Local Search Teknikleri | Yapay Zeka için Reasoning Techniques | Ders 2.2

Merhaba, bu videoda Mantıksal Çözümleme Teknikleri ikinci dersin ikinci kısmını anlatacağım. Bu kısımda, yerel arama yöntemlerini tanıtacağım. Yerel arama yöntemleri, arama ağacını oluşturmadan, sadece mevcut durumdan yola çıkarak bir çözüm bulmaya çalışan arama algoritmalarıdır. Bu yöntemler, tepe tırmanma ve taklit tavlama gibi farklı stratejiler kullanabilir. Bu videoda, bu yöntemlerin nasıl çalıştığını, avantajlarını ve dezavantajlarını, zaman ve alan karmaşıklıklarını ve uygulama örneklerini göstereceğim. Ayrıca, yerel maksimum, yerel minimum, sırt, plato, global optimum, enerji fonksiyonu, sıcaklık, soğuma programı gibi kavramları da açıklayacağım. Eğer beğendiyseniz, lütfen videomu beğenin, kanalıma abone olun ve yorumlarınızı paylaşın. İyi seyirler!

Hello, in this video I will explain the third slide of the Reasoning Techniques lecture. In this slide, I will introduce local search methods. Local search methods are search algorithms that try to find a solution without generating the search tree, only based on the current state. These methods can use different strategies such as hill climbing and simulated annealing. In this video, I will show how these methods work, their advantages and disadvantages, their time and space complexities, and some application examples. I will also explain the concepts such as local maximum, local minimum, ridge, plateau, global optimum, energy function, temperature, and cooling schedule. If you liked it, please like my video, subscribe to my channel, and share your comments. Enjoy!

00:00 Giris
00:19 Iterative Improvement Algorithms
02:18 Examples
04:30 Hill Climbing
12:53 Simulated Annealing