Matematik araştırma ödevi algoritma

LİSE
,
1

Bu araştırma ödevini yapmama yardımcı olur musun?

17440462300127361185549969342720
17440462300127361185549969342720720×540 30 KB

@sorumatikbot

2

Matematik Araştırma Ödevi için Yardımcı Kaynak ve Planlama

Ödevin Anlamı ve Amacı

Bu ödevin amacı, verilen algoritmaları anlamak, onları diğer algoritmalarla karşılaştırmak ve gerçek yaşamda oluşturdukları etkileri incelemek. Algoritmalar, bir problemi çözmek veya bir sistemde işlem yapmak için kullanılan adımlardır ve günümüzde bilgisayar bilimlerinin temel taşlarıdır.

Adım Adım Ödev Çözümü

1. Çeşitli Alanlardan Üç Farklı Uygulama Belirleyin

Algoritma araştırması için:

  • Sosyal Ağ: Örneğin, Instagram’da algoritmanın nasıl çalıştığını seçebilirsiniz (kullanıcı önerileri veya reklam algoritmaları).
  • Eğitim: Online eğitim platformları, örneğin Khan Academy veya EBA’da kullanılan içerik önerme algoritmalarını seçebilirsiniz.
  • Sağlık: Sağlık alanında yapay zeka tarafından hastalık teşhisi için kullanılan algoritmaları (örneğin, tıbbi görüntüleme sistemlerinde kullanılan algoritmalar) inceleyebilirsiniz.

2. Seçilen Uygulamaların Arkasındaki Algoritmaları Araştırın

Her bir uygulama için şunlara odaklanabilirsiniz:

  • Makine Öğrenmesi Algoritması: Örneğin, uygulama kullanıcı alışkanlıklarını öğrenerek kişiselleştirilmiş öneriler mi yapıyor?
  • Çalışma prensibi: Algoritmanın nasıl çalıştığını teknik kaynaklardan öğrenin.

3. Algoritmaların Çalışma Prensiplerini Detaylı Açıklayın

Bunu yaparken:

  • Adımlar: Algoritma kararlarını nasıl veriyor?
  • Veri analizi: Algoritmanın kullandığı veri setleri nelerdir?

4. Farklı Algoritmalar Arasındaki Benzerlik ve Farklılık

Seçtiğiniz algoritmalar şunları karşılaştırın:

  • Benzerlikler: Aynı türdeki veriyi kullanma veya aynı amaç için tasarlanmış olmaları.
  • Farklılıklar: Kullanılan teknikler, hız, ya da kullanılan yapılandırmalar.

5. Algoritma Türlerinin Hangi Tür Uygulamalarda Daha Sık Kullanıldığını Belirleyin

Örneğin:

  • Tavsiye algoritmaları sosyal ağlarda ve e-ticarette sıklıkla karşımıza çıkar.
  • Görüntü işleme algoritmaları ise sağlık ve güvenlik alanında yaygındır.

6. Gerçek Hayattaki Etkilerini Örneklerle Gösterin

Her algoritmanın etkisini inceleyin:

  • Sosyal ağ algoritmaları, kullanıcıların görsellerden ilham almasına ya da hedefli reklam görmesini sağlar.
  • Sağlık alanında kullanılan algoritmalar hastalıkların daha hızlı teşhis edilmesine yardım eder.

7. Araştırmanızı Rapor Haline Getirin

Bir rapor oluştururken şu bölümleri dahil edebilirsiniz:

  • Giriş: Algoritmaların tanımı ve ödevdeki amacınız.
  • Yöntem ve Araştırma: Algoritmaları nasıl seçtiğiniz ve çalışma prensipleri.
  • Sonuç: Benzerlikler/farklılıklar ve etkileri.
  • Ekler: Algoritma örnekleriyle ilgili görseller veya tablolar.

8. Sınıfta Sunum Hazırlayın

Sunum için;

  • Önemli noktaları grafiklerle veya videolarla açıklayın.
  • Sorular için bir tartışma kısmı ekleyin.

Yardımcı Kaynaklar

Eğer bu konuda derinlemesine bilgiye ihtiyacınız olursa ya da başka sorularınız varsa mutlaka sormaktan çekinmeyin!

@username

3

Bu araştırma ödevini yapmama yardımcı olur musun?

Answer:

Aşağıdaki rehberi izleyerek “Çeşitli alanlardan bilinen ve sık kullanılan üç program veya uygulama seçip, bunların arkasında yatan makine öğrenmesi algoritmalarını araştırma” ödevinizi sistemli bir şekilde tamamlayabilirsiniz.

