Greedy parametresi keşif olasılığı

Karadeniz Teknik Üniversitesi. ·Olasılık teorisinde , birden çok slot makinesi sorunu (bazen K veya N kollu Bu, keşif-sömürü ödünleşim ikilemini örnekleyen klasik bir pekiştirmeli  ·sonra ise kural çıkarımının etkinliğini etkileyen parametreleri test etmiştir. arı vardır; işçi arı, gözcü arı ve keşif arıları. ENDÜSTRİYEL OTOMASYON SİSTEMLERİNDE YAPAY ZEKA . Pekiştirmeli Öğrenme - Bölüm 8: Tabular Metotlar. 8Hjort parametresi – Hareketlilik, 9 Hjort parametresi – Karmaşıklık, "Greedy function approximation: a gradient boosting machine. 16 Derin Öğrenme için Yapılandırılmış Olasılıksal Modeller exploration: keşif. 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. MÜHENDİSLİKTE YAPAY ZEKA VE UYGULAMALARI 2 /Kurumsal . Greedy Algoritması | Coderspace Blog. Pekiştirmeli Öğrenme - Bölüm 8: Tabular Metotlar. VERİ MADENCİLİĞİ: YAPAY SİNİR AĞI VE DOĞRUSAL REGRESYON . 20235 - Kırıkkale Üniversitesi. Pekiştirmeli öğrenme - NiN. ϵ−açgözlü (greedy) bir politikada bile, bir ajanın kısayolu keşfetmek için pek çok keşif eylemi gerçekleştirmesi pek olası değildir. 5. Pekiştirmeli Öğrenme-2 (Bileşenler ve Terimler) - LinkedIn. . Derin Öğrenme - Buzdağı Yayınevi. Tensorflowda Basit Takviyeli Öğrenme Bölüm 7: Keşif İçin Eylem Seçme . İşçi arılar bulunan yemek kaynaklarının  7. Greedy Algoritması | Coderspace Blog. 20238 - Akademik Arşiv Sistemi. 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. Derin Q Öğrenme Tekniği ile Trafik Işık Sinyalizasyonu Traffic Light . Makine Öğrenmesi ile İşletim Sistemi Tarama Saldırısı Tespiti Operating . 2 Metasezgisel Yöntem Parametreleri 14 1. 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. Pekiştirmeli Öğrenme - Bölüm 8: Tabular Metotlar. Pekiştirmeli öğrenme - NiN. Pekiştirmeli öğrenme - Vikipedi. Pekiştirmeli öğrenme - Vikipedi. AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ Ömür . 16 Derin Öğrenme için Yapılandırılmış Olasılıksal Modeller exploration: keşif. ·greedy kullanılır. SEKİL-8. “1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi” 1 “1. Uluslararası . DİNAMİK ORTAMLARDA DERİN TAKVİYELİ ÖĞRENME TABANLI . Derin Q Öğrenme Tekniği ile Trafik Işık Sinyalizasyonu Traffic Light . MÜHENDİSLİKTE YAPAY ZEKA VE UYGULAMALARI 2 /Kurumsal . 20238 - Akademik Arşiv Sistemi. ve önerdikleri algoritmanın greedy düzenlemesi ile %76 daha azaltmakta ve servis bileşimi (composition) araştırma, olası. · · · · · ·Olası çözüm bilgilerini içeren bireylerin bir araya gelmesiyle oluşan Bu algoritmalar, başarılı bir keşif kabiliyetine sahiptirler. Makine Öğrenmesi ile İşletim Sistemi Tarama Saldırısı Tespiti Operating . . “1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi” 1 “1. Uluslararası . “1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi” 1 “1. Uluslararası . 16 Derin Öğrenme için Yapılandırılmış Olasılıksal Modeller exploration: keşif. İşçi arılar bulunan yemek kaynaklarının  7. Karadeniz Teknik Üniversitesi. “1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi” 1 “1. Uluslararası . Pekiştirmeli Öğrenme - Bölüm 2: Çok Kollu Haydutlar. Pekiştirmeli Öğrenme-2 (Bileşenler ve Terimler) - LinkedIn. MÜHENDİSLİKTE YAPAY ZEKA VE UYGULAMALARI 2 /Kurumsal . 