Hizalama (Alignment)
Alignment
Bir yapay zeka sisteminin hedeflerini, çıktılarını ve davranışlarını insan hedefleri ve değerleriyle uyumlu hale getirme süreci. Özellikle amaçlanmayan davranışlar geliştirebilen gelişmiş sistemlerde önemlidir.
Örnek: Bir ruh sağlığı destek sohbet botunun, komutlardan bağımsız olarak zararlı eylemler önermemesini sağlamak.
Uygulama Programlama Arayüzü (API) (Application Programming Interface (API))
Application Programming Interface (API)
Farklı yazılım sistemlerinin iletişim kurmasına ve veri alışverişi yapmasına olanak tanıyan tanımlanmış bir dizi kural ve protokol.
Örnek: Web uygulamanızda bir komut göndermek ve bir dil modeli tarafından oluşturulan yanıtı almak için OpenAI API'sini kullanmak.
Yapay Genel Zeka (AGI) (Artificial General Intelligence (AGI))
Artificial General Intelligence (AGI)
Bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilen teorik bir yapay zeka biçimi. Öğrenmeyi alanlar arasında genelleştirir.
Örnek: Bir AGI sistemi, göreve özel programlama olmadan müzik kompozisyonu öğrenebilir, ameliyat yapabilir ve felsefe sınavını geçebilir.
Yapay Zeka (AI) (Artificial Intelligence (AI))
Artificial Intelligence (AI)
Düşünmek, akıl yürütmek ve otonom hareket etmek üzere programlanmış makinelerde insan zekasının simülasyonu.
Örnek: Yapay zeka, Siri gibi kişisel asistanları ve Tesla Autopilot gibi otonom sürüş sistemlerini destekler.
Yapay Zeka EtiÄŸi (AI Ethics)
AI Ethics
Adalet, gizlilik, hesap verebilirlik ve ayrımcılık yapmama dahil olmak üzere yapay zeka geliştirme ve kullanımının ahlaki sonuçlarıyla ilgilenen bir disiplin.
Örnek: İşe alım algoritmalarının cinsiyet veya etnik kökene göre ayrımcılık yapmasını önlemek için yönergeler oluşturmak.
Artırılmış Zeka (Augmented Intelligence)
Augmented Intelligence
Yapay zekanın insan zekasını değiştirmek yerine tamamladığı ve geliştirdiği işbirlikçi bir model.
Örnek: Doktorlar için anormallikleri vurgulayan yapay zeka destekli radyoloji araçları, nihai teşhisi doktorlar yapar.
Otonom Ajan (Autonomous Agent)
Autonomous Agent
İnsan müdahalesi olmadan hedeflerine ulaşmak için kendi kararlarını verebilen ve eylemler gerçekleştirebilen bir yapay zeka sistemi.
Örnek: Şehir sokaklarında bağımsız olarak gezinip engellerden kaçınan otonom bir teslimat robotu.
Geri Yayılım (Backpropagation)
Backpropagation
Tahmin hatalarını en aza indirerek ağırlıkları çıktıdan girdi katmanlarına doğru ters sırada güncelleyerek sinir ağlarını eğitmek için bir teknik.
Örnek: El yazısı rakamları tanımada hata oranını azaltmak için görüntü sınıflandırıcılarını eğitirken kullanılır.
Yanlılık (Algoritmik Yanlılık) (Bias (Algorithmic Bias))
Bias (Algorithmic Bias)
Dengesiz veya temsili olmayan eğitim verileri nedeniyle yapay zeka çıktılarında istenmeyen ve sistematik kayırmacılık.
Örnek: Eğitim verilerinde yetersiz temsil nedeniyle renkli insanları daha sık yanlış tanımlayan bir yüz tanıma sistemi.
Büyük Veri (Big Data)
Big Data
Depolamak, analiz etmek ve değer çıkarmak için özel araçlar gerektiren, genellikle yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan aşırı büyük veri kümeleri.
Örnek: E-ticaret platformları için öneri motorlarını eğitmek üzere milyonlarca kullanıcı etkileşimini kullanmak.
Kara Kutu Modeli (Black Box Model)
Black Box Model
İnsanlar tarafından kolayca yorumlanamayan iç mantığı olan bir yapay zeka veya makine öğrenimi modeli türü, bu da kararların nasıl alındığını anlamayı zorlaştırır.
Örnek: Kredi onaylamak için kullanılan ancak bir başvuranın neden kabul edildiği ve diğerinin reddedildiği konusunda net bir açıklama sunmayan derin bir sinir ağı.
