Hwuejshssyrysjshshge

LİSE 9.Sınıf Matematik
,
1

17443084559507945163687810549453
17443084559507945163687810549453720×960 38.5 KB

2

Araştırma Ödevi Hakkında Yardım

Ödev Detayları:
Görsele ve verilen metne göre, aşağıdaki adımları yerine getirmeniz gerekiyor:

  1. Çeşitli Alanlardan 3 Program veya Uygulama Seçimi:
    Sosyal ağ, eğitim, sağlık gibi farklı alanlarda sık kullanılan üç farklı program veya uygulama seçmelisiniz. Örnekler:

    • Sosyal Ağ: Instagram veya Twitter
    • Eğitim: Duolingo veya Zoom
    • Sağlık: Fitbit veya Apple Sağlık

  2. Makine Öğrenmesi Algoritmaları Üzerine Araştırma:
    Seçtiğiniz her bir program veya uygulamanın arkasında çalışan makine öğrenmesi algoritmalarını araştırmanız gerekiyor. Örnek algoritmalar:

    • Instagram: Görüntü analizi için kullanılan derin öğrenme algoritmaları.
    • Duolingo: Dil modeli ve kişiselleştirilmiş öğrenme algoritmaları (örneğin, NLP - Doğal Dil İşleme).
    • Fitbit: Aktivite ve kalp atış hızını analiz eden algoritmalar.

  3. Algoritmaların Çalışma Prensiplerini Açıklama:
    Her bir algoritmanın nasıl çalıştığını ve hangi veriler üzerinde işlem yaptığını detaylı şekilde açıklamalısınız. Örneğin:

    • Görüntü tanıma algoritması, kullanıcıların görsellerini sınıflandırır ve öneriler sunar.
    • NLP algoritmaları dil modelleri içinde öğrenme düzenleri oluşturur.

  4. Algoritmalar Arasındaki Benzerlik ve Farklıklar:
    Farklı uygulamalarda kullanılan algoritmalar arasındaki ortak noktaları ve ayrışan özellikleri belirleyin. Örneğin:

    • Ortak yön: Tüm algoritmalar kullanıcı verilerini işler.
    • Farklılıklar: Görselle ilgili algoritmalar görseller üzerine çalışırken, dil öğrenme algoritmaları metinsel veri ile çalışır.

  5. Uygulama Alanlarının Belirlenmesi:
    Hangi algoritmaların hangi tür uygulamalarda daha sık kullanıldığını analiz edin. Örneğin:

    • Görüntü tanıma algoritmaları sosyal medya ve güvenlik kamerası sistemlerinde yaygın olarak kullanılır.
    • Sağlık analiz algoritmaları sağlık uygulamalarında daha yoğundur.

  6. Etki Analizi:
    Algoritmaların gerçek yaşamda oluşturduğu etkiler için örnekler hazırlayın. Örnek:

    • Sosyal ağ algoritmaları, kullanıcıların kişiselleştirilmiş içerikler görmesini sağlar.
    • Eğitim algoritmaları, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri yaratır.

  7. Araştırma Raporu:
    Araştırmanızı detaylı bir şekilde rapor haline getirmeniz ve sınıfta sunmanız bekleniyor. Raporda:

    • Algoritmaların çalışma prensipleri.
    • Benzerlikler ve farklılıklar.
    • Gerçek dünya etkileri.

Önerilen Kaynaklar:

  • Kitaplar: “Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka Algoritmaları”
  • Web Siteleri: Google Scholar, Coursera, Kaggle Algoritma Makaleleri
  • Uygulama Belgeleri: Instagram, Duolingo ve Fitbit’in resmi yayınları veya blogları

Her adımı ayrıntılı ve özenli şekilde yerine getirirseniz, ödevi eksiksiz tamamlamış olursunuz!

Yardımcı olmamı istediğiniz herhangi bir adım varsa, lütfen belirtin. :blush:

@username

3

Makine Öğrenmesi Algoritmaları Araştırma Ödevi Nasıl Yapılır?

Answer:

Aşağıda, makine öğrenmesi (ML) algoritmalarına dair araştırma projesini kapsamlı bir şekilde nasıl yürütebileceğinize dair rehberlik bulabilirsiniz. Bu rehberi izleyerek, ödevinizde istenen tüm adımları detaylı ve anlaşılır şekilde tamamlayabilirsiniz.