9 Parametrelere Eşleme ve Parametre Paylaşımı . Derin Q Öğrenme Tekniği ile Trafik Işık Sinyalizasyonu Traffic Light . (PDF) MEME KANSERLERİNİN TEŞHİSİNDE KULLANILAN . HAREKET TEMELLİ YAPAY YAŞAM FORMLARININ FARKLI ÖĞRENME . 2 Metasezgisel Yöntem Parametreleri 14 1. Pekiştirmeli Öğrenme - Bölüm 2: Çok Kollu Haydutlar. Yarı Markov karar süreci problemlerinin çözümünde çok . Rulet tekerliğinde, bir sektör seçme olasılığı, sektörün merkezi açısının büyüklüğüne eşittir. arı vardır; işçi arı, gözcü arı ve keşif arıları. yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritmaları. ve önerdikleri algoritmanın greedy düzenlemesi ile %76 daha azaltmakta ve servis bileşimi (composition) araştırma, olası. Gezgin Satıcı Problemi için Feromonal Yapay Arı Koloni (fYAK) Algoritması. . Tablo 13—Benzetimli Tavlama algoritma parametreleri . VERİ BİLİMİ DERGİSİ - DergiPark. 108M198 Doç. Dr. Ekrem - Doğuş Üniversitesi. ·Olasılık teorisinde , birden çok slot makinesi sorunu (bazen K veya N kollu Bu, keşif-sömürü ödünleşim ikilemini örnekleyen klasik bir pekiştirmeli  ·sonra ise kural çıkarımının etkinliğini etkileyen parametreleri test etmiştir. 20238 - Akademik Arşiv Sistemi. Pekiştirmeli Öğrenme - Bölüm 8: Tabular Metotlar. 2 Metasezgisel Yöntem Parametreleri 14 1. Pekiştirmeli Öğrenme - Bölüm 2: Çok Kollu Haydutlar. Olasılık teorisindeki bir problemi ifade eden düşünce deneyi olarak tanımlanırlar Bu da ancak keşif ve sömürü yöntemlerini dengeleyerek elde edilebilir. ·Bu politikalar genellikle yumuşak (her zaman politikaya bir keşif Soft, greedy ve softmax olmak üzere üç çeşit sıklıkla kullanılan  ·yapılır ve greedy algoritmalara göre nitelik algoritmasındaki keşif-kullanma dengesi eksikliği de diğer parametre ve terimler aşağıda sırayla. “1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi” 1 “1. Uluslararası . Greedy Algoritması | Coderspace Blog. 9 Parametrelere Eşleme ve Parametre Paylaşımı . arasında bir değer almaktadır. arı vardır; işçi arı, gözcü arı ve keşif arıları. Tahmini sınırlayıcı kutunun 4 parametreli koordinatını temsil eden vektör hızlıca atılmasına olanak verirken, nesne olma olasılığı konusunda gelecek  . ·Olasılık teorisinde , birden çok slot makinesi sorunu (bazen K veya N kollu Bu, keşif-sömürü ödünleşim ikilemini örnekleyen klasik bir pekiştirmeli  ·sonra ise kural çıkarımının etkinliğini etkileyen parametreleri test etmiştir. ve önerdikleri algoritmanın greedy düzenlemesi ile %76 daha azaltmakta ve servis bileşimi (composition) araştırma, olası. arı vardır; işçi arı, gözcü arı ve keşif arıları. yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritmaları. “1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi” 1 “1. Uluslararası . Pekiştirmeli öğrenme - NiN. ε arttıkça keşif eğilimi artar, parametresi belirli bir zamanlamaya göre değişebileceği gibi. ·greedy kullanılır. Tensorflowda Basit Takviyeli Öğrenme Bölüm 7: Keşif İçin Eylem Seçme . SEKİL-8. makine öğrenmesi uygulamalarında yapay - AVESİS. Derin Öğrenme - Buzdağı Yayınevi. · ·Gözcü Arılar İçin Olasılık Değerinin Hesaplanması Çalışmada kullanılan ABC algoritmasının optimizasyon parametreleri. SEKİL-8. Çok kollu haydut - Multi-armed bandit - Wikipedia. VERİ MADENCİLİĞİ: YAPAY SİNİR AĞI VE DOĞRUSAL REGRESYON . Derin Öğrenme - Buzdağı Yayınevi. 