Makine Öğrenmesi

Bu kategoride makine öğrenmesi konusunda bilgilendirici blog yazıları bulunmaktadır.

Yapay Zeka Ajanlarının Anatomisi

Yapay Zeka Ajanlarının Anatomisi: Dijital Beynin Katmanlarına Yolculuk

Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

Yayınladığımız son yazıda, gerek kurumlarda gerekse günlük kullanımda dijital asistanlar olarak görülebilecek yapay zeka ajanları konusunu ele aldık. Ne yaptıklarını gördük ama uykuya ihtiyaç duymayan, yorulmayan ve sonsuz sayıda eşzamanlı görevi bağımsız olarak tamamlayabilen bu akıllı sistemler nasıl düşünüyor, öğreniyor ve harekete geçiyor? Önceki yazımız için tıklayınız. Öyleyse bir yapay zeka ajanına göz atalım ve […]

Yapay Zeka Ajanlarının Anatomisi: Dijital Beynin Katmanlarına Yolculuk Tamamını Oku »

AI agent nasıl çalışır

AI Agent nasıl çalışır?

Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

AI agentleri düşündüğünüzde, Tony Stark’ın her işini zahmetsizce halleden kişisel asistanı Jarvis’i mi hayal ediyorsunuz? Filmlerde gördüğümüz  teknolojiye maalesef henüz ulaşamamış olsak da, günümüzün AI agentleri (yapay zeka ajanları), çalışma ve yaşam biçimimizi değiştirebilecek inanılmaz derecede güçlü araçlardır. Peki, bir AI agent nasıl çalışır? Gelin bu yazı dizisinde bu dijital yardımcıların dünyasına daha derinlemesine bakalım.

AI Agent nasıl çalışır? Tamamını Oku »

Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritma ile çözümü

Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

Optimizasyon, günümüz iş dünyasının ve bilimsel araştırmaların kalbinde yer alan bir kavram. Kaynakların en verimli şekilde kullanılması, maliyetlerin düşürülmesi ve performansın en üst düzeye çıkarılması gibi hedefler, karmaşık problemlerin etkili çözümlerini gerektiriyor. Bu karmaşık problemlerden biri de ünlü “Gezgin Satıcı Problemi” (TSP – Traveling Salesperson Problem). Peki, doğadan ilham alan bir yaklaşımla bu zorlu probleme

Gezgin Satıcı Probleminin Genetik Algoritma ile çözümü Tamamını Oku »

Kod Yazmadan Veri Bilimi Projesi Yürütme: Windsurf

Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

Yapay zeka teknolojilerinin gelişimiyle birlikte, veri bilimi ve makine öğrenmesi projelerini gerçekleştirme yöntemlerimiz de hızla değişiyor. Bu yazımızda, kod yazmadan veri bilimi projelerini nasıl gerçekleştirebileceğinizi ve Windsurf gibi AI destekli platformların bu dönüşümdeki rolünü inceleyeceğiz. Yapay Zeka Destekli Kodlama Yolculuğu Makine öğrenmesi ve veri bilimi projelerinin geliştirilme süreci yıllar içinde önemli bir evrim geçirdi: Windsurf

Kod Yazmadan Veri Bilimi Projesi Yürütme: Windsurf Tamamını Oku »

Auto-Editor ile Ücretsiz Boşluk Silme (Auto Jump Cut)

Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

Dijital içerik üretimi çağında, video düzenleme becerisi giderek daha önem kazanıyor. Ancak profesyonel düzenleme araçlarının yüksek maliyeti ve karmaşık arayüzleri, birçok içerik üreticisinin önünde ciddi bir engel oluşturuyor. İşte tam bu noktada, Auto-Editor gibi devrim niteliğinde bir araç devreye giriyor. Video Düzenlemenin Geleceği: Auto-Editor Mevcut Düzenleme Araçlarının Sınırları Günümüzde yaygın olarak kullanılan video düzenleme yazılımları,

Auto-Editor ile Ücretsiz Boşluk Silme (Auto Jump Cut) Tamamını Oku »