1. Uygulama Seçimi

Öncelikle üç farklı alan belirliyor ve bu alanlarda sık kullanılan birer uygulama seçiyorsunuz. Örnek olarak:

  1. Sosyal Ağ Alanı:

    • YouTube (Video önerileri)
    • Instagram (Akış, öneri sistemi)
    • TikTok (Kısa video önerileri)

  2. Eğitim Alanı:

    • Khan Academy (Kişiye özgü öğrenme önerileri)
    • Duolingo (Dil öğrenim rotası)
    • Coursera/EdX (Kurs önerileri ve kişiselleştirme)

  3. Sağlık Alanı:

    • Fitbit (Sağlık verileri analizi)
    • Apple Health (Veri analizi ve öneriler)
    • IBM Watson Health (Tıbbi teşhis ve araştırma)

Bu örneklerden size en uygun olanlarını seçebilirsiniz ya da bambaşka üç uygulama/servis araştırabilirsiniz.

2. Algoritmaların İncelenmesi

Seçtiğiniz uygulamaların hangi makine öğrenmesi veya yapay zekâ yöntemlerini kullandığını araştırın. Özellikle şu temel algoritma ve yöntemleri inceleyebilirsiniz:

  • Sınıflandırma Algoritmaları (Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Rastgele Orman vb.)
  • Regresyon Algoritmaları (Doğrusal, Doğrusal Olmayan vb.)
  • Derin Öğrenme Yöntemleri (Sinir ağları, CNN, RNN, LSTM vb.)
  • Öneri Sistemleri (İçerik tabanlı filtreleme, işbirlikçi filtreleme)
  • Kümeleme (K-Means, Hiyerarşik kümeleme)

Örneğin, YouTube veya Netflix gibi platformlarda kullanılan “öneri sistemi” çoğunlukla işbirlikçi filtreleme + derin öğrenme hibrit modellerinden oluşur.

3. Algoritmaların Çalışma Prensipleri

Seçilen uygulamanın arkasındaki algoritmanın nasıl çalıştığını temel seviyede açıklayın:

  1. Veri Toplama: Kullanıcılardan (veya hastalardan, öğrencilerden vb.) gelen giriş verileri nelerdir? (Tıklamalar, beğeniler, sağlık ölçümleri, ödev performans verileri vb.)
  2. Ön İşleme: Veriler nasıl temizlenir, standart hâle getirilir veya normalleştirilir?
  3. Model Eğitimi: Hangi algoritma veya yöntem kullanarak model oluşturuluyor? (Örneğin bir sinir ağı, regresyon modeli vb.)
  4. Tahmin / Sınıflandırma: Yeni bir “kullanıcı verisi” geldiğinde, model o kullanıcı için nasıl bir tahminde veya sınıflandırmada bulunuyor?
  5. Geri Bildirim Döngüsü: Kullanıcı verilerindeki değişimlere göre model kendini nasıl güncelliyor veya iyileştiriyor?

4. Benzerlik ve Farklılıkların Belirlenmesi

  • Benzerlik: Örneğin, çoğu büyük platform kullanıcı hareketlerini (tıklama, beğeni, arama) toplayarak kişiye özel “öğrenme” gerçekleştirir ve işbirlikçi filtreleme tekniğiyle benzer kullanıcı profillerine dayalı öneriler sunar.
  • Farklılık: Sağlık uygulamalarında veri analizi daha çok fizyolojik veriler (nabız, adım sayısı, kilo vb.) üzerinden yapılır ve sistem regresyon ya da derin öğrenme yöntemleriyle kullanıcıya özel sağlıklı yaşam önerileri üretebilir. Eğitim uygulamalarında ise sistem öğrencinin performansını analiz ederek (“Bu konuyu kaç kere çözdü, hangi sorularda hata yaptı?” gibi) alıştırma veya konu önerisi sunar.

5. Hangi Algoritmalar Hangi Uygulamalarda Daha Yaygın?

  • Öneri Sistemleri: Sosyal medya platformları, e-ticaret siteleri, eğitim platformları
  • Makine Öğrenmesi Tabanlı Teşhis: Sağlık sektörü, tıbbi görüntü işleme sistemleri
  • Doğal Dil İşleme (NLP): Sohbet botları, çeviri uygulamaları, metin analizi (eğitimde otomatik sınav değerlendirme)
  • Kümeleme: Kullanıcı segmentasyonu (pazarlama, psikometrik analiz)

6. Gerçek Hayattaki Etkiler ve Örnekler

Algoritmaların yarattığı olumlu ya da olumsuz etkilere örnekler verin:

  • Olumlu Etki:

    • Eğitimde kişiselleştirilmiş öğrenme sayesinde öğrenciler daha hızlı ilerleyebilir.
    • Sağlık uygulamalarında erken teşhis veya evde takip kolaylığı sağlanabilir.
    • Sosyal ağlarda ilgi alanlarınıza göre içerik sunduğu için zamandan tasarruf edebilirsiniz.

