İlk bölümde yapay zekanın (YZ) tarihsel gelişimini ve genel kullanım alanlarını ele aldık. Bu bölümde ise YZ’nin temel bileşenlerine, özellikle makine öğrenimine (ML) ve diğer önemli kavramlara odaklanarak daha teknik bir bakış açısı sunacağız.

Yapay Zeka Nedir?

YZ, makinelerin insan benzeri zeka gerektiren görevleri yerine getirebilme yeteneğidir. Bu görevler arasında problem çözme, öğrenme, mantık yürütme, algılama ve dil anlama bulunur. YZ, geniş bir şemsiye terimdir ve ML, derin öğrenme (DL), doğal dil işleme (NLP) gibi alt alanları kapsar.

Makine Öğrenimi (ML) Nedir?

ML, bilgisayarların açıkça programlanmadan verilerden öğrenmesini sağlayan bir YZ alt dalıdır. ML algoritmaları, veri setlerindeki desenleri ve ilişkileri analiz ederek tahminler yapar veya kararlar alır. ML’nin temel prensibi, bilgisayarların deneyim yoluyla performanslarını artırmasıdır.

Makine Öğrenimi Türleri:

• Denetimli Öğrenme (Supervised Learning):
  • Etiketlenmiş veri setleriyle çalışır.
  • Algoritma, girdi ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenir.
  • Sınıflandırma (classification) ve regresyon (regression) gibi görevlerde kullanılır.
  • Örnek: E-posta spam filtreleri, görüntü tanıma.
• Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning):
  • Etiketlenmemiş veri setleriyle çalışır.
  • Algoritma, verilerdeki gizli desenleri ve yapıları keşfeder.
  • Kümeleme (clustering) ve boyut indirgeme (dimensionality reduction) gibi görevlerde kullanılır.
  • Örnek: Müşteri segmentasyonu, anomali tespiti.
• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning):
  • Bir ajan, bir ortamda eylemler gerçekleştirerek ödüller kazanmaya çalışır.
  • Ajan, deneme yanılma yoluyla en iyi stratejiyi öğrenir.
  • Oyun oynama, robot kontrolü gibi görevlerde kullanılır.
  • Örnek: AlphaGo, otonom araçlar.

Derin Öğrenme (DL) Nedir?

DL, ML’nin bir alt dalıdır ve yapay sinir ağlarını (ANN) kullanarak karmaşık problemleri çözer. DL, özellikle büyük veri setleriyle çalışırken yüksek performans gösterir.

• Yapay Sinir Ağları (ANN):
  • İnsan beyninin nöronlarından esinlenerek tasarlanmış hesaplama modelleridir.
  • Katmanlardan oluşur ve her katman, girdiyi dönüştürerek bir sonraki katmana iletir.
  • Derin sinir ağları, çok sayıda katmana sahip ANN’lerdir.
• Derin Öğrenme Uygulamaları:
  • Görüntü ve ses tanıma, doğal dil işleme, makine çevirisi, oyun oynama.

Doğal Dil İşleme (NLP) Nedir?

NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan bir YZ alanıdır.

• NLP Görevleri:
  • Metin sınıflandırma, duygu analizi, makine çevirisi, soru-cevap sistemleri, sohbet robotları.

Temel Yapay Zeka Algoritmaları:

• Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Sürekli değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılır.
• Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemleri için kullanılır.
• Karar Ağaçları (Decision Trees): Verileri dallara ayırarak karar verme süreçlerini modelller.
• Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birden fazla karar ağacının bir araya gelmesi ile oluşturulmuş makine öğrenmesi algoritmasıdır.
• Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines): Sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılır.
• K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors): Sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılan basit bir algoritmadır.
• K-Ortalamalar Kümelemesi (K-Means Clustering): Verileri kümelere ayırmak için kullanılır.
• Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks): Görüntü tanıma ve video analizinde kullanılır.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks): Zaman serisi verileri ve doğal dil işlemede kullanılır.

Yapay Zeka’da Kullanılan Programlama Dilleri ve Kütüphaneler:

• Python: Yapay zeka ve makine öğrenmesi için en popüler programlama dilidir.
• TensorFlow, Keras, PyTorch: Derin öğrenme kütüphaneleridir.
• Scikit-learn: Makine öğrenmesi kütüphanesidir.
• NLTK(Natural Language Toolkit): Doğal dil işleme kütüphanesidir.

Yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi alt alanlarıyla hızla gelişen bir teknolojidir. Bu alanlardaki temel kavramları anlamak, YZ’nin potansiyelini ve sınırlamalarını değerlendirmek için önemlidir.