1. Üç Farklı Program veya Uygulama Seçimi

Makine öğrenmesi algoritmalarının yaygın olarak kullanıldığı en az üç farklı alan belirleyin. Örnek alanlar:

  • Sosyal Ağlar (Facebook, Instagram, Twitter vb.)

    • İçerik öneri sistemleri (örneğin, kullanıcılara beğenecekleri gönderileri önermek)
    • Spam tespiti (istenmeyen içerikleri filtrelemek)

  • Eğitim Uygulamaları (Khan Academy, Duolingo, Coursera vb.)

    • Kişiselleştirilmiş öğrenme (öğrencinin seviyesine göre içerik sunma)
    • Öğrenci performans analizi (bireysel eksikleri tespit etme)

  • Sağlık (tezler, araştırma uygulamaları, medikal görüntüleme vb.)

    • Hastalık teşhisi (örneğin, MR görüntülerinde tümör tespiti)
    • Kişisel sağlık takip uygulamaları (kalp ritmi analizleri, adım sayma vb.)

Bu üç uygulama, makine öğrenmesinin farklı türde algoritmalar gerektiren çok çeşitli yönlerini görmenize yardımcı olur.

2. Arkasında Yatan Makine Öğrenmesi Algoritmalarını Araştırma

Adım 1: Algoritma Seçimi

Seçtiğiniz uygulamalarda hangi ML algoritmalarının kullanıldığını öğrenmek için:

  • Resmî kaynaklar (ör. makaleler, şirketin teknik blog yazıları)
  • Akademik yayınlar
  • Ürün geliştirme veya mühendislik blogları

Adım 2: Algoritmaların Temel Çalışma Prensiplerini İnceleme

Makine öğrenmesi algoritmaları genelde üç ana kategori altında incelenir:

  1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)

    • Verilerin etiketli olduğu durumlarda (eğitim, test vb.) kullanılan algoritmalar.
    • Örnek algoritmalar: Linear Regression, Logistic Regression, Random Forest, SVM, Naive Bayes, vb.

  2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)

    • Etiketlerin olmadığı verilerde örüntü/segment bulma amaçlı kullanılır.
    • Örnek algoritmalar: K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN vb.

  3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

    • Bir ajan (program veya robot gibi) deneyerek doğru stratejiyi öğrenir.
    • Örnek algoritmalar: Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradients vb.

Her uygulama veya program, bu kategorilerden bir veya birkaçına dayalı algoritmalar kullanıyor olabilir. Sosyal ağ öneri sistemlerinde genelde denetimli öğrenme ve derin öğrenme (Deep Learning) yöntemleri sıkça karşınıza çıkar. Eğitim uygulamalarında kişiselleştirme için denetimli ve kısmen denetimsiz yöntemler, sağlık alanında ise yine derin öğrenme ve denetimli (ör. görüntü sınıflandırma) algoritmaları yaygındır.

3. Algoritmaların Çalışma Prensiplerini Detaylı Açıklama

Seçtiğiniz algoritmaları şu ana başlıklar altında açıklayabilirsiniz:

  1. Mantığı: Veri setlerini nasıl işliyor, matematiksel arka planı ne?
  2. Kullanımı: Nerelerde tercih ediliyor, hangi veri türü ve hangi problemler için uygun?
  3. Avantajları ve Dezavantajları: Hız, doğruluk, verimlilik, hesaplama maliyeti vb.

Örnek: Random Forest

  • Mantığı: Birden çok karar ağacının (decision trees) ürettiği tahminleri oylama (ensemble) metoduyla birleştirir.
  • Avantajı: Karmaşık veri setlerinde genelde yüksek doğruluk verir.
  • Dezavantajı: Çok sayıda karar ağacı oluşturma, yüksek hesaplama gücü ve bellek kullanımı gerektirebilir.

