Yapay zeka (YZ), insan benzeri zeka yeteneklerini simüle etmeyi amaçlayan bilgisayar sistemlerinin bir alt dalıdır.

• Yapay zeka birçok farklı yöntem ve teknik kullanır, ancak genel olarak, yapay zeka sistemleri şu adımları izler

1. Veri Toplama ve Temizleme: Yapay zeka sistemleri genellikle büyük miktarda veriyle beslenir. Bu veriler, metin, görüntü, ses veya başka bir formatta olabilir. Ancak, veri setlerinin temizlenmesi ve gereksiz bilgilerin filtrelenmesi gerekebilir.
2. Özellik Çıkarma ve Seçme: Veriler işlenebilir hale getirilir ve sistemlerin anlaması için özellikler çıkarılır. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli için piksel değerleri özellikler olabilir veya bir metin sınıflandırma modeli için kelime sıklıkları olabilir.
3. Model Seçimi ve Eğitimi: Yapay zeka algoritmaları kullanılarak bir model seçilir ve bu model veri setine uydurulur (eğitilir). Eğitim sürecinde, model giriş verilerini analiz eder, çıktıları tahmin eder ve gerçek çıktılarla karşılaştırarak kendisini iyileştirmeye çalışır.
4. Model Değerlendirmesi: Eğitimden sonra, modelin performansı bir test veri seti üzerinde değerlendirilir. Bu, modelin ne kadar iyi çalıştığını ve tahminlerinin ne kadar doğru olduğunu belirlemeye yardımcı olur.
5. Model Uygulaması ve Ayarlanması: Başarılı bir şekilde eğitilen bir model gerçek dünya verileri üzerinde uygulanabilir. Modelin gerçek zamanlı performansını izlemek ve gerektiğinde ayarlamak önemlidir.

• Yapay zeka, bu adımları takip ederek, belirli bir problemi çözmek veya belirli bir görevi gerçekleştirmek için kullanılabilir. Bu süreç içinde birçok farklı yapay zeka teknikleri kullanılabilir, bunlar arasında makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, görüntü işleme ve diğerleri bulunmaktadır. Her teknik, belirli bir problem alanında veya veri türünde daha etkili olabilir.