BiliÅŸsel BiliÅŸim (Cognitive Computing)
Cognitive Computing
Doğal dil işleme ve örüntü tanıma gibi teknikleri kullanarak akıl yürütme ve öğrenme gibi insan düşünce süreçlerini simüle etmek üzere tasarlanmış yapay zeka sistemleri.
Example: Hukuk profesyonellerinin dava hukukunu analiz etmelerine ve sonuçları tahmin etmelerine yardımcı olan bir bilişsel bilişim sistemi.
Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
Computer Vision
Bilgisayarların görüntüler ve video gibi görsel verileri yorumlamasını ve işlemesini sağlayan bir yapay zeka alanı.
Örnek: Bilgisayarlı görü kullanarak güvenlik görüntülerindeki kişileri tanımlayan yüz tanıma sistemleri.
Derlem (Corpus)
Corpus
Dil modellerini eğitmek için kullanılan büyük bir yazılı veya konuşulan metin koleksiyonu.
Örnek: Common Crawl veri kümesi, GPT gibi büyük dil modellerini eğitmek için kullanılan halka açık bir web derlemidir.
Veri Kayması (Data Drift)
Data Drift
Girdi verilerinin zamanla değişmesi ve model performansının düşmesine neden olması olgusu.
Örnek: Endüstriyel ekipmanlar için bir tahmine dayalı bakım modeli, yeni sensör teknolojisi tanıtıldıkça daha az doğru hale gelir.
Veri Etiketleme (Data Labelling)
Data Labelling
Denetimli öğrenme için uygun hale getirmek üzere verileri etiketler veya etiketlerle açıklama süreci.
Örnek: Bir kanser tespit modelini eğitmek için binlerce tümör görüntüsünü iyi huylu veya kötü huylu olarak etiketlemek.
Veri MadenciliÄŸi (Data Mining)
Data Mining
Büyük veri kümelerindeki anlamlı örüntüleri, korelasyonları ve anormallikleri keşfetme süreci.
Örnek: Perakendeciler, bebek bezlerini satın alanların sıklıkla bira da satın aldığını belirlemek için veri madenciliği kullanır.
Derin Öğrenme (Deep Learning)
Deep Learning
Verilerdeki karmaşık örüntüleri modellemek için çok katmanlı sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt alanı.
Örnek: Derin öğrenme, GPT-4 gibi dil modellerinde ve Stable Diffusion gibi görüntü oluşturma modellerinde kullanılır.
Difüzyon Modelleri (Diffusion Models)
Diffusion Models
Rastgele gürültüyü yapılandırılmış çıktılara dönüştürerek veri üretmeyi öğrenen bir üretken model sınıfı.
Örnek: Stable Diffusion, difüzyon tekniklerini kullanarak metin komutlarından fotogerçekçi görüntüler oluşturur.
Gömme (Embedding)
Embedding
Genellikle kelimelerin, görüntülerin veya cümlelerin anlamsal anlamını yakalamak için kullanılan verilerin sayısal bir vektör temsili.
Örnek: NLP'de 'banka' kelimesi, bağlama bağlı olarak 'nehir kenarı'ndan farklı olsa da 'para' ile benzer gömmelere sahip olabilir.
Dönem (Epoch)
Epoch
Bir makine öğrenimi modelinin eğitim süreci sırasında tüm eğitim veri kümesi üzerinde tam bir yineleme.
Örnek: Bir veri kümesinde 1.000 örnek varsa ve bir model eğitim sırasında hepsini bir kez görüyorsa, bu bir dönemdir.
Etik Yapay Zeka (Ethical AI)
Ethical AI
Yapay zeka teknolojilerinin şeffaf, adil ve toplumsal değerlere uygun olarak çalışmasını sağlayan bir tasarım ve dağıtım felsefesi.
Örnek: Azınlık adaylarına karşı ayrımcılığı önlemek için yanlılık kontrolleri içeren bir yapay zeka işe alım aracı.
Uzman Sistem (Expert System)
Expert System
Belirli bir alandaki bir insan uzmanının karar verme yeteneklerini kurallar ve mantık kullanarak taklit eden bir yapay zeka sistemi.
Örnek: Tarımda toprak verilerine ve zararlı geçmişine dayanarak ürün tedavilerini önermek için kullanılan bir uzman sistem.
Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) (Explainable AI (XAI))
Explainable AI (XAI)
Yapay zeka sistemlerinin iç süreçlerini ve karar verme mekanizmalarını insanlar için anlaşılır hale getirecek şekilde tasarlanması, güven ve hesap verebilirliği artırır.
