Basitçe söylemek gerekirse, pekiştirmeli öğrenme, eylemlerin ve ilgili ödüllerin tekrarı yoluyla bir yapay zeka ajanının eğitilmesini içeren bir makine öğrenimi tekniğidir. Bir pekiştirmeli öğrenme ajanı, bir ortamda deneyler yapar, harekete geçer ve doğru eylemler yapıldığında ödüllendirilir. Zaman içinde ajanı, ödülünü en üst düzeye çıkaracak eylemleri yapmayı öğrenir. Bu, pekiştirmeli öğrenmenin hızlı bir tanımıdır, ancak pekiştirmeli öğrenmenin arkasındaki kavramlara daha yakından bakmak, onu daha iyi ve daha sezgisel bir şekilde anlamanıza yardımcı olacaktır.
Yazar Arşivleri: tkargin
Bana bu linkten ulaşabilirsiniz --> turhancankargin.me
Robotik’te Neden Algı (Perception) Önemlidir?
Kişisel robotlar, filmler de dahil olmak üzere medyanın gündeminde giderek daha fazla yer alıyor. Kişisel bir robota sahip olmak, her şeyimizi yapan kendi robot hizmetçiniz veya uşağınızın olması herkesin hayalidir. Ama bugünlerde tam olarak ne kadar gelişmişler?
Robotlar Gerçekten Göremez:
“Robot ve Frank”, bir robot uşağın yaşlı Frank’e temizlik yaparak, yemek pişirerek ve ilgi duyduğu bir hobiyle meşgul ederek yardım ettiği yakın gelecekte geçen bir filmdir. Frank’in robotu olarak anılacak olan bu filmdeki robot, tipik bir ev ortamında bir uşağın yapmasını istediği tüm aktiviteleri yapabilecek kapasitede.
Dünyayı Domine Eden Algoritmar
Algoritmaların bugün hayatımızdaki önemi göz ardı edilemez. Finans kurumlarından tanışma sitelerine kadar neredeyse her yerde kullanılırlar. Fakat bazı algoritmalar vardır ki dünyamızı diğerlerinden daha fazla şekillendirir ve kontrol eder. Bu yazıda dünyamızı şekillendiren, domine eden ve kontrol eden en önemli denebilecek algoritmalardan bahsedeceğiz.
Başlamadan önce sadece hızlı bir hatırlatma yapalım. Resmi bir tanım olmamasına rağmen, bilgisayar bilimcileri algoritmaları bir dizi işlemi tanımlayan bir dizi kural olarak tanımlar. Bir bilgisayara bir sorunu nasıl çözmesi veya belirli bir hedefe ulaşması gerektiğini söyleyen bir dizi talimattır. Algoritmaları düşünmenin iyi bir yolu, bir akış şemasıyla görselleştirmektir (Şekil 1).
Hadi hızlıca önemli algoritmaları açıklamaya başlayalım!!
Populasyon ve Örneklem
Gerçekleştireceğiniz her istatistiksel analizin ilk adımı, popülasyon vs örneklem veri kontrolü veya uğraştığınız verinin popülasyon mu yoksa örneklem mi olduğunu belirlemektir.
Popülasyon, çalışmamızla ilgili tüm öğelerin toplamıdır ve genellikle büyük N ile gösterilir. Popülasyon kullanırken elde ettiğimiz sayılara parametre denir.
Örneklem, popülasyonun bir alt kümesidir ve küçük harf n ile gösterilir ve bir örneklemle çalışırken elde ettiğimiz sayılara istatistik denir.
Veri Bilimcileri Gerçekte Ne Yapar?
Veri bilimcileri ne yapar? 30’dan fazla veri bilimcisi ile yapılan görüşmelere göre veri bilimi; altyapı, test etme, karar verme için makine öğrenimini kullanma ve veri ürünleri ile ilgilidir. Veri bilimi çok sayıda alanda kullanılıyor, ancak her şey derin öğrenme veya yapay genel zeka arayışı ile ilgili değil. Aslında, ihtiyaç duyulan beceriler arasında iletişim ve hikaye anlatımı yer alır. Ancak veri bilimi giderek daha gelişiyor ve bununla birlikte veri bilimcilerinin ihtiyaç duyduğu beceriler de gelişiyor. Ayrıca, etik giderek daha büyük bir zorluk haline geliyor.
Turhan Can Kargın 