Yapay zeka (Artificial Intelligence - AI), insan benzeri görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerini geliştirmek için kullanılan algoritmalar ve modellerle mümkün hale gelir. AI'ın gücü, bu algoritmaların yeteneklerinden ve modellerin öğrenme kapasitesinden gelir. Bu yazıda, yapay zekanın temel algoritma türlerini ve kullanılan modelleri detaylı bir şekilde ele alacağız.

AI Algoritmaları

Yapay zeka algoritmaları, genellikle üç ana kategoriye ayrılır:

1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

Bu algoritmalar, önceden etiketlenmiş veri kullanarak eğitim alır. Model, giriş (input) ve çıkış (output) arasındaki ilişkileri öğrenir ve yeni veriler üzerinde tahminler yapabilir.

• Örnek Algoritmalar:

  • Lineer Regresyon

  • Lojistik Regresyon

  • Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM)

  • Karar Ağaçları

  • Random Forest

2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

Etiketlenmemiş veri ile çalışan bu algoritmalar, verideki gizli desenleri veya yapıları bulmaya odaklanır.

• Örnek Algoritmalar:

  • Kümeleme (K-Means, Hierarchical Clustering)

  • Ana Bileşen Analizi (Principal Component Analysis - PCA)

  • Otomatik Kodlayıcılar (Autoencoders)

3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

Bir ajan (agent), bir ortamda (environment) hareket ederek ödül veya ceza mekanizmasıyla öğrenir. Amaç, uzun vadeli ödülü maksimize eden stratejiler geliştirmektir.

• Örnek Algoritmalar:

  • Q-Öğrenme (Q-Learning)

  • Deep Q-Networks (DQN)

  • Politika Gradyanları (Policy Gradients)

AI Modelleri

1. Lineer Modeller

Veriler arasında doğrusal bir ilişki olduğunu varsayar. Hızlı ve basit yapılarıyla küçük veri kümelerinde iyi sonuç verir.

• Lineer Regresyon: Sürekli değer tahmini.

• Lojistik Regresyon: İkili sınıflandırma problemleri.

2. Destek Vektör Makineleri (SVM)

Sınıflar arasındaki sınırı en iyi şekilde ayıran hiper düzlemi (hyperplane) bulur. Küçük veri setlerinde ve yüksek boyutlu verilerde etkili bir algoritmadır.

3. Karar Ağaçları ve Random Forest

• Karar Ağaçları: Veri kümelerini dallara ayırarak tahmin yapar. Kolay anlaşılır ancak aşırı öğrenmeye (overfitting) eğilimlidir.

• Random Forest: Birden çok karar ağacının birleşiminden oluşur ve daha iyi genelleme yeteneğine sahiptir.

4. Sinir Ağları (Neural Networks)

Yapay sinir ağları, biyolojik sinir sistemlerinden esinlenmiştir. Birden fazla katman kullanarak karmaşık veri yapılarındaki ilişkileri öğrenir.

• İleri Beslemeli Sinir Ağları (Feedforward Neural Networks): Veri sadece ileriye doğru hareket eder.

• Geri Yayılım (Backpropagation): Hata oranını azaltmak için ağırlıkları ayarlama yöntemi.

5. Derin Öğrenme Modelleri (Deep Learning Models)

Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarıyla çalışır ve büyük veri setlerinde mükemmel sonuçlar verir. Öne çıkan modeller:

• Convolutional Neural Networks (CNN): Görüntü işleme için tasarlanmış sinir ağları.

• Recurrent Neural Networks (RNN): Zaman serisi ve sıralı veriler için kullanılır.

• Transformers: Doğal dil işleme (NLP) ve görüntü tanıma gibi görevlerde öncü olan modeller.

  • Örnek: BERT, GPT, Vision Transformers (ViT).

6. Bayes Modelleri

Olasılık teorisine dayanır ve belirsizlik içeren verilerde iyi çalışır.

• Naive Bayes: Metin sınıflandırma gibi uygulamalarda kullanılır.

7. Kümeleme Modelleri

Veriyi gruplara ayırmak için kullanılır.

• K-Means: Sabit sayıda küme bulma.

• Hierarchical Clustering: Veri hiyerarşik bir yapıda gruplandırılır.

8. Otomatik Kodlayıcılar (Autoencoders)

Veriyi sıkıştırmak ve yeniden oluşturmak için kullanılan sinir ağı modelleridir. Özellikle boyut indirgeme ve gürültü giderme görevlerinde kullanılır.

AI Algoritmalarının ve Modellerinin Uygulama Alanları

1. Doğal Dil İşleme (NLP)

• Metin sınıflandırma, özetleme, makine çevirisi.

• Chatbotlar ve sesli asistanlar.

2. Görüntü İşleme

• Nesne algılama, yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi.

• Otonom araçlar.

3. Tahmin ve Öngörü

• Finansal tahminler, stok yönetimi, müşteri davranışı analizi.

4. Sağlık

• Hastalık teşhisi, ilaç keşfi, genetik veri analizi.

5. Oyun ve Eğlence

• Oyun yapay zekası, öneri sistemleri.

AI Algoritmaları ve Modellerindeki Gelişmeler

AI, sürekli gelişen bir alandır. Günümüzde:

• Hibrit Modeller: Farklı algoritmaların birleştirilmesiyle daha güçlü sistemler oluşturuluyor.

• Önyargıyı Azaltma: Modellerdeki önyargıları gidermek için yeni yöntemler geliştiriliyor.

• Kuantum AI: Kuantum bilgisayarların gücünden yararlanan AI algoritmaları geleceği şekillendiriyor.

Sonuç

AI algoritmaları ve modelleri, modern yapay zekanın temel taşlarını oluşturur. Hangi algoritma ya da modelin kullanılacağı, probleme, veri türüne ve beklenen sonuçlara bağlıdır. Bu algoritmaların ve modellerin gelişimi, hayatımızın birçok alanında yenilikçi çözümler sunmaya devam edecektir.