Yapay Zekâ Yöntemlerinde Entropi

Authors : Muhammed Ali KOŞAN, Aysun COŞKUN, Hacer KARACAN

Pages : 15-22

View : 48 | Download : 10

Publication Date : 2019-12-30

Article Type : Review Paper

Abstract :Bilginin tarihsel süreçteki kapasitesinin değişimi, bu bilgileri yönetmek ve yönlendirmek için oluşturulan sistemlerin gelişimi gibi birçok nokta dikkate alındığında, bilginin hem ölçümünün hem kalitesinin hem de anlamlandırılmasının önemi daha iyi anlaşılmaktadır. Claude E. Shannon tarafından ortaya atılan Bilgi Kuramı da bu noktada bilginin kontrollü yönetimi için çığır açmıştır. Devamında gelişen birçok yöntem tarafından bilginin belirsizliği için kullanılan entropi kavramı ise Shannon tarafından ortaya atılan özellikler temel alınarak geliştirilmiştir. Bu bağlamda bilginin ölçümünde düzensizliğin ölçütü olan entropi birçok alanda önem arz etmektedir. Son yıllarda hızla büyüyen Yapay Zekâ alanı ise bunlardan biridir. Yapay Zekâ özellikle Büyük Veri ve Derin Öğrenme alanlarının gelişimi ile daha büyük veriler üzerinde işlem yapılabilir bir alan haline gelmiştir. Bu çalışmamızda Yapay Zekâ alanındaki yöntemlerden bazılarında kullanılan entropi kavramı üzerine bir inceleme çalışması yapılmıştır. Sonuç olarak temel mantık ve kavram açısından aynı olmakla birlikte yöntemsel uygulamada farklılıklar gözlemlenmiştir. Çalışmanın ana hedeflerinden biri de incelenen entropi ve yapay zekâ yöntemleri bağlamında yeni yöntemlerin geliştirilmesine ön ayak olmak için bir bakış açısı kazandırmaktır.
Keywords : Bilginin Düzensizliği, Entropi, Yapay Zekâ

ORIGINAL ARTICLE URL