Blog Yazılarım

Derin Öğrenme Nedir?

Makine Öğrenimi, Yapay Zeka’nın bir alt kümesi, Derin Öğrenme de Makine Öğrenimi’nin özel bir alt kümesidir. Derin öğrenme algoritmaları girişten çıkışa doğrudan eşleme yapmaz. Bunun yerine, birkaç katman işlem birimine dayalıdır. Her katman çıktısını bir sonraki katmana aktarır, o katman da onu işler ve bir sonraki katmana aktarır. Bu çok katmanlı yapıya derin öğrenme denir. Derin Öğrenme, algoritmaları birleştirerek bir Sinir Ağı oluşturur. Bu Sinir Ağı, beyin yapısının ve işlevinin yapay bir kopyasıdır ve yapay zeka sistemlerinin sürekli olarak öğrenmesini ve sonuçların kalitesini ve doğruluğunu iyileştirmesini sağlar. Bu yapı sistemlerin…

Devamı

Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Arasındaki Farklar Nelerdir?

.. Ecehan ERSÖZ

yapay zeka makine öğrenmesi derin öğrenme farkları

Yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları gibi birbirine yakın olan terimler ve kavramlar arasındaki farkları ayırt etmek önemlidir. Yapay Zeka (AI): Makine Öğrenimi: Derin Öğrenme: Yapay Sinir Ağları: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Arasındaki Farklar:

Devamı

Üretken Yapay Zeka Nedir?

.. Ecehan ERSÖZ

Generative AI, yani Üretken Yapay Zeka, yeni ve benzersiz veriler oluşturabilen bir yapay zeka tekniğidir. Geleneksel yapay zeka modellerinin aksine, Generative AI modelleri derin öğrenme tekniklerini kullanır ve geniş veri kümelerine dayanarak tamamen yeni veriler üretir. Bu veriler, görüntülerden müziğe, metne ve hatta sanal dünyalara kadar çeşitli uygulamalara sahip olabilir. Örneğin, Generative AI, doğal dil işleme ve üretme yeteneklerini daha doğru veya verimli hale getirmek için yeni ve daha güçlü LLM (Büyük Dil Modeli) algoritmaları veya yapıları geliştirebilir. Ayrıca, Generative AI, LLM’yi daha büyük ve daha gelişmiş bir yapay zeka…

Devamı

Yapay Zeka Öğrenme Adımları Nelerdir?

.. Ecehan ERSÖZ

Yapay Zeka‘nın öğrenme süreci genellikle aşağıdaki adımlardan oluşur: Veri Toplama: Yapay Zeka modelleri, öğrenme için genellikle büyük miktarda veriye ihtiyaç duyar. Bu nedenle, öncelikle ilgili verilerin toplanması gerekmektedir. Veriler, insanlar tarafından etiketlenebilir veya etiketsiz olabilir. Veri Ön İşleme: Toplanan veriler, önceden işlenmelidir. Bu adımda, veriler temizlenir, düzenlenir ve gerektiğinde özellik çıkarımı yapılır. Verilerin uygun bir formatta ve yapay zeka modeline uygun hale getirilmesi sağlanır. Model Seçimi: Yapay Zeka öğrenme sürecinde, uygun bir model seçmek önemlidir. Model seçimi, veri setine ve hedefe bağlı olarak yapılır. Örneğin, sınıflandırma problemleri için farklı bir…

Devamı

Makineler Nasıl Öğrenir?

