Yapay zeka, bilgisayar sistemlerine benzer zekâ yeteneği kazandırmayı amaçlayan bir alan avantajı sağlar. Temel olarak, yapay zeka sistemleri genellikle veri analizi, desen tanıma, öğrenme ve problem çözme gibi parçaları ayırmak için açmak ve modeller kullanır. Makine işlemleri, yapay zekanın alt alanlarından biridir ve bilgisayar sonuçları deneyimlerinden öğrenmelerine ve gelişmelere olanak tanır. Bu süreç, genellikle veri setlerini kullanarak modellerin sınıflandırılmasını içerir.
Yapay zeka, bilgisayar sistemlerine benzer zekâ yeteneği kazandırmayı amaçlayan bir alan avantajı sağlar. Temel olarak, yapay zeka sistemleri genellikle veri analizi, desen tanıma, öğrenme ve problem çözme gibi parçaları ayırmak için açmak ve modeller kullanır. Makine işlemleri, yapay zekanın alt alanlarından biridir ve bilgisayar sonuçları deneyimlerinden öğrenmelerine ve gelişmelere olanak tanır. Bu süreç, genellikle veri setlerini kullanarak modellerin
Kısacası Yapay zeka (YZ) çalışma mantığı oldukça geniş bir konsepttir ve farklı yaklaşımların birleştirilmesidir. Ancak genel olarak YZ sistemleri, veri analizi, desen tanıma ve öğrenme gibi görevlerin başlatılması için çalıştırılır ve modeller kullanılır.
Makine geliştirmei, YZ'nin bir alt alanıdır ve bilgisayar sonuçları deneyimlerinden öğrenmelerini sağlar. Bu süreç, genellikle büyük veri parçaları üzerinden modelin sınıflandırılmasını içerir. YZ sistemleri, öğrendikleri desenleri genelleme yeteneği ile bilinir ve bu da yeni, benzer olmayan veri setlerinde başarılı olabilmelerini sağlar.
Kaynak olarak, bu konuda daha detaylı bilgi toplamak için kitaplara, akademik makalelere veya çeşitli eğitim kaynaklarına başvurabilirsiniz. Örneğin, "Örüntü Tanıma ve Makine Öğrenimi" kitabı, Christopher M. Bishop tarafından yazılmıştır ve bu konunun temel kavramlarının anlaşılması için iyi bir kaynak olabilir.
Kaynaklar
- Cristopher M. BİSHOP. (1959). "Örüntü Tanıma Ve Makine Öĝrenme Kitabı". Yayınevi: Iş Bankasınyayınları. sf: 273.