4. Benzerlik ve Farklılıkları Belirleme

Farklı programlarda kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının hangi noktalarda benzeştiğini veya ayrıştığını analiz edin:

  • Veri Tipi: Görsel veri (sağlık alanı), metin veri (sosyal ağ), sayısal veri (eğitim) vb.
  • Amaç: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, öneri sistemleri, anomali tespiti vb.
  • Modellerin Derinliği: Bazı uygulamalarda basit regresyon veya SVM gibi klasik yöntemler, bazılarında derin öğrenme (yapay sinir ağları).

Bu analiz, daha sonra hangi algoritma türünün hangi tip uygulamalarda kullanıldığını gösterirken işinize yarayacaktır.

5. Hangi Algoritma Türleri Hangi Uygulamalarda Daha Fazla Kullanılıyor?

Genel eğilimler:

  • Öneri sistemleri: Genelde denetimli öğrenme, matrix factorization, derin öğrenme.
  • Görüntü işleme (Sağlık, yüz tanıma vb.): Derin öğrenme (Convolutional Neural Networks - CNN)
  • Metin işleme (Chatbot, dil işleme vb.): Doğal dil işleme (Natural Language Processing, NLP) ve derin öğrenme
  • Kişiselleştirilmiş eğitim: Denetimli öğrenme ve bazen pekiştirmeli öğrenme

6. Gerçek Yaşam Örnekleri ve Etkileri

Her algoritmanın günlük hayata nasıl etki ettiğine dair somut örnekler verin:

  • Sosyal medya: Kişiselleştirilmiş arkadaş önerileri, spam/zararlı içerik filtresi.
  • Eğitim: Kişiye özel ders planı, zayıf konularda ek alıştırma önerisi.
  • Sağlık: Hastalık erken teşhis sistemleri, hasta verilerini analiz ederek iyileşme süreleri tahmini.

Böylece, algoritmaların pozitif veya negatif etkilerini (veri gizliliği, etik) de ekleyebilir ve tartışabilirsiniz.

7. Rapor Hazırlama İpuçları

  1. Giriş: Konunun kapsamından ve öneminden bahsedin.
  2. Yöntem: Hangi kaynaklardan araştırma yaptığınızı belirtin (makaleler, web siteleri, kitaplar).
  3. Bulgu ve Analiz: Uygulamaların kullandığı algoritmaları, benzerlik/farklılıkları, avantaj-dezavantajları özetleyin.
  4. Sonuç: Elde ettiğiniz sonuçları özetleyin, hangi alan için hangi algoritmanın daha etkili olduğunu vurgulayın.
  5. Kaynakça: Kullandığınız tüm güvenilir kaynakları listeleyin.

Örnek kaynaklar:

  • Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill.
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  • Coursera ve Udemy gibi çevrimiçi ders platformlarının blog veya ek materyalleri.

8. Sonuç ve Özet

Bu araştırma ödevi, üç farklı program veya uygulamayı analiz ederek makine öğrenmesi algoritmalarının gerçekte nasıl işlediğini öğrenmenizi sağlayacak. Benzerlik ve farklılıklarına odaklanarak algoritmaların hangi alanlarda daha etkili olduğunu görecek ve raporunuza somut örnekler ekleyebileceksiniz. Böylece makine öğrenmesinin teorik ve pratik yönlerini daha iyi anlamış olacaksınız.

@User

4

Araştırma Ödevi Nasıl Hazırlanır?

Merhaba, bu ödevde sizden farklı alanlardan (sosyal ağ, eğitim, sağlık gibi) bilinen ve sık kullanılan üç farklı program veya uygulama seçerek, bu programların arkasında yatan makine öğrenmesi algoritmalarını araştırmanız isteniyor. Ardından bu algoritmaların çalışma prensiplerini, benzerliklerini, farklılıklarını, hangi kullanım alanlarında sık tercih edildiklerini ve gerçek hayattaki etkilerini detaylı bir şekilde incelemeniz bekleniyor. Son olarak bulgularınızı rapor haline getirip sınıfınızda sunmanız hedefleniyor.

Aşağıda, bu kapsamlı araştırma ödevini adım adım nasıl yürütebileceğinize dair kapsamlı bir rehber ve örnek bir rapor göreceksiniz. Her başlık altında hangi konuları incelemeniz gerektiği anlatılacak, böylelikle ödevinizi eksiksiz ve derinlemesine tamamlayabilirsiniz.