8Hjort parametresi – Hareketlilik, 9 Hjort parametresi – Karmaşıklık, "Greedy function approximation: a gradient boosting machine. akış tipi çizelgeleme problemlerinin sezgisel yöntemlerle optimizasyonu. Gezgin Satıcı Problemi için Feromonal Yapay Arı Koloni (fYAK) Algoritması. Kendi Kendine Öğrenen YZ Ajanları – Bölüm II: Deep Q-Learning. 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. ve önerdikleri algoritmanın greedy düzenlemesi ile %76 daha azaltmakta ve servis bileşimi (composition) araştırma, olası. yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritmaları. arasında bir değer almaktadır. ENDÜSTRİYEL OTOMASYON SİSTEMLERİNDE YAPAY ZEKA . arasında bir değer almaktadır. Karadeniz Teknik Üniversitesi. ·Bu politikalar genellikle yumuşak (her zaman politikaya bir keşif Soft, greedy ve softmax olmak üzere üç çeşit sıklıkla kullanılan  ·yapılır ve greedy algoritmalara göre nitelik algoritmasındaki keşif-kullanma dengesi eksikliği de diğer parametre ve terimler aşağıda sırayla. · · · · · ·Olası çözüm bilgilerini içeren bireylerin bir araya gelmesiyle oluşan Bu algoritmalar, başarılı bir keşif kabiliyetine sahiptirler. Pekiştirmeli öğrenme - NiN. Eylemlerin, herhangi bir olasılıksal dağılımına bağlı kalmadan,  Giriş verisi olarak verilen görüntü renkli ise giriş parametreleri 3 Denklem (2) de Ɛ, temsilcinin öğrenme aşamasındaki keşif olasılığını gösterir. ·greedy kullanılır. arı vardır; işçi arı, gözcü arı ve keşif arıları. Gezgin Satıcı Problemi için Feromonal Yapay Arı Koloni (fYAK) Algoritması. Sadeliği ve şaşırtıcı gücü  3. · · · · · ·Olası çözüm bilgilerini içeren bireylerin bir araya gelmesiyle oluşan Bu algoritmalar, başarılı bir keşif kabiliyetine sahiptirler. 8Hjort parametresi – Hareketlilik, 9 Hjort parametresi – Karmaşıklık, "Greedy function approximation: a gradient boosting machine. Rulet tekerliğinde, bir sektör seçme olasılığı, sektörün merkezi açısının büyüklüğüne eşittir. İşçi arılar bulunan yemek kaynaklarının  7. . 20235 - Kırıkkale Üniversitesi. Derin Öğrenme - Buzdağı Yayınevi. yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritmaları. arı vardır; işçi arı, gözcü arı ve keşif arıları. 1 Giriş 11 1. AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ Ömür . ·greedy kullanılır. Görevli Arıların Seleksiyonda Kullanacakları Olasılık Değerlerinin Optimizasyon işleminde ilk adım olarak karar parametreleri veya karar değişkenleri ya  11 1. MÜHENDİSLİKTE YAPAY ZEKA VE UYGULAMALARI 2 /Kurumsal . Pekiştirmeli Öğrenme - Bölüm 2: Çok Kollu Haydutlar. Pekiştirmeli Öğrenme-2 (Bileşenler ve Terimler) - LinkedIn. . 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. Eylemlerin, herhangi bir olasılıksal dağılımına bağlı kalmadan,  Giriş verisi olarak verilen görüntü renkli ise giriş parametreleri 3 Denklem (2) de Ɛ, temsilcinin öğrenme aşamasındaki keşif olasılığını gösterir. DIŞ KAPAK - Kocaeli Üniversitesi. Çok kollu haydut - Multi-armed bandit - Wikipedia. Çok kollu haydut - Ansiklopedi. “1. Uluslararası Yapay Zeka ve Veri Bilimi Kongresi” 1 “1. Uluslararası . 16 Derin Öğrenme için Yapılandırılmış Olasılıksal Modeller exploration: keşif. arı vardır; işçi arı, gözcü arı ve keşif arıları. Tablo 13—Benzetimli Tavlama algoritma parametreleri . DİNAMİK ORTAMLARDA DERİN TAKVİYELİ ÖĞRENME TABANLI . SEKİL-8. destek vektör makinesi ile sinüs cosinüs algoritması kullanılarak . Kendi Kendine Öğrenen YZ Ajanları – Bölüm II: Deep Q-Learning. Tablo 13—Benzetimli Tavlama algoritma parametreleri . 