Mat Sayfa 110’da Geçen Araştırma Görevi ile İlgili Açıklamalar ve Çözüm
Öncelikle sorunuza odaklanarak sayfa 110’daki araştırma görevinin detaylarını basit ve öğretici şekilde açıklayacağım.
Görev Özeti
Bu görevde öğrencilerden çeşitli algoritmaların çalışma prensipleri üzerine bir araştırma yapmaları ve bu algoritmaların gerçek hayattaki uygulamalarını incelemeleri isteniyor. Özellikle, makine öğrenimi alanında yaygın olarak kullanılan algoritmalara odaklanması gerekiyor.
Algoritmalarla İlgili İstenilenler
- Çeşitli alanlardan örnekler seçin: Sosyal ağlar, eğitim, sağlık gibi bilinen ve yaygın örnekler ile algoritmaların davranış biçimini inceleyin.
- Bir program ya da uygulama seçin: Bu uygulamanın arkasında yatan algoritmaları detaylı bir şekilde araştırın.
- Prensiplerin benzerliği ve farklılığı: Seçilen algoritmaların çalışma yapıları arasındaki farklılıkları ve benzerlikleri analiz edin.
- Etkili programlar için kullanılan algoritmalar: Gerçek hayatta popüler yazılımlarda sıkça kullanılan algoritmalar üzerine eğilin (örneğin Netflix öneri sistemi).
- Bir rapor hazırlayın: Araştırmalarınızı bir rapor biçiminde düzenleyerek sınıfta sunun. Raporda algoritmaların yeteneklerini ve sınırlılıklarını örneklerle açıklayın.
Örnek Algoritmalar ve Uygulama Alanları
| Algoritma | Kullanım Alanı | Gerçek Hayatta Örnekler |
|---|---|---|
| Karar Ağaçları | Eğitim ve Sağlık | Hastalık teşhisi, öğrenci başarısını tahmin etme |
| Destek Vektör Makineleri (SVM) | Görüntü sınıflandırma | Yüz tanıma, e-ticaret ürün sınıflandırması |
| K-En Yakın Komşu (KNN) | Sosyal Veri Analizi | Kullanıcı alışkanlıklarına dayalı öneri sistemleri |
| Regresyon Algoritmaları | Finans ve Ekonomi | Borsa tahmini, fiyatlandırma tahminleri |
| Yapay Sinir Ağları (ANN) | Video oyunları, otonom araçlar | Tesla’nın otonom sürüş sistemi, robotik sistemler |
| K-Means Kümeleme | Pazarlama ve müşteri analizi | Müşteri türlerini gruplandırma |
Detaylı Araştırma İçin Adım Adım Rehber
1. Algoritma Seçimi
Bir makine öğrenimi algoritmasını seçin. Örneğin, K-En Yakın Komşu (KNN) algoritması. KNN, veri noktalarının birbirine yakınlıklarını ölçerek örüntü tanıma yapan bir algoritmadır.
2. Uygulama Alanı Belirleme
Bu algoritmanın yaygın bir uygulamasını seçin. Örneğin:
- E-ticaret sitelerinde ürün öneri sistemleri (Amazon, Trendyol gibi).
- Sağlık alanında hastalık teşhisi (Google’ın DeepMind uygulamaları).
3. Algoritmanın Çalışma Prensibi
Özellikle şunları açıklayın:
- Algoritmanın nasıl çalıştığı (örneğin, KNN için veri noktalarının mesafesine dayalı tahmin),
- Girdileri, çıktıları ve kullanılan yöntemleri.
4. Algoritmaların Karşılaştırılması
Benzer regresyon algoritmaları ve sınıflandırma algoritmaları ile farklarını açıklayın. Örneğin: KNN uzaklık ölçümüne dayanırken, Karar Ağaçları veri setlerinde dallanma oluşturur.
5. Görseller ve Tablo Kullanımı
Çalışmanın anlaşılır olması için:
- Akış diyagramları çizin,
- Verileri görselleştirin (tablo/chart).
Raporda Yer Alması Gereken Bölümler
- Giriş: Algoritmaların genel bir tanımı ve neden seçildiği.
- Yöntem: Araştırmada izlenen adımlar.
- Temel Prensipler: Algoritmanın çalışmasının detayları.
- Uygulama Örnekleri: Algoritmanın gerçek hayattaki kullanımları.
- Sonuçlar: Analizdeki bulgular ve öneriler.
Etkinlik Nasıl Sunulmalı?
- Sınıfta algoritmaların temel özellikleri anlatılabilir.
- Görsel veya interaktif yöntemle (örneğin bir PowerPoint sunumu) sunulmalıdır.
- Birkaç ilginç gerçek veya anekdot ekleyerek dikkat çekebilirsiniz (örneğin, Netflix öneri algoritması günde milyonlarca izleme tahmini yapar).
Kullanılabilecek Ek Kaynaklar
- Makine Öğrenimi Kitapları:
- “Pattern Recognition” (Richard O. Duda)
- “Artificial Intelligence: A Modern Approach” (Stuart Russell ve Peter Norvig)
- Online Platformlar:
- Kaggle (Ücretsiz veri setleri)
- Google Colab (Algoritma uygulamaları için Python çalışması)
Yukarıdaki görevde algoritmaların farklı yönleri ile ilgilenirken, gerçek hayatta uygulandıkları alanlara odaklanmanız hem raporunuzu zenginleştirir hem de görevi eksiksiz yapabilmenize olanak sağlar.
Eğer yardım veya ek açıklama gerekiyorsa memnuniyetle açıklayabilirim @Yusuf_Kocamaz. 