Algoritma
Algorithm
D1
Algoritma, istenen bir sonuca ulaşmaya yönelik hesaplanabilir adımlar kümesidir.
İnceleme durumu: 2027-02-23
Teknik açıklama
Algoritma, istenen bir sonuca ulaşmak için iş akışında adım adım işleme mantığı sağlayabilir.
Kavramsal sınırlar
Algoritma mutlaka bir makine öğrenmesi tekniği değildir; makine öğrenmesi öğrenme algoritmalarından yararlanır, algoritmalar ise makine öğrenmesi dışında da kullanılabilir.
Sağlayıcıdan bağımsız örnek
Bir yönlendirme algoritması, önceki isteklerden öğrenmeden belirtilmiş kurallarla bir isteği en kısa kuyruğa gönderebilir.
Sınırlılıklar
Tanım öğrenmeyi, veriye dayalı uyarlanmayı veya yapay zekâ sınıflandırmasını gerektirmez.
İlişkili kavramlar
Atomik iddialar ve kanıt
1.1NIST Dictionary of Algorithms and Data Structures, Algorithm
- Kaynak
- NIST Dictionary of Algorithms and Data Structures, Algorithm
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Definition
- Desteklenen iddia
- Algoritma, istenen bir sonuca ulaşmaya yönelik hesaplanabilir adımlar kümesidir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Tanım öğrenmeyi, veriye dayalı uyarlanmayı veya yapay zekâ sınıflandırmasını gerektirmez.
2.1NIST SP 1500-18r2, NIST Research Data Framework Version 2.0
- Kaynak
- NIST SP 1500-18r2, NIST Research Data Framework Version 2.0
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Process/Analyze: Modeling, ML, AI definition, p. 24
- Desteklenen iddia
- Makine öğrenmesi, yapay zekâ stratejilerinin bir alt kümesidir ve öğrenme algoritmalarından yararlanır; algoritmalar makine öğrenmesi dışında da kullanılabilir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- İddia kategorileri ayırır; algoritmaların makine öğrenmesinde kullanılmasını dışlamaz.
2.2NIST Dictionary of Algorithms and Data Structures, Algorithm
- Kaynak
- NIST Dictionary of Algorithms and Data Structures, Algorithm
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Definition
- Desteklenen iddia
- Makine öğrenmesi, yapay zekâ stratejilerinin bir alt kümesidir ve öğrenme algoritmalarından yararlanır; algoritmalar makine öğrenmesi dışında da kullanılabilir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- İddia kategorileri ayırır; algoritmaların makine öğrenmesinde kullanılmasını dışlamaz.