En İyi 50 Yapay Zeka Mülakat Sorusu ve Cevabı (2026)
Evelyn Clarke
Yapay zekâ mülakatına hazırlanmak, muhakeme yeteneğini, açıklığı ve genel hazır olma durumunu test eden tartışmaları öngörmeyi gerektirir. İyi düşünülmüş yapay zekâ mülakat soruları, problem çözme derinliğini, öğrenme zihniyetini ve gerçek dünya uygulama yeteneğini ortaya çıkarır.
Bu roller, kuruluşların teknik uzmanlığa, alan bilgisine ve analiz becerilerine değer vermesi nedeniyle güçlü kariyer yolları açmaktadır. İster yeni mezunlar ister kıdemli profesyoneller olsun, bu alanda çalışmak pratik beceriler geliştirmenizi sağlar ve ekiplerin, yöneticilerin ve liderlerin çeşitli projeler ve sektörlerde gerçek problem çözme için yaygın, temelden ileri seviyeye kadar soruları ve cevapları değerlendirmelerine yardımcı olur. Daha fazla oku…
👉 Ücretsiz PDF İndir: Yapay Zeka Mülakat Soruları ve Cevapları
En Sık Sorulan Yapay Zeka Mülakat Soruları ve Cevapları
1) Yapay zekânın ne olduğunu açıklayın ve temel özelliklerini tanımlayın.
Yapay Zeka (YZ), makinelerin tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirme yeteneğini ifade eder. Bilgisayarların akıl yürütmesini, deneyimlerden öğrenmesini, yeni verilere uyum sağlamasını ve özerk olarak karar vermesini içerir. YZ sistemleri, problem çözme, örüntü tanıma, dil anlama ve planlama gibi bilişsel işlevleri taklit etmek üzere tasarlanmıştır.
Temel özellikler arasında uyarlanabilirlik, verilerden öğrenme (makine öğrenimi), beklenmedik durumları ele almak için genelleme yapabilme ve karmaşık görevlerin otomasyonu yer almaktadır. Örneğin, yayın platformlarındaki yapay zeka destekli öneri motorları, kullanıcı davranışını analiz eder ve zaman içinde önerileri uyarlar; bu da hem öğrenmeyi hem de kişiselleştirmeyi göstermektedir. Bir diğer örnek ise, gerçek zamanlı navigasyon kararları almak için sensör verilerini sürekli olarak yorumlayan otonom araçlardır.
Yapay zekâ türleri şunlardır:
| Menşei | Key Feature |
|---|---|
| Dar AI | Belirli görevler için uzmanlaşmış |
| Genel Yapay Zeka (teorik) | İnsan seviyesinde çok yönlü zeka |
| süper zeki yapay zeka | İnsan bilişsel yeteneklerini aşar (varsayımsal) |
Bu ayrımlar, mülakatçıların adayın hem pratik hem de kavramsal yapay zekâya hakimiyetini değerlendirmelerine yardımcı olur.
2) Makine öğrenimi ile derin öğrenme arasındaki farklar nelerdir ve her birinin avantajları ve dezavantajları nelerdir?
Makine öğrenimi (ML), deneyimle performansı artıran algoritmalara odaklanan yapay zekanın bir alt kümesidir. Derin öğrenme (DL), büyük veri hacimlerinden hiyerarşik özellikler öğrenmek için çok katmanlı yapay sinir ağlarını (derin sinir ağları) kullanan, makine öğreniminin özel bir dalıdır.
Avantajlar ve dezavantajlar:
| Görünüş | Makine öğrenmesi | Derin Öğrenme |
|---|---|---|
| Veri Gereksinimi | ılımlı | Çok Yüksek |
| Özellik Mühendisliği | gereklidir | Otomatik |
| yorumlanabilir | Daha Şeffaf | Genellikle Siyah Box |
| Karmaşık Verilerde Performans | İyi | Çok İyi |
Makine öğrenimi, alan özelinde özellik mühendisliğinin model performansına yardımcı olduğu ve verilerin sınırlı olduğu durumlarda avantajlıdır. Örneğin, mühendislik ürünü metin özelliklerini kullanan bir spam sınıflandırıcı, geleneksel makine öğrenimiyle iyi performans gösterebilir. Derin öğrenme ise, bunun aksine, görüntü veya ses gibi yapılandırılmamış verilerde (örneğin, nesne tanıma için evrimsel sinir ağları (CNN'ler)) mükemmeldir, ancak önemli miktarda hesaplama ve veri gerektirir.
3) Yapay zekâ sistemleri hangi farklı yollarla öğrenir? Örnekler verin.
Yapay zekâ sistemleri öncelikle denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla öğrenirler.
- Denetimli Öğrenme: Model, etiketlenmiş verilerden öğrenir. Klasik bir örnek, her görüntünün bilinen bir etiketle (örneğin, "kedi" veya "köpek") birlikte geldiği görüntü tanıma işlemidir. Algorithms Bunlara doğrusal regresyon, destek vektör makineleri ve karar ağaçları dahildir.
- Denetimsiz Öğrenme: Model, etiketlenmiş sonuçlar olmadan kalıpları belirler. Pratik bir örnek, satın alma verilerinden farklı müşteri gruplarının keşfedildiği kümeleme yöntemleri kullanılarak yapılan müşteri segmentasyonudur.
- Takviye Öğrenimi: Model, çevreyle etkileşim kurarak ve ödül ve ceza şeklinde geri bildirim alarak öğrenir. Bu, robotik ve oyun oynayan yapay zekâda yaygındır; örneğin AlphaGo, kendi kendine oynayarak en uygun stratejileri öğrenir.
Her yöntem, görevin karmaşıklığına ve etiketli verilerin mevcudiyetine bağlı olarak farklı avantajlar sunar.
4) Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme arasındaki farkı açıklayınız.
Yapay zekâ, makine öğrenimi ve derin öğrenme arasındaki farkı anlamak çok önemlidir, çünkü bu terimler sıklıkla birbirine karıştırılır:
- Yapay Zeka (AI): En geniş anlamıyla, insan zekasını taklit eden makineleri ifade eder.
- Makine Öğrenimi (ML): Yapay zekanın, verilerden öğrenen modellere odaklanan bir alt dalı.
- Derin Öğrenme (DL): Katmanlı sinir ağlarını kullanarak hiyerarşik özellikleri öğrenen makine öğreniminin bir diğer alt kümesi.
Karşılaştırma Tablosu:
| Konsept | Tanım | Örnek E-posta |
|---|---|---|
| AI | Akıllı davranış sergileyen makineler | Chatbots |
| ML | Veri odaklı öğrenme modelleri | Öngörücü analitik |
| DL | Çok katmanlı sinir ağları | Görüntü sınıflandırması |
Bu hiyerarşik anlayış, sorun kapsamına bağlı olarak teknoloji seçimini netleştirir.
5) Karar ağacının nasıl çalıştığını ve nerelerde kullanıldığını açıklayın.
Karar Ağacı, sınıflandırma ve regresyon için kullanılan denetimli öğrenme algoritmasıdır. Veri kümesini özellik değerlerine göre alt kümelere ayırır ve her düğümün bir özniteliğe dayalı bir kararı temsil ettiği ve her dalın daha fazla karara veya sonuca götürdüğü bir ağaç yapısı oluşturur.
