Yapay zekâ sistemlerinin verilerden öğrenerek kararlar alabilmesini sağlayan bir alt alan.
Sinir ağları kullanarak verileri analiz eden ve öğrenen makine öğrenmesinin bir alt alanı.
Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir algoritmadır.
Bilgisayarların insan dilini anlaması ve işlemeye çalışması alanıdır.
Bir ajan (yapay zeka), çevresinden aldığı ödüller veya cezalarla öğrenir ve stratejiler geliştirir.
Etiketli verilerle yapılan öğrenme türüdür. Model, doğru cevapları öğrenmek için eğitilir.
Etiketsiz verilerle yapılan öğrenme türüdür. Veriler arasındaki desenleri keşfeder.
Bir modelin, bir görevde öğrendiği bilgiyi başka bir görevde kullanarak öğrenmesini sağlayan tekniktir.
Veri noktalarını benzerliklerine göre gruplara ayırma işlemidir. Örnek: K-means algoritması.
Veri kümesindeki özellik sayısını azaltarak daha basit bir model elde etmeyi amaçlar.
Yapay zeka ve makine öğrenmesi projeleri için en çok kullanılan programlama dilidir.
İstatistiksel analiz ve veri bilimi için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir.
Google tarafından geliştirilmiş bir açık kaynak makine öğrenmesi kütüphanesidir.
Yapay sinir ağları ve derin öğrenme için kullanılan bir açık kaynak kütüphanesidir.
Yapay zeka projeleri için gerekli verilerin toplanması sürecidir.
Verilerin temizlenmesi ve analiz için uygun hale getirilmesi işlemidir.
Bir yapay zeka modelinin verilere dayanarak öğrenme sürecidir.
Modelin performansını değerlendirmek için test edilmesi işlemidir.
Yapay zeka modelinin gerçek dünya verileriyle kullanılmaya başlanması sürecidir.
Yapay zekâ teknolojisi kullanılarak sürücüsüz araçların geliştirilmesidir.
Kullanıcıların ilgi alanlarına göre önerilerde bulunan yapay zeka sistemleridir.
Yapay zekâ, hastalıkların teşhisi ve tedavisi için sağlık sektöründe kullanılmaktadır.
Yapay zekâ ile geliştirilen, kullanıcılarla etkileşimde bulunan sanal asistanlardır.
Finansal alandaki dolandırıcılığı tespit etmek için kullanılan yapay zekâ teknikleridir.