İçindekiler

  1. Ödeve Genel Bakış
  2. Araştırma Planı ve Hedefleri
  3. Uygulamalar/Programlar ve İlgili Makine Öğrenmesi Algoritmaları
    1. Sosyal Ağ Uygulaması: Facebook
    2. Eğitim Uygulaması: Duolingo
    3. Sağlık Uygulaması: Google Health (Medikal Görüntü Analizi)
  4. Bulunan Algoritmaların Çalışma Prensipleri
  5. Benzerlikler ve Farklılıklar
  6. Hangi Algoritmaların Hangi Tür Uygulamalarda Daha Sık Kullanıldığı
  7. Gerçek Hayatta Oluşturdukları Etkiler ve Örnekler
  8. Araştırma Sonuçlarının Raporlanması ve Sunumu
  9. Özet Tablo
  10. Kaynakça
  11. Özet ve Kapanış

1. Ödeve Genel Bakış

Bu ödevin amacı, makine öğrenmesi (ML) ve ilgili algoritmaların gerçek hayattaki kullanım örneklerini derinlemesine incelemek, ardından bu algoritmaların çalışma prensiplerini ve etkilerini anlamaktır. Hem teorik hem de uygulamalı bakış açılarına yer vererek farklı alanlarda (sosyal ağlar, eğitim ve sağlık gibi) sık kullanılan uygulamaların arkasındaki teknolojiyi keşfetmek temel hedefler arasındadır.

Bu sayede:

  • Algoritmaların nasıl tasarlandığını ve kurgulandığını anlayacak,
  • Farklı uygulamalarda aynı veya benzer algoritmaların farklı amaçlarla nasıl kullanıldığını görecek,
  • Makine öğrenmesinin neden günümüz teknolojisinde bu kadar önemli bir yere sahip olduğunu fark etmiş olacaksınız.

2. Araştırma Planı ve Hedefleri

Araştırma planı şu şekilde önerilebilir:

  1. Uygulama Seçimi: İlgi çekici, sık kullanılan ve yaygın bilinen üç uygulamayı belirleyin (örneğin, bir sosyal ağ uygulaması, bir eğitim uygulaması ve bir sağlık uygulaması).
  2. Algoritma Arka Planı: Her uygulamanın arkasındaki makine öğrenmesi ya da yapay zekâ (AI) tekniklerini, kitaplardan, akademik makalelerden veya güvenilir internet kaynaklarından araştırın.
  3. Çalışma Prensipleri: Bulduğunuz algoritmaların nasıl çalıştığını, verileri nasıl işlediğini, temel matematiksel ya da istatistiksel mantıklarını açıklayın.
  4. Benzerlik-Farklılık Analizi: Seçilen uygulamalarda kullanılan algoritmaların ortak noktalarını ve birbirinden ayrıldıkları temel unsurları ortaya koyun.
  5. Gerçek Hayatta Etkileri: Bu algoritmaların insanların günlük yaşamında, şirketlerin iş süreçlerinde veya küresel ölçekte oluşturduğu etkileri örneklerle açıklayın.
  6. Raporlama ve Sunum: Elde ettiğiniz bilgileri yazılı rapor haline getirerek, ekranda/dosyada sunuma uygun bir formatta hazırlayın ve arkadaşlarınıza sunun.

Bu plan, ödevinizi zamanlı ve verimli şekilde tamamlamanıza yardımcı olacaktır.

3. Uygulamalar/Programlar ve İlgili Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Araştırma kapsamında üç farklı program/uygulama seçildi. Bunlardan ilki sosyal ağ kategorisinde bir dünya devi olan Facebook, ikincisi eğitim alanın önemli bir temsilcisi Duolingo ve üçüncüsü de sağlık alanında makine öğrenmesi uygulamalarının büyük bir yansıması olan Google Health projesi (özellikle medikal görüntü analizi) olarak belirlendi.

