Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Genel Bir Bakış ppt indir
... konulu sunumlar: "Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Genel Bir Bakış 1."— Sunum transkripti:
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Genel Bir Bakış 1 2
Günümüzde bilgisayarlar hem olaylar hakkında karar verebilmekte hem de olaylar arasındaki ilişkileri öğrenebilmektedirler. 2 Matematiksel olarak formülasyonu kurulamayan ve çözülmesi mümkün olmayan problemler ise sezgisel yöntemler yolu ile bilgisayarlar tarafından çözülebilmektedirler. Bilgisayarı bu özelliklerle donatan ve bu yeteneklerinin gelişmesini sağlayan çalışmalar “yapay zeka” çalışmaları olarak bilinmektedir. 3
3 Yapay zeka çalışmalarında temel nokta, problemin çözümünü verecek bir algoritmanın olmadığı durumlarda bilgisayarın problemi çözebilmesidir. Bunu başarabilmek için problem durumu ile ilgili her türlü bilginin bilgisayara önceden verilmiş olması gerekmektedir. Sonuçların doğruluğu ve güvenirliği önceden bilgisayara verilen bilgilerin doğru ve geçerli olmasına bağlıdır. 4
Bilginin Elde Edilmesi 4 Anketler, uzmanlar ile görüşmeler, mülakatlar, literatür taramaları vb. İşi uzmanları ile birlikte yapmak İlgili olay için gerçekleşmiş örnekleri inceleyerek bilgileri elde etme (örneklerden öğrenme) 5
Makine Öğrenmesi 5 Değişik örneklere tekrar tekrar bakarak, her örnekten bir şeyler öğrenilerek zaman içerisinde ilgili olay hakkında karar verebilecek bilgi düzeyine ulaşılmasıdır. 6
Yapay Zeka Teknolojileri • Uzman Sistemler • Genetik Algoritmalar(Alışkanlıklar) • Bulanık Önermeler Mantığı • Zeki Etmenler • Makine Öğrenmesi ve Yapay Sinir Ağları 6 7
I) Uzman Sistemler 7 Bir problemi o problemin uzmanlarının çözdüğü gibi çözebilen bilgisayar programları geliştiren teknolojidir. Bir uzman sistemin 4 temel elemanı vardır: • Bilginin Temin Edilmesi • Bilgi Tabanı • Çıkarım Mekanizması • Kullanıcı Arabirimi 8
8 Uzman Bilgi Temini Bilgi Formülasyonu Bilgi Tabanı Çıkarım Mekanizması Kullanıcı Arabirimi 9
II) Genetik Algoritmalar 9 Karmaşık optimizasyon problemlerinin çözülmesinde kullanılan bir teknolojidir. İşlem sırası: • Bir problemi çözebilmek için öncelikle rasgele başlangıç çözümleri belirlenmektedir. • Daha sonra bu çözümler birbirleri ile eşleştirilerek performansı yüksek çözümler üretilmektedir. • Bu şekilde sürekli çözümler birleştirilerek yeni çözümler aranmaktadır. • Bu arama iyi sonuç üretilemeyinceye kadar devam etmektedir. 10
Genetik Algoritmalarda Kullanılan Bazı Kavramlar 10 Kromozom ve Gen: Genetik algoritmanın çözmesi istenen problemin her bir çözümünü göstermektedir. Bir problem için N adet çözüm olabilir. Genetik algoritmanın bunların arasından en iyisini arayıp bulması istenmektedir. Bir kromozomun elemanlarından her birisi çözümün bir özelliğini göstermektedir. Bunlara ise gen denir. 11
11 Çözüm Havuzu: Problemin en iyi çözümünü aramak için kullanılan ve rasgele belirlenmiş başlangıç çözüm setidir. Çaprazlama: Problem çözüm havuzunda bulunan çözümleri (kromozomları) ikişer ikişer birleştirerek yeni çözümler üretmektir. 12