  • Olumsuz Etki:

    • Sosyal medya filtre balonları (tek tip içerik görme, kutuplaşma)
    • Gizlilik ve veri güvenliği riskleri
    • Makine öğrenmesi modellerindeki “önyargılar” kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyebilir.

Ödevinizde bu olumlu/olumsuz etkileri somut örneklerle (örneğin “Netflix’in profil oluşturma sistemi”, “hatalı tıbbi teşhis örnekleri” vb.) açıklayabilirsiniz.

7. Araştırma Raporunun Hazırlanması

  1. Kapak ve Giriş:

    • Ödev konusu (Algoritmalar, makine öğrenmesi)
    • Amaç ve kapsam

  2. Teorik Bilgi:

    • Makine öğrenmesi ve temel algoritmaların kısa tanımı
    • Seçtiğiniz uygulamaların algoritma türü

  3. Her Bir Uygulamanın Analizi:

    • Uygulamanın adı, amacı, hangi verileri topladığı
    • Arkasındaki algoritmanın genel işleyişi
    • Uygulamanın sonuçları ve örnek vaka

  4. Karşılaştırmalar (Benzerlik/Farklılık):

    • Seçtiğiniz üç uygulamayı bir tablo hâlinde kıyaslayabilirsiniz. Örneğin hangisi sınıflandırma, hangisi regresyon veya öneri sistemi ağırlıklı?

  5. Etkiler ve Sonuçlar:

    • Hayatımıza katkıları
    • Olası riskler ve etik boyutları

  6. Sonuç ve Kaynakça:

    • Genel değerlendirmenizi yapın
    • Kullandığınız makaleler, web siteleri, kitaplar vb.

Örnek Kaynaklar:

  • Goodfellow, Ian, et al. Deep Learning, MIT Press, 2016.
  • Russell, Stuart J., and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th ed., 2020.
  • Resmî web siteleri: (Örneğin who.int, coursera.org vb.)

Yukarıdaki adımları ödev raporunuza entegre edip, sınıfta yapacağınız sunumda da kısa özet slaytlar ve uygulama örnekleri paylaşabilirsiniz. Bu sayede hem teoriyi hem de pratik örnekleri vurgulamış olursunuz.

Kolay gelsin! Herhangi bir ek sorunuz olursa çekinmeden sorabilirsiniz.

@Yusuf_Gulenay

4

Bu araştırma ödevini yapmama yardımcı olur musun?

Cevap:
Aşağıda, ödevinizde belirtilen tüm aşamaları tamamlayabilmeniz için kapsamlı bir rehber bulacaksınız. Bu rehberde, üç farklı alandan (örneğin sosyal ağ, eğitim, sağlık) sık kullanılan uygulamaları veya programları seçerek, bu uygulamaların arkasında yatan makine öğrenmesi algoritmalarını nasıl araştırabileceğinizi, çalışma prensiplerini ve benzerlik/farklılıklarını nasıl ortaya koyabileceğinizi adım adım inceleyeceğiz. Ayrıca, bu algoritmaların gerçek hayattaki etkilerini örneklerle gösterecek ve rapor hazırlama sürecine dair öneriler sunacağız.

Genişletilmiş Araştırma Rehberi

1. Farklı Alanlardan Uygulama Seçimi

Öncelikle ödevinizin ilk maddesinde belirtildiği gibi, “Çeşitli alanlardan (sosyal ağ, eğitim, sağlık gibi) bilinen ve sık kullanılan üç farklı program veya uygulamayı seçiniz.” Bu adım en temelde şu soruya cevap arar: “Hangi uygulamalar makine öğrenmesi algoritmalarını sıkça veya görünür şekilde kullanıyor?”

Aşağıda üç örnek verilmiştir:

  1. Sosyal Ağ Alanı:

    • Örnek Uygulama: Instagram veya Facebook
    • Sebep: Sosyal medya platformları yoğun şekilde makine öğrenmesi yöntemlerini kullanır. Örneğin, kullanıcıların ilgi alanlarına göre içerik (reklamlar, gönderiler, hikayeler) sıralamaları yaparlar.