3.1. Sosyal Ağ Uygulaması: Facebook

Facebook, kullanıcılarına kişisel paylaşımlar yapma, arkadaşlarıyla etkileşime geçme, grup veya etkinlik oluşturma gibi hizmetler sunan dünyanın en büyük sosyal medya platformlarından biridir. Arka planda, Facebook farklı amaçlar için çeşitli makine öğrenmesi modelleri çalıştırmaktadır:

  • Arkadaş Önerileri (People You May Know) Algoritması: Bu algoritma, kullanıcıların muhtemel tanıdıkları kişileri bulmasına yardımcı olur. Temellerinde graf teorisi uygulamaları ve öneri sistemleri yatmaktadır.
  • Haber Akışı (News Feed) Sıralama Algoritmaları: Kullanıcıların en çok ilgileneceği içerikleri öne çıkarır. Bu sıralamada Derin Sinir Ağları ve Öğrenme Temelli Sıralama (Learning to Rank) yöntemleri kullanılır.
  • Fotoğraf Etiketleme (Face Recognition): Yüz tanıma modelleri, resimlerdeki kişileri otomatik etiketlemeye yardımcı olur. Genellikle Convolutional Neural Networks (CNN) tabanlı mimariler tercih edilir.

3.2. Eğitim Uygulaması: Duolingo

Duolingo, dil öğreniminde dünyada milyonlarca kullanıcıya hizmet veren çevrimiçi bir platformdur. Kısa dersler, testler ve oyunlaştırma ögeleri ile kullanıcıları motive eder. Ardındaki makine öğrenmesi algoritmaları:

  • Uyarlamalı Öğrenme (Adaptive Learning): Her kullanıcının öğrenme hızına ve eksik olduğu konulara göre alıştırma ve ders içeriklerini özelleştirir. Genelde Bayes Ağları, Karar Ağacı teknikleri veya Derin Öğrenme tabanlı sistemler kullanılır.
  • Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri: Yeni kelime veya gramer konularını kullanıcının performansına göre önerir. Bu alanda yine Öneri Sistemleri (Recommendation Systems) öne çıkar.
  • Veri Analizi ve Tahmin: Hangi soruların zor, hangi öğrenme tekniklerinin daha başarılı olduğunu analiz eder, sistemin sürekli geliştirilmesini sağlar.

3.3. Sağlık Uygulaması: Google Health (Medikal Görüntü Analizi)

Google Health çatısı altındaki projeler, özellikle derin öğrenme yöntemlerini kullanarak tıbbi görüntü (röntgen, MR, tomografi vb.) analizi yapmaya odaklanır. Buradaki amaç, insan doktorların göremeyebileceği ince detayları yakalamak, hızlı ve doğru tanı koymaya yardımcı olmaktır.

  • Görüntü Sınıflandırma (Image Classification): Tıbbi verilerdeki anormallikleri (örneğin tümör, lezyon vb.) sınıflandırır. Convolutional Neural Networks (CNN) mimarisi sıkça tercih edilir.
  • Segmentasyon (Segmentation): Tümör veya organ gibi belirli bir bölgenin görüntü içinde ayrılmasını sağlar. Bu amaçla U-Net veya Mask R-CNN gibi modeller kullanılmaktadır.
  • Anomali Tespiti (Anomaly Detection): Normal ve anormal durumları karşılaştırarak kritik vakaları önceliklendirir. Makine Öğrenmesi ve İstatistiksel Modelleme teknikleri bu aşamada devreye girer.

4. Bulunan Algoritmaların Çalışma Prensipleri

Yukarıda anılan algoritmaların temelde denetimli (supervised), denetimsiz (unsupervised) veya yarı denetimli (semi-supervised) makine öğrenmesi yaklaşımlarını benimsediği görülmektedir. Çalışma prensipleri özetle şöyledir:

  1. Derin Sinir Ağları (Deep Neural Networks)

    • Katmanlı yapı sayesinde verideki karmaşık ilişkileri öğrenme kapasitesi yüksektir.
    • CNN’ler görüntü işleme alanında, RNN’ler ise dil işleme ve sıralı verilerde sıklıkla kullanılır. Facebook’un yüz tanıma ve Google Health’in görüntü analizinde yoğun olarak görülür.

  2. Öneri Sistemleri (Recommendation Systems)

    • Kullanıcının veya benzer kullanıcıların geçmiş davranışlarına, beğenilerine, tıklamalarına, demografik bilgilerine bakarak gelecekte ilgi duyacakları içerikleri önerir.
    • İki ana yaklaşım: İşbirlikçi Filtreleme (Collaborative Filtering) ve İçerik Tabanlı Filtreleme (Content-Based Filtering). Sosyal ağlarda ve eğitim uygulamalarında öne çıkar.

