.png)
Kilitlenmemiş Algoritmalar: Günlük Hayatımızı Nasıl Şekillendiriyorlar?
Günlük olarak kullandığımız en yaygın algoritmalardan biri arama algoritmasıdır. Google'ın PageRank algoritması ve Bing'in MSNBot algoritması gibi arama algoritmaları , web sayfalarının belirli bir arama sorgusuyla alaka düzeyini belirlemek ve buna göre sıralamak için kullanılır. Bu algoritmalar, hangi sayfaların bir kullanıcının sorgusuyla en alakalı olduğunu belirlemek için içeriklerini ve geri bağlantılarını analiz ederek milyonlarca web sayfasını tarar. Bu, ister bir haber makalesi, ister bir ürün veya bir hizmet olsun, aradığımız bilgileri hızlı bir şekilde bulmamızı sağlar.
Düzenli olarak kullandığımız bir diğer algoritma türü de öneri sistemidir. Netflix'in Cinematch algoritması , Amazon'un öğeden öğeye işbirliğine dayalı filtreleme algoritması ve YouTube'un video öneri algoritması gibi öneri sistemleri , kullanıcılara göz atma geçmişlerine ve tercihlerine göre ürün veya içerik önermek için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Bu algoritmalar, ilgimizi çekebilecek benzer içerik veya ürünler önermek için tarama geçmişimizden, arama sorgularımızdan ve satın alma geçmişimizden toplanan verileri analiz eder. Sosyal medya algoritmaları da günlük hayatımızda büyük rol oynuyor. Facebook, Instagram ve Twitter gibi sosyal medya platformları, alaka düzeyi, güncellik ve popülerlik gibi faktörlere dayalı olarak kullanıcılara hangi gönderilerin ve güncellemelerin gösterileceğini belirlemek için algoritmalar kullanır. Bu algoritmalar, etkileşimlerine, beğenilerine ve paylaşımlarına göre hangi gönderilerin kullanıcının ilgisini çekebileceğini belirler ve bunları kullanıcının akışında önceliklendirir. Ayrıca günlük olarak görüntü tanıma algoritmaları kullanıyoruz. Google'ın TensorFlow ve Microsoft'un Cognitive Toolkit gibi görüntü tanıma algoritmaları , görüntülerdeki ve videolardaki nesneleri, sahneleri ve etkinlikleri tanımlamak için kullanılır. Bu algoritmalar, sürücüsüz arabalarda yüz tanımadan nesne algılamaya kadar geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılmaktadır. Doğal dil işleme (NLP) algoritmaları da hayatımızda giderek daha fazla yer alıyor. Google'ın BERT , GPT-3 ve Microsoft'un Azure Bilişsel Hizmetleri gibi NLP algoritmaları , insan dilini anlamak, yorumlamak ve oluşturmak için kullanılır. Bu algoritmalar, sesli asistanlar, sohbet botları ve makine çevirisi dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. Algoritmaların kullanıldığı bir diğer önemli alan ise dolandırıcılık tespitidir. Random Forest algoritması , SVM ve ANN gibi dolandırıcılık tespit algoritmaları , finansal işlemlerde ve diğer alanlardaki dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılır. Bu algoritmalar, dolandırıcılık faaliyetine işaret edebilecek herhangi bir anormalliği saptamak için işlem geçmişi gibi verilerdeki kalıpları analiz eder. Kendi kendine giden araba algoritmaları da günlük hayatımızda çok önemli bir rol oynuyor. Waymo'nun kendi kendine giden araba algoritması , Tesla'nın Autopilot algoritması ve Uber'in Advanced Technologies Group algoritması gibi kendi kendine giden araba algoritmaları, yollarda gezinmek ve ne zaman fren yapılacağına, hızlanacağına ve döneceğine karar vermek için kullanılır. Bu algoritmalar, çevreyi algılamak ve sürüş kararları vermek için kameralardan, LIDAR'dan ve diğer sensörlerden gelen verileri kullanır. Günlük aktivitelerimizi planlamak için hava tahmini algoritmalarına da güveniyoruz. Küresel Tahmin Sistemi (GFS) algoritması , Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) algoritması ve Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi (NOAA) algoritması gibi hava tahmini algoritmaları, hava durumu modellerini tahmin etmek ve analiz etmek için kullanılır. Bu algoritmalar, günümüzü planlamamıza yardımcı olan tahminler sağlamak için hava istasyonlarından, uydulardan ve diğer kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi işler. Tıp alanında, algoritmalar doktorların ve araştırmacıların daha doğru teşhis ve tedavi planları yapmalarına yardımcı olmada önemli bir rol oynamaktadır. Uluslararası Hastalık Sınıflandırması (ICD) algoritması , Sistematize Tıp Klinik Terimleri Adlandırması (SNOMED CT) algoritması ve Lojistik Regresyon algoritması gibi tıbbi teşhis algoritmaları , tıbbi verileri analiz etmek ve belirli hastalıkları veya durumları gösteren kalıpları belirlemeye yardımcı olmak için kullanılır. Bu algoritmalar, bir hastanın belirli hastalıklara yakalanma olasılığını tahmin etmek için de kullanılabilir, bu da doktorların erken müdahale etmesine ve