Ağaç tabanlı öğrenme süreci, verileri en etkili şekilde bölmek için aşağıdaki gibi ölçütler kullanarak özellikleri seçer. Gini impurity or information gainÖrneğin, bir kredi onay sisteminde, karar ağacı öncelikle başvuranları gelirlerine göre ayırabilir, ardından kredi geçmişini değerlendirebilir ve nihayetinde başvuranları "onaylanacak" veya "reddedilecek" olarak sınıflandırabilir.
Avantajları arasında yorumlanabilirlik ve görselleştirme kolaylığı yer almaktadır. Bununla birlikte, karar ağaçları uygun şekilde budanmazsa aşırı uyum gösterebilir. Risk değerlendirmesi, sağlık teşhisleri ve müşteri kaybı tahmini gibi alanlarda yaygın olarak kullanılırlar.
6) Makine öğreniminde aşırı uyum (overfitting) nedir ve bunu önlemenin yaygın yolları nelerdir?
Aşırı uyum, bir modelin eğitim verilerindeki gürültüyü ve belirli kalıpları öğrenmesi ve bu kalıpların görünmeyen verilere genelleştirilememesi durumunda ortaya çıkar. Aşırı uyumlu bir model, eğitim verilerinde çok iyi performans gösterirken, doğrulama veya test verilerinde kötü performans gösterir.
Yaygın önleme teknikleri şunlardır:
- Düzenlileştirme: Aşırı karmaşık modeller için (örneğin, L1/L2 düzenlemesi) bir ceza ekler.
- Çapraz doğrulama: Model performansının farklı veri alt kümeleri genelindeki istikrarını değerlendirir.
- Erken Durdurma: Doğrulama verilerindeki performans düştüğünde eğitimi durdurur.
- Ağaçlarda budama: Tahmin gücüne az katkı sağlayan dalları kaldırır.
Örneğin, sinir ağlarında, dropout yöntemi eğitim sırasında rastgele nöronları devre dışı bırakarak ağın daha sağlam olmasını sağlar ve aşırı uyumlanmayı azaltır.
7) Sinir Ağları Nasıl Öğrenir ve Aktivasyon Fonksiyonları Nelerdir?
Sinir ağları, ağırlıkları ayarlama adı verilen bir süreç aracılığıyla öğrenir. geri yayılımGiriş verileri, birbirine bağlı nöron katmanlarından geçer. Her nöron, girişlerin ağırlıklı toplamını hesaplar, bir sapma ekler ve bunu bir sonraki aşamaya geçirir. aktivasyon fonksiyonu Doğrusal olmayan bir yapı oluşturmak için.
Yaygın etkinleştirme işlevleri şunları içerir:
- sigmoid: Çıktıyı 0 ile 1 arasına sıkıştırır, ikili sınıflandırmada kullanışlıdır.
- ReLU (Düzeltilmiş Doğrusal Birim): Negatif değerleri sıfıra ayarlar; daha hızlı yakınsama sağladığı için gizli katmanlarda yaygın olarak kullanılır.
- Softmax: Çok sınıflı problemler için çıktıları olasılık dağılımlarına dönüştürür.
Örneğin, bir rakam tanıma modelinde, aktivasyon fonksiyonu, ağın bir rakamı diğerinden ayıran karmaşık örüntüleri temsil etmesini sağlar.
8) Yapay Zekanın Endüstrideki Başlıca Faydaları ve Dezavantajları Nelerdir?
Yapay zekâ, gelişmiş otomasyon, veriye dayalı karar verme, artan verimlilik ve kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri de dahil olmak üzere dönüştürücü faydalar sunmaktadır. Örneğin, yapay zekâ destekli tahmine dayalı bakım, makine arızalarını tahmin ederek üretimdeki arıza sürelerini azaltabilir.
Avantajlar ve Dezavantajlar:
| Faydalar | Dezavantajları |
|---|---|
| Verimlilik ve Otomasyon | iş kaybı korkuları |
| Geliştirilmiş Doğruluk | Yüksek uygulama maliyeti |
| Veriye Dayalı Görüşler | Önyargı ve adalet kaygıları |
| ölçeklenebilirlik | Gizlilik ve güvenlik riskleri |
Yapay zekâ operasyonel sonuçları iyileştirirken, bu dezavantajlar dikkatli yönetişimi, etik çerçeveleri ve yeniden beceri kazandırma stratejilerini gerektirmektedir.
9) Takviyeli Öğrenme Nerelerde Uygulanır ve Başlıca Etkileri Nelerdir?
Pekiştirmeli Öğrenme (RL), belirsizlik altında ardışık karar vermenin esas olduğu alanlarda uygulanır. Başlıca uygulamalar arasında robot kontrolü, otonom sürüş, oyun oynama (örneğin satranç veya Go) ve ağlarda kaynak optimizasyonu yer almaktadır.
Takviyeli öğrenmedeki temel faktörler şunlardır:
- Ajan: Öğrenci kararlar veriyor.
- Çevre: Ajanın faaliyet gösterdiği bağlam.
- Ödüllendirmek Signal: Eylemlerin performansını gösteren geri bildirim.
- Politika: Ajan davranışını tanımlayan strateji.
Örneğin, otonom bir drone, görev başarısını (ödül) en üst düzeye çıkarırken engellerden (çevresel kısıtlamalar) kaçınan uçuş yollarını öğrenmek için takviyeli öğrenmeyi kullanır.
10) Doğal Dil İşleme (NLP) kavramını açıklayın ve kullanım alanlarına örnekler verin.
Doğal Dil İşleme (NLP), makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamaya odaklanan bir yapay zeka alt alanıdır. NLP, metin ve konuşmayı işlemek için dilbilim, makine öğrenimi ve hesaplama tekniklerini birleştirir.
Yaygın kullanım örnekleri şunlardır:
- Chatbot'lar ve Sanal Asistanlar: Müşteri desteğinin otomasyonu.
- Duygu Analizi: Sosyal medyadan kamuoyu yorumlamak.
- Makine Çevirisi: Diller arası metin dönüştürme.
- Metin Özetleme: Büyük belgeleri özetleyerek temel noktalara indirgemek.
Örneğin, e-posta spam tespiti, metinden öğrenilen kalıplara dayanarak mesajları sınıflandırmak için doğal dil işleme (NLP) kullanır.
11) Denetimli öğrenme nasıl işler ve farklı türleri nelerdir? Örneklerle cevaplayınız.
Denetimli öğrenme, modellerin etiketli veri kümeleri üzerinde eğitildiği bir makine öğrenme yaklaşımıdır; yani her eğitim örneği bilinen bir çıktı ile eşleştirilir. Amaç, görülmemiş girdiler için çıktıları doğru bir şekilde tahmin eden bir eşleme fonksiyonu öğrenmektir. Eğitim sırasında algoritma, tahmin edilen çıktıları gerçek etiketlerle karşılaştırır ve gradyan inişi gibi optimizasyon tekniklerini kullanarak hatayı en aza indirir.
