Algoritma nedir? Yeni Başlayanlar İçin Basit Açıklama

Algoritma, bilgisayara bir sonraki adımda ne yapacağını bildiren bir dizi ifadedir. Cebir gibi, oldukça basit başlar, ancak sınırsız karmaşık bir forma genişler. İnsanlar, makinelere karmaşık veri işleme ve karmaşık hesaplamalar yapma talimatı verirken algoritmaları kısayol olarak kullanır.

ABD'deki AI ve ML Programlarımız

Algoritmalar, kod satırları gibi, bağlandıklarında daha güvenilir hale gelir. Sinir ağları gibi AI sistemleri oluşturmak için birleştirilirler. Algoritmalar, bilgisayarlara yanıtları bulma ve görevleri hızla tamamlama talimatı vererek veri işlemeyi hızlandırmaya yardımcı olur.

Örneğin, 'Kırmızı' kelimesi için bir milyon belge aramanız gerekiyorsa, ara vermeden iki haftadan fazla durmadan sıralama yapmanız gerekir. Ancak yeterli işlem gücü ve doğru algoritmik ayar ile makineniz kelimeyi saniyeler içinde kolayca algılayabilir.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Sertifikası Alın. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Gelişmiş Sertifika Programları kazanın.

Algoritmalara neden ihtiyacımız var?

Günümüz dünyası büyük ölçüde algoritmalara dayanmaktadır. İnsanların binlerce yıldır kendi başlarına yapmak zorunda kaldıkları birçok işi monoton, zaman alıcı yöntemler izleyerek artık otomatikleştirebiliyoruz. Ek olarak, algoritmalar bilim, mühendislik ve diğer alanlardaki en büyük ilerlemelerden bazılarını üreten karmaşık hesaplamalara katkıda bulunur. Algoritmik yardım olmadan teknolojik gelişmeler mümkün olmazdı.

Algoritmalar nasıl oluşturulur?

Algoritmaları ifade etmek için ortak diller, bilgisayar dilleri, akış şemaları, kod üreteçleri ve kontrol tabloları kullanılabilir. Doğal dillerdeki ifadeler, daha belirsiz oldukları için nadirdir. Bir bilgisayarın algoritmaları tipik olarak programlama dillerinde ifade edilir.

Algoritmalar, ilk girdileri ve yapılandırılmış talimatların bir listesini kullanır. Sözcük veya sayı olarak ifade edilebilen girdi, yargıda bulunmak için gereken ilk bilgi grubudur. Girdi verileri, matematiksel işlemleri ve yargı çağrılarını içerebilen bir dizi talimat veya hesaplamaya tabi tutulur. Algoritmanın son adımı çıktı olarak adlandırılır ve tipik olarak ek veri olarak ifade edilir.

Örneğin, bir arama algoritması girdi olarak bir anahtar kelime araması alabilir ve sorguyla eşleşen sonuçları veritabanında aramak için bir dizi direktif arasında işleyebilir. Otomasyon, görevleri yürütmek için bir dizi düzenlemeye bağlı olduğundan, otomasyon yazılımı, bir algoritmanın başka bir gösterimi olarak hizmet eder. Otomasyon yazılımı, belirli faaliyetleri otomatikleştirmek için işlev gören çok sayıda algoritma içerir.

Farklı Algoritma türleri

Algoritmalar, her biri belirli bir görevi yerine getirmeyi amaçlayan çeşitli biçimlerde gelir. Aşağıda belirtilen farklı algoritma türleri şunlardır:

Arama Motoru Algoritması:

Bu tür algoritmalar, anahtar kelime ve operatör arama dizelerini girdi olarak kabul eder, ilgili URL'ler için ilgili veritabanına göz atar ve ardından sonuçları çıkarır.

Şifreleme algoritması:

Bu algoritma, verileri önceden belirlenmiş eylemlere göre korumak için değiştirir. Örneğin şifreleme algoritması, aynı anahtarı kullanarak verileri şifreleyen ve şifresini çözen simetrik bir anahtar tekniği kullanır. Algoritma yeterince karmaşıksa, anahtara etik erişimi olmayan hiç kimse verileri yorumlayamaz.

Açgözlü algoritma:

Bu algoritma, yerel olarak en uygun çözümleri arayarak optimizasyon sorunlarına küresel olarak en uygun çözümü bulmaya çalışır. Ancak, algoritma en iyi sonucu garanti etmez.