  3. Kişiselleştirme ve Uyarlamalı Öğrenme

    • Kullanıcının seviyesini, ilgi odağını veya zayıf alanlarını sürekli analiz eder.
    • Karar ağaçları, Bayes ağları veya derin öğrenme modelleriyle kullanıcının sonraki adımda neye ihtiyaç duyabileceğini tahmin etmeye çalışır.

  4. Görsel Tanıma ve Segmentasyon Algoritmaları

    • Özellikle sağlık alanında yüksek doğruluk gerektiren tahminler yapmak üzere geliştirilmiştir.
    • Convolutional Neural Networks, resimdeki ilgili bölümleri farklı katmanlarda filtreleyerek öğrenir.
    • Segmentasyon algoritmaları noktasal veya bölgesel bazda detaylı analiz imkânı sunar.

Bu aşamada önemli olan, seçilen algoritmanın veri yapısına, problemin amacına ve hesaplama gereksinimlerine uygun olmasıdır.

5. Benzerlikler ve Farklılıklar

Benzerlikler

  • Veri Odaklı Yaklaşım: Üç uygulama da (Facebook, Duolingo, Google Health) kararlarını büyük ölçüde geçmiş veri örneklerine dayandırır.
  • Derin Öğrenme Kullanımı: Görsel tanımlama (örneğin yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi) veya kullanıcı davranışlarını modelleme aşamasında derin öğrenme öne çıkar.
  • Özelleştirilmiş Deneyim: Sosyal medya, eğitim ve sağlık uygulamalarının tamamı kullanıcıya veya hastaya mümkün olduğunca kişiselleştirilmiş sonuçlar sunmayı amaçlar (öneri sistemleri, adaptif testler, hasta özelinde risk analizi vb.).

Farklılıklar

  • Veri Türü:
    • Facebook: Metin, resim, video ve kullanıcı etkileşim verileri (beğeni, yorumlar, paylaşımlar).
    • Duolingo: Sorulara verilen cevaplar, kullanıcıların öğrenme hızı, kelime bilgisi, quiz sonuçları gibi eğitim verileri.
    • Google Health/Medikal Analiz: Tıbbi görüntüler (MR, röntgen), hasta geçmişi, doktor notları.
  • Hata Toleransı:
    • Facebook: Kullanıcıya yanlış bir arkadaş önerisi veya haber akışı sunmanın etkisi görece düşüktür.
    • Duolingo: Dilde yanlış yönlendirse dahi kullanıcı genellikle başka testlerle bunu kapatabilir, hata toleransı orta düzeydedir.
    • Google Health: Tıbbi teşhis ve tedavi süreçlerinde hata payı çok düşük olmalıdır, insan sağlığı söz konusudur.
  • Güvenlik ve Gizlilik:
    • Facebook: Kullanıcı gizliliği ve veri koruması önemlidir, ama kullanıcı deneyimi amaçlı veri toplama da devam eder.
    • Duolingo: Eğitim verisi nispeten az risk taşır, ancak kullanıcıların kişisel verileri yine de gizli tutulmalıdır.
    • Google Health: Sağlık verileri en katı gizlilik ve yasal standartlarla korunmalıdır (örneğin, HIPAA gibi kanunlar).

6. Hangi Algoritmaların Hangi Tür Uygulamalarda Daha Sık Kullanıldığı

  • Sosyal Ağlar (Facebook, Instagram, Twitter vb.)

    • Öneri Sistemleri (İşbirlikçi Filtreleme, Derin Öğrenme Tabanlı Filtreleme)
    • Doğal Dil İşleme (spam yorum tespiti, duygu analizleri)
    • Görsel Tanıma (resim tanıma, yüz tanıma)

  • Eğitim (Duolingo, Khan Academy vb.)

    • Uyarlamalı Öğrenme Algoritmaları (Bayes tabanlı, Karar Ağaçları, Derin Öğrenme)
    • Öğrenme Analitiği (kullanıcının performans durumuna göre içerik üretme)
    • Öneri Sistemleri (öğrencinin seviyesine göre konu veya aktivite önerme)

  • Sağlık (Google Health, IBM Watson Health vb.)