Var Denetimli öğrenmenin iki temel türü:
| Menşei | Tanım | Örnek E-posta |
|---|---|---|
| Sınıflandırma | Kategorik sonuçları tahmin eder. | E-posta spam algılama |
| Gerileme | Sürekli değerleri tahmin eder. | Ev fiyat tahmini |
Örneğin, tıbbi teşhiste, denetimli öğrenme modelleri, geçmişte etiketlenmiş kayıtlara dayanarak hasta verilerini "hastalık" veya "hastalık yok" olarak sınıflandırır. Başlıca avantajı, kaliteli etiketlenmiş veriler mevcut olduğunda yüksek doğruluk oranıdır, ancak dezavantajı veri etiketlemenin yüksek maliyetidir.
12) Gözetimsiz Öğrenme nedir ve Gözetimli Öğrenmeden farkı nedir?
Denetimsiz öğrenme, yapay zeka modellerinin etiketli çıktı içermeyen veri kümeleri üzerinde eğitilmesini içerir. Algoritma, bilinen sonuçları tahmin etmek yerine, verilerdeki gizli kalıpları, yapıları veya ilişkileri keşfeder. Bu yaklaşım, etiketli verilerin mevcut olmadığı veya elde edilmesinin pahalı olduğu durumlarda çok önemlidir.
Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme Arasındaki Fark:
| faktör | Denetimli Öğrenme | Denetimsiz Öğrenme |
|---|---|---|
| Veri Etiketleme | gereklidir | Gerekli değil |
| Nesnel | Tahmin | Desen keşfi |
| ortak Algorithms | Doğrusal regresyon, SVM | K-ortalamaları, PCA |
Gerçek dünyadan bir örnek, denetimsiz öğrenmenin müşterileri satın alma davranışlarına göre gruplandırdığı müşteri segmentasyonudur. Denetimsiz öğrenme esneklik ve ölçeklenebilirlik sunarken, sonuçlarının yorumlanması denetimli yöntemlere kıyasla daha zor olabilir.
13) Bir yapay zeka projesinin problem tanımından devreye alınmasına kadar olan yaşam döngüsünü açıklayın.
MKS Yapay zeka projesi yaşam döngüsü Bu, güvenilir ve ölçeklenebilir çözümler sağlayan yapılandırılmış bir süreçtir. Şunlarla başlar: sorun tanımıBurada iş hedefleri ve başarı ölçütleri açıkça belirlenir. Bunu takiben şunlar gelir: veri toplama ve ön işlemeBu, temizleme, normalleştirme ve özellik mühendisliğini içerir.
Daha sonra, model seçimi ve eğitimi Algoritmaların seçilip optimize edildiği aşama gerçekleşir. Sonrasında, model değerlendirmesi Performansı değerlendirmek için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma veya RMSE gibi ölçütler kullanır. Doğrulandıktan sonra model bir sonraki aşamaya geçer. açılmaÜretim sistemlerine entegre edildiği yerlerde.
En sonunda, izleme ve bakım Modelin zaman içinde etkili kalmasını sağlamak gerekir. Örneğin, bir öneri motoru, kullanıcı davranışı değiştikçe sürekli olarak yeniden eğitilmelidir. Bu yaşam döngüsü, sağlamlığı, ölçeklenebilirliği ve iş uyumunu sağlar.
14) Yapay zekâ ajanlarının farklı türleri nelerdir ve özellikleri nelerdir?
Yapay zekâ ajanları, sensörler aracılığıyla çevrelerini algılayan ve aktüatörler kullanarak buna göre hareket eden varlıklardır. AI ajanlarının türleri Zekâ ve karar verme yeteneğine göre farklılık gösterirler.
| Temsilci Türü | özellikleri | Örnek E-posta |
|---|---|---|
| Basit Refleks | Kural tabanlı eylemler | Termostat |
| Model Tabanlı | İçsel durumu korur | Robot vakum |
| Hedef Odaklı | Hedeflere ulaşmak için eylemler seçer. | Navigasyon sistemi |
| Fayda Temelli | Performansı en üst düzeye çıkarır | Ticaret botları |
| Öğrenme Aracısı | Deneyimle gelişir. | Öneri motorları |
Her ajan türü, artan karmaşıklığı ve uyarlanabilirliği yansıtır. Öğrenen ajanlar en gelişmiş olanlardır, çünkü çevreden gelen geri bildirimleri analiz ederek zaman içinde karar verme yeteneklerini geliştirirler.
15) Yapay zekâ sistemlerinde önyargı ve adalet sorunları nasıl ortaya çıkar? Dezavantajları nelerdir?
Yapay zekâ sistemlerindeki önyargı, eğitim verilerinin tarihsel eşitsizlikleri, eksik örneklemeyi veya öznel etiketlemeyi yansıtması durumunda ortaya çıkar. Bu tür verilerle eğitilen modeller, özellikle işe alım, kredi verme veya kolluk kuvvetleri gibi hassas alanlarda adaletsiz veya ayrımcı sonuçlar üretebilir.
MKS önyargılı yapay zeka sistemlerinin dezavantajları Bunlara güven kaybı, yasal sonuçlar, etik ihlaller ve itibar kaybı dahildir. Örneğin, önyargılı geçmiş verilere göre eğitilmiş bir işe alım algoritması, belirli demografik grupları haksız yere dezavantajlı duruma düşürebilir.
Önyargı azaltma stratejileri arasında çeşitli veri toplama yöntemleri, önyargı denetimleri, adalet ölçütleri ve açıklanabilir yapay zeka teknikleri yer almaktadır. Önyargıyla mücadele, güvenilir ve sorumlu yapay zeka sistemleri oluşturmak için kritik öneme sahiptir.
16) Özellik Mühendisliği nedir ve Makine Öğreniminde neden önemlidir?
Özellik mühendisliği, ham verileri model performansını iyileştiren anlamlı özelliklere dönüştürme sürecidir. Model doğruluğunun girdi özelliklerinin kalitesine büyük ölçüde bağlı olduğu geleneksel makine öğrenimi algoritmalarında kritik bir rol oynar.
Örnekler arasında kategorik değişkenlerin kodlanması, sayısal değerlerin normalleştirilmesi ve etkileşim özelliklerinin oluşturulması yer almaktadır. Örneğin, dolandırıcılık tespitinde, işlem tutarı ve sıklığının yeni bir özellik altında birleştirilmesi, tahmin gücünü önemli ölçüde artırabilir.
Derin öğrenme, manuel özellik mühendisliğine olan ihtiyacı azaltmasına rağmen, birçok gerçek dünya makine öğrenimi uygulamasında yorumlanabilirlik ve performans için hâlâ vazgeçilmezdir.
17) Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde değerlendirme ölçütleri nasıl farklılık gösterir?
Değerlendirme ölçütleri, bir yapay zeka modelinin ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçer. Ölçüt seçimi, problemin sınıflandırma mı yoksa regresyon mu olduğuna bağlıdır.
| Problem türü | Ortak Ölçütler |
|---|---|
| Sınıflandırma | Doğruluk, Hassasiyet, Geri Çağırma, F1-skoru, ROC-AUC |
| Gerileme | MAE, MSE, RMSE, R² |
Örneğin, tıbbi teşhiste, bir hastalığı atlamanın yanlış alarmdan daha maliyetli olması nedeniyle, hatırlama doğruluktan daha önemlidir. Buna karşılık, konut fiyatı tahmini, tahmin hatasının büyüklüğünü ölçmek için RMSE'ye dayanır.