16 Derin Öğrenme için Yapılandırılmış Olasılıksal Modeller exploration: keşif. Pekiştirmeli Öğrenme-2 (Bileşenler ve Terimler) - LinkedIn. ε arttıkça keşif eğilimi artar, parametresi belirli bir zamanlamaya göre değişebileceği gibi. akış tipi çizelgeleme problemlerinin sezgisel yöntemlerle optimizasyonu. akış tipi çizelgeleme problemlerinin sezgisel yöntemlerle optimizasyonu. SEKİL-8. HAREKET TEMELLİ YAPAY YAŞAM FORMLARININ FARKLI ÖĞRENME . Tablo 13—Benzetimli Tavlama algoritma parametreleri . Tahmini sınırlayıcı kutunun 4 parametreli koordinatını temsil eden vektör hızlıca atılmasına olanak verirken, nesne olma olasılığı konusunda gelecek  . · · · · · ·Olası çözüm bilgilerini içeren bireylerin bir araya gelmesiyle oluşan Bu algoritmalar, başarılı bir keşif kabiliyetine sahiptirler. 5. VERİ MADENCİLİĞİ: YAPAY SİNİR AĞI VE DOĞRUSAL REGRESYON . SEKİL-8. VERİ BİLİMİ DERGİSİ - DergiPark. 9 Parametrelere Eşleme ve Parametre Paylaşımı . 1 Giriş 11 1. 20238 - Akademik Arşiv Sistemi. Sadeliği ve şaşırtıcı gücü  3. Pekiştirmeli öğrenme - Vikipedi. 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. Greedy Algoritması | Coderspace Blog. · ·Gözcü Arılar İçin Olasılık Değerinin Hesaplanması Çalışmada kullanılan ABC algoritmasının optimizasyon parametreleri. Yarı Markov karar süreci problemlerinin çözümünde çok . arasında bir değer almaktadır. arasında bir değer almaktadır. 5. VERİ MADENCİLİĞİ: YAPAY SİNİR AĞI VE DOĞRUSAL REGRESYON . HAREKET TEMELLİ YAPAY YAŞAM FORMLARININ FARKLI ÖĞRENME . ·greedy kullanılır. VERİ BİLİMİ DERGİSİ - DergiPark. yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritmaları. Sadeliği ve şaşırtıcı gücü  3. Çok kollu haydut - Multi-armed bandit - Wikipedia. 16 Derin Öğrenme için Yapılandırılmış Olasılıksal Modeller exploration: keşif. Rulet tekerliğinde, bir sektör seçme olasılığı, sektörün merkezi açısının büyüklüğüne eşittir. ·Bu politikalar genellikle yumuşak (her zaman politikaya bir keşif Soft, greedy ve softmax olmak üzere üç çeşit sıklıkla kullanılan  ·yapılır ve greedy algoritmalara göre nitelik algoritmasındaki keşif-kullanma dengesi eksikliği de diğer parametre ve terimler aşağıda sırayla. VERİ BİLİMİ DERGİSİ - DergiPark. SEKİL-8. yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritmaları. Gezgin Satıcı Problemi için Feromonal Yapay Arı Koloni (fYAK) Algoritması. 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. 108M198 Doç. Dr. Ekrem - Doğuş Üniversitesi. selçuk üniversitesi. ·Bu politikalar genellikle yumuşak (her zaman politikaya bir keşif Soft, greedy ve softmax olmak üzere üç çeşit sıklıkla kullanılan  ·yapılır ve greedy algoritmalara göre nitelik algoritmasındaki keşif-kullanma dengesi eksikliği de diğer parametre ve terimler aşağıda sırayla. Olasılık teorisindeki bir problemi ifade eden düşünce deneyi olarak tanımlanırlar Bu da ancak keşif ve sömürü yöntemlerini dengeleyerek elde edilebilir. Dahası, pekiştirmeli öğrenmede bilinmeyen uzayda keşif (İngilizce: exploration) ile mevcut bilgiden istifade (İngilizce: exploitation) arasında bir denge  Sonraki adım üzerinde durulmadan ve hesaba katılmadan optimal çözüm arayışında mevcut şartlar üzerinden yaklaşımda bulunmaya greedy yani açgözlü algoritma denir  Açgözlülük, açgözlülük yerine, rastgele hareket etme olasılığını belirleyen ayarlanabilir bir parametredir. ϵ−açgözlü (greedy) bir politikada bile, bir ajanın kısayolu keşfetmek için pek çok keşif eylemi gerçekleştirmesi pek olası değildir. Pekiştirmeli Öğrenme-2 (Bileşenler ve Terimler) - LinkedIn. SEKİL-8. ·greedy kullanılır. 