Yapay zeka teknolojisini kavramak ve açıklamak için temel kavramları anlamak gereklidir. İşte Yapay Zeka ile ilgili temel kavramlar:
Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimi, bilgisayar sistemlerinin deneyim ve veri aracılığıyla öğrenmelerini sağlayan bir alt alandır. Bu alandaki algoritmalar ve modeller, belirli görevleri gerçekleştirmek için verilerden öğrenir. Örnekler üzerinden modeller oluşturma ve tahminlerde bulunma yeteneği sayesinde, Makine Öğrenimi birçok farklı uygulama alanında kullanılmaktadır.
YAPAY SİNİR AĞLARI
Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden matematiksel modellerdir. Bu ağlar, giriş verilerini işleyen ve sonuçlar üreten birçok yapay sinir hücresinden (hücre) oluşur. Sinir ağları, derin öğrenme modellemesinin temelini oluşturur.
Otomatik Karar Alma
Yapay zeka, otomatik karar alma yetenekleri sunar. Belirli koşullar veya veri analizi temelinde, otomatik olarak kararlar alabilir ve belirli görevleri yönetebilir. Bu, iş süreçlerini optimize etmek, riskleri azaltmak ve verimliliği artırmak için kullanılır.
Doğal Dil İşleme
Doğal Dil İşleme, insan dilini anlama ve işleme yeteneğine sahip olan yapay zeka bir dalıdır. Metin analizi, metin üretimi ve dil temelli görevlerde kullanılır. NLP genellikle sesli asistanlar, metin madenciliği ve dil çevirisi gibi uygulamalarda kullanılır.
Veri Madenciliği
Derin Öğrenme, yapay sinir ağları kullanarak karmaşık problemleri çözmek için kullanılan makine öğrenimi alanının bir alt dalıdır. Deep learning involves using multi-layered neural networks to analyze and learn from large volumes of data. Özellikle görüntü ve konuşma tanıma gibi görevlerde başarılıdır. Veri madenciliği, büyük veri kümelerini inceleyerek anlamlı desenler, ilişkiler ve eğilimleri keşfetme sürecidir. Veri madenciliği, yapay zeka uygulamalarında değerli bilgileri ortaya çıkarmak ve bunları makine öğrenimi modelleri için kullanmak amacıyla kullanılır.