Doğru ölçütü seçmek, modellerin gerçek dünya hedefleriyle uyumlu olmasını sağlar.
18) Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) nedir ve faydaları nelerdir?
Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI), yapay zeka modellerinin kararlarını insanlar için anlaşılabilir hale getirmeye odaklanır. Yapay zeka sistemleri, özellikle derin öğrenme modelleri, daha karmaşık hale geldikçe, güven ve hesap verebilirlik için şeffaflık şart hale gelir.
Açıklanabilir Yapay Zekanın Faydaları şunlardır:
- Gelişmiş kullanıcı güveni
- Mevzuata uygunluk
- Daha kolay hata ayıklama ve doğrulama
- Ahlaki karar verme
Örneğin, finansal kredilerde, SHAP değerleri gibi XAI araçları, bir kredinin neden onaylandığını veya reddedildiğini açıklar. Açıklanabilirlik olmadan, yapay zeka sistemleri düzenlemeye tabi sektörlerde reddedilme riskiyle karşı karşıya kalır.
19) Sohbet botları nasıl çalışır ve hangi yapay zeka teknolojileriyle desteklenirler?
Sohbet botları, insan konuşmasını çeşitli unsurların birleşimiyle simüle eder. Doğal Dil İşleme (NLP), Makine öğrenmesi, ve bazen Derin ÖğrenmeBu süreç, niyet tanıma, varlık çıkarma, diyalog yönetimi ve yanıt oluşturmayı içerir.
Kural tabanlı sohbet botları önceden tanımlanmış senaryoları takip ederken, yapay zeka destekli sohbet botları verilerden öğrenir ve yanıtları uyarlar. Örneğin, müşteri destek botları sorguları anlamak için doğal dil işleme (NLP) ve zaman içinde yanıtları iyileştirmek için makine öğrenimi (ML) modelleri kullanır.
Gelişmiş sohbet botları, insan benzeri konuşmalar oluşturmak için transformatör tabanlı modellerden yararlanarak kullanıcı deneyimini ve otomasyon verimliliğini artırır.
20) Derin öğrenme modellerinin kullanımının avantajları ve dezavantajları nelerdir?
Derin öğrenme modelleri, görüntüler, ses ve metin gibi büyük miktarda yapılandırılmamış veriyi işlemede mükemmeldir. avantajları Otomatik özellik çıkarma, karmaşık görevlerde yüksek doğruluk ve ölçeklenebilirlik gibi özellikler içerir.
Avantajlar ve Dezavantajlar:
| Avantajlar | Dezavantajlar |
|---|---|
| Yüksek performans | Büyük veri kümeleri gerektirir |
| Minimal özellik mühendisliği | Yüksek hesaplama maliyeti |
| Karmaşık desenleri ele alır. | Sınırlı yorumlanabilirlik |
Örneğin, derin öğrenme yüz tanıma sistemlerine güç veriyor ancak önemli kaynaklar ve dikkatli etik değerlendirmeler gerektiriyor.
21) Güçlü yapay zeka ile zayıf yapay zeka arasındaki fark nedir? Örneklerle cevaplayınız.
Güçlü yapay zeka ve zayıf yapay zeka, yetenek ve özerklik temelinde yapay zekanın iki kavramsal düzeyini temsil eder. Zayıf AIDar Yapay Zeka olarak da bilinen yapay zeka, belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmıştır ve önceden tanımlanmış kısıtlamalar dahilinde çalışır. Bilinç veya öz farkındalığa sahip değildir. Örnekler arasında sesli asistanlar, öneri sistemleri ve görüntü tanıma modelleri yer almaktadır.
Güçlü AIÖte yandan, bu, insan benzeri bir düzeyde birden fazla alanda bilgi anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip teorik bir zeka biçimini ifade eder. Bu tür sistemler akıl yürütme, öz farkındalık ve bağımsız problem çözme yetenekleri sergiler.
| Görünüş | Zayıf AI | Güçlü AI |
|---|---|---|
| kapsam | Göreve özgü | Genel istihbarat |
| Learning | Sınırlı | Çeşitli alanlarda uyarlanabilir |
| Gerçek dünya varoluşu | Evet | Hayır (teorik olarak) |
Günümüzde endüstriyel uygulamalarda zayıf yapay zeka hakimken, güçlü yapay zeka hala bir araştırma hedefi olarak kalmaktadır.
22) Takviyeli Öğrenme, Denetimli ve Denetimsiz Öğrenmeden nasıl farklıdır?
Takviyeli Öğrenme (RL), statik veri kümeleri yerine bir ortamla etkileşim yoluyla öğrendiği için temelde farklıdır. Etiketlenmiş örnekler yerine, bir RL ajanı eylemler gerçekleştirdikten sonra ödül veya ceza şeklinde geri bildirim alır.
| Öğrenme Türü | Geribildirim mekanizması | Örnek E-posta |
|---|---|---|
| denetimli | Etiketli veriler | Spam algılama |
| denetimsiz | Desen keşfi | Müşteri kümelenmesi |
| Güçlendirme | Ödüller/Cezalar | Oyun oynayan yapay zeka |
Örneğin, otonom sürüş simülasyonlarında, bir RL ajanı güvenlik ve verimlilik ödüllerini en üst düzeye çıkararak en uygun sürüş davranışını öğrenir. RL'nin avantajı sıralı karar vermede yatmaktadır, ancak hesaplama açısından pahalıdır ve eğitilmesi karmaşıktır.
23) Yapay zekada kullanılan farklı sinir ağı türleri nelerdir?
Sinir ağları, mimarilerine ve uygulamalarına göre değişiklik gösterir. Her tür, belirli veri yapıları ve görevler için optimize edilmiştir.
| Ağ Türü | özellikleri | Kullanım çantası |
|---|---|---|
| İleri Beslemeli Sinir Ağı | Tek yönlü veri akışı | Temel tahmin |
| CNN | Mekansal özellik çıkarımı | Görüntü tanıma |
| RNN | Sıralı veri işleme | Konuşma işleme |
| LSTM | Uzun vadeli bağımlılıklar | Dil modelleme |
| Trafo | Dikkat odaklı | Büyük dil modelleri |
Örneğin, evrimsel sinir ağları bilgisayarla görme görevlerinde baskın konumdayken, transformatörler modern doğal dil işleme (NLP) sistemlerine güç vermektedir. Bu türleri anlamak, mühendislerin uygun mimarileri seçmelerine yardımcı olur.
24) Model Genellemesi kavramını ve onu etkileyen faktörleri açıklayın.
Model genellemesi, bir modelin daha önce görülmemiş veriler üzerinde iyi performans gösterme yeteneğini ifade eder. Etkili bir şekilde genelleme yapan bir model, eğitim örneklerini ezberlemek yerine altta yatan kalıpları yakalar.
Genelleme yeteneğini etkileyen temel faktörler şunlardır:
- Eğitim verilerinin kalitesi ve çeşitliliği
- Model karmaşıklığı
- Düzenlileştirme teknikleri
- Eğitim süresi
Örneğin, çeşitli müşteri verileri üzerinde eğitilmiş bir modelin, dar bir demografik grup üzerinde eğitilmiş bir modele göre genelleme yapma olasılığı daha yüksektir. Zayıf genelleme, aşırı uyum veya yetersiz uyuma yol açarak gerçek dünya kullanımını azaltır.
