saplama Hesaplamalı Düşünme Nedir? - Unite.AI
Bizimle iletişime geçin

AI 101

Hesaplamalı Düşünme Nedir?

Yayınlanan

 on

İçinde yaşadığımız çağ, yeni zorluklara çözüm bulmak için yeni düşünme yolları gerektiriyor. Yapay zekanın (AI) ve makine öğreniminin (ML) yükselişi, yenilikçi yaklaşımlar gerektiren, veri odaklı yeni bir dünyanın yolunu açtı. 

Genellikle CT olarak anılan hesaplamalı düşünme, bilgisayar programcılarının bilgisayar programları ve algoritmaları yazarken kullandıkları bir problem çözme tekniğidir. Programcılar söz konusu olduğunda, karmaşık sorunları daha küçük parçalara ayırırlar, bu da onları tam olarak anlamayı ve hem bilgisayarlar hem de insanlar için çalışan çözümler geliştirmeyi kolaylaştırır. 

İnsanlar hesaplamalı düşünme tekniğini programlamanın dışında da uygularlar. Her bir sorunu ele almak için çözümlerin ana hatlarını çizmeden önce sorunları daha küçük ve daha basit parçalara ayırırlar. Bu, problem çözme sürecinin anlaşılmasını çok daha kolaylaştırır. 

Hesaplamalı düşünme için birkaç gereklilik vardır. Birincisi, sorunları anlamak için derinlemesine araştırmanızı ve analiz etmenizi gerektirir. Aynı zamanda, hem sorunları hem de çözümleri ana hatlarıyla belirtirken kesin bir dil kullanmanızı gerektirir ve sürecin her aşamasında net muhakeme uygulamanız gerekir. 

Hesaplamalı düşünme, herhangi bir sorunu sistematik bir şekilde parçalamamıza yardımcı olur, bu da çözümleri bir insan veya bilgisayar tarafından yürütülebilecek basit terimlerle geliştirmemizi ve tanımlamamızı sağlar. 

Hesaplamalı Düşünmenin Dört Temel Tekniği

Hesaplamalı düşünmeye bakıldığında, anlaşılması gereken dört temel teknik vardır: 

  • Ayrışma: karmaşık sorunları daha küçük, daha yönetilebilir parçalara bölmek.
  • Desen tanıma: Problemler arasındaki ve içindeki benzerliklerin belirlenmesi.

  • Soyutlama: alakasız ayrıntıları dışarıda bırakarak önemli bilgilere odaklanmak.

  • Algoritmalar: adım adım bir çözüm geliştirmek veya sorunu çözmek için izlenmesi gereken belirli kurallar.

Bu tekniklerin her biri bir sonraki kadar önemlidir. Birini kaçırırsanız, tüm sistem muhtemelen çökecektir. 

Karmaşık bir sorunu çözmeye çalışırken başlamak kolay değildir. Hesaplamalı düşünme ile, ayrışma süreç, onu küçük, daha yönetilebilir sorunlara bölmeyi içerir. Daha sonra küçük problemlerin her birine ayrı ayrı bakabilir ve benzer problemlerin daha önce nasıl çözüldüğünü düşünebilirsiniz. desen tanıma teknik. Daha sonra soyutlama Alakasız bilgileri dışarıda bırakırken yalnızca önemli ayrıntılara odaklanma tekniği. Son olarak, algoritma teknik, daha küçük sorunların her birini çözmek için basit kurallar oluşturmanıza yardımcı olur. 

Tüm bu adımlar veya kurallar, bir sistemi programlamak ve karmaşık bir sorunu verimli bir şekilde çözmesine yardımcı olmak için birleştirilir. 

Hesaplamalı Düşünmenin Önemi

Hesaplamalı düşünmenin programlama ile aynı olmadığını kabul etmek önemlidir. Programlama bir bilgisayara ne yapacağını ve nasıl yapacağını söylerken, bilişimsel düşünme bilgisayara ne yapmasını söyleyeceğinizi belirlemenize yardımcı olur. Başka bir deyişle, hesaplamalı düşünme planlamayı içerirken programlama aşağıdaki yönergeleri içerir. 

Hesaplamalı düşünmenin bir başka kritik yönü de, bunun sadece bilgisayar bilimcileri veya programcılar için olmamasıdır. Herkesin sahip olması gereken temel bir beceridir ve bilgisayar bilimi alanının geniş alanını yansıtan bir dizi zihinsel araç içerir. 