Claude ve Blender Entegrasyonu: Tasarım Dünyasının Yapay Zeka ile Dönüşümü

Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

Yapay zeka teknolojisindeki hızlı gelişmeler, farklı sektörlerde olduğu gibi tasarım alanında da devrim niteliğinde değişikliklere yol açıyor. Özellikle Claude gibi gelişmiş dil modelleri ile Blender gibi güçlü 3D modelleme yazılımlarının entegrasyonu, tasarımcıların çalışma şekillerini kökten değiştiriyor. Bu yazımızda, Claude’un Blender MCP (Multi-user Collaboration Protocol) server üzerinden nasıl bağlanarak tasarım süreçlerini dönüştürdüğünü ve bu teknolojinin tasarım

Claude ve Blender Entegrasyonu: Tasarım Dünyasının Yapay Zeka ile Dönüşümü Tamamını Oku »

Manus AI ve Çin’in Yapay Zeka Hamlesi

Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

Yapay zeka (AI) alanında Çin’in kayda değer bir yükseliş göstermekte. Özellikle büyük dil modelleri (LLM) ve gelişmiş yapay zeka çözümleriyle dikkat çekici ilerlemeler kaydetti. Son dönemde DeepSeek AI’nin piyasaya çıkışıyla rekabet daha da kızıştı. Şimdi ise Manus AI sahneye çıktı. Peki, Manus AI’nin sunduğu yenilikler neler? Çin’in yapay zeka ekosistemine nasıl bir etki yapacak? Ve

Manus AI ve Çin’in Yapay Zeka Hamlesi Tamamını Oku »

Konut Fiyatları Tahmin Projesi

Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

DeepMineAI ekibi olarak, makine öğrenmesi modellerinin kurulmasından yayınlanması aşamasına kadar tüm süreçleri anlatan bir eğitim serisi hazırladık. Buradaki uygulamaları sizde yaparak kendi makine öğrenmesi uygulamanızı yapabilirsiniz. Proje; veri kazıma, makine öğrenmesi modelleri oluşturma, hiperparametre optimizasyonu ve Streamlit ile web uygulamasına dönüştürme süreçlerini kapsayan kapsamlı bir rehber sunmaktadır. Siz de bu adımları takip ederek benzer projeler

Konut Fiyatları Tahmin Projesi Tamamını Oku »

Aykırı Değer Temizleme Yöntemleri: Konut Verisi örneği

Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

DeepmineAI olarak, Hepsiemlak platformundan İstanbul’a ait 28.621 konut verisini kazıyarak kapsamlı bir veri seti oluşturduk. Veri temizleme süreci, EDA (Keşifsel Veri Analizi) ve encoding işlemlerini daha önce yaptık. Bu yazıda, konut verisetinden aykırı değer temizleme yöntemleri konusunu işleyeceğiz. Verilerin nasıl kazındığını öğrenmek isterseniz tklayınız. Çalışmanın verisetini ve kodlarını GitHub’dan indirmek için tıklayınız… Aykırı Değer Temizleme Yöntemleri

Aykırı Değer Temizleme Yöntemleri: Konut Verisi örneği Tamamını Oku »

Makine Öğrenmesi Modellerinde Encoding Yöntemleri

Makine Öğrenmesi, Yapay Zeka Çağı | Yazar:

DeepmineAI olarak, makine öğrenmesi modellerimizin performansını artırmak için farklı encoding yöntemlerini test ettik. Bu çalışmada, İstanbul’un ilçelerini içeren bir veri seti üzerinden Label Encoding, One-Hot Encoding, Frequency Encoding, Target Encoding ve Hibrit Yöntem gibi çeşitli yöntemleri uyguladık. Amacımız, kategorik değişkenleri sayısal değerlere dönüştürerek makine öğrenmesi modellerinin daha verimli çalışmasını sağlamaktı. Bu süreçte, hangi encoding yönteminin

Makine Öğrenmesi Modellerinde Encoding Yöntemleri Tamamını Oku »