25) Transfer öğrenme nedir ve yapay zeka uygulamalarındaki faydaları nelerdir?
Transfer öğrenme, önceden eğitilmiş bir modelin yeni ancak ilgili bir görev üzerinde yeniden kullanılmasını içerir. Sıfırdan eğitim yerine, model öğrenilmiş temsillerden yararlanarak eğitim süresini ve veri gereksinimlerini azaltır.
Örneğin, ImageNet üzerinde eğitilmiş bir CNN, tıbbi görüntü sınıflandırması için uyarlanabilir. Bu yaklaşım, özellikle etiketli verilerin az olduğu durumlarda faydalıdır.
Avantajları şunlardır:
- Daha hızlı yakınsama
- Hesaplama maliyetinde azalma
- Sınırlı verilerle geliştirilmiş performans
Transfer öğrenme, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayar görüşü alanlarında yaygın olarak kullanılmakta olup, yüksek performanslı yapay zeka çözümlerinin hızlı bir şekilde devreye alınmasını sağlamaktadır.
26) Doğal Dil İşleme, insan dilindeki belirsizliği nasıl ele alır?
İnsan dili, çok anlamlılık, bağlam bağımlılığı ve sözdizimi değişkenliği nedeniyle doğası gereği belirsizdir. Doğal dil işleme (NLP) sistemleri, olasılık modelleri, bağlamsal gömme ve anlamsal analiz kullanarak bu belirsizliği ele alır.
Modern transformatör tabanlı modeller, tek tek kelimeleri değil, cümlenin tüm bağlamını analiz eder. Örneğin, "banka" kelimesi "nehir kıyısı" ve "tasarruf bankası" cümlelerinde farklı şekilde yorumlanır.
Sözcük türü etiketleme, adlandırılmış varlık tanıma ve dikkat mekanizmaları gibi teknikler, belirsizliği önemli ölçüde azaltarak sohbet botları ve çeviri sistemleri gibi gerçek dünya uygulamalarında doğruluğu artırır.
27) Yapay zekâ ile ilgili etik zorluklar nelerdir?
Yapay zekâda etik zorluklar arasında önyargı, şeffaflık eksikliği, gizlilik endişeleri ve otomatik kararların sorumluluğu yer almaktadır. Bu sorunlar veri kalitesi, şeffaf olmayan modeller ve yapay zekâ teknolojilerinin kötüye kullanımından kaynaklanmaktadır.
Örneğin, yüz tanıma sistemleri, dengesiz eğitim verileri nedeniyle ırksal önyargı eleştirilerine maruz kalmıştır. Etik yapay zeka, sorumlu veri uygulamaları, adalet testleri ve yönetişim çerçeveleri gerektirir.
Kuruluşlar, güveni, uyumluluğu ve toplumsal faydayı sağlamak için giderek daha fazla etik yapay zeka yönergelerini benimsemektedir.
28) Büyük Verinin yapay zeka sistemlerinin başarısındaki rolünü açıklayın.
Büyük Veri, sağlam yapay zeka modellerini eğitmek için gereken bilgi hacmini, hızını ve çeşitliliğini sağlar. Büyük veri kümeleri, modelleri çeşitli senaryolara maruz bırakarak öğrenme doğruluğunu ve genelleme yeteneğini geliştirir.
Örneğin, öneri motorları içeriği kişiselleştirmek için milyonlarca kullanıcı etkileşimini analiz eder. Büyük Veri olmadan, derin öğrenme modelleri karmaşık kalıpları yakalamakta başarısız olurdu.
Ancak, büyük verilerin yönetimi, ölçeklenebilir altyapı, veri kalitesi kontrolü ve hassas bilgileri korumak için güçlü güvenlik uygulamaları gerektirir.
29) AutoML nedir ve yapay zeka geliştirmeyi nasıl kolaylaştırır?
AutoML, veri ön işleme, model seçimi, hiperparametre ayarlama ve değerlendirme dahil olmak üzere uçtan uca makine öğrenimi sürecini otomatikleştirir. Uzman olmayan kişilerin etkili modeller oluşturmasını sağlar ve deneyleri hızlandırır.
Örneğin, AutoML araçları, belirli bir veri kümesi için en iyi performansı gösteren modeli bulmak amacıyla birden fazla algoritmayı otomatik olarak test edebilir. AutoML verimliliği artırırken, yorumlanabilirlik ve dağıtım kararları için yine de uzman gözetimi gereklidir.
30) Yapay zekâ işletmelerde karar alma süreçlerini nasıl etkiliyor? Faydaları ve örnekleriyle açıklayın.
Yapay zekâ, veriye dayalı içgörüler, tahmine dayalı analizler ve gerçek zamanlı öneriler sunarak karar verme süreçlerini geliştirir. İşletmeler, operasyonlarını optimize etmek, riskleri azaltmak ve müşteri deneyimlerini iyileştirmek için yapay zekâdan yararlanır.
Örneğin, yapay zeka destekli talep tahmini, perakendecilerin envanterlerini verimli bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur. Finans sektöründe ise dolandırıcılık tespit sistemleri, işlem modellerini analiz ederek anormallikleri belirler.
Avantajları şunlardır:
- Daha hızlı kararlar
- İnsan önyargısının azaltılması
- Geliştirilmiş doğruluk
- Operasyonlar genelinde ölçeklenebilirlik
Sorumlu bir şekilde uygulandığında, yapay zekâ destekli karar alma, kuruluşlara rekabet avantajı sağlar.
31) Makine öğreniminde sınıflandırma ve regresyon arasındaki fark nedir?
Sınıflandırma ve regresyon, her biri farklı türdeki tahmin problemlerini çözmek için tasarlanmış iki temel denetimli öğrenme yaklaşımıdır. Sınıflandırma ayrık veya kategorik sonuçları tahmin ederken, gerileme Sürekli sayısal değerleri tahmin eder.
| Görünüş | Sınıflandırma | Gerileme |
|---|---|---|
| Çıkış Tipi | Kategoriler | Sürekli değerler |
| ortak Algorithms | Lojistik regresyon, SVM | Doğrusal regresyon, SVR |
| Örnek E-posta | Spam e-posta ile spam olmayan e-posta arasındaki fark | Ev fiyat tahmini |
Örneğin, bir dolandırıcılık tespit sistemi işlemleri sahte veya meşru olarak sınıflandırır. Buna karşılık, bir regresyon modeli gelecekteki satış gelirini tahmin eder. Bu farkı anlamak, uygulayıcıların uygun algoritmaları ve değerlendirme ölçütlerini seçmelerine yardımcı olur.
32) Hiperparametre kavramını ve model performansındaki rollerini açıklayın.
Hiperparametreler, eğitim başlamadan önce tanımlanan yapılandırma ayarlarıdır. Eğitim sırasında öğrenilen model parametrelerinin aksine, hiperparametreler öğrenme sürecinin kendisini kontrol eder ve model karmaşıklığını, yakınsama hızını ve genelleme yeteneğini etkiler.