Bilgisayar bilimcilerinin verilerle daha iyi çalışmasını, sistemleri anlamasını ve uygulanabilir hesaplama modelleri oluşturmasını sağlayan önemli bir teknik olmakla birlikte, bilgisayar bilimi dışındaki gerçek dünya uygulamalarında da uygulanmaktadır. Hesaplamalı düşünme, öğrenciler ve öğrenme için oldukça etkili bir araçtır ve günlük hayatta uygulanabilecek problem çözme stratejileri geliştirmeye yardımcı olur. Bu günlük yaşam, giderek daha fazla dijital yönü içermeye devam ettiğinde, insanların çok çeşitli zorlukları etkili ve yönetilebilir bir şekilde çözmelerine yardımcı olmak için hesaplamalı düşünme kavramları daha da önemli hale geliyor. 

Hesaplamalı düşünmenin yararları ve önemi, Amerika Birleşik Devletleri ve Birleşik Krallık'ta olduğu gibi, eğitim sistemlerinde ulusal bir müfredat olarak öğretilmesinin nedenidir.

Bilişimsel Düşünmeyi Kullanan Sektörler ve Alanlar

Hesaplamalı düşünme herkes ve herkes için geçerlidir. Yanal düşünmek ve çok çeşitli çözümler üretmek ve stratejilerini uyarlamak isteyen yöneticiler, karar vericiler ve idareciler için güçlendirici bir araçtır. Teknik ekipler, tekniklerini optimize etmek için bilişimsel düşünmeyi kullanabilir.

Hesaplamalı düşünmeye dayanan en önemli alanlardan bazıları şunlardır: 

  • Mühendislik: çeşitli koşullar altında sistemlerin davranışını tasarlamak, simüle etmek, modellemek, optimize etmek ve tahmin etmek için kullanılır.

  • Sağlık hizmeti: tıbbi veriler için yeni analiz yöntemleri sağlar ve daha iyi kararlar alınmasına yardımcı olan daha verimli sistemler geliştirmeye yardımcı olur.

  • Finans: piyasa davranışını keşfetmek ve sigorta taleplerini yönetmek için kullanılır.

  • Veri Bilimi: geleneksel tekniklerin normalde başarısız olduğu durumlarda daha iyi, daha ölçülebilir yanıtlar sağlamak için modern analitik tekniklerle birleşir.

  • Bilim: verilerin içe aktarılmasını otomatikleştirmeye yardımcı olur ve yüksek güçlü analiz sağlar.

  • Medya: doğal olayları modellemek, animasyonlar oluşturmak, desenler tasarlamak, 3B heykeller oluşturmak ve daha fazlası için kullanılır.

  • Hukuk ve Sosyal Bilimler: sosyal ağları analiz etmek, davranışları modellemek ve sosyoekonomik verilerin analizini yapmak için kullanılır.

  • Çevre: iklim değişikliği tahmini, alternatif enerji geliştirme, kirlilik modelleme ve koruma planlamasına yardımcı olur.

  • İletişim ve Güvenlik: verimli bilgi aktarımı ve veri güvenliği için algoritmalar geliştirmeyi kolaylaştırır. 

Günümüz İşinde Hesaplamalı Düşünme

Hesaplamalı düşünme günümüzün işi için çok önemlidir ve gelecekteki iş fırsatları için temel bir beceri olacaktır. Teknoloji daha karmaşık hale gelmeye devam ettikçe, verileri nasıl toplayacağımızı ve filtreleyeceğimizi anlamamız gerekiyor. 

Ayrıca veriyi nerede arayacağımızı ve karar vermede nasıl kullanacağımızı da bilmemiz gerekiyor. Karmaşık problemlerle karşı karşıya kaldıklarında, insanların mantıklı çözümler bulmak için güvene ve yeteneğe sahip olmaları gerekir ve bu, esnek ve tutarlı bir teknik sağlayan hesaplamalı düşünme ile sağlanabilir. 

Modern işyeri, bir kuruluşun başarısını veya başarısızlığını tanımlayan problem çözme üzerine kuruludur. Hesaplamalı düşünme, hem iş liderlerinin hem de çalışanların çözümleri daha akıllı ve daha ekonomik bir şekilde sunmasını sağlar. Günümüz işletmelerinin daha akıllıca çalışması ve çözümleri daha hızlı sunması gerekiyor ve iş gücünüzü bilişimsel düşünme becerileriyle donatarak üretkenliğinizi hızlandırabilir ve işletmenizi bir sonraki seviyeye taşıyabilirsiniz.

Alex McFarland, yapay zekadaki en son gelişmeleri araştıran bir yapay zeka gazetecisi ve yazarıdır. Dünya çapında çok sayıda yapay zeka girişimi ve yayınıyla işbirliği yaptı.