kodlama.org Açık Bilgi Bankası

Yapay Zekâ Sözlüğü

Klasik Makine Öğrenmesinden AGI ve Süperzekâ vizyonuna kadar 16 kategoride 605 terim. Her kavram için teknik mekanizma, sezgisel açıklama, formüller ve pratik kullanım senaryoları.

⚡ 605 Özgün Terim📂 16 Kategori📐 Matematiksel Formüller
Harf:
Kategoriler (16)
Toplam 68 terim bulundu(Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram)Gösterilen: 1 - 24
#1Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Symbolic AI

Sembolik Yapay Zekâ / Kural Tabanlı Yapay Zekâ

İnsan bilgisini ve mantığını sayılar veya istatistiksel ağırlıklar yerine açık semboller (nesneler, kavramlar) ve bu semboller arasındaki kesin mantık kuralları (EG˘ER−I˙SEE\breve{G}ER - \dot{I}SE) ile temsil eden yapay zekâ paradigmasıdır.
Ayrıntılı Rehber→
#3Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Expert Systems

Uzman Sistemler

Belirli dar ve karmaşık bir uzmanlık alanında (tıp, hukuk, jeoloji), insan uzmanların bilgi ve karar verme süreçlerini taklit eden kural tabanlı yazılımlardır.
Ayrıntılı Rehber→
#4Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Knowledge Base

Bilgi Tabanı

Bir uzman sistemin dünyayı anlamak için kullandığı yapılandırılmış gerçekler, ilişkiler, kurallar ve ontolojiler bütünüdür.
Ayrıntılı Rehber→
#5Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Inference Engine

Çıkarım Motoru

Bilgi tabanındaki kuralları ve kullanıcıdan gelen verileri alarak formal mantık ilkeleriyle yeni bilgiler türeten veya soruları yanıtlayan beyin bileşenidir.
Ayrıntılı Rehber→
#10Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Momentum

İvme / Momentum Yöntemi

Gradyan inişi sırasında geçmiş adımların yönünü ve hızını belirli bir katsayıyla hafızada tutarak, aynı yönde giden güncellemeleri hızlandıran, zıt yönlü titreşimleri sönümleyen tekniktir.
Ayrıntılı Rehber→
#11Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

RMSProp

Kök Ortalama Kare Yayılımı

Her parametre için öğrenme oranını (learning rate), o parametrenin geçmiş gradyan karelerinin üstel hareketli ortalamasına bölerek otomatik olarak uyarlayan algoritmadır.
Ayrıntılı Rehber→
#12Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

AdaGrad

Uyarlanabilir Gradyan Algoritması

Seyrek (sparse) verilerde az güncellenen parametrelere büyük adımlar, sık güncellenen parametrelere ise küçük adımlar atarak parametre bazlı öğrenme hızı belirleyen ilk öncü algoritmadır.
Ayrıntılı Rehber→
#13Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

AdaDelta

AdaDelta Algoritması

AdaGrad'ın öğrenme hızının sürekli azalarak sıfırlanması sorununu çözmek için geçmiş gradyan birikimini kısıtlayan ve manuel bir küresel öğrenme oranı (η\eta) gerektirmeyen yöntemdir.
Ayrıntılı Rehber→
#15Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

AdamW

Ayrıştırılmış Ağırlık Azaltımlı Adam

Standart Adam algoritmasında L2L_2 regülarizasyonunun gradyan hesaplamasıyla karışıp etkisini kaybetmesi hatasını, ağırlık azaltımını (weight decay) doğrudan parametre güncellemesine bağlayarak çözen versiyondur.
Ayrıntılı Rehber→
#22Klasik Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Kuram

Underfitting

Yetersiz Öğrenme

Modelin veri setindeki temel eğilimi ve örüntüyü dahi yakalayamayacak kadar basit kalması, hem eğitim hem de test verisinde yüksek hata üretmesi durumudur.
Ayrıntılı Rehber→