12 Uygunluk Fonksiyonu: Problemin Belirlenen çözümlerin uygunluk derecelerinin ölçülmesini sağlayan bir fonksiyondur. Her problem için bir uygunluk fonksiyonunun belirlenmesi gerekmektedir. Bu fonksiyon, probleme göre değişmektedir. Mutasyon: Çaprazlama neticesinde farklı çözümlere ulaşmak bazen zor olmaktadır. Yeni çözüm aramanın kolaylaştırılması ve aramanın yönünü değiştirmek amacı ile bir kromozomun bir elemanının (genin) değiştirilmesi işidir. 13
13 Başlangıç Çözümlerini Belirle Çaprazlama Mutasyon Amaca Uygunluk ? Çözüm Yeniden Üretim Uygunluk İyileşiyor mu? Problem Gösterimi 14
III)Bulanık Önermeler Mantığı 14 Günümüzdeki bir çok olay belirsiz koşullarda gerçekleşmektedirler. Beklenmedik olaylar ortaya çıkmakta ve karar vermeyi etkilemektedir. Örn: Seyahate gitmek isteyen bir kişi yağmur sonucunda planını değiştirebilir. Bulanık mantık, bilgisayarın bu gibi durumlarda karar verebilmesi için geliştirilmiş bir teknolojidir. 15
15 Fuzzifikasyon(Bulanıklaştırma) Bulanık Önermeyi İşleme Defuzzifikasyon(Netleştirme) Bulanık Önermeler Mantığının Elemanları ve Çalışması 16
16 Bulanıklaştırma: Çözülecek problem ile ilgili bulanık önerme değişkenlerinin ve karar verme kurallarının belirlenmesi ve üyelik fonksiyonunun oluşturulması işlemidir. Bulanık Önerme İşleme: Belirlenen bulanık önerme değişkenlerinin kurallarını kullanarak problemin çözüm alanını belirleme işlemidir. Netleştirme: Bulunan çözüm alanından tek bir değer elde edilmesi işlemidir 17
IV)Zeki Etmenler 17 Bağımsız kararlar verebilen bilgisayar sistemleridir. Hem donanım hem de yazılım olarak geliştirilmektedirler. Birden fazla yapay zeka tekniğini kullanabilirler. Öğrenme ve gerçek zamanlı çalışabilme özellikleri vardır. 3 temel elemanı vardır: • Algılama • Kavrama/İdrak • Eylem 18
18 Bilgi Kaynakları Algılama(Sensörler) Kavrama/İdrak Planlama Öğrenme Problem Çözme Karar Verme Eylem(Efektörler) Çevre 19
V) Makine Öğrenmesi ve YSA 19 Öğrenme, zaman içinde yeni bilgilerin keşfedilmesi yoluyla davranışların iyileştirilmesi sürecidir(Simon). Makine öğrenmesi ise bu öğrenme işinin bilgisayar tarafından gerçekleştirilmesinin sağlanmasıdır. Makine öğrenmesi, bilgisayarın bir olay ile ilgili bilgileri ve tecrübeleri öğrenerek gelecekte oluşacak benzeri olaylar hakkında kararlar verebilmesi ve problemlere çözümler üretebilmesidir. 20
20 YSA dışında da, değişik öğrenme şekilleri vardır. Bu konuda değişik sınıflandırmalardan bazıları: • Alışkanlık yolu ile öğrenme • Görerek öğrenme • Talimatlardan öğrenme • Örneklerden öğrenme • Analoji yolu ile öğrenme • Açıklamalardan öğrenme • Deney yolu ile öğrenme • Keşfetmek yolu ile öğrenme 21
Bazı Kavramlar 21 Farklı Çağrışım (Hetero-Association): Bu kavramda bir olay az önce belirtilen öğrenme türlerinden hangisi yoluyla olursa olsun değişik açılardan izlenerek olayın genel yönleri ortaya çıkarılmakta ve daha sonra oluşan benzeri durumda bu genel yönler kullanılarak sonuca gidilmektedir. 22
Öğrenme Stratejileri 22 • Öğretmenli (Supervised) Öğrenme • Destekleyici (Reinforcement) Öğrenme • Öğretmensiz (Unsupervised) Öğrenme • Karma Stratejiler 23
