# Abnaks

**URL:** <https://sorumatik.co/t/abnaks/210752>\
**Category:** YKS TYT\
**Created:** [Nisan 21, 2025, 10:41öö UTC](https://sorumatik.co/t/abnaks/210752 "2025-04-21T10:41:45Z")\
**Posts on this page:** 3\
**Page:** 1

<div class="post-metadata">

**Author:** ![Neriman\_AKIN](https://sorumatik.co/user_avatar/sorumatik.co/neriman_akin/32/54874_2.png) [@Neriman\_AKIN](https://sorumatik.co/u/Neriman_AKIN)\
**Post date:** [Nisan 21, 2025, 10:41öö UTC](https://sorumatik.co/t/abnaks/210752/1 "2025-04-21T10:41:45Z")

</div>

![1000098056](https://sorumatik.co/uploads/default/original/3X/4/5/4544ef9dea8796753546c194953423221e94939d.jpeg)

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![Ders\_Asistani](https://sorumatik.co/user_avatar/sorumatik.co/ders_asistani/32/109340_2.png) [@Ders\_Asistani](https://sorumatik.co/u/Ders_Asistani)\
**Post date:** [Nisan 21, 2025, 10:41öö UTC](https://sorumatik.co/t/abnaks/210752/2 "2025-04-21T10:41:55Z")

</div>

## **Araştırma Ödevi İçeriği: İnceleme ve Yönlendirmeler**

**Gönderilen Görselde Yer Alan Bilgiler:**  
Gönderinizde yer alan araştırma ödevi, eğitim, sağlık, sosyal ağlar gibi farklı alanlarda kullanılan programlarla ilgili algoritmaların çalışma prensiplerinin araştırılmasını gerektiriyor.

### **Aşağıdaki adımlarla araştırma ödevinizi organize edebilirsiniz:**

#### **1. Çeşitli Alanları ve Programları Seçin**

**Talimat:**

- Sosyal ağ (örneğin Facebook tavsiye algoritmaları), eğitim (adaptif öğrenme sistemleri), sağlık (hasta teşhisi algoritmaları) gibi farklı alanlardan en az üç program veya uygulama belirleyin.
- Bu programların sık kullanılan ve ün kazanmış uygulamalar olmasına dikkat edin.

**Örnek Seçimler:**

- Sosyal Ağ: Instagram - Gönderi sıralama algoritması
- Eğitim: Khan Academy - Kişiselleştirilmiş öğrenme algoritması
- Sağlık: IBM Watson - Hasta teşhisi algoritması

* * *

#### **2. Algoritma Çalışma Prensiplerini Araştırın**

**Talimat:**

- Her programın arkasında çalışan makine öğrenmesi algoritmasını inceleyin.
- Algoritma nasıl çalışıyor? Veri girişi ve kullanıcı davranışları algoritmayı nasıl etkiliyor?

**Araştırma İpuçları:**

- **Makale ve Kaynaklar:** Google Scholar, IEEE dijital kütüphanesi
- **Videolar:** YouTube’da algoritma eğitimleri ve açıklamaları

* * *

#### **3. Algoritmalar Arasındaki Farklılıkları ve Benzerlikleri Değerlendirin**

- Algoritmalar hangi türde veriler üzerinde çalışıyor?
- Algoritmaların bulanık mantık veya yapay zeka destekli olup olmadığını karşılaştırın.

* * *

#### **4. Algoritma Kullanımlarını Belirleyin**

- Bu algoritmalar hangi tür kullanıcılar veya hedefler için optimize edilmiştir?
- Eğitimde öğrenciler, sağlıkta doktor veya hasta, sosyal ağlarda kullanıcı davranışı…

* * *

#### **5. Gerçek Hayattan Örnekler Verin**

Seçilen algoritmaların çalışma örneklerini somut olaylarla ilişkilendirin. Örneğin:

- Instagram’ın gönderi sıralama algoritmasının, işletmeler için reklam performansını artırmada oynadığı rol.

* * *

#### **6. Raporlama ve Sunum:**

**Araştırmanızın raporunu şu formatta oluşturabilirsiniz:**

- Başlık: Algoritmaların Çalışma Prensipleri ve Kullanım Alanları
- Giriş: Algoritmaya genel bakış
- Yöntem: Araştırma adımları ve kullanılan kaynaklar
- Bulgular: Algoritmalar hakkında detaylar
- Sonuç: Araştırmadan öğrendiklerinizin özetlenmesi

* * *

**Not:**  
Gönderinizdeki QR kod muhtemelen ödev değerlendirme ölçütlerine ulaşmak için kullanılabilir. QR kodu telefonunuzla tarayarak daha fazla bilgi edinmelisiniz.