Örnek: Sadece bir öneri sunmakla kalmayıp, hangi belirtilerin bu sonuca yol açtığını da açıklayan bir tıbbi teşhis yapay zekası.
Az Örnekli Öğrenme (Few-shot Learning)
Few-shot Learning
Bir modelin yalnızca az sayıda etiketlenmiş örnek kullanılarak eğitildiği veya ince ayar yapıldığı bir makine öğrenimi yöntemi.
Örnek: Bir LLM'yi yalnızca 10 örnek gösterdikten sonra yasal e-postalar yazacak şekilde özelleştirmek.
Ä°nce Ayar (Fine-tuning)
Fine-tuning
Önceden eğitilmiş bir modeli alıp, onu belirli bir görev için uzmanlaştırmak üzere yeni, daha küçük bir veri kümesi üzerinde daha fazla eğitme süreci.
Örnek: Bir LLM'yi şirket içi yasal belgeler üzerinde ince ayar yaparak bir yasal taslak yardımcısı oluşturmak.
Temel Model (Foundation Model)
Foundation Model
Çeşitli ve geniş veriler üzerinde eğitilmiş, birçok aşağı akış görevine uyarlanabilen büyük ölçekli bir model.
Örnek: GPT-4 ve PaLM 2, özetleme, Soru-Cevap, çeviri ve daha fazlasını yapabilen temel modellerdir.
Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)
Fuzzy Logic
Sabit doğru/yanlış (ikili) mantık yerine yaklaşık değerlerle ilgilenen bir mantık biçimi, belirsizlik altında akıl yürütme için kullanışlıdır.
Örnek: İklim kontrol sistemlerinde 'biraz sıcak' veya 'çok soğuk' gibi bulanık girdilere göre sıcaklığı ayarlamak için kullanılır.
Üretken Çekişmeli Ağ (GAN) (Generative Adversarial Network (GAN))
Generative Adversarial Network (GAN)
İki ağın - bir üretici ve bir ayırt edici - çıktı kalitesini iyileştirmek için rekabet ettiği bir üretken model mimarisi.
Örnek: GAN'lar, derin sahte videolar oluşturmak veya taslaklardan gerçekçi ürün fotoğrafları üretmek için kullanılır.
Ãœretken Yapay Zeka (Generative AI)
Generative AI
Eğitim verilerinden metin, görüntü, müzik veya video gibi yeni içerikler oluşturabilen bir yapay zeka kategorisi.
Örnek: ChatGPT'nin blog yazıları üretmesi veya Midjourney'nin metin komutlarından dijital sanat eserleri oluşturması.
Üretken Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü (GPT) (Generative Pre-trained Transformer (GPT))
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
OpenAI tarafından geliştirilen, dönüştürücü mimarisini kullanan ve çeşitli dil görevlerini yerine getirmek üzere büyük miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilmiş bir büyük dil modeli sınıfı.
Örnek: GPT-4, minimum komutla denemeler yazma, dilleri çevirme ve belgeleri özetleme yeteneğine sahiptir.
Genetik Algoritma (Genetic Algorithm)
Genetic Algorithm
Mutasyon, çaprazlama ve seçilim yoluyla çözümlerin zamanla evrimleştiği doğal seçilimden esinlenen bir optimizasyon tekniği.
Örnek: Hayatta kalma en iyisi simüle ederek verimli sinir ağı mimarilerini tasarlamak için kullanılır.
Halüsinasyon (Hallucination)
Hallucination
Bir yapay zeka modeli tarafından makul duyulan ancak olgusal olarak yanlış veya anlamsız içerik üretimi.
Örnek: Bir dil modeli var olmayan bir alıntı icat eder veya yanlış tarihsel gerçekler sağlar.
Sezgisel (Heuristic)
Heuristic
Mükemmel bir çözümü garanti etmeyen ancak acil hedefler için yeterli olan pratik bir problem çözme yaklaşımı.
Örnek: Bir lojistik yapay zeka sisteminde teslimat süresini tahmin etmek için bir kural kullanmak.
Hiperparametre (Hyperparameter)
Hyperparameter
Öğrenme oranı veya katman sayısı gibi bir makine öğrenimi modelini eğitmden önce ayarlanan bir yapılandırma değeri.
Örnek: Eğitim hızını ve model performansını iyileştirmek için yığın boyutunu 32'den 128'e ayarlamak.
Çıkarım (Inference)
Inference
Yeni girdi verilerinden tahminler yapmak veya çıktılar üretmek için eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini kullanma süreci.
Örnek: Bir müşteri destek ekibi için e-postalar hazırlamak üzere ince ayarlanmış bir GPT modeli