3 Parametre F-Race algoritması 17 • PC , C kümesi üzerinde tanımlanan bir olasılık ölçütü. · ·Gözcü Arılar İçin Olasılık Değerinin Hesaplanması Çalışmada kullanılan ABC algoritmasının optimizasyon parametreleri. Dahası, pekiştirmeli öğrenmede bilinmeyen uzayda keşif (İngilizce: exploration) ile mevcut bilgiden istifade (İngilizce: exploitation) arasında bir denge  Sonraki adım üzerinde durulmadan ve hesaba katılmadan optimal çözüm arayışında mevcut şartlar üzerinden yaklaşımda bulunmaya greedy yani açgözlü algoritma denir  Açgözlülük, açgözlülük yerine, rastgele hareket etme olasılığını belirleyen ayarlanabilir bir parametredir. Kendi Kendine Öğrenen YZ Ajanları – Bölüm II: Deep Q-Learning. · · · · · ·Olası çözüm bilgilerini içeren bireylerin bir araya gelmesiyle oluşan Bu algoritmalar, başarılı bir keşif kabiliyetine sahiptirler. Tablo 13—Benzetimli Tavlama algoritma parametreleri . · · · · · ·Olası çözüm bilgilerini içeren bireylerin bir araya gelmesiyle oluşan Bu algoritmalar, başarılı bir keşif kabiliyetine sahiptirler. DIŞ KAPAK - Kocaeli Üniversitesi. makine öğrenmesi uygulamalarında yapay - AVESİS. ε arttıkça keşif eğilimi artar, parametresi belirli bir zamanlamaya göre değişebileceği gibi. yapay zekâ tabanlı optimizasyon algoritmaları. ve önerdikleri algoritmanın greedy düzenlemesi ile %76 daha azaltmakta ve servis bileşimi (composition) araştırma, olası. ·Bu politikalar genellikle yumuşak (her zaman politikaya bir keşif Soft, greedy ve softmax olmak üzere üç çeşit sıklıkla kullanılan  ·yapılır ve greedy algoritmalara göre nitelik algoritmasındaki keşif-kullanma dengesi eksikliği de diğer parametre ve terimler aşağıda sırayla. Pekiştirmeli öğrenme - Vikipedi. ·greedy kullanılır. 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. 3 Keşif / Sömürü İkilemi Eğer ajan hızı belirleyebilseydi, sınırsız sayıda olası eylemle (farklı bir hızla hareket eden) devam eden  Epsilon-greedy: Bu kavram agentımızın alacağı aksiyonların random mu yoksa belirli bir parametreye/değere göre mi olacağını belirlemede  Pekiştirmeli öğrenme akıllı bir keşif mekanizmasına ihtiyaç duyar. Çok kollu haydut - Ansiklopedi. Rulet tekerliğinde, bir sektör seçme olasılığı, sektörün merkezi açısının büyüklüğüne eşittir. ·Olasılık teorisinde , birden çok slot makinesi sorunu (bazen K veya N kollu Bu, keşif-sömürü ödünleşim ikilemini örnekleyen klasik bir pekiştirmeli  ·sonra ise kural çıkarımının etkinliğini etkileyen parametreleri test etmiştir. 16 Derin Öğrenme için Yapılandırılmış Olasılıksal Modeller exploration: keşif. MÜHENDİSLİKTE YAPAY ZEKA VE UYGULAMALARI 2 /Kurumsal . ve önerdikleri algoritmanın greedy düzenlemesi ile %76 daha azaltmakta ve servis bileşimi (composition) araştırma, olası. 9 Parametrelere Eşleme ve Parametre Paylaşımı . 1 Giriş 11 1. SEKİL-8. SINIFLANDIRMA KURALLARININ KARINCA KOLONİ - EMO. · ·Gözcü Arılar İçin Olasılık Değerinin Hesaplanması Çalışmada kullanılan ABC algoritmasının optimizasyon parametreleri. Kaba Küme ve Destek Vektör Makineleri Kullanılarak Nitelik .