  2. Eğitim Teknolojileri Alanı:

    • Örnek Uygulama: Khan Academy veya Coursera
    • Sebep: Öğrencilerin eksiklerini tespit eden adaptif öğrenme sistemleri, bireyselleştirilmiş eğitim içerikleri oluştururken makine öğrenmesi algoritmalarından faydalanır.

  3. Sağlık Alanı:

    • Örnek Uygulama: Google Fit veya Apple Health, hatta daha profesyonel bir örnek olarak IBM Watson (özellikle kanser teşhisi alanında)
    • Sebep: Tıbbi veri analizi, teşhis destek sistemleri, günlük sağlık verilerinin takibi, anomali tespiti gibi görevler makine öğrenmesiyle yapılır.

Siz kendi ilgi alanlarınıza veya dersinizde daha fazla örnek barındıran konulara göre farklı seçimler yapabilirsiniz. Burada temel amaç, üç farklı sektörde kullanılan uygulamaları ve onların algoritmalarını ödev kapsamında incelemektir.

2. Seçilen Uygulamalardaki Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Seçtiğiniz üç uygulamanın her biri için, o uygulamanın arkaplanında çalıştığını düşündüğümüz veya bilinen makine öğrenmesi algoritmalarını araştırmak gerekir. Bu algoritmalar genellikle aşağıdaki alanlarda kullanılır:

  1. Öneri Sistemleri (Recommender Systems)
  2. Sınıflandırma (Classification)
  3. Kümeleme (Clustering)
  4. Doğrusal Regresyon ve Lojistik Regresyon
  5. Derin Öğrenme (Deep Learning)
  6. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing)

2.1 Sosyal Medya Örneği: Instagram

  • Kullanılan Algoritma Türleri:

    1. Öneri Sistemleri (Recommender Systems): Kullanıcılara ilgi alanlarına göre içerik önermek.
    2. Derin Sinir Ağları (Deep Neural Networks): Görsel içerik sınıflandırması, yüz tanıma, nesne tanıma, hikaye içindeki filtrelerin tespiti vs.
    3. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin tabanlı içeriklerin analizi (yorumlar, etiketler).

  • Nasıl Çalışır?
    Sosyal ağ platformları kullanıcıların interaksiyon verilerini (beğeniler, yorumlar, izlenme süresi, arkadaşlar vs.) toplayarak bir model oluşturur. Bu model, her kullanıcı için ilgi alanı profili çıkarır. Daha sonra, benzer ilgi alanına sahip kişilerin beğendikleri veya etkileşimde bulundukları içerikleri önerir.

  • Örnek:
    Bir kişi sık sık spor paylaşımlarını beğeniyorsa, Instagram algoritması o kişiye daha fazla spor içeriği önerir. Bu aşamada, yüz binlerce kullanıcının verisi aynı anda işlenir ve gerçek zamanlı (veya neredeyse gerçek zamanlı) sonuçlar üretir.

2.2 Eğitim Teknolojisi Örneği: Khan Academy

  • Kullanılan Algoritma Türleri:

    1. Öğrenen Almaç (Adaptive Learning) Algoritmaları: Öğrencilerin performansına göre yeni sorular/konular önerir.
    2. Öneri Sistemleri: Öğrencinin ilerlemesine göre yeni metin, video veya alıştırma önerileri yapar.
    3. Veri Madenciliği (Educational Data Mining): Öğrenci başarısı, tıkanma noktaları veya öğrenme stillerini tespit edebilir.

  • Nasıl Çalışır?
    Sistem, kullanıcıların doğru veya yanlış cevaplarını, harcadıkları süreyi ve öğrenmedeki zorluklarını analiz eder. Ardından, hangi konularda eksikler olduğu tespit edilir. Eksik olduğu konularla ilgili, zorluk seviyesi ayarlanmış yeni materyaller sunulur.

  • Örnek:
    Bir öğrenci cebir testinde belirli bir soru tipini sürekli yanlış cevaplarsa algoritma, o konuyla ilgili ek örnekler, açıklamalar veya kolay/orta seviye sorular sunabilir. Bu şekilde sistem, öğrencinin ihtiyacına göre bireysel öğrenme yolunu şekillendirir.

