Bilgi işlem dünyası moda sözcüklerle doludur: Yapay zeka, süper bilgisayarlar, makine öğrenimi, bulut, kuantum hesaplama ve daha fazlası...
Bilişim sürecinde özellikle bir kelime çok sık kullanılır “Algoritma”.
En genel anlamda Algoritma, belli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yoldur. Matematikte ve bilgisayar biliminde bir işi yapmak için tanımlanan, bir başlangıç durumundan başladığında, açıkça belirlenmiş bir son durumunda sonlanan, sonlu işlemler kümesidir.
Genellikle bilgisayar programlamada kullanılır ve tüm programlama dillerinin temeli algoritmaya dayanır.
Gerçekler veridir ve faydalı bilgi insanlar için bilgi, makineler için talimatlar veya başka bir algoritma için girdidir. Sayı kümelerini sıralamaktan, haritalar aracılığıyla rotaları bulmaya ve ekranda bilgi görüntülemeye kadar birçok yaygın algoritma örneği vardır.
Algoritma kavramı hakkında bir fikir edinmek için, sabahları giyinmeyi düşünün. Bu soruları ayrıntılı bir şekilde cevaplamak bir algoritma ortaya çıkarır.
Giriş
Bir bilgisayara, karar vermek için gerekli olan bilgidir.
Sabah giyinirken hangi bilgilere ihtiyacınız var?
Her şeyden önce, dolabınızda hangi giysilerin mevcut olduğunu bilmeniz gerekir.
Daha sonra sıcaklığın ne olduğunu, gün için hava tahminlerinin ne olduğunu, hangi mevsim olduğunu ve belki bazı kişisel tercihleri düşünebilirsiniz.
Bunların tümü, temelde basit sayı veya kelime koleksiyonları olan verilerde gösterilebilir. Örneğin, sıcaklık bir sayıdır ve hava tahmini "yağmurlu" veya "güneşli" olabilir.
Dönüşüm
Ardından algoritmanın kalbi geliyor - hesaplama. Hesaplamalar aritmetik, karar verme ve tekrarı içerir.
Peki bu giyinmeye nasıl uygulanır?
Bu girdi miktarları üzerinde biraz matematik yaparak kararlar alırsınız.
Bir ceket giyip giymediğiniz sıcaklığa bağlı olabilir ve hangi ceketi seçeceğiniz tahmine bağlı olabilir. Bir bilgisayara, giyinme algoritmamızın bir parçası "20 derecenin altındaysa ve yağmur yağıyorsa, altına giymek için yağmurluk ve uzun kollu bir gömlek seçin" gibi görünecektir.
Giysilerinizi seçtikten sonra giymeniz gerekir. Bu, algoritmamızın önemli bir parçasıdır. Bir bilgisayara bir tekrar, "her bir giysi için giyin, giyin" şeklinde ifade edilebilir.
Çıktı
Son olarak, bir algoritmanın son adımı çıktıdır - cevabı ifade eder. Bir bilgisayar için çıktı, tıpkı girdi gibi genellikle daha fazla veridir. Bilgisayarların daha fazla algoritma üretmek için karmaşık modalarda algoritmaları bir araya getirmesine izin verir.
Bununla birlikte, çıktı aynı zamanda bilgilerin sunulmasını, örneğin ekrana sözcükler koymayı, işitsel ipuçları üretmeyi veya başka bir iletişim biçimini de içerebilir.
Böylece giyindikten sonra, çevrenizdeki insanların elementlerine ve bakışlarına hazır olarak dünyaya adım atarsınız. Belki de bir selfie çekip, instagram'a koyup paylaşabilirsiniz.
Makine Öğrenme
Bazen bir karar verme sürecini açıklamak çok karmaşıktır. Özel bir algoritma kategorisi olan makine öğrenimi algoritmaları, geçmiş karar verme örneklerine dayanarak "öğrenmeye" çalışır. Makine öğrenimi; öneriler, tahminler ve bilgi arama gibi şeyler için olağan bir durumdur.
Giyinme örneğimiz için, bir makine öğrenimi algoritması, ne giyeceğinizle ilgili geçmiş kararlarınızı hatırlamanız, her bir öğeyi ne kadar rahat hissettiğinizi ve belki de hangi özçekimlerin en çok beğeni aldığını bilmeniz ve bu bilgiyi daha iyi yapmak için kullanmanızla eşdeğer olacaktır seçimler.
Dolayısıyla, bir algoritma, bir bilgisayarın girdi verilerini çıktı verilerine dönüştürmek için kullandığı süreçtir. Basit bir konsept ve yine de dokunduğunuz her teknoloji parçası birçok algoritma içeriyor. Belki bir dahaki sefere telefonunuzu aldığınızda, bir Hollywood filmini izlediğinizde veya e-postanızı kontrol ettiğinizde, perde arkasında ne tür karmaşık algoritmalar olduğunu düşünebilirsiniz.
Jory Denny , Bilgisayar Bilimleri Yardımcı Doçenti , Richmond Üniversitesi
Bu makale The Conversation'dan bir Creative Commons lisansı altında yeniden yayınlanmıştır . Orijinal makaleyi okuyun .
Kaynak:
https://www.iflscience.com/space/what-is-an-algorithm-how-computers-know-what-to-do-with-data/