İlk defa 1956 yılında ortaya atılan yapay zeka kavramı, bilim ve teknoloji alanındaki ilerlemeler sayesinde günümüzde daha popüler bir hale geldi. Yapay zeka araçları günümüzde çok büyük miktardaki verileri analiz ederek çalışır. Bu süreçte akıllı algoritmalarıyla verilerdeki belirli örüntüleri fark eder. Tüm bunları kendi kendine öğrenir. Yapay zeka sistemleri çeşitli görevleri yerine getirebilmek için gelişmiş algoritmaları kullanarak daha verimli sonuçlar üretir. Bu kapsamda yapay zeka mantığı sıklıkla araştırılan konulardan biridir.
Günümüzde ai algoritması modern dünya için bir öğrenme motoru haline gelmiştir. Sağlıktan finansa, eğitimden üretime kadar pek çok alanda yapay zeka algoritmalarından faydalanılmaktadır.
Yapay zekâ algoritmaları makinelerin öğrenmesini, verileri incelemesini ve bu bilgiler sayesinde karar vermesini sağlayan özel kurallardır. Algoritmalar sayesinde yapay zekâ kalıpları fark edebilir, insan dilini anlayabilir ve problemleri çözebilir. Bu açıdan tıpkı bir insan gibi mantıklı kararlar aldığı söylenebilir.
Yapay zeka algoritmaları öğrenme biçimlerine ve kullanım amaçlarına göre farklı kategoriler içerisinde değerlendirilebilir. En yaygın algoritma biçimleri denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme yöntemleridir.
Denetimli öğrenme yaklaşımında algoritma önceden girilmiş veriler sayesinde eğitilir. Sistem hangi girdinin hangi çıktıya karşılık geldiğini bilir. Bu sayede bu ilişkiden yola çıkarak yeni veriler hakkında tahminlerde bulunabilir. Örneğin bir e-posta sağlayıcısının spam ya da normal postaları ayırt etmeyi öğrenmesi bu yöntem sayesinde gerçekleşir.
Denetimsiz öğrenme ise verilerin etiketlenmediği durumlarda kullanılır. Algoritma verilerdeki gizli desenleri ya da grupları kendi başına keşfetmeye çalışır. Bu yöntem genellikle müşteri segmentasyonu ya da öneri sistemlerinde tercih edilir.
Diğer bir algoritma olarak pekiştirmeli öğrenme yöntemi deneme-yanılma temeline dayanır. Algoritma yaptığı her eylemin sonucuna göre ödül ya da ceza alır. Bu geri bildirimlerle en iyi sonucu elde etmeye çalışır. Örneğin otonom araçların kendi başlarına sürüş öğrenmeleri bu yönteme güzel bir örnek olarak verilebilir.
Tüm bu öğrenme biçimlerindeki esas amaç verilerden anlamlı bilgiler çıkarmaktır. Bu bilgiler sayesinde yapay zeka gelecekteki durumları tahmin edebilmektedir. Bu sayede algoritmalar büyük miktardaki veri setlerini işleyip aralarındaki ilişkileri çözümler. Bu da zamanda daha fazla gelişerek daha doğru sonuçlar elde etmesini sağlar.