2.3 Sağlık Örneği: IBM Watson (Kanser Teşhisi)

  • Kullanılan Algoritma Türleri:

    1. Doğal Dil İşleme (NLP): Tıbbi metin verilerini (makaleler, hasta raporları) anlamlandırır.
    2. Derin Öğrenme: Görüntü işleme (MRI, röntgen, tomografi gibi) ve teşhissel analiz.
    3. Makine Öğrenmesi Sınıflandırma Algoritmaları: Hastalık belirtilerine göre kanser riskini sınıflandırmak.

  • Nasıl Çalışır?
    Sistem, hastanın tıbbi kayıtlarını, laboratuvar sonuçlarını ve dokümanlarını tarar ve NLP teknikleriyle anlamlandırır. Daha sonra, geniş bir araştırma veritabanından güncel klinik çalışmaları ve makaleleri inceleyerek olası teşhis veya tedavi yöntemleri hakkında ipucu verir. Doktorlar, Watson’ın sunduğu bu analizi kendi uzmanlıklarıyla birleştirerek daha kesin bir karara ulaşmaya çalışır.

  • Örnek:
    Doktor, bir hastanın belirtilerini IBM Watson sistemine girdiğinde, sistem benzer semptomları gösteren hasta örneklerini, tedavi süreçlerini ve hatta klinik çalışmalardan elde edilen verileri harmanlayarak bir olasılık oranı sunar. “Hastada X kanseri görülme ihtimali %60” gibi bir sonuç üretebilir. Bu sonuç doktor için sadece bir yol gösterici niteliktedir.

3. Algoritmaların Çalışma Prensiplerini Detaylı İnceleme

Şimdi ana makine öğrenmesi algoritmalarının çalışma prensiplerini daha detaylı görelim. Böylece, uygulamalarda kullanılan teknikleri nasıl benimsediklerine dair daha iyi bir bakış açısı elde edeceksiniz.

3.1 Öneri Sistemleri (Recommender Systems)

  • Collabrative Filtering (İşbirlikçi Süzme): Kullanıcıların benzer ilgi alanlarını kullanarak öneri sunar. Örneğin, siz ve başka bir kullanıcı benzer filmleri beğeniyorsanız ve o kullanıcı ek bir filmi beğeniyorsa, sistem o filmi size de önerir.

  • Content-Based Filtering (İçerik Tabanlı Süzme): Kullanıcının daha önce tercih ettiği içeriklere bakarak, içeriğin özelliklerine göre yeni öneriler sunar. Örneğin, romantik komedileri seven bir kullanıcıya, yine romantik komedi türünden başka bir film önerilir.

  • Hibrit Yaklaşımlar (Hybrid Approaches): Yukarıdaki iki yöntemi birleştirerek daha güçlü sonuçlar elde etmeyi amaçlar.

3.2 Sınıflandırma (Classification)

  • Lojistik Regresyon (Logistic Regression): Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını anlamak için girdi verisini (kelimeler, başlık vs.) 0 ya da 1 olarak sınıflandırır.

  • Destek Vektör Makineleri (SVM): Veriyi daha yüksek boyutlu uzayda ayıran en uygun düzlemi (veya hiper düzlemi) bulur.

  • Karar Ağaçları (Decision Trees): Veri istatistiksel olarak dallandıkça sınıflandırma kuralları üretir. Hangi özellik, hangi özelliğin önüne yazılması gerektiği gibi kararları ağaç yapısı içinde verir.

  • Yapay Sinir Ağları (Neural Networks): Çok katmanlı (evrişimli, LSTM, vb.) derin öğrenme modelleri, karmaşık veri kümesi üzerinde sınıflandırma yapar. Görsel tanıma, konuşma tanıma, metin sınıflandırma gibi önemli alanlarda sıklıkla kullanılır.

3.3 Kümeleme (Clustering)

  • K-Means: Günlük adım verisi veya sosyal medya etkileşim verisi gibi nicel bir veriyi farklı gruplara ayırmak istediğinizde kullanabilirsiniz.
  • Hiyerarşik Kümeleme (Hierarchical Clustering): Verileri aşamalı olarak bölerek bir küme hiyerarşisi oluşturmaya yarar.

3.4 Doğal Dil İşleme (NLP)

  • Metin Sınıflandırma: Kullanıcı yorumlarının pozitif/negatif/ nötr şeklinde sınıflandırılması.
  • Dil Modeli: Otomatik tamamlama, makine çevirisi gibi alanlarda kullanılır.
  • Adlandırılmış Varlık Tanıma (Named Entity Recognition): Metin içerisindeki kişi, yer, kurum gibi ögeleri tespit eder.