hastalığı önlemesine olanak tanır. Son olarak, ulaşım, lojistik, mühendislik ve finans gibi çeşitli alanlarda karmaşık optimizasyon problemlerini çözmek için optimizasyon algoritmaları kullanılır. Simplex algoritması , Genetik Algoritma ve Karınca Kolonisi Optimizasyonu algoritması gibi algoritmalar , çok sayıda olası çözümü analiz ederek ve en uygun olanı seçerek bir soruna en iyi çözümü bulmak için kullanılır. Bu algoritmalar, çizelgelemeden lojistiğe kadar geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılmakta ve süreçlerin daha verimli ve uygun maliyetli hale getirilmesine yardımcı olmaktadır. İşte günlük hayatımızda daha ayrıntılı olarak kullanılan birkaç algoritma örneği daha: Görüntü sıkıştırma algoritmaları : JPEG, PNG ve GIF gibi görüntü sıkıştırma algoritmaları, görüntülerin dosya boyutunu küçültmek için kullanılır, bu da görüntülerin daha hızlı indirilmesini ve daha kolay paylaşılmasını sağlar. Bu algoritmalar, görüntü kalitesini korurken gereksiz verileri kaldırarak ve renk sayısını azaltarak çalışır. Hata düzeltme kodları (ECC) algoritması : Reed-Solomon kodu, Hamming kodu ve Düşük yoğunluklu eşlik denetimi (LDPC) kodu gibi hata düzeltme kodları (ECC) algoritmaları, veri iletimindeki hataları tespit etmek ve düzeltmek için kullanılır. Bu algoritmalar, alıcının iletim sırasında meydana gelebilecek hataları tespit etmesine ve düzeltmesine izin vererek, verilere fazladan bilgi ekler. Şifreleme algoritmaları : RSA, AES ve SHA-256 gibi şifreleme algoritmaları, verileri şifrelemek ve şifrelerini çözmek için kullanılır, bu da verileri daha güvenli ve özel hale getirir. Bu algoritmalar, verileri yalnızca doğru anahtara sahip biri tarafından çözülebilecek şekilde karıştırmak için matematiksel işlemleri kullanır. Veri sıkıştırma algoritmaları : Lempel–Ziv–Welch (LZW) ve Huffman kodlaması gibi veri sıkıştırma algoritmaları, dosyaların boyutunu azaltmak için kullanılır, bu da dosyaları indirmeyi hızlandırır ve paylaşmayı kolaylaştırır. Bu algoritmalar, verilerin istatistiksel özelliklerini analiz ederek ve tekrar eden kalıpları daha kısa kodlarla değiştirerek çalışır. Kontrol sistemi algoritmaları : Sistemleri, makineleri ve süreçleri kontrol etmek için Oransal-integral-türev (PID) denetleyicisi, Model tahmine dayalı kontrol (MPC) ve Doğrusal Kuadratik Düzenleyici (LQR) gibi kontrol sistemi algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, bir sistemin davranışını tahmin etmek ve istenen sonucu elde etmek için girdileri ayarlamak için matematiksel modeller kullanır. Karar Ağacı algoritmaları : ID3, C4.5 ve CART gibi Karar Ağacı algoritmaları, girdi verilerine dayalı olarak sonuçları tahmin edebilen modeller oluşturmak için kullanılır. Bu algoritmalar, kararları ve sonuçları temsil etmek için ağaç benzeri bir yapı kullanır ve sınıflandırma, regresyon ve özellik seçimi gibi çok çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. Oyun AI algoritmaları : Min-Max algoritması, Alpha-beta budama ve Monte Carlo Ağaç Arama gibi oyun AI algoritmaları, satranç, go ve diğer strateji oyunları gibi oyunlarda akıllı bilgisayar rakipleri oluşturmak için kullanılır. Bu algoritmalar, bilgisayar oyuncusu için en iyi hamleyi tahmin etmek için simülasyonları ve matematiksel modelleri kullanır. Yönlendirme algoritmaları : Dijkstra'nın algoritması, Bellman-Ford algoritması ve A* algoritması gibi yönlendirme algoritmaları, bir ağdaki iki nokta arasındaki en kısa veya en verimli yolu bulmak için kullanılır. Bu algoritmalar, ulaşım ağları ve internet dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. Kümeleme algoritmaları : K-means, Hiyerarşik Kümeleme ve DBSCAN gibi kümeleme algoritmaları, benzer veri noktalarını birlikte gruplandırmak için kullanılır. Bu algoritmalar, görüntü bölümleme, pazar bölümleme ve anormallik tespiti gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. Sinir ağları : Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) gibi sinir ağları, büyük miktarda veriyi analiz etmek ve tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için kullanılır. Bu algoritmalar, insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alıyor ve görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve tahmine dayalı modelleme gibi çok çeşitli uygulamalarda kullanılıyor. Özetle, algoritmalar günlük hayatımızın temel bir parçasıdır ve çok çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Bilgi aramak, arkadaşlar ve aile ile bağlantı kurmak ya da sadece çevremizde gezinmek olsun, algoritmalar çevremizdeki dünyayı anlamlandırmamıza ve hayatımızı daha rahat ve verimli hale getirmemize yardımcı olur.