Özyinelemeli Algoritma:

Algoritma, bir sorun çözülene kadar kendini aramaya devam eder. Özyinelemeli bir algoritma, özyinelemeli bir işlev her çağrıldığında kendisini azaltılmış bir değerle çağırır.

Geri İzleme Algoritması:

Algoritma, belirli bir sorunu parça parça ele alır ve ilerledikçe artan çözümlerle gelir.

Böl ve yönet Algoritması:

Bu tipik algoritma, konuyu tek bir segmentte kompakt alt problemlere ayırarak iki bölüme ayrılmıştır. İkinci bölüm, çözümler oluşturmak için hepsini bir araya getirmeden önce bu sorunları düzeltir.

Dinamik Programlama Algoritması:

Bu program, zorlukları daha küçük olanlara bölerek çözümler bulur. Sonuçlar daha sonra gelecekte ilgili zorlukların çözümünde kullanılmak üzere kaydedilir.

Kaba Kuvvet Algoritması:

Bu yöntem, bir soruna yönelik tüm olası çözümleri yineleyerek bir işleve yönelik bir veya birkaç başka yaklaşımı arar.

Sıralama Algoritması:

Sıralama algoritmaları genellikle bir karşılaştırma operatörü üzerinde oluşturulan bir veri yapısındaki verilerin sırasını değiştirmek için kullanılır.

Hash Algoritması:

Algoritma, verileri alır ve tek tip bir mesaj oluşturmak için bunları hash eder.

Rastgele Algoritma:

Bu algoritma, çalışma süresini ve zamana dayalı karmaşıklıkları azaltır. Akıl yürütmesi kısmen rastgele unsurlara dayanmaktadır.

Algoritma çeşitli alanlardaki problemlerin çözümüne nasıl yardımcı olur?

Algoritmalar, AI veya ML'deki veri işleme ve hesaplamalarla ilgili sayısız sorunu çözme yeteneğine sahiptir. Avantajın nasıl ortaya çıkabileceğini belirlemek için bu kadar kapsamlı kategorilere derinlemesine bir bakış.

Sağlık hizmeti:

Bir yapay zeka algoritması kullanmak, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde elemeyi basitleştirmenin açık avantajına sahiptir. Tıp uzmanları, genellikle tedavilerle, hayat kurtaran teknolojilerin yaratılmasıyla, aşıların dahil edilmesiyle ve daha fazlasıyla sonuçlanan bağıntıları keşfetmek için özel yazılımları kullanarak büyük hacimli verileri sıralayabilir.

Kamu güvenliği:

Trafik ağımız içinde, AI algoritmalarının başka bir ilgi çekici uygulaması var. Bir kırmızı ışığın trafik akışına göre nasıl değişmeyi öğrendiğini veya bazı büyük şehirlerin acil durumlara göre trafiği nasıl otomatik olarak değiştirebileceğini merak ettiyseniz, bu tür programlamanın nasıl kullanıldığını anlayacaksınız.

Küresel ısınma:

AI geleceği tahmin etmede önemli bir rol oynar. Bilim adamları, karmaşık araçlar ve veri toplama yöntemleri kullanarak iklimimizdeki değişime neyin neden olduğunu ve iyileştirme için potansiyel çareleri belirleyebilirler.

İletişim:

Yapay zeka algoritmaları iletişimde sıklıkla kullanılıyor ve internete nasıl eriştiğimizden akıllı telefon kullanarak nasıl arama yapabileceğimize kadar birbirimizle bağlantı kurmayı hiç olmadığı kadar kolaylaştırıyor.

Popüler Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Blogları

Algoritma, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi konusunda uzman olun

Algoritmalar hakkında daha fazla bilgi edinmek ve yapay zeka alanında profesyonel bir derece almak mı istiyorsunuz? upGrad'ın LJMU ile işbirliği içinde Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Bilim Ustası, kariyeriniz için mükemmel bir destek olabilir!

Lisansüstü programı, öğrencileri kapsamlı bir müfredatta endüstri ile ilgili konularla mevcut ve gelecekteki teknik sorumluluklara hazırlar. Program, gerçek yaşam projeleri, çok sayıda vaka çalışması ve konu uzmanları tarafından pratik yeterlilik için sunulan dünya çapındaki akademisyenler üzerinde çalışmayı vurgular.

UpGrad'ın ağ izleme, çalışma oturumları ve 360 ​​derece öğrenim desteği gibi benzersiz özelliklerinden yararlanmak için kaydolun.