3.5 Derin Öğrenme (Deep Learning)

  • Evrişimli Sinir Ağları (CNN): Görsellerin işlenmesinde kullanılan ağ türü; resimlerdeki şekiller, nesneler, yüzler ve diğer özellikler tespit edilir.
  • Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN/LSTM): Metin, ses ve zaman serisi verilerinin analizinde sıklıkla kullanılır.

4. Farklı Uygulamalarda Kullanılan Algoritmalar Arasındaki Benzerlikler ve Farklılıklar

Seçtiğiniz üç uygulamaya baktığınızda, her birinin benimsediği makine öğrenmesi algoritması benzer prensiplere dayanabilir; ancak amaç farklı olabilir. Örneğin, Instagram kullanıcıya içerik önerirken ve yüz tanıma yaparken derin öğrenme tekniklerine yoğun biçimde başvurur. Khan Academy, öğrenme sürecini kişiselleştirmek amacıyla, hem öneri sistemlerini hem de eğitim odaklı veri madenciliğini birleştiren farklı bir yaklaşım kullanır. IBM Watson ise doğal dil işleme metodlarını ve devasa veri kaynaklarını analiz etme yeteneğini vurgular.

  • Benzerlikler:

    • Büyük veri setlerinden örüntü çıkarma.
    • Kullanıcı geçmiş etkileşimlerinin analiz edilmesine dayalı tahmin veya öneri.
    • Sürekli öğrenme ve model güncellemeleri (yeni veri geldikçe).

  • Farklılıklar:

    • Veri türü: Metin (ibm Watson), görüntü/ses (Instagram), öğrenci performans verisi (Khan Academy).
    • Algoritma karmaşıklığı: Sosyal medya öneri sistemi çoğu zaman gerçek zamanlı büyük veri işleme gerektirir. Eğitim sistemleri kişiselleştirilmiş senaryolar geliştirebilir. Sağlık sistemleri ise yüksek riskli kararlar alarak doktorlar için destek olacak güvenilir modellere ihtiyaç duyar.
    • Hedef kitle: Eğitimde öğrenciler, sosyal ağda ise geniş bir kitle, sağlık sisteminde hastalar ve doktorlar.

5. Hangi Algoritma Türleri Hangi Tür Uygulamalarda Daha Sık Kullanılır?

Araştırmanızın bu kısmında, seçtiğiniz üç uygulamayı daha geniş yelpaze içinde değerlendirebilirsiniz:

  1. Öneri Sistemleri: Sosyal medya (Instagram, Facebook, YouTube), eğlence (Netflix, Spotify), e-ticaret (Amazon).
  2. Makine Öğrenmesi Sınıflandırma: Sağlık teşhis sistemleri, spam e-posta tespiti, müşteri segmentasyonu, finansal risk analizi.
  3. Doğal Dil İşleme (NLP): Chatbot uygulamaları, otomatik çeviri sistemleri, açık uçlu metin analizleri, komut işleme (Siri, Google Asistan).
  4. Derin Öğrenme: Görsel tanıma (Instagram, Facebook yüz tanıma), sürücüsüz araçlar, robotik, medikal görüntüleme.

Bu bakış açısıyla, seçtiğiniz uygulamaların piyasada nasıl konumlandığını, hangi alanlarda öncü (veya yeni) sayılabileceğini raporunuza ekleyebilirsiniz.

6. Her Bir Algoritmanın Gerçek Yaşamda Oluşturduğu Etkiler ve Örnekler

Bu bölümde, algoritmaların pratik hayatta yararları ile potansiyel risklerinden kısaca bahsedebilirsiniz:

  1. Instagram (Öneri Sistemleri ve Derin Öğrenme)

    • Yararları: Daha kişiselleştirilmiş deneyim, kullanıcının ilgisini çeken içeriklere hızlı erişim, yeni etkileşim fırsatları.
    • Riskler: Filtre balonu, aşırı bağımlılık, kişisel verilerin gizliliği konuları.

  2. Khan Academy (Adaptif Öğrenme)

    • Yararları: Bireysel öğrenme hızına uygun içerik sağlanması, uzaktan eğitimi güçlendirme, düşük maliyetli eğitim imkânı.
    • Riskler: Öğrencinin sosyal etkileşimin azalması, her öğrenme stiline tek algoritmanın yetmemesi, bazı zayıf konularda yanlış yönlendirme olasılığı (eğer model yanlış değerlendirirse).

  3. IBM Watson (Sağlık Sistemlerinde Yapay Zekâ)

    • Yararları: Teşhis doğruluğunun artması, doktorların iş yükünün hafiflemesi, küresel bilgiye hızlı erişim.
    • Riskler: Yanlış veya eksik veriyle yapılan analizlerde hatalı teşhis riski, sistem maliyetlerinin yüksek olması, etik sorunlar (hasta mahremiyeti, verinin güvenliği).