Örnekler arasında öğrenme oranı, gizli katman sayısı, toplu işlem boyutu ve düzenleme gücü yer almaktadır. Uygun olmayan hiperparametrelerin seçilmesi, yavaş eğitime, aşırı uyumlanmaya veya yetersiz uyumlanmaya yol açabilir.
Izgara arama, rastgele arama ve Bayes optimizasyonu gibi teknikler, hiperparametreleri ayarlamak için yaygın olarak kullanılır. Örneğin, bir sinir ağındaki öğrenme oranının ayarlanması, eğitim istikrarını ve doğruluğunu önemli ölçüde etkileyebilir.
33) Gradyan İniş algoritması nasıl çalışır ve farklı türleri nelerdir?
Gradyan İniş, model parametrelerini en dik iniş yönünde yinelemeli olarak ayarlayarak bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Kayıp fonksiyonunun parametrelere göre gradyanlarını hesaplar ve buna göre günceller.
| Menşei | Tanım | avantaj |
|---|---|---|
| Toplu GD | Tüm veri setini kullanır. | Kararlı yakınsama |
| Stokastik GD | Bir seferde bir örnek | Daha hızlı güncellemeler |
| Mini parti GD | Küçük partiler | Dengeli verimlilik |
Örneğin, derin öğrenme modelleri genellikle büyük veri kümelerinde verimli ve istikrarlı eğitim sağlamak için mini-batch gradyan iniş yöntemini kullanır.
34) Boyut indirgeme nedir ve yapay zekada neden önemlidir?
Boyut indirgeme, temel bilgileri korurken girdi özelliklerinin sayısını azaltır. Yüksek boyutlu veriler, hesaplama maliyetini artırır ve aşırı uyum riskini yükseltir.
Yaygın kullanılan teknikler arasında Temel Bileşen Analizi (PCA) ve t-SNE bulunur. Örneğin, PCA, varyansı korurken binlerce gen ekspresyon özelliğini yönetilebilir bir kümeye indirgemek için kullanılır.
Faydaları arasında eğitim hızının artması, gürültünün azalması ve karmaşık veri kümelerinin daha iyi görselleştirilmesi yer almaktadır.
35) Topluluk Öğrenmesi kavramını ve avantajlarını açıklayın.
Topluluk öğrenimi, tahmin performansını iyileştirmek için birden fazla modeli bir araya getirir. Çeşitli öğrenme algoritmalarından elde edilen çıktıları birleştirerek, topluluklar varyansı ve yanlılığı azaltır.
| Topluluk Yöntemi | Tanım | Örnek E-posta |
|---|---|---|
| sarkık | Paralel eğitim | Rastgele Orman |
| Arttırılması | Sıralı düzeltme | Gradyan Arttırma |
| Istif | Meta-model | Karma sınıflandırıcılar |
Örneğin, Rastgele Ormanlar, birden fazla ağacın ortalamasını alarak tek tek karar ağaçlarından daha iyi performans gösterir. Topluluk yöntemleri, rekabetçi makine öğrenimi ve üretim sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
36) Yapay zeka model geliştirme sürecinde veri ön işlemenin rolü nedir?
Veri ön işleme, ham verileri temiz ve kullanılabilir bir biçime dönüştürür. Eksik değerlerin ele alınması, normalleştirme, kategorik değişkenlerin kodlanması ve aykırı değerlerin kaldırılması bu işleme dahildir.
Örneğin, ölçeklendirme özellikleri, K-means gibi mesafe tabanlı algoritmalar için çok önemlidir. Yetersiz ön işleme, yanlı modellere ve yanlış tahminlere yol açar.
Etkin ön işleme, veri kalitesini, model istikrarını ve genel performansı iyileştirir.
37) Yapay zeka belirsizliği ve olasılıksal akıl yürütmeyi nasıl ele alıyor?
Yapay zekâ sistemleri, olasılık modelleri ve istatistiksel akıl yürütme kullanarak belirsizliği ele alır. Bayes ağları, Markov modelleri ve olasılıksal grafik modelleri yaygın yaklaşımlardır.
Örneğin, spam sınıflandırıcılar kesin kararlar vermek yerine bir e-postanın spam olma olasılığını tahmin eder. Bu, sistemlerin belirsizliği daha etkili bir şekilde yönetmesini sağlar.
Olasılıksal akıl yürütme, verilerin gürültülü veya eksik olduğu gerçek dünya ortamlarında sağlamlığı artırır.
38) Bilgisayarla görme nedir ve başlıca uygulama alanları nelerdir?
Bilgisayarla görme, makinelerin görüntülerden ve videolardan gelen görsel verileri yorumlamasını ve analiz etmesini sağlar. Görsel özellikleri çıkarmak için CNN'ler gibi derin öğrenme tekniklerini kullanır.
Uygulama alanları arasında yüz tanıma, tıbbi görüntüleme teşhisi, otonom sürüş ve üretimde kalite kontrolü yer almaktadır. Örneğin, sürücüsüz araçlar yayaları ve trafik işaretlerini tespit etmek için bilgisayar görüşüne güvenmektedir.
Derin öğrenme ve donanım hızlandırma alanındaki gelişmelerle birlikte bu alan gelişmeye devam ediyor.
39) Model kayması kavramını ve üretim sistemlerinde nasıl ele alındığını açıklayın.
Model kayması, girdi verilerinin istatistiksel özelliklerinin zaman içinde değişmesi ve model performansının düşmesi durumudur. Bu durum, finans veya e-ticaret gibi dinamik ortamlarda yaygındır.
Sapmayı yönetmek, sürekli izleme, yeni verilerle modelleri yeniden eğitme ve özellikleri güncelleme işlemlerini içerir. Örneğin, öneri sistemleri değişen kullanıcı tercihlerine uyum sağlamak için periyodik olarak yeniden eğitilir.
Model kaymasının giderilmesi, yapay zeka sistemlerinin uzun vadeli güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlar.
40) Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın kullanımının avantajları ve dezavantajları nelerdir?
Sağlık sektöründe yapay zeka, teşhis, tedavi planlaması ve operasyonel verimliliği artırıyor. Örnekler arasında yapay zeka destekli radyoloji ve hasta sonuçlarına yönelik tahmine dayalı analizler yer alıyor.
| Avantajlar | Dezavantajlar |
|---|---|
| Erken hastalık tespiti | Veri gizliliği endişeleri |
| Geliştirilmiş doğruluk | Düzenleyici zorluklar |
| Operaulusal verimlilik | Model yanlılığı riskleri |
Yapay zekâ sağlık hizmetlerinin sunumunu geliştirirken, etik hususlar ve insan gözetimi de hayati önem taşımaya devam etmektedir.
41) Turing Testi nedir ve yapay zekada neden önemlidir?
Alan Turing tarafından 1950'de önerilen Turing Testi, bir makinenin insan zekasından ayırt edilemeyecek kadar zekice davranış sergileme yeteneğini ölçen bir yöntemdir. Bu testte, insan değerlendirici, hangisinin makine, hangisinin insan olduğunu bilmeden hem makineyle hem de başka bir insanla etkileşime girer. Değerlendirici, makineyi insandan güvenilir bir şekilde ayırt edemezse, makinenin testi geçtiği söylenir.
