Yusuf İstatistik ve olasılık bilgisi aslında bir çok yazılım entegrasyonunda oldukça kullanışlıdır. En basitinden oyun geliştiricileri, olasılık kullanarak oyunun zorluğunu ve kolaylığını çok daha isabetli şekilde ayarlayabilir. Basit bir masa üstü uygulaması, olasılık bilgisi kullanılarak çok daha verimli ve kullanışlı bir algoritmayla yazılabilir. Mesela Yapay zekayı detaylı olarak bilmesem de başlı başına istatistik ve olasılık olduğunu biliyorum. En kaba tabirle olasılık, olması beklenen veri toplamıyla toplam verinin birbirine olan oranıdır. Bu matematiği aslında bir çoğumuz gündelik hayatımızda ne olduğunu bilmesek de çokça kez yapıyoruz ve kullanıyoruz. Markov Zinciri, bize pratik hayatta olasılık hesabının aslında sanılan kadar düz olmadığını ve her sebebin bir sonucu olduğundan olasılık hesabı yapılırken bu sebep ve sonuç zincirlerinin hesaba katılması gerektiğini söylüyor. Yazılımsal olarak bir çok yerde kullanabileceğiniz bu teoriyi kısaca anlatmaya ve bununla alakalı yazılım örneği vermeye çalışacağım. Umarım faydalı olur.
Devamı burada.