7. Araştırma Raporu Hazırlama Önerileri

Ödevinizin son maddesi olan “Araştırmalarınızı rapor haline getiriniz” bölümünde, elinizdeki bulguları nasıl yapılandıracağınıza dair öneriler:

  1. Giriş Bölümü

    • Makine öğrenmesi ve algoritmaların genel tanımı
    • Araştırmanın amacı
    • Seçilen uygulamalar veya programlara genel bakış

  2. Yöntem Bölümü

    • Hangi kaynaklardan yararlandınız? (Akademik makaleler, resmi blog yazıları, geliştirici dokümantasyonu vb.)
    • Veri ve yöntem: Sınıflandırma/veri toplama/örnek inceleme teknikleri

  3. Analiz ve Bulgular

    • Seçtiğiniz üç uygulamanın her biri için elde ettiğiniz bilgiler
    • Algoritmaların çalışma prensipleri, veri türleri, benzerlik/farklılıklar
    • Derinlemesine inceleme (ör. tablo veya grafiklerle)

  4. Tartışma

    • Bu uygulamalarda kullanılan algoritmaların artıları, eksileri, gerçek hayattaki etkileri
    • Alternatif yaklaşımlar var mı?

  5. Sonuç ve Özet

    • Makine öğrenmesi algoritmalarıyla ilgili genel yargılar
    • Gelecekteki olası geliştirmeler veya öngörüler
    • Ödevdeki esas sorulara yanıt (hangi uygulama, hangi algoritma, hangi etki vb.)

  6. Kaynakça

    • Araştırmanızda kullandığınız tüm kaynakları düzenli şekilde gösterin.

  7. Ekler (Opsiyonel)

    • Eğer incelenen uygulamalardan ekran görüntüleri, veri tabloları veya grafikler varsa bu bölüme koyabilirsiniz.

Bu genel taslak, her türlü akademik veya yarı-akademik rapor yazımında işinize yarayabilir. Böylece raporunuz tutarlı, detaylı ve kolayca incelenebilir bir yapıya kavuşur.

8. Örnek Tablo

Araştırmanızda bulunması istenen kıyaslamayı özetleyecek bir tablo örneği aşağıdadır. Bu tabloyu kendi seçtiğiniz uygulama, algoritma türü ve etkilerle doldurabilirsiniz:

Uygulama Kullanılan Algoritma Türleri Veri Türü Temel Amaç Olası Faydalar Olası Riskler
Instagram - Öneri Sistemleri
- Derin Öğrenme
- NLP		 Görsel (resim, video), metin, kullanıcı etkileşimi Kişiselleştirilmiş içerik, yüz tanıma, otomatik etiket Kullanıcı etkileşimini artırma, yeni içerikler keşfetme Gizlilik, filtre balonu, bağımlılık
Khan Academy - Adaptif Öğrenme
- Öneri Sistemleri		 Öğrenci cevapları, öğrenme hızı, interaksiyon verisi Bireyselleştirilmiş eğitim, eksiklerin tespiti Eğitim kalitesini ve katılımı artırma Yanlış yönlendirme, sosyal etkileşim eksikliği
IBM Watson (Sağlık) - Doğal Dil İşleme
- Derin Öğrenme
- Sınıflandırma		 Metin (hasta raporları), görüntüleme verisi (MRI), vb. Hızlı ve doğru teşhis, devasa veri analizi Doktorların karar destek sistemini güçlendirme Veri mahremiyeti, yüksek maliyet, olası hatalı teşhis

Bu tablo, üç uygulamayı makine öğrenmesi bakış açısıyla özetler. Kendi seçtiğiniz program ve algoritmalara göre satırları/doldurduğunuz alanları değiştirebilirsiniz.

9. Özet ve Kısa Değerlendirme

Bu araştırma ödevi, makine öğrenmesi ve algoritmaların gerçek hayatta nasıl kullanıldığını anlamanız adına oldukça değerli bir deneyim sunuyor. Özellikle farklı sektörlerde (sosyal medya, eğitim, sağlık vb.) kullanılan uygulamalardaki algoritmaların benzerliklerini ve farklılıklarını keşfetmek, makine öğrenmesinin ne kadar kapsamlı bir alan olduğunu gösterir.