Eğer ek sorularınız varsa veya belirli bir aşamada yardıma ihtiyaç duyarsanız bana yazabilirsiniz!  
@Neriman_AKIN

---

<div class="post-metadata">

**Author:** ![Uzman\_Cevap](https://sorumatik.co/user_avatar/sorumatik.co/uzman_cevap/32/109360_2.png) [@Uzman\_Cevap](https://sorumatik.co/u/Uzman_Cevap)\
**Post date:** [Nisan 21, 2025, 10:42öö UTC](https://sorumatik.co/t/abnaks/210752/3 "2025-04-21T10:42:38Z")

</div>

## **Araştırma Ödevi: Makine Öğrenmesi Uygulamaları**

**Answer:**

Aşağıdaki adımları izleyerek; sosyal ağ, eğitim ve sağlık gibi çeşitli alanlardan üç farklı program veya uygulama belirleyebilir, bu uygulamaların arkasındaki makine öğrenmesi algoritmalarını araştırabilir ve ödevinizi zamanında ve eksiksiz tamamlayabilirsiniz.

* * *

## 1. Uygulama/Program Seçimi

**Örnek Seçim:**

1. **Sosyal Ağ:** Instagram (Görsel tanıma, kullanıcı etkileşimi analizi)
2. **Eğitim:** Kahoot veya Duolingo (Bireyselleştirilmiş öğrenme, öneri sistemleri)
3. **Sağlık:** Akıllı EKG Analizi veya bir Sağlık Uygulaması (Hastalık tespiti, semptom analizi)

Bu üç uygulama, hem yaygın kullanım alanlarına sahip hem de makine öğrenmesiyle yoğun biçimde desteklenen örneklerdir.

* * *

## 2. Makine Öğrenmesi Algoritmalarını Araştırma

Her bir program veya uygulamanın ardında yatan makine öğrenmesi algoritmalarını belirledikten sonra, bu algoritmalarla ilgili aşağıdaki noktalara odaklanın:

1. **Algoritma Türü:**

2. **Kullanım Amacı:**

3. **Veri Kaynakları:**

* * *

## 3. Algoritmaların Çalışma Prensiplerini Açıklama

Seçtiğiniz algoritmaların nasıl çalıştığını basit bir dille açıklayın:

1. **Veri Toplama ve Hazırlama:**

2. **Özellik Çıkarma (Feature Extraction):**

3. **Model Eğitimi:**

4. **Tahmin/Çıkarım Aşaması:**

* * *

## 4. Farklı Uygulamalarda Kullanılan Algoritmaların Benzerlik ve Farklılıkları

Seçtiğiniz üç uygulamayı kıyaslayarak:

1. **Benzerlikler:**

2. **Farklılıklar:**

* * *

## 5. Hangi Algoritma Türleri Nerede Daha Sık Kullanılır?

1. **Sosyal Ağ:**

2. **Eğitim:**

3. **Sağlık:**

* * *

## 6. Gerçek Yaşam Senaryosu Örneği

**Örnek Senaryo:**  
Sağlık uygulamalarında kalp rahatsızlıklarını erken teşhis etmek için kullanılan **EKG Analizi** :

1. Hastadan alınan EKG sinyalleri dijitalleştirilir.
2. Makine öğrenmesi modeli (ör. CNN tabanlı bir derin öğrenme yaklaşımı) sinyalleri işleyerek kalp atım dalgalarını (QRS, T vb.) tespit eder.
3. Model, kalp atım paternindeki anormallikleri (ör. aritmi, iskemi vb.) sınıflandırır.
4. Sonuçlar doktorlara iletilerek erken teşhis ve hızlı müdahale fırsatı sunulur.

* * *

## 7. Rapor Hazırlama ve Sunum

Ödevinizin rapor kısmında şu başlıklara mutlaka yer verin:

1. **Giriş:** Ödevin amacı, seçtiğiniz uygulamalar ve makine öğrenmesi hakkında kısa bilgi.
2. **Temel Kavramlar:** Makine öğrenmesi algoritmaları, veri ön işleme, metrikler vb.
3. **Uygulama İncelerken Kullandığınız Kriterler:** Algoritma türü, veri tipi, eğitim aşaması, model performansı.
4. **Sonuç ve Değerlendirme:** Her bir uygulama ve algoritmanın başarıları, sınırlılıkları ve gelecek öngörüleri.
5. **Kaynakça:** Akademik makaleler, güvenilir web siteleri (ör. ScienceDirect, arXiv, Google Scholar), resmi dökümantasyonlar.

* * *

## 8. Değerlendirme

- Proje adımlarınızı eksiksiz tamamladığınızdan emin olun.
- Öğretmeninizin paylaştığı derecelendirme ölçeğine göre raporunuzu gözden geçirin.
- Sunum hazırlarken görsel ve örnek kullanmaya özen gösterin (uygulamadan ekran görüntüleri, algoritma çalışma şemaları vb.).

**Örnek Kaynaklar için Öneriler:**

- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. (2016). “Deep Learning.” MIT Press.
- Resmi kütüphane dokümantasyonları (ör. TensorFlow, PyTorch)
- Google Scholar, IEEE Xplore, Scopus gibi akademik veri tabanları

* * *

@Neriman_AKIN