Olasılık, belirsizliği nicelleştiren ve rastgele olayları modelleyen matematiğin temel bir dalıdır. Yapay zekâda özellikle çıkarım, karar verme ve makine öğrenimi için merkezi bir rol oynar. Olasılık, bir olayın gerçekleşme ihtimaline 0 ile 1 arasında bir değer atar; 0 imkânsız, 1 ise kesin anlamına gelir. Deterministik mantıktan farklı olarak, olasılıksal yaklaşım veri, model veya çevredeki belirsizliği dikkate alır.
Kullanım durumları ve örnekler
Olasılıklar; konuşma tanıma, spam filtreleme, içerik önerisi, otomatik tıbbi teşhis ve hava tahmini gibi belirsiz sistemlerin modellenmesinde kullanılır. Örneğin, Bayes ağları, gözlenen etkilerden nedenleri çıkarmak için koşullu olasılıkları kullanır. Olasılıksal sınıflandırma algoritmaları (ör. Naive Bayes), gözlenen özelliklere göre bir kategorinin olasılığını değerlendirir.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve framework'ler
Yapay zekâda olasılıklarla çalışmak için PyMC, TensorFlow Probability, Stan, Edward ve klasik olasılıksal modeller için scikit-learn gibi araçlar kullanılır. Bayesçi çıkarım için ise JAGS ve BUGS gibi platformlar da yaygındır.
Son gelişmeler ve eğilimler
Son gelişmeler; olasılıkların derin öğrenmeye entegrasyonu (deep probabilistic programming), üretici modellerin (ör. difüzyon modelleri veya varyasyonel otomatik kodlayıcılar) kullanımı ve örnekleme ile yaklaşım yöntemlerinin verimliliğinin artırılmasıdır. Özellikle sağlık veya finans gibi hassas alanlarda olasılıksal modellerin yorumlanabilirliği de ön plana çıkmaktadır.