. Ecehan ERSÖZ

Makine öğrenimi algoritmaları, genellikle büyük veri kümeleriyle eğitilir ve örneklerden öğrenirler. Makine öğrenimi algoritmalarının aşağıda görülen yapıdaki verilerle eğitilir ve öğrenirler Makine öğrenimi algoritmaları, eğitim verilerini kullanarak istatistiksel ve matematiksel yöntemlerle öğrenme sürecini gerçekleştirirler. Bu süreç, algoritmanın veri örneklerini analiz etmesi, desenleri ve ilişkileri tanıması ve bu bilgileri gelecekteki tahminler ve kararları için kullanmasıyla gerçekleşir. Algoritma, eğitim verilerindeki hataları azaltmak ve doğru sonuçlar üretmek için iteratif olarak güncellenir. Bu şekilde, makine öğrenimi algoritmaları verilerden öğrenir ve yeni verilere dayanarak akıllı kararlar verebilir. Bu öğrenme aşamalarında kullanılan verilerde etik unsurlara da…

Devamı

Yapay Zeka Nasıl Öğrenir?

.. Ecehan ERSÖZ

Yapay Zeka‘nın öğrenme süreci, makinelere belirli bir görevi yerine getirmek için nasıl öğreneceklerini öğretmekle başlar. Yapay Zeka’nın öğrenme süreci en temelde şu aşamaları içerir. Bu süreçteki her adım, modelin doğru şekilde eğitilmesi ve performansının iyileştirilmesi için önemlidir.

Devamı

Yapay Zeka’nın Temel Bileşenleri Nelerdir?

.. Ecehan ERSÖZ

Yapay zekanın temel bileşenleri ifadesiyle bu yapıyı ortaya çıkmasındaki fonksiyonlar ve yapılar şu şekildedir. Bu bileşenler, Yapay Zeka sistemlerinin temel yapı taşlarını oluşturur ve farklı alanlarda çeşitli uygulamalar için kullanılır.

Devamı

Veri Analizi Sonuçlarının İşletmelere Katkıları

.. Ecehan ERSÖZ

Veri analizinden elde edilen bilgileri yorumlamayı ve anlamlandırmayı, tıpkı bir hazine haritasını okumaya benzetebiliriz. Bu sonuçlardan sağlanan içgörüler işletmelere yol gösterir ve yeni başarılara yönlendirir. Peki veri analizi sonuçları nasıl kullanılır? Sonuç olarak, veri analizi, işletmelerin daha akıllı, daha hızlı ve daha etkili kararlar alınmasını, dinamik stratejiler geliştirilmesini sağlayarak rekabet avantajı elde edilmesine yardımcı olur.

Devamı

Büyük Dil Modelleri Nedir?

.. Ecehan ERSÖZ

Büyük Dil Modelleri (Large Language Models), bizim verdiğimiz girdiyi alarak ve bir sonraki kelimeyi üretmeye çalışır. Örneğin, “Mary had a little” ifadesini verdiğinizde, bir sonraki kelimenin “lamb” olduğunu tahmin eder. Örneğin, “roses are red” ifadesini verdiğinizde, model “violets are blue” şeklinde devam eder. Bu şekilde, kelime kelime çıktı üretmeye çalışır. Büyük Dil Modelleri, dilllerdeki desenleri, syntax’ı öğrenir ve bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için bu desenleri kullanır. Öğrenme sürecinde, büyük bir metin veri kümesi kullanılır ve model, bir cümledeki bir kelimeyi tahmin etmek için önceki kelimeleri kullanır. Bu şekilde, dilin…

Devamı

Veri Analizinde Gerçek Hayat Uygulamaları

.. Ecehan ERSÖZ

Diyelim ki bir e-ticaret sitesinde çalışıyorsunuz ve müşteri deneyimini iyileştirmek istiyorsunuz. Veri analizi bu konuda size nasıl yardımcı olabilir? Bu yazımda Veri Analizi Sürecinde Hangi Aşamalar Bulunur? yazımdaki aşamaları örneklendirerek ilerleyeceğim. Örnek: Hedef: Sepet terk oranını azaltmak. Veri Analizi Süreci: Analiz Sonrası Alınacak Aksiyonlar Veri analizi sayesinde, sepet terk oranını azaltmak için veriye dayalı kararlar alınabilir ve müşteri deneyimi iyileştirilebilir.

Devamı