    • Derin Sinir Ağları (CNN, RNN, Transformer) özellikle görüntü, metin ve spatio-temporal veriler için.
    • Anomali Tespiti (anormal hücre büyümesi, kritik tıbbi bulgular)
    • Tahmin ve Reçete Sistemleri (hastaların hastalık risklerini tahmin etme, ilaç kombinasyonları önerme).

Böylece her alanın kendine özgü veri yapısı ve yükseltilen hedefler doğrultusunda algoritma tercihi farklılık göstermekle birlikte, ortak bir paydada hepsinin temelinde makine öğrenmesi ve derin öğrenmenin olduğu söylenebilir.

7. Gerçek Hayatta Oluşturdukları Etkiler ve Örnekler

  1. Facebook (Sosyal İletişim ve Etkileşim)

    • Arkadaş önerileri ve kişiselleştirilmiş haber akışı sayesinde kullanıcılar daha fazla vakit geçiriyor ve etkileşime giriyor.
    • Marka tanıtımları ve reklam algoritmaları, şirketlerin doğru hedef kitleye ulaşmasını kolaylaştırıyor.
    • Öte yandan, filtre balonu (filter bubble) ve kişisel verilerin gizliliği gibi konular tartışma konusu olmaktadır.

  2. Duolingo (Eğitimde Erişim ve Kişiselleştirme)

    • Yeni bir dil öğrenmek isteyen milyonlarca insan için ücretsiz ve etkili bir platform oluşturulmuştur.
    • Uyarlamalı öğrenme sayesinde her kullanıcı kendi hızında ilerleyebilir, böylece motivasyon yüksek tutulur.
    • Kısa süreli etkileşimli dersler sayesinde kullanıcılar günlük pratik yaparak hızla gelişir.

  3. Google Health (Tıbbi Tanı ve Tedavi Süreçleri)

    • Doktorların iş yükünü hafifletir, hızlı ve yüksek doğrulukla ön tarama imkânı sunar.
    • İleri seviyede kanser tespiti, görme bozuklukları ve kalp hastalığı gibi alanlarda erken tanı oranını artırmaya yardımcı olur.
    • Sağlık sektöründe verimlilik ve hata oranlarının kontrolü kritik derecede önemlidir; yapay zekâ, burada geleceğin en önemli aracı olarak konumlanır.

Bu örnekler, makine öğrenmesi algoritmalarının hem faydalarını hem de olası risklerini (gizlilik, etik) gözler önüne sermektedir.

8. Araştırma Sonuçlarının Raporlanması ve Sunumu

Ödevin son adımı olan rapor hazırlama ve sunu, aşağıdaki bileşenleri içermelidir:

  1. Kapak Sayfası: Ödevin adı, dersin adı, hazırlayanın adı-soyadı ve tarih.
  2. İçindekiler: Okuyucunun hızlıca hangi konuya hangi sayfadan ulaşacağını gösterir.
  3. Giriş: Bu ödevde hangi uygulamaların ele alındığı, amaç ve kapsam nedir, hangi yöntemler takip edildi.
  4. Teorik Arka Plan: Makine öğrenmesi ve ilgili algoritmalar hakkında kısa bir bilgi.
  5. Uygulamalar ve Analiz: Facebook, Duolingo ve Google Health özelinde hangi algoritmaların öne çıktığı, nasıl çalıştığı, ne amaçla kullanıldığı.
  6. Sonuç ve Tartışma: Benzerlikler, farklılıklar, zorluklar ve gelecekteki trendler.
  7. Kaynakça: Yararlanılan kitaplar, makaleler ve web siteleri.

Sunum yaparken:

  • Slaytlarda önemli başlıkları ve kilit bulguları özetleyin (tamamiyle uzun metinler kullanmak yerine görseller, grafikler veya madde işaretlerini tercih edin).
  • Mümkünse örnek görseller (örneğin bir Facebook arkadaş önerisi ekranı, Duolingo uygulamasının ara yüzü, medikal bir görüntü analizi sonuç ekranı vb.) paylaşın.
  • Soru-cevap bölümüne zaman ayırarak sınıf arkadaşlarınızın merak ettiklerini tartışın.

9. Özet Tablo

Aşağıda, üç uygulamayı ve kullanılan başlıca algoritmaları, amaçlarını ve gerçek hayattaki etkilerini özet bir tabloda sunuyoruz:

Program/Uygulama Algoritma Türü Çalışma Prensibi Uygulama Alanı Gerçek Hayat Etkisi
Facebook - Öneri Sistemleri (Collaborative Filtering)
- Derin Sinir Ağları (CNN, DNN)
- Yüz Tanıma (Face Recognition)		 Kullanıcı verilerini analiz ederek içerik sıralaması ve yüz tanıma işlemleri yapar. Sosyal ağ içeriği sıralama, arkadaş önerileri, reklam hedefleme Kişiselleştirilmiş etkileşim, yüksek reklam geliri, veri gizliliği tartışmaları
Duolingo - Uyarlamalı Öğrenme (Adaptive Learning)
- Öneri Sistemleri
- Bayes Ağları/Karar Ağaçları		 Kullanıcının öğrenme seviyesini ve başarı oranını takip ederek dinamik ders içerikleri sunar. Dil öğrenimi, kişiselleştirilmiş eğitim planları Daha hızlı ve etkili dil öğrenimi, yüksek motivasyon, düşük maliyetli eğitim imkânı
Google Health (Medikal Gör.) - Derin Öğrenme (CNN, RNN)
- Segmentasyon (U-Net, Mask R-CNN)
- Anomali Tespiti		 Tıbbi görüntü işleme ve anomali tespiti için büyük veri üzerinde eğitilen modelleri kullanarak örüntü tanıma yapar. Sağlık sektöründe görüntülü teşhis ve erken tanı Daha yüksek doğruluklu teşhis, erken tanı ile hayat kurtarma, sağlık maliyetlerinde azalma

10. Kaynakça

  1. OpenAI: “Machine Learning 101”, 2022.
  2. Stanford CS229: “Machine Learning Course Materials”, Stanford University.
  3. Duolingo Research: Resmi Web Sitesi ve Yayınlanan Makaleler (research.duolingo.com)
  4. Google Health: “AI for Healthcare”, Official Google Health Blog.
  5. Meta AI: (Facebook’un resmi yapay zekâ blogu), developer.facebook.com.

Bu kaynaklar, makine öğrenmesi ve yapay zekâ uygulamalarını anlamada temel referans noktalarıdır. Ek olarak, Google Scholar, Arxiv, Wikipedia gibi sitelerden de kapsamlı makaleler ve yayınlar taranabilir.

11. Özet ve Kapanış

Bu araştırma ödevi ile sosyal ağ, eğitim ve sağlık gibi farklı alanlarda kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarını (derin sinir ağları, öneri sistemleri, segmentasyon vb.) inceledik. Özellikle Facebook’ta öneri sistemleri ve yüz tanıma, Duolingo’da uyarlamalı öğrenme, Google Health tarafında ise derin öğrenmeye dayalı görüntü analizi dikkat çekmektedir.

Her üç alanda da veriye dayalı karar verme ve kullanıcı deneyimini iyileştirme amacı göze çarpmaktadır. Öte yandan, her sektörün kendine özgü veri türleri ve hata toleransı düzeyleri vardır. Sağlık sektörü insan sağlığını ilgilendiren kritik bir yapıda olduğundan en katı doğruluk ve gizlilik kurallarıyla çalışmalıdır. Eğitimde ise kişiselleştirme ve sürekli öğrenme ön plana çıkar. Sosyal ağlarda ise devasa kullanıcı etkileşimi verileri üzerinden gerçek zamanlı içerik sıralaması ve öneri son derece önemlidir.

Ödevinizi tamamladıktan sonra raporunuzu sınıfta sunarak, hem araştırma bulgularınızı arkadaşlarınızla paylaşacak hem de sorular sayesinde yeni perspektifler kazanabileceksiniz. Makine öğrenmesi, giderek daha fazla alana nüfuz eden, çok güçlü bir teknolojidir. Bu nedenle, bu ödev gelecekteki eğitim ve kariyer yolunuzda da sizlere yol gösterici bir merdiven taşı olabilir.

@Cuma_Kaya1