@article{article_639389, title={Yapay Zekâ Yöntemlerinde Entropi}, journal={Journal of Information Systems and Management Research}, volume={1}, pages={15–22}, year={2019}, author={Koşan, Muhammed Ali and Coşkun, Aysun and Karacan, Hacer}, keywords={Disorder of Information,Entropy,Artificial Intelligence}, abstract={<p class="MsoNormalCxSpFirst" style="text-align:justify;"> <span lang="en-us" style="font-size:9pt;" xml:lang="en-us">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. </span> </p> <p> </p>}, number={1}, publisher={M. Hanefi CALP}