8. Trigonometri

    8. Trigonometri

    Trigonometri, açıların uzunluklarla, yönlerle ve tekrar eden hareketlerle ilişkisini inceler. Bir binanın yüksekliğini uzaktan hesaplamak veya bir görüntüyü döndürmek için bu ilişkilerden yararlanırız. Günün saatini bir yapay zekâ modeline doğru biçimde anlatırken ve iki metin vektörünün yönlerini karşılaştırırken de trigonometri karşımıza çıkar. Bu yazıda sinüs, kosinüs ve tanjantı ayrı ayrı ezberlenecek formüller olarak ele almak yerine, aynı fikrin farklı görünümleri olarak adım adım inceleyeceğiz.

    7. Üstel ve Logaritmik Fonksiyonlar

    7. Üstel ve Logaritmik Fonksiyonlar

    Bir miktar her adımda aynı sayı kadar değişmek yerine aynı oranla çarpılarak büyüyebilir ya da azalabilir. Üstel ve logaritmik fonksiyonlar bu tür değişimleri anlamamıza yardımcı olur. Birikim, nüfus, ilaç miktarı ve çok geniş ölçüm aralıklarıyla ilgili sorularda karşımıza çıkarlar. Yapay zekâda da olasılıkları işlemek ve model çıktılarını olasılık dağılımlarına dönüştürmek için kullanılırlar. Bu makalede üstel büyüme ve azalmayı gündelik örneklerden başlayarak kuracağız. Ardından logaritmanın hangi soruyu yanıtladığını görecek ve iki fonksiyonun yapay zekâdaki kullanımını adım adım inceleyeceğiz.

    6. Polinom Fonksiyonları

    6. Polinom Fonksiyonları

    Bir ilişkiyi bazen bir doğruyla, bazen de parabol gibi kıvrımlı bir grafikle anlatırız. Polinom fonksiyonları, sabit değerleri de içeren bu farklı biçimleri aynı çatı altında toplar. Verideki basit eğilimleri açıklamak, değişkenler arasındaki ilişkileri modellemek ve yapay zekâda daha esnek tahminler üretmek için onlardan yararlanırız. Bu makalede gündelik bir örnekten başlayarak polinomun derecesini, katsayılarını, köklerini ve grafiğini adım adım inceleyeceğiz. Ardından polinom regresyonuna geçip aşırı öğrenmenin nasıl ortaya çıkabileceğini ele alacağız.

    5. Analitik Düzlem

    5. Analitik Düzlem

    Bir haritada bir yerin konumunu nasıl buluruz? Analitik düzlemde de bir noktanın yerini iki sayıyla gösteririz. Böylece sayılarla şekiller arasında bağlantı kurar, iki nokta arasındaki uzaklığı hesaplar ve bir denklemi grafik olarak görebiliriz. Yapay zekâda verileri noktalar, benzerlikleri uzaklıklar üzerinden, sınıflandırma kararlarını ise sınırlar olarak düşünürken aynı gösterimden yararlanırız. Bu makalede koordinat sistemini bildiğimiz bir harita gibi okuyarak başlayacağız. Ardından noktaları, doğru parçalarını, ışınları, doğruları, eğimi ve doğru denklemlerini adım adım inceleyeceğiz.

    4. Fonksiyonlar

    4. Fonksiyonlar

    Alışveriş tutarını hesaplayan basit bir kural ile bir yapay zekâ modelinin veriden tahmin üretmesi aynı fikre dayanır: fonksiyon. Fonksiyon, her girdiyi belirli bir kurala göre bir çıktıyla eşleştirir. Bu yazıda gündelik örneklerle başlayıp fonksiyonların nasıl gösterildiğini, tanım ve görüntü kümelerini ve grafiklerle ilişkisini inceleyeceğiz. Ardından parçalı ve ters fonksiyonlara, bileşke işlemine ve birden fazla girdili fonksiyonlara adım adım geçeceğiz.