Turing Testi'nin önemi, felsefi ve pratik sonuçlarında yatmaktadır. Yapay zekânın odağını içsel akıl yürütme süreçlerinden gözlemlenebilir davranışlara kaydırmıştır. Bununla birlikte, eleştirmenler, testi geçmenin mutlaka gerçek bir anlayış veya bilinç anlamına gelmediğini savunmaktadır. Örneğin, sohbet robotları gerçek zekâya sahip olmadan ikna edici bir şekilde konuşmayı simüle edebilir.
42) Yapay zekada Bilgi Temsili kavramını ve önemini açıklayın.
Bilgi Gösterimi (KR), yapay zekâ sistemlerinin, makinelerin akıl yürütmesini ve karar vermesini sağlayacak şekilde bilgiyi yapılandırmak, depolamak ve işlemek için kullandığı yöntemdir. İnsan bilgisi ile makine akıl yürütmesi arasında bir köprü görevi görür.
Yaygın yaklaşımlar arasında anlamsal ağlar, çerçeveler, mantık tabanlı gösterimler ve ontolojiler yer almaktadır. Örneğin, sağlık alanındaki uzman sistemler, hastalıkları teşhis etmek için tıbbi kuralları ve ilişkileri temsil eder.
Etkin bilgi temsili, çıkarım yapmayı, öğrenmeyi ve açıklanabilirliği mümkün kılar. Kötü bilgi temsili tasarımı, belirsizliğe ve akıl yürütme hatalarına yol açarak sembolik yapay zeka sistemlerinde temel bir kavram haline gelir.
43) Kural tabanlı sistemler ile öğrenme tabanlı sistemler arasındaki fark nedir?
Kural tabanlı sistemler, alan uzmanları tarafından oluşturulan açıkça tanımlanmış kurallara dayanır. Öğrenme tabanlı sistemler ise bunun aksine, verilerden otomatik olarak kalıplar öğrenir.
| Görünüş | Kural Tabanlı Sistemler | Öğrenme Tabanlı Sistemler |
|---|---|---|
| Bilgi Kaynağı | İnsan tarafından tanımlanmış kurallar | Veri tabanlı |
| Adapte olabilirlik | Düşük | Yüksek |
| ölçeklenebilirlik | Sınırlı | Ölçek |
| Örnek E-posta | Uzman sistemler | Nöral ağlar |
Kural tabanlı sistemler şeffaf ancak katıdır, öğrenme tabanlı sistemler ise esnek ancak daha az yorumlanabilirdir. Modern yapay zeka çözümleri, optimum performans için genellikle her iki yaklaşımı da birleştirir.
44) Tavsiye sistemleri nasıl çalışır ve farklı türleri nelerdir?
Öneri sistemleri, kullanıcı tercihlerini tahmin ederek ilgili ürünleri önerir. E-ticarette, yayın platformlarında ve sosyal medyada yaygın olarak kullanılırlar.
Öneri sistemlerinin türleri:
| Menşei | Tanım | Örnek E-posta |
|---|---|---|
| İçerik Tabanlı | Ürün özelliklerini kullanır. | Haber önerileri |
| Ortak Filtreleme | Kullanıcı davranışını kullanır. | Film önerileri |
| melez | Her ikisini de birleştirir | Netflix öneri |
Örneğin, işbirlikçi filtreleme, benzer kullanıcıların tercihlerine göre film önerileri sunar. Bu sistemler etkileşimi ve kişiselleştirmeyi artırır ancak soğuk başlatma sorunları gibi zorluklarla karşılaşır.
45) Yapay Zekada Optimizasyonun Rolü Nedir?
Yapay zekâda optimizasyon, belirli kısıtlamalar altında olası seçenekler kümesinden en iyi çözümü bulmaya odaklanır. Model eğitimi, kaynak tahsisi ve karar verme süreçlerinde merkezi bir rol oynar.
Örnekler arasında sinir ağlarında kayıp fonksiyonlarının en aza indirilmesi veya lojistikte teslimat rotalarının optimize edilmesi yer almaktadır. Teknikler, gradyan tabanlı yöntemlerden evrimsel algoritmalara kadar çeşitlilik göstermektedir.
Etkin optimizasyon, yapay zeka sistemlerinin verimliliğini, doğruluğunu ve ölçeklenebilirliğini artırır; bu nedenle yapay zeka uzmanları için temel bir yetkinliktir.
46) Arama kavramını açıklayın. Algorithms Yapay zekâ alanında örneklerle.
Arama algoritmaları, yol bulma, planlama ve oyun oynama gibi sorunları çözmek için olası durumları araştırır.
| Algoritma Türü | Örnek E-posta | Kullanım çantası |
|---|---|---|
| Bilgisiz Arama | BFS, DFS | Labirent çözümü |
| Bilgilendirilmiş Arama | A* | Navigasyon sistemleri |
Örneğin, GPS navigasyon sistemleri en kısa yolu verimli bir şekilde bulmak için A* arama algoritmasını kullanır. Arama algoritmaları, klasik yapay zeka ve planlama sistemlerinin temelini oluşturur.
47) Sezgisel (Heuristic) ve kesin (Exact) yöntemler arasındaki fark nedir? Algorithms AI'da mı?
Kesin algoritmalar en iyi çözümleri garanti eder ancak genellikle hesaplama açısından pahalıdır. Sezgisel algoritmalar ise daha verimli bir şekilde yaklaşık çözümler sunar.
| Görünüş | Tam Algorithms | Sezgisel Algorithms |
|---|---|---|
| doğruluk | En iyi sonuç garantilidir. | Yaklaşık |
| hız | yavaş | Daha hızlı |
| Örnek E-posta | Dijkstra'nın algoritması | Genetik algoritmalar |
Sezgisel yöntemler, kesin çözümlerin pratik olmadığı büyük ölçekli veya NP-zor problemlerin çözümü için hayati önem taşır.
48) Yapay zekâ otomasyona nasıl katkıda bulunur ve avantajları ile dezavantajları nelerdir?
Yapay zekâ destekli otomasyon, makinelerin otonom olarak algılama, karar verme ve hareket etme yeteneğini sağlayarak insan görevlerinin yerini alır veya bu görevleri tamamlar. Üretim, müşteri desteği ve lojistik alanlarında kullanılır.
| Avantajlar | Dezavantajlar |
|---|---|
| Verimliliği arttırmak | İşgücü yer değiştirmesi |
| Azaltılmış hatalar | Yüksek ilk maliyet |
| 24/7 operasyonlar | Etik kaygılar |
Örneğin, yapay zekâ destekli robotik süreç otomasyonu, tekrarlayan idari görevlerde doğruluğu artırır.
49) Üretken yapay zeka modelleri nelerdir ve ayrımcı yapay zeka modellerinden nasıl farklıdırlar?
Üretken modeller, temel veri dağılımını öğrenir ve yeni veri örnekleri üretebilir. Ayrımcı modeller ise sınıflar arasında ayrım yapmaya odaklanır.
| Model Tipi | Amaç | Örnek E-posta |
|---|---|---|
| üretken | Veri üretimi | GAN'lar, VAE'ler |
| Ayrımcı | Sınıflandırma | Lojistik regresyon |
Örneğin, GAN'lar gerçekçi görüntüler üretirken, ayırt edici modeller bunları sınıflandırır. Üretken yapay zeka, içerik oluşturma ve simülasyon alanlarında giderek önem kazanmaktadır.