I) Öğretmenli (Supervised) Öğrenme 23 Bu tür stratejide, öğrenen sistemin olayı öğrenebilmesine bir öğretmen yardımcı olmaktadır. Öğretmen sisteme öğrenilmesi istenen olay ile ilgili örnekleri Girdi/Çıktı seti olarak verir. Sistemin görevi girdileri öğretmenin belirlediği çıktılara haritalamaktır. Bu sayede olayın girdileri ile çıktıları arasındaki ilişkiler öğrenilmektedir. 24
II) Destekleyici (Reinforcement) Öğrenme 24 Bu tür stratejide de, öğrenen sisteme bir öğretmen yardımcı olur. Fakat öğretmen her girdi seti için olması gereken çıktı setini sisteme göstermek yerine sistemin kendisine gösterilen girdilere karşılık çıktısını üretmesini bekler ve üretilen çıktının doğru veya yanlış olduğunu gösteren bir sinyal üretir. 25
III) Öğretmensiz (Unsupervised) Öğrenme 25 Bu tür stratejide sistemin öğrenmesine yardımcı olan herhangi bir öğretmen yoktur. Sisteme sadece girdi değerleri gösterilir. Örneklerdeki pararmetreler arasındaki ilişkileri sistemin kendi kendisine öğrenmesi beklenir. Sınıflandırma problemleri için kullanılan bir stratejidir. Yalnız sistem öğrenmesini tamamladıktan sonra çıktıların ne anlama geldiğini gösteren etiketlendirmenin kullanıcı tarafından yapılması gerekmektedir. 26
IV) Karma Stratejiler 26 Belirtilen 3 stratejiden birkaçını birlikte kullanarak öğrenme gerçekleştiren ağlar da vardır. Bu başlık altındaki ağlar kısmen öğretmenli, kısmen ise öğretmensiz olarak öğrenme yapan ağlardır. 27
Öğrenme Kuralları 27 Çevrimiçi(On-line) Öğrenme Kuralları: Bu kurallar gerçek zamanlı çalışabilmektedir. Bu kurallara göre öğrenen sistemler gerçek zamanda çalışırken bir taraftan fonksiyonlarını yerine getirmekte diğer taraftan ise öğrenmeye devam etmektedir. Çevrimdışı(Off-line) Öğrenme Kuralları: Bu sistemler, kullanıma alınmadan önce örnekler üzerinde eğitilirler. Bu kuralları kullanan sistemler eğitildikten sonra gerçek hayatta kullanıma alındığında artık öğrenme olmamaktadır. "Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesine Genel Bir Bakış 1." indir ppt
Benzer bir sunumlar KAYNAKLAR Ercan Öztemel, “Yapay sinir ağları”, Papatya Yayıncılık, Simon Haykin, “Neural networks and Learning Machines”, Prentice Hall, Derviş.
1 İMBT BİLİŞİM SİSTEMLERİNE GİRİŞ DERS 2. 2 Sistem Nedir ? Sistem : Ortak bir amaç doğrultusunda çalışan birbiri ile ilişkili bileşenlerin bütününe(tümüne)
SERPİL GÜL.  Bir uzman sistem,insan uzmanların becerilerini gerektiren problemlerin çözümü için bilgileri, olayları ve sorgulama tekniklerini.
Öğrencilerin Bireysel Özelliklerinin Yapay Zeka İle Belirlenmesi (Bulanık Mantık Örneği) Yrd.Doç.Dr. İbrahim Yaşar KAZU Oğuzhan ÖZDEMİR.
1 Kavramlar: YSA: Yapay Sinir Ağları  YSA kavramı beynin çalışma ilkelerinin sayısal bilgisayarlar üzerinde taklit edilmesi fikri ile ortaya çıkmıştır.
1 Yapay Sinir Ağlarının Tarihçesi Yapay Sinir Ağlarının Tarihçesi İlk yapay sinir ağı modeli 1943 yılında, bir sinir hekimi olan Warren McCulloch ile bir.
Konuşmacı Yrd. Doç. Dr. Türkay Dereli Gaziantep Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Endüstri Mühendisliği Bölüm Başkanı Tarih 12 Mayıs 2000 Cuma 09:00.
MEDİHA DEMİRBAG BİLGİSAYAR MUHENDİSLİGİ
YAPAY ZEKA ve ENDÜSTRİYEL UYGULAMALARI TÜRKAY DERELİ GAZİANTEP ÜNİVERSİTESİ MAKİNA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GAZİANTEP TEL: /