learning

Adversarial machine learning, yapay zeka modellerinin savunmasız noktalarını hedef alarak, bu sistemlerin beklenmedik biçimde yanıltılmasını sağlayan bir alan. Bu bağlamda, adversarial örneklerin oluşturulması, genellikle modelin öğrenme sürecine entegre edilen belirli perturbasyonlarla...

Ensemble learning, makine öğrenimi dünyasında sıklıkla karşılaştığımız bir kavram. Ancak, bunun gerçekten ne anlama geldiğini ve neden bu kadar etkili olduğunu anlamak için biraz derinlere inmek gerekiyor. Temelde, ensemble learning, birden fazla modelin bir araya getirilerek daha iyi bir tahmin...

Gizli bilgilerin korunması, günümüz dijital dünyasında son derece kritik bir konudur. Side-channel saldırıları, bu gizliliği tehdit eden önemli bir tehdit unsuru olarak öne çıkmaktadır. Bu tür saldırılar, hedef sistemlerden dışarıya sızan fiziksel özellikler üzerinden bilgi elde etme...

Transfer learning, bir modelin daha önce öğrendiği bilgileri yeni bir görevde kullanmasına olanak tanıyor. Bu yöntem, özellikle veri setlerinin sınırlı olduğu durumlarda, mevcut kaynakları en etkin şekilde kullanmamıza yardımcı oluyor. Düşünsenize, elinizde sadece birkaç örnek veri var ama daha...

Karanlık bir sokakta, gizli mesajların taşındığı bir dünyayı düşünün. İşte burada steganografi devreye giriyor. İnsanların mesajlarını saklamak için kullandıkları bu teknik, belirli bir dosya formatı içerisinde veriyi gizleme sanatını içeriyor. Ancak bu gizli mesajların tespit edilmesi, yani...

Veri analizi dünyasında makine öğrenimi, büyük veri setlerini işlemek ve içindeki kalıpları keşfetmek için tercih edilen bir yöntem haline geldi. Örneğin, bir e-ticaret şirketinin müşteri davranışlarını anlamak için topladığı verileri ele alalım. Bu veriler, geçmiş satın alma geçmişi, ürün...