50) Büyük Dil Modelleri (ÖDÖ'ler) nasıl çalışır ve başlıca uygulama alanları nelerdir?
Büyük Dil Modelleri, transformatör mimarileri kullanılarak büyük metin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş derin öğrenme modelleridir. Kendi kendine dikkat mekanizmaları aracılığıyla kelimeler arasındaki bağlamsal ilişkileri öğrenirler.
LLM'ler, sohbet botları, kod üretimi, özetleme ve soru cevaplama gibi uygulamalara güç sağlar. Örneğin, kurumsal yardımcı sistemler, dokümantasyon ve destek süreçlerini otomatikleştirmek için LLM'lerden yararlanır.
Güçlü olmalarına rağmen, LLM'ler halüsinasyon riskleri, önyargı ve yüksek hesaplama maliyetleri nedeniyle dikkatli bir yönetime ihtiyaç duyar.
🔍 Yapay Zeka Mülakatlarında Sorulacak En Sık Sorulan Sorular, Gerçek Dünya Senaryoları ve Stratejik Yanıtlar
1) Yapay zekayı teknik bilgisi olmayan bir paydaşa nasıl açıklarsınız?
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, iletişim becerilerinizi ve karmaşık teknik kavramları iş dünyası veya teknik olmayan kitleler için basitleştirme yeteneğinizi değerlendirmek istiyor.
Örnek cevap: “Yapay zekâ, normalde insan zekâsı gerektiren görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmış sistemler olarak açıklanabilir; örneğin, kalıpları tanımak, tahminlerde bulunmak veya verilerden öğrenmek gibi. Kavramı daha anlaşılır kılmak için genellikle öneri sistemleri veya sohbet botları gibi gerçek dünya örneklerini kullanıyorum.”
2) Makine öğrenimi ile geleneksel kural tabanlı sistemler arasındaki temel farklar nelerdir?
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, yapay zeka kavramlarına dair temel anlayışınızı ve temel ayrımları ne kadar iyi kavradığınızı değerlendiriyor.
Örnek cevap: “Geleneksel kural tabanlı sistemler açıkça programlanmış kurallara dayanırken, makine öğrenimi sistemleri kalıpları doğrudan verilerden öğrenir. Makine öğrenimi modelleri daha fazla veriye maruz kaldıkça zamanla gelişirken, kural tabanlı sistemler manuel güncellemeler gerektirir.”
3) Eksik veya hatalı verilerle çalışmak zorunda kaldığınız bir durumu açıklayın.
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, gerçekçi yapay zeka geliştirme senaryolarında problem çözme yaklaşımınızı ve uyum sağlama yeteneğinizi anlamak istiyor.
Örnek cevap: “Önceki görevimde, veri kalitesi kaynaklar arasında tutarsızlık gösteren bir tahmin modeli üzerinde çalıştım. Bu sorunu, veri doğrulama kontrolleri uygulayarak, eksik değerleri dikkatlice ele alarak ve gelecekteki veri toplama süreçlerini iyileştirmek için veri sahipleriyle iş birliği yaparak çözdüm.”
4) Yapay zeka çözümleri geliştirirken etik hususların ele alınmasını nasıl sağlıyorsunuz?
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, sorumlu yapay zeka uygulamaları ve etik karar alma konusundaki farkındalığınızı değerlendiriyor.
Örnek cevap: “Veri kümelerindeki potansiyel önyargıları değerlendirerek, model kararlarında şeffaflığı koruyarak ve çözümleri yerleşik yapay zeka yönetişim yönergeleriyle uyumlu hale getirerek etik hususlara dikkat ediyorum. Ayrıca, istenmeyen etkileri değerlendirmek için düzenli incelemeleri savunuyorum.”
5) Üst düzey yöneticilere yapay zeka destekli analizleri açıklamak zorunda kaldığınız bir zamandan bahsedin.
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, karar alma süreçlerini etkileme ve elde edilen bilgileri etkili bir şekilde iletme yeteneğinizi ölçmek istiyor.
Örnek cevap: "Önceki görevimde, teknik detaylardan ziyade iş etkisine odaklanarak yapay zeka destekli tahminleri üst düzey yöneticilere sundum. Model çıktılarını stratejik kararlarla ilişkilendirmek için görselleştirmeler ve net anlatımlar kullandım."
6) Aynı anda birden fazla yapay zeka projesi üzerinde çalışırken görevleri nasıl önceliklendiriyorsunuz?
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, organizasyon becerilerinizi ve birbiriyle çelişen öncelikleri yönetme yeteneğinizi test ediyor.
Örnek cevap: “Görevleri iş etkisi, son teslim tarihleri ve bağımlılıklar temelinde önceliklendiriyorum. Beklentileri uyumlu hale getirmek ve proje gereksinimleri geliştikçe öncelikleri ayarlamak için paydaşlarla düzenli olarak iletişim kuruyorum.”
7) Bir yapay zeka modelinin beklendiği gibi performans göstermediği bir durumu açıklayın. Bu durumu nasıl ele aldınız?
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, dayanıklılığınız, analitik düşünme yeteneğiniz ve sorun çözme becerileriniz hakkında bilgi edinmek istiyor.
Örnek cevap: “Önceki işimde, veri kayması nedeniyle bir model dağıtım sonrasında düşük performans gösterdi. Performans izleme yoluyla temel nedeni belirledim ve doğruluğu geri kazanmak için modeli güncellenmiş verilerle yeniden eğittim.”
8) Yapay zekâ alanındaki gelişmeleri nasıl takip ediyorsunuz?
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, sürekli öğrenme ve mesleki merakın kanıtlarını arıyor.
Örnek cevap: “Güncel kalmak için araştırma makaleleri okuyor, saygın yapay zeka yayınlarını takip ediyor ve çevrimiçi topluluklara katılıyorum. Ayrıca, ortaya çıkan trendler ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi edinmek için konferanslara ve web seminerlerine katılıyorum.”
9) Yapay zeka çözümünü mevcut bir iş sürecine entegre etme yaklaşımınız nasıl olurdu?
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, pratik düşünme yapınızı ve değişim yönetimi becerilerinizi değerlendirmek istiyor.
Örnek cevap: “Öncelikle mevcut süreci anlayıp yapay zekanın ölçülebilir değer katabileceği alanları belirlerdim. Ardından, sorunsuz entegrasyon, uygun eğitim ve net başarı ölçütleri sağlamak için paydaşlarla iş birliği yapardım.”
10) Yapay zekayı benimserken kuruluşların karşılaştığı en büyük zorluk sizce nedir?
Adaydan beklenenler: Mülakatçı, stratejik düşünme yeteneğinizi ve sektör bilginizi değerlendiriyor.
Örnek cevap: “Bence en büyük zorluk, veri hazırlığını ve paydaş güvenini sağlarken yapay zeka girişimlerini iş hedefleriyle uyumlu hale getirmektir. Net hedefler ve güvenilir veriler olmadan, yapay zeka benimsenmesi genellikle beklenen sonuçları vermekte başarısız olur.”
