Algoritmaların İşleyişi ve Açıklamaları
Aşağıdaki algoritmalar, bir doğal sayının 2'ye ve 4'e tam bölünüp bölünmediğini belirlemektedir.
a) Bir doğal sayının 2’ye tam bölünüp bölünmediğini bulan algoritma
Algoritmik Doğal Dil
- Başla
- Kullanıcıdan pozitif bir tam sayı al
- Sayının 2’ye bölünüp bölünmediğini kontrol et
- Bunun için mod işlemi (%) kullanılır
- Eğer kalan 0 ise, "Sayı 2’ye tam bölünür." mesajını yazdır
- Eğer kalan 0 değilse, "Sayı 2’ye tam bölünmez." mesajını yazdır
- Bitir
b) Bir doğal sayının 4’e tam bölünüp bölünmediğini bulan algoritma
Algoritmik Doğal Dil
- Başla
- Kullanıcıdan pozitif bir tam sayı al
- Sayının 4’e bölünüp bölünmediğini kontrol et
- Bunun için mod işlemi (%) kullanılır
- Eğer kalan 0 ise, "Sayı 4’e tam bölünür." mesajını yazdır
- Eğer kalan 0 değilse, "Sayı 4’e tam bölünmez." mesajını yazdır
- Bitir
Değerlendirme ve Öneriler
✅ Mantık açısından doğru ve eksiksizdir.
✅ Mod işlemi (%) doğru kullanılmıştır.
✅ Giriş verisi (kullanıcının girdiği sayı) işlenmiş ve sonuç ekrana yazdırılmıştır.
✅ Anlaşılır, sade ve sistematik bir algoritma yapısı oluşturulmuştur.
Geliştirme önerisi: Kullanıcıdan alınan girişin negatif sayı olup olmadığı kontrol edilerek hata mesajı eklenebilir.
Makine Öğrenmesi Algoritmaları ve Gerçek Hayattaki Kullanımları
1. Giriş
Makine öğrenmesi, günümüzde birçok farklı alanda kullanılan bir yapay zeka dalıdır. Sosyal medya platformlarından sağlık sistemlerine kadar geniş bir yelpazede etkili olan makine öğrenmesi, büyük veri setlerini analiz ederek tahminler ve kararlar oluşturur. Bu araştırmada, üç farklı program veya uygulamanın arkasındaki makine öğrenmesi algoritmaları incelenerek, bu algoritmaların benzerlikleri, farklılıkları ve etkileri analiz edilecektir.
2. Seçilen Programlar ve Kullanılan Algoritmalar
| Program / Uygulama | Kullanılan Makine Öğrenmesi Algoritması | Kullanım Alanı |
|---|---|---|
| Instagram (Sosyal Ağlar) | Derin Öğrenme, Öneri Sistemleri | İçerik önerileri, yüz tanıma |
| Google Translate (Eğitim & Dil Çeviri) | Derin Sinir Ağları (Neural Networks) | Doğal dil işleme, çeviri |
| Tesla Otopilot (Otonom Araçlar) | Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning) | Otonom sürüş, nesne tanıma |
3. Algoritmaların Çalışma Prensipleri
Instagram – Derin Öğrenme ve Öneri Algoritmaları
- Instagram, kullanıcıların beğeni ve etkileşimlerine göre içerik önerileri yapar.
- Öneri sistemleri, kullanıcıların geçmiş etkileşimlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş içerik sunar.
- Derin öğrenme teknikleri, yüz tanıma ve hikaye filtrelerinde kullanılır.
Google Translate – Sinir Ağları (Neural Networks)
- Doğal dil işleme (NLP) sayesinde metinleri anlamlandırarak daha doğru çeviriler yapar.
- Derin sinir ağları, farklı diller arasındaki bağlamı analiz ederek anlam kaybını en aza indirir.
Tesla Otopilot – Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning)
- Otonom araçlar, gerçek zamanlı verileri işleyerek sürüş kararları alır.
- Sensörler ve kameralar kullanılarak, çevredeki nesneler tanımlanır ve sürüş yolu belirlenir.
- Derin öğrenme ve yapay sinir ağları sayesinde araç, sürüş deneyimlerinden öğrenerek kendini geliştirir.
4. Algoritmaların Benzerlikleri ve Farklılıkları
| Benzerlikler | Farklılıklar |
|---|---|
| Üç uygulama da büyük veri analizi yapar. | Instagram öneri algoritmaları, sosyal etkileşim verilerini analiz ederken, Tesla sürüş verilerini işler. |
| Hepsi makine öğrenmesi modellerini sürekli günceller. | Google Translate doğal dil işleme odaklıdır, diğerleri görüntü ve sensör verileriyle çalışır. |
| Kullanıcıların davranışlarını anlamak için model eğitimleri yapılır. | Tesla'nın öğrenme modeli, gerçek zamanlı fiziksel dünyayı analiz eder, diğerleri sanal verilerle çalışır. |
5. Günlük Hayatta Etkileri ve Örnekler
- Kullanıcıların ilgisini çeken içerikleri önererek daha fazla etkileşim almalarını sağlar.
- Yüz tanıma özelliği, güvenlik ve eğlence amaçlı olarak kullanılır.
Google Translate
- Dil engellerini ortadan kaldırarak uluslararası iletişimi kolaylaştırır.
- Gerçek zamanlı çeviri ile iş dünyasında büyük kolaylık sağlar.
Tesla Otopilot
- Trafik kazalarını önlemeye yardımcı olur ve daha güvenli sürüş sağlar.
- Yapay zeka destekli araçlar, gelecekte tam otonom sürüş için gelişmeye devam etmektedir.
6. Sonuç ve Değerlendirme
Bu araştırmada, makine öğrenmesi algoritmalarının farklı alanlardaki uygulamalarını inceledik. Öneri sistemleri, doğal dil işleme ve otonom sürüş gibi farklı alanlarda derin öğrenme ve yapay zeka yöntemlerinin nasıl kullanıldığını gördük.
Makine öğrenmesi teknolojileri gelecekte daha gelişmiş ve yaygın hale gelecek, hayatımızın birçok alanında daha büyük kolaylıklar sunacaktır.