BBC’ye ait Küresel Dezenformasyon Ekibi yapay zekayla sahte eğitim içerikleri oluşturulduğunu söyledi. Ekip, Youtube’un yapay zekâ kullanılarak oluşturulan sahte bilimsel videoları çocuklara eğitim içeriği olarak önerdiğini açıkladı. Fen, teknoloji, mühendislik, matematik alanlarında hazırlanmış içerikler gibi hazırlanmış yanlış bilgi yayan 50’nin üstünde içerik…
BBC’ye ait Küresel Dezenformasyon Ekibi yapay zekayla sahte eğitim içerikleri oluşturulduğunu söyledi. Ekip, Youtube’un yapay zekâ kullanılarak oluşturulan sahte bilimsel videoları çocuklara eğitim içeriği olarak önerdiğini açıkladı. Fen, teknoloji, mühendislik, matematik alanlarında hazırlanmış içerikler gibi hazırlanmış yanlış bilgi yayan 50’nin üstünde içerik üreticisi tespit edildi.
Tespit edilen kanallarda yalnızca yanlış bilgiler değil, komplo teoriler ve uzaylıların varlığı gibi içerikler bulunuyor. Söz konusu içerikler, kullanıcıların dikkatini çekmek için renkli görseller, ilginç yorumlar ve dikkat çekici başlıklar kullanıyor. Sahte içerik üreten editörler, videoyu eğitici içerik kategorisinde etiketlediğinden çocuk YouTube tarafından kullanıcılara öneriliyor. Kanal sahipleri bu önerilerden dolayı fazla tık alıyor, tık aldıkça hızlı …
Jupyter kullanıcıların canlı kod, denklemler, görselleştirmeler ve açıklayıcı metin içeren belgeler oluşturmasına ve paylaşmasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir yazılım platformudur. Genellikle veri bilimi, bilimsel bilgi işlem ve makine öğrenimi için kullanılır ve özellikle bilgisayar bilimi ve yapay zeka alanında popülerdir.
Jupyter üç programlama dilinin kısaltmasıdır: Julia, Python ve R. Adını bu üç programlama dilinden almıştır çünkü başlangıçta yalnızca bu üç dili desteklemek için geliştirilmiştir, ancak şimdi 100’den fazla programlama dilini desteklemektedir.
Jupyter canlı kod, denklemler, görselleştirmeler ve açıklayıcı metin içerebilen bağımsız bir belge olan “not defteri” kavramına dayanmaktadır. Not defterleri başkalarıyla paylaşılabilir, bu da kullanıcıların veri bilimi projelerinde işbirliği yapmasına ve …
TensorFlow makine öğrenimi ve yapay zeka için açık kaynaklı bir yazılım kitaplığıdır. Google tarafından geliştirilmiştir ve doğal dil işleme, görüntü ve konuşma tanıma ve tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için yaygın olarak kullanılmaktadır.
TensorFlow Nedir
TensorFlow özünde makine öğrenimi modelleri oluşturmaya ve eğitmeye yönelik bir kitaplıktır. Esnek ve ölçeklenebilir olacak şekilde tasarlanmıştır ve kullanıcıların çeşitli farklı teknikler ve mimariler kullanarak karmaşık modeller oluşturmasına olanak tanır. TensorFlow ayrıca verileri ön işlemek, sonuçları görselleştirmek ve modelleri üretim ortamlarına dağıtmak için çok çeşitli araçlar ve kitaplıklar içerir.
TensorFlow’un ana güçlü yönlerinden biri, masaüstü bilgisayarlar, sunucular ve mobil cihazlar dahil olmak üzere çeşitli platformlarda …
Excel veri bilimiyle uğraşsın ya da uğraşmasın hemen her alandan pek çok kişinin kullandığı ve Microsoft tarafından geliştirilen, verileri düzenlemek, depolamak ve analiz etmek için yaygın olarak kullanılan bir elektronik tablo yazılımıdır. Kullanım kolaylığı ve güçlü hesaplama ve görselleştirme araçlarıyla bilinir.
Excel Nedir? Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir?
Excel veri bilimi için önemli bir araçtır çünkü kullanıcıların verileri kolayca içe aktarmasına, temizlemesine ve değiştirmesine ve bunlar üzerinde temel istatistiksel ve analitik işlemleri gerçekleştirmesine olanak tanır. Verileri görselleştirmek için çizelgeler ve grafikler oluşturmak ve veri içgörülerini başkalarıyla paylaşmak için raporlar ve panolar oluşturmak için de kullanışlıdır.
Excel’in arkasındaki felsefe kullanıcılara verilerle çalışmak için esnek …
SQL (Structured Query Language), ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerinde (RDBMS) depolanan verileri yönetmek ve işlemek için kullanılan standart bir programlama dilidir. Veritabanlarını oluşturmak, değiştirmek ve sorgulamak için geliştirilmiştir ve çeşitli alanlarda ve uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.
SQL’in temel özelliklerinden ve yeteneklerinden bazıları şunlardır:
Veri tanımı: SQL tablolar oluşturmaya, sütunları ve veri türlerini tanımlamaya ve tablolar arasında ilişkiler kurmaya yönelik komutlar dahil olmak üzere veritabanlarının yapısını oluşturmaya ve değiştirmeye yönelik komutlar içerir.
Veri işleme: SQL veritabanlarında depolanan verileri eklemek, güncellemek, silmek ve sorgulamak için komutlar içerir. Verileri filtrelemenize, sıralamanıza ve toplamanıza ve birden çok tablodaki verileri birleştirmenize olanak tanır.
Veri kontrolü: SQL kullanıcılara ve gruplara ayrıcalık …
R istatistiksel hesaplama ve veri analizi için bir programlama dili ve yazılım ortamıdır. İstatistik, veri bilimi ve makine öğrenimi alanlarında yaygın olarak kullanılır ve verileri manipüle etmeye, görselleştirmeye ve analiz etmeye yönelik güçlü ve esnek araçlarıyla bilinir.
R Nedir? Ve Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir?
R’yi veri bilimi için önemli kılan temel özelliklerinden bazıları şunlardır:
Veri işleme: R, verileri filtreleme, toplama ve yeniden şekillendirme işlevleri dahil olmak üzere verileri işlemek ve temizlemek için çok çeşitli işlevler ve paketler içerir.
İstatistiksel analiz: R, regresyon, sınıflandırma, kümeleme ve daha fazlası için işlevler dahil olmak üzere istatistiksel analiz için zengin bir araç setine sahiptir. Ayrıca hayatta kalma …
Python veri bilimi alanında yaygın olarak kullanılan üst düzey, genel amaçlı bir programlama dilidir. Veri bilimi topluluğunda popülerdir çünkü geniş ve aktif bir topluluğa, veri analizi ve makine öğrenimi için çok çeşitli kitaplıklara ve araçlara ve basit ve öğrenmesi kolay bir sözdizimine sahiptir.
Python Nedir? Veri Bilimi İçin Neden Önemlidir?
Python’un veri bilimi için önemli olmasının nedenlerinden bazıları şunlardır:
Büyük ve aktif topluluk: Python, geniş ve aktif bir geliştiriciler ve kullanıcılar topluluğuna sahiptir; bu, dili öğrenmek ve kullanmak için çok sayıda bilgi ve kaynak olduğu anlamına gelir.
Çok çeşitli kitaplıklar ve araçlar: Python, veri analizi ve makine öğrenimi için NumPy, Pandas, Matplotlib ve scikit-learn …
Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) sınıflandırma, regresyon ve aykırı değer tespiti için kullanılabilen bir tür denetimli öğrenme algoritmasıdır. Farklı sınıfları maksimum düzeyde ayıran yüksek boyutlu bir uzayda bir hiperdüzlem bulma fikrine dayanırlar.
Destek Vektör Makineleri (SVM’ler) Nedir?
Destek vektör makineleri temelindeki algoritma her sınıfın en yakın veri noktaları arasında maksimum marja veya mesafeye sahip olan hiperdüzlemi bularak çalışır. Hiperdüzleme en yakın olan veri noktaları destek vektörleri olarak adlandırılır ve hiper düzlemi tanımlamak için kullanılır.
SVM’ler genellikle amacın özelliklerine göre belirli bir veri noktasının sınıfını tahmin etmek olduğu sınıflandırma görevleri için kullanılır. Örneğin, e-postadaki kelimelere ve kelime öbeklerine göre e-postaları spam veya spam değil olarak …
K-ortalamalar kümeleme denetimsiz öğrenme için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Veri noktalarının benzerliğine dayalı olarak verileri önceden tanımlanmış sayıda kümeye (k) kümeleme yöntemidir.
K-Ortalamalar Kümeleme Nedir?
K-ortalamalar algoritması, ilk olarak kümeler için k adet başlangıç merkezini veya merkez noktasını seçerek çalışır. Daha sonra her bir veri noktasını, nokta ile ağırlık merkezi arasındaki Öklid mesafesine bağlı olarak en yakın merkeze sahip kümeye atar. Algoritma daha sonra her bir kümeye atanan veri noktalarına dayalı olarak kümelerin merkezlerini yeniden hesaplar ve merkezler birleşene ve veri noktalarının kümelere atanması değişmeyene kadar veri noktalarını en yakın merkezlere yeniden atama sürecini tekrarlar.
K-Ortalamalar Nedir?
K-ortalamalar kümelemede, “k-ortalamalar” içindeki “k”, algoritmanın …
Rastgele orman sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Bu bir topluluk yöntemidir. Yani nihai bir tahmin yapmak için çoklu karar ağaçlarının tahminlerini birleştirirler.
Rastgele Orman Nedir?
Rastgele orman verilerin rastgele bir alt kümesi üzerinde çok sayıda karar ağacını eğiterek ve ardından nihai bir tahmin yapmak için tüm ağaçların tahminlerinin ortalamasını alarak çalışır. Ormandaki her ağaç, verilerin farklı bir alt kümesinde eğitilir ve ağacın her düğümündeki verileri bölmek için kullanılan özellikler de rastgele seçilir.
Rastgele orman hem sürekli hem de kategorik verileri işleyebildikleri için veri biliminde kullanışlıdır. Genellikle müşteri davranışını tahmin etmek, tıbbi bir durum olasılığını tahmin etmek ve …
