Yapay Zeka Bilimlerinde Kullanılan Öğrenme Teknikleri

Yapay zeka (YZ), makineleri insan zekası benzeri görevleri gerçekleştirecek şekilde yeteneklendirmeyi amaçlayan bilgisayar biliminin bir dalıdır. YZ sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynayan öğrenme teknikleri, makinelerin verilerden bağımsız olarak bilgi edinmesine ve zamanla performanslarını iyileştirmelerine olanak tanır.

YZ'de kullanılan başlıca öğrenme teknikleri şunlardır:

Gözetimli Öğrenme

Gözetimli öğrenme, etiketlenmiş veriler (giriş-çıkış çiftleri) kullanan bir öğrenme tekniğidir. Makine, verilerdeki kalıpları öğrenir ve yeni, etiketlenmemiş veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için bu kalıpları uygular.

Gözetimsiz Öğrenme

Gözetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veriler kullanan bir öğrenme tekniğidir. Makine, verilerdeki gizli kalıpları ve yapıları keşfeder ve verileri gruplara veya kümelere ayırır.

Takviye Öğrenmesi

Takviye öğrenmesi, bir etmen ile çevresi arasındaki etkileşimlere dayalı bir öğrenme tekniğidir. Etmen, eylemleri için ödüller veya cezalar alır ve zamanla ödül elde etme olasılığını en üst düzeye çıkaran eylem stratejilerini öğrenir.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan bir öğrenme tekniğidir. Bu ağlar, verilerdeki karmaşık kalıpları ve hiyerarşileri çıkarmayı öğrenir ve görüntü tanıma, doğal dil işleme ve tahmin gibi görevlerde yüksek performans elde eder.

Bu öğrenme teknikleri, YZ alanında önemli ilerlemelerin yapılmasını sağlamıştır ve bilgisayar görüşü, doğal dil işleme, robotik ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli alanlarda kullanılmaktadır.