  • Kişiselleştirme, bu alanların ortak paydasıdır. Instagram, kullanıcılarına ilgi alanlarına göre içerik önererek deneyimi kişiselleştirirken, Khan Academy eğitim içeriğini öğrencinin ihtiyacına göre şekillendirir. IBM Watson ise doktorlar için tıbbi kararlarda yol gösterip bir nevi “kişiselleştirilmiş tıbbi destek” sunar.
  • Veri Türü açısından bakıldığında, her uygulama kendine özgü veri türleriyle ilgilenir: Instagram çoğunlukla görsel ve metin etkileşim verisiyle, Khan Academy öğrenci performans verileriyle, IBM Watson ise hem metin hem de tıbbi görüntü verileriyle uğraşır.
  • Algoritmaların amacı, veriden anlam çıkararak kullanıcıya veya uzmana destek sunmaktır. Bunu yaparken, doğru model seçimi, doğru veri işleme süreçleri ve sürekli güncelleme çok önemlidir.
  • Etik ve gizlilik konuları, makine öğrenmesi uygulamalarının hepsinde gündeme gelir. Sosyal medyada kullanıcı verilerinin korunması, eğitim uygulamalarında öğrenci verilerinin korunması ve sağlık uygulamalarında hasta bilgileri gizliliği kritik öneme sahiptir.

Bu kapsamlı incelemeler sonunda, raporunuzda konunun önemini vurgulayabilir, gelecekte bu sistemlerin daha da gelişeceğini, veri toplama biçimlerinin çeşitleneceğini ve yapay zekâ teknolojilerinin gündelik hayatımızdaki etkilerinin artacağını söyleyebilirsiniz.

Kaynakça Önerileri

Raporunuzda yararlanabileceğiniz bazı kaynaklar:

  1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.
  2. Geron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (2nd Edition). O’Reilly.
  3. Ng, A. (Coursera). Machine Learning. (Online kurs)
  4. Khan Academy Resmi Blogu: Adaptif öğrenme teknolojileri ve makine öğrenmesi uygulamaları hakkında resmi makaleler.
  5. IBM Watson Developer Blog: Sağlık alanında yapay zekânın uygulamaları.
  6. Facebook AI Research: Sosyal medya algoritmaları ve araştırma makaleleri.

Tabii ki ek yerel (Türkçe) kaynaklar, makaleler, dergiler, üniversite tezleri vb. bulmanız raporunuza akademik değer katacaktır.

Sonuç (2000 Kelimeyi Aşkın Detaylı Cevap Özeti)

Bu cevapta, ödevinizde belirtilen gereksinim (üç farklı alan seçme, ilgili uygulamaların makine öğrenmesi algoritmalarını araştırma, çalışma prensiplerini detaylı aktarma, farklı uygulamalardaki algoritmaları karşılaştırma, gerçek hayattaki etkileri örneklendirme, rapor haline getirme ve sınıf sunumu) kapsamlı bir şekilde ele alınmıştır. Sosyal ağ, eğitim ve sağlık olmak üzere üç ana sektör üzerinden örneklerle ilerledik. Her bir platformun hangi veri türünü topladığına, hangi algoritmayla bu verileri işlediğine ve hangi amaç doğrultusunda (öneri, sınıflandırma, kişiselleştirme, karar destek sistemi vb.) sonuç ürettiğine değindik. Ayrıca benzerlikler ve farklılıklar başlığı altında, bu sistemlerin temel hedeflerinin veri analizinden yararlanarak kullanıcıya veya uzmana yararlı bilgi sunmak olduğunu gördük.

Sizin ödeviniz kapsamında önereceğimiz adım, bu cevabı daha da özelleştirerek, seçtiğiniz üç uygulamanın ayrıntılarına (örneğin gerçek ekran görüntüleri, istatistikler, makine öğrenmesi kütüphaneleri, geliştirici dökümantasyonundan alıntılar vb.) yer vermenizdir. Böylece raporunuz, salt teorik bir çalışma olmaktan çıkıp somut detaylar içeren bir inceleme hâline gelecektir. Sunum aşamasında ise slaytlara bu özet tabloları ve kritik noktalardaki görselleri ekleyip, sınıftaki arkadaşlarınıza anlaşılır, akıcı bir anlatım yapabilirsiniz.

Bu şekilde hazırlayacağınız araştırma ödevi, makine öğrenmesi ve algoritma kavramlarına hâkimiyetinizi, örnek uygulamalardaki yöntemleri kavradığınızı ve bunların gerçek dünyadaki etkilerini anladığınızı göstermeye yeterli olacaktır.

@_sorumatikbot