü şeyleri farklı dillerde kullanma, anlama, okuma ve yazma kapasitesi olgusudur. İki veya daha fazla birey arasındaki iletişim tarzının temel bileşenidir ve analitik ve mantıksal anlayış için de gerekli olanıdır.
İnsan ve Makine Zekası Arasındaki Fark
Aşağıdaki noktalar farklılıkları açıklamaktadır:
# 1) Yukarıda, insan zekasının bileşenlerini, insanın farklı türde karmaşık görevleri yerine getirdiği ve farklı durumlarda çeşitli türden farklı sorunları çözdüğü gerekçesiyle açıkladık.
#iki) İnsan, tıpkı insanlar gibi zekaya sahip makineler geliştirir ve aynı zamanda insanlar gibi karmaşık probleme çok yakın sonuçlar verir.
# 3) İnsanlar verileri görsel ve işitsel örüntüler, geçmiş durumlar ve durum olaylarıyla ayırt ederken, yapay olarak akıllı makineler sorunu tanır ve sorunu önceden tanımlanmış kurallara ve birikim verilerine dayalı olarak ele alır.
# 4) İnsanlar geçmişin verilerini ezberler ve öğrendikleri ve beyinde tuttukları gibi hatırlarlar, ancak makineler geçmişin verilerini algoritmalarla arayarak bulacaktır.
# 5) Dilbilimsel zeka sayesinde, insanlar bozuk görüntü ve şekilleri ve eksik ses, veri ve görüntü kalıplarını bile tanıyabilir. Ancak makineler bu zekaya sahip değildir ve istenen sonuçları elde etmek için yine çeşitli algoritmaları içeren bilgisayar öğrenme metodolojisi ve derin öğrenme sürecini kullanırlar.
# 6) İnsanlar her zaman içgüdülerini, vizyonlarını, deneyimlerini, durumlarını, çevreleyen bilgileri, mevcut görsel ve ham verileri ve ayrıca bazı öğretmenler veya yaşlılar tarafından kendilerine öğretilen şeyleri analiz etmek, herhangi bir sorunu çözmek ve bazı etkili ve anlamlı sonuçlarla ortaya çıkarmak için takip eder. herhangi bir sorunun.
Öte yandan, her seviyedeki yapay olarak akıllı makineler, bazı yararlı sonuçlara ulaşmak için çeşitli algoritmaları, önceden tanımlanmış adımları, birikim verilerini ve makine öğrenimini kullanır.
# 7) Makinelerin izlediği süreç karmaşık olsa da ve çok sayıda prosedür içermesine rağmen, yine de büyük karmaşık veri kaynağını analiz etme ve aynı zamanda farklı alanların ayırt edici görevlerini tam olarak gerçekleştirmesi gerektiğinde en iyi sonuçları veriyorlar ve doğru ve verilen zaman çerçevesi içinde.
Bu makinelerde hata oranı insanlardan çok daha azdır.
Yapay Zekanın Alt Alanları
# 1) Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, bilgisayara verilen görevi veya işi gerçekleştirmek için özel olarak programlanmak yerine otomatik olarak veri toplama ve karşılaştıkları sorunların veya vakaların deneyimlerinden öğrenme yeteneği sağlayan bir yapay zeka özelliğidir.
Makine öğrenimi, verileri inceleyip tahminlerde bulunabilen algoritmaların büyümesini vurgular. Bunun ana kullanımı, hastalığın teşhisi, tıbbi tarama yorumu vb. İçin kullanıldığı sağlık sektöründedir.
Desen tanıma makine öğreniminin bir alt kategorisidir. Planın bilgisayar algoritmaları kullanılarak ham verilerden otomatik olarak tanınması olarak tanımlanabilir.
Bir model, bir olay ve eğilimler dizisini, nesneleri tanımlamak için görüntü özelliklerinin belirli özelliklerini, dil yardımı için sözcüklerin ve cümlelerin tekrar eden kombinasyonunu tahmin etmek için kullanılan zaman içinde kalıcı bir veri dizisi olabilir ve belirli bir veri olabilir. Herhangi bir ağdaki insanların bazı sosyal aktiviteleri ve daha birçok şeyi gösterebilecek eylemlerinin toplamı.
Örüntü tanıma süreci birkaç adım içerir. Bunlar şu şekilde açıklanmaktadır:
(i) Veri toplama ve algılama: Bu, fiziksel değişkenler vb. Gibi ham verilerin toplanmasını ve frekans, bant genişliği, çözünürlük vb. Ölçümlerini içerir. Veriler iki türdendir: eğitim verileri ve öğrenme verileri.
Eğitim verileri, veri setinin etiketlenmediği bir veri setidir ve sistem bunları kategorize etmek için kümeleri uygular. Öğrenme verileri, sınıflandırıcıyla doğrudan kullanılabilmesi için iyi etiketlenmiş bir veri kümesine sahipken.
(ii) Giriş verilerinin önceden işlenmesi :Bu, giriş kaynağından gelen gürültü gibi istenmeyen verileri filtrelemeyi içerir ve sinyal işleme yoluyla yapılır. Bu aşamada, giriş verilerinde önceden var olan modellerin filtrasyonu da daha fazla referans için yapılır.
(iii) Özellik çıkarma :Eşleme örüntüsünü özellikler açısından gerektiği gibi bulmak için örüntü eşleştirme algoritması gibi çeşitli algoritmalar gerçekleştirilir.
(iv) Sınıflandırma :Yapılan algoritmaların çıktısına ve eşleme örüntüsünü elde etmek için öğrenilen çeşitli modellere dayanarak, sınıf kalıba atanır.
(v) İşlem sonrası :Burada nihai çıktı sunulur ve elde edilen sonuca neredeyse ihtiyaç duyulacağı garanti edilir.
Örüntü Tanıma Modeli:
(resim kaynak )
Yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi, özellik çıkarıcı, özellikleri ses, görüntü, video, ses vb. Gibi giriş ham verilerinden türetecektir.
Şimdi, sınıflandırıcı x'i girdi değeri olarak alacak ve sınıf 1, sınıf 2… gibi girdi değerine farklı kategoriler tahsis edecektir. C sınıfı verilerin sınıfına bağlı olarak, modelin daha fazla tanınması ve analizi yapılır.
Bu model aracılığıyla üçgen şeklinin tanınmasına örnek:
Model tanıma, ses tabanlı tanıma ve yüz kimlik doğrulama gibi tanımlama ve kimlik doğrulama işlemcilerinde, hedef tanıma ve navigasyon rehberliği için savunma sistemlerinde ve otomobil endüstrisinde kullanılır.
# 2) Derin öğrenme
Makine istenen tek çıktıyı bulana kadar girdi verilerini birkaç yöntemle işleyerek ve analiz ederek öğrenme sürecidir. Makinelerin kendi kendine öğrenmesi olarak da bilinir.
Makine, girdi verilerinin girdi ham sırasını çıktıya eşlemek için çeşitli rastgele programlar ve algoritmalar çalıştırır. Nöroevrim gibi çeşitli algoritmalar ve gradyan gibi diğer yaklaşımlar bir nöral topolojiye iner. X ve y'nin ilişkili olduğu varsayılarak, y çıktısı nihayet bilinmeyen giriş fonksiyonundan f (x) çıkarılır.
Burada ilginç bir şekilde, sinir ağlarının işi doğru f fonksiyonunu bulmaktır.
Derin öğrenme, tüm olası insan özelliklerine ve davranışsal veritabanlarına tanık olacak ve denetimli öğrenmeyi gerçekleştirecektir. Bu süreç şunları içerir:
- Farklı insan duyguları ve işaretlerinin tespiti.
- İnsanı ve hayvanları belirli işaretler, işaretler veya özellikler gibi görüntülerle tanımlayın.
- Farklı konuşmacıların ses tanıma ve ezberleme.
- Video ve sesin metin verilerine dönüştürülmesi.
- Doğru veya yanlış hareketlerin tanımlanması, istenmeyen şeylerin sınıflandırılması ve dolandırıcılık vakaları (dolandırıcılık iddiaları gibi).
Yapay sinir ağlarını derin öğrenme ile hazırlamak için yukarıda bahsedilenler dahil diğer tüm özellikler kullanılır.
Tahmine Dayalı Analiz: Çok büyük veri kümelerini topladıktan ve öğrendikten sonra, benzer türdeki konuşma kümelerini, görüntüleri veya belgeleri karşılaştırmak gibi mevcut model kümelerine yaklaşarak benzer türdeki veri kümelerinin kümelenmesi yapılır.
Veri setlerinin sınıflandırılmasını ve kümelenmesini yaptığımız için, her ikisi arasındaki korelasyonu kurarak mevcut olay durumlarının temeline dayanan gelecekteki olayların tahminine yaklaşacağız. Tahmine dayalı kararın ve yaklaşımın zamana bağlı olmadığını unutmayın.
Bir tahminde bulunurken akılda tutulması gereken tek nokta, çıktının bir anlam ifade etmesi ve mantıklı olması gerektiğidir.
Tekrarlayan çekimler ve kendi kendini analiz ederek, sorunların çözümü makineler için bu şekilde sağlanacaktır. Derin öğrenme örneği, akıllı telefonların konuşmacının farklı bir aksanını anlamasına ve onu anlamlı konuşmaya dönüştürmesine olanak tanıyan telefonlardaki konuşma tanımadır.
# 3) Sinir Ağları
Sinir ağları, yapay zekanın beynidir. İnsan beynindeki sinir bağlantılarının kopyası olan bilgisayar sistemleridir. Beynin yapay karşılık gelen nöronları, algılayıcı olarak bilinir.
Bir araya gelen çeşitli algılayıcı yığını, makinelerdeki yapay sinir ağlarını oluşturur. İstenilen bir çıktı vermeden önce, sinir ağları çeşitli eğitim örneklerini işleyerek bilgi kazanır.
Farklı öğrenme modellerinin kullanılmasıyla, bu veri analiz süreci, daha önce cevaplanmamış birçok ilgili sorgu için de bir çözüm sağlayacaktır.
Sinir ağları ile ilişkili derin öğrenme, karmaşık sorunların çıktı katmanı dahil olmak üzere çok sayıda gizli veri katmanını ortaya çıkarabilir ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü gibi alt alanlar için yardımcıdır.
(resim kaynak )
Daha önceki sinir ağları türleri, bir giriş ve bir çıkıştan ve en üstte yalnızca bir gizli katmandan veya yalnızca tek bir algılayıcı katmanından oluşuyordu.
Derin sinir ağları, giriş ve çıkış katmanları arasında birden fazla gizli katmandan oluşur. Bu nedenle, veri biriminin gizli katmanlarını ortaya çıkarmak için derin bir öğrenme süreci gereklidir.
Sinir ağlarının derinlemesine öğrenilmesinde, her katman, önceki katmanların çıktı özelliklerine bağlı olarak benzersiz nitelikler setinde beceriye sahiptir. Sinir ağına ne kadar çok girerseniz, düğüm, daha net nihai çıktı elde etmek için önceki tüm katmanların çıktılarını tahmin edip yeniden birleştirdikçe daha karmaşık öznitelikleri tanıma yeteneği kazanır.
Tüm bu süreç, özellik hiyerarşisi olarak adlandırılır ve ayrıca karmaşık ve soyut veri kümelerinin hiyerarşisi olarak da bilinir. Doğrusal ve doğrusal olmayan işlevlerden geçecek milyarlarca kısıtlamaya sahip çok büyük ve geniş boyutlu veri birimlerini işlemek için derin sinir ağlarının yeteneğini geliştirir.
Makine zekasının çözmek için uğraştığı asıl mesele, tüm alanlara ve ülkelere yayılmış olan, dünyadaki etiketlenmemiş ve yapılandırılmamış verileri işlemek ve yönetmektir. Artık sinir ağları, bu veri alt kümelerinin gecikmesini ve karmaşık özelliklerini yönetme kapasitesine sahip.
Yapay sinir ağları ile birlikte derin öğrenme, resimler, metin, ses vb. Biçimindeki isimsiz ve ham verileri uygun etiketleme ile organize bir ilişkisel veri tabanında sınıflandırdı ve karakterize etti.
Örneğin, derin öğrenme binlerce ham görüntüyü girdi olarak alacak ve daha sonra bunları bir tarafta köpekler gibi tüm hayvanlar, bir köşedeki mobilya gibi canlı olmayan şeyler ve ailenizin tüm fotoğrafları gibi temel özelliklerine ve karakterlerine göre sınıflandıracaktır. üçüncü taraf böylece akıllı fotoğraf albümleri olarak da bilinen genel fotoğrafı tamamlıyor.
Başka bir örnek, Metin verilerinin durumunu binlerce e-postamızın olduğu bir girdi olarak ele alalım. Burada, derin öğrenme, e-postaları içeriklerine göre birincil, sosyal, tanıtım ve spam e-postalar gibi farklı kategorilerde toplayacaktır.
İleri Beslemeli Sinir Ağları: Sinir ağlarını kullanmanın hedefi, nihai sonuca minimum hata ve yüksek bir doğruluk seviyesi ile ulaşmaktır.
Bu prosedür birçok adımı içerir ve seviyelerin her biri, istenen özelliklere yavaşça hareket edeceği için ortak etkinlikte küçük bir artış olan tahmin, hata yönetimi ve ağırlık güncellemelerini içerir.
Sinir ağlarının başlangıç noktasında, hangi ağırlık ve veri alt kümelerinin girdiyi en uygun tahminlere dönüştürmesini sağlayacağını bilmez. Böylelikle, en iyi sonucu elde etmek için her türlü veri ve ağırlık alt kümesini, ardışık olarak tahminler yapmak için model olarak değerlendirecek ve her seferinde hatasından öğrenecektir.
c ++ ne için kullanılır?
Örneğin, küçük çocuklarla sinir ağlarına doğdukları zaman, çevrelerindeki dünya hakkında hiçbir şey bilmiyorlar ve zekaları yokmuş gibi bahsedebiliriz, ancak yaşlandıkça yaşam deneyimlerinden ve hatalarından daha iyi bir insan ve entelektüel olmayı öğrenirler.
İleri beslemeli ağın mimarisi aşağıda matematiksel bir ifade ile gösterilmektedir:
Giriş * ağırlık = tahmin
Sonra,
Kesin referans - tahmin = hata
Sonra,
Hata * hataya ağırlık katkısı = ayarlama
Bu, burada açıklanabilir, girdi veri seti, ağ için çoklu tahminleri elde etmek için onları katsayılarla eşleştirecektir.
Şimdi tahmin, hata oranını bulmak için gerçek zamanlı senaryolardan alınan temel gerçeklerle karşılaştırılır, gerçekler ve deneyimler. Hatayı gidermek ve ağırlıkların katkısını buna ilişkilendirmek için ayarlamalar yapılır.
Bu üç işlev, girdiyi puanlayan, kaybı değerlendiren ve modele yükseltme yapan sinir ağlarının üç temel yapı taşıdır.
Dolayısıyla doğru tahminlerde bulunmayı destekleyen katsayıları ödüllendirecek ve hatalara yol açan katsayıları atacak bir geri bildirim döngüsüdür.
El yazısı tanıma, yüz ve dijital imza tanıma, eksik model tanımlama, gerçek zamanlı sinir ağları örneklerinden bazılarıdır.
# 4) Bilişsel Hesaplama
Yapay zekanın bu bileşeninin amacı, insanlar ve makineler arasında karmaşık görev tamamlama ve problem çözme için etkileşimi başlatmak ve hızlandırmaktır.
Makineler, insanlarla çeşitli görevler üzerinde çalışırken, insan davranışını öğrenir ve anlar, çeşitli farklı koşullardaki duyguları ve insanların düşünme sürecini bir bilgisayar modelinde yeniden yaratır.
Bunu uygulayarak, makine insan dilini ve görüntü yansımalarını anlama becerisi kazanır. Böylece, yapay zeka ile birlikte bilişsel düşünme, insan benzeri eylemlere sahip olacak ve aynı zamanda veri işleme yeteneklerine sahip olabilecek bir ürün yapabilir.
Bilişsel hesaplama, karmaşık problemler durumunda doğru kararlar alma yeteneğine sahiptir. Böylelikle optimum maliyetlerle çözümlerin iyileştirilmesi gereken alanda uygulanmakta ve doğal dil ve kanıta dayalı öğrenmenin analizi ile elde edilmektedir.
Örneğin, Google Asistan, bilişsel bilişimin çok büyük bir örneğidir.
# 5) Doğal Dil İşleme
Yapay zekanın bu özelliği ile bilgisayarlar insan dilini ve konuşmasını yorumlayabilir, tanımlayabilir, konumlandırabilir ve işleyebilir.
Bu bileşeni tanıtmanın arkasındaki konsept, makineler ve insan dili arasındaki etkileşimi kusursuz hale getirmektir ve bilgisayarlar, insan konuşması veya sorgusuna mantıksal yanıtlar verebilir hale gelecektir.
Doğal dil işleme, insan dillerinin hem sözlü hem de yazılı bölümüne odaklanmak, algoritmaları kullanmanın hem aktif hem de pasif modları anlamına gelir.
Natural Language Generation (NLG), insanların konuşmak için (sözlü iletişim) kullandığı cümleleri ve kelimeleri işleyecek ve çözecektir; NaturalLanguage Understanding (NLU) ise, metin veya piksellerdeki dili çevirmek için yazılı kelimeleri vurgulayacaktır. makineler.
Makinelerin Grafik Kullanıcı Arayüzleri (GUI) tabanlı uygulamaları, doğal dil işlemenin en iyi örneğidir.
Bir dili diğerine çeviren çeşitli çevirmen türleri, doğal dil işleme sisteminin örnekleridir. Sesli asistan ve sesli arama motorunun Google özelliği de buna bir örnek.
# 6) Bilgisayarla Görme
Bilgisayar görüşü, bilgisayarın gerçek dünyadaki görüntü ve görsellerden gelen görsel verileri yakalayıp yakalayarak otomatik olarak tanımasını, analiz etmesini ve yorumlamasını kolaylaştırdığı için yapay zekanın çok hayati bir parçasıdır.
PDF belgesindeki görüntüler veya video dosyaları, Word belgesi, PPT belgesi, XL dosyası, grafikler ve resimler dahil olmak üzere verilen herhangi bir veriden görüntülerin içeriğini çıkarmak için derin öğrenme ve örüntü tanıma becerilerini içerir.
Bir grup şeyin karmaşık bir görüntüsüne sahip olduğumuzu varsayalım, o zaman sadece görüntüyü görüp ezberlemek herkes için kolay değildir. Bilgisayar görüşü, nesnelerin keskin kenarları, alışılmadık tasarım veya kullanılan renk gibi, onunla ilgili bit ve bayt ayrıntılarını çıkarmak için görüntüye bir dizi dönüşüm dahil edebilir.
Bu, çeşitli algoritmalar kullanılarak matematiksel ifadeler ve istatistikler uygulanarak yapılır. Robotlar, dünyayı görmek ve gerçek zamanlı durumlarda hareket etmek için bilgisayarla görme teknolojisini kullanır.
Bu bileşenin uygulaması, bir MRI taraması, X-ışını vb. Kullanarak hastanın sağlık durumunu analiz etmek için sağlık sektöründe çok yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Ayrıca otomobil endüstrisinde bilgisayar kontrollü araçlar ve insansız hava araçlarıyla uğraşmak için kullanılmaktadır.
Sonuç
Bu eğitici yazıda, ilk olarak, çeşitli zeka unsurlarını bir şema ile ve istenen sonuçları elde etmek için gerçek yaşam koşullarında zekanın uygulanmasındaki önemini açıkladık.
Daha sonra, yapay zekanın çeşitli alt alanlarını ve bunların makine zekası ve gerçek dünyadaki önemini matematiksel ifadeler, gerçek zamanlı uygulamalar ve çeşitli örnekler yardımıyla ayrıntılı olarak araştırdık.
Yapay zekanın tüm uygulamalarında çok hayati bir rol oynayan makine öğrenimi, örüntü tanıma ve yapay zekanın sinir ağı kavramları hakkında da detaylı bilgi edindik.
Bu eğitimin birbirini izleyen bölümünde, yapay zeka uygulamasını ayrıntılı olarak inceleyeceğiz.
Önerilen Kaynaklar
- Veri Madenciliği - Makine Öğrenimi - Yapay Zeka - Derin Öğrenme
- 10+ EN İYİ En Umut Vaat Eden Yapay Zeka (AI) Şirketi (2021 Seçici)
- En İyi 10 Yapay Zeka Yazılımı (2021'de AI Yazılım İncelemeleri)
- Makine Öğreniminde Yapay Sinir Ağına Eksiksiz Bir Kılavuz
- İş Zekası (BI) Testine Giden 4 Adım: İş Verileri Nasıl Test Edilir
- Makine Öğrenimi Eğitimi: Makine Öğrenimi ve Uygulamalarına Giriş
- En İyi 25 İş Zekası Aracı (2021'de En İyi BI Araçları)
- Makine Öğrenimi Türleri: Denetimli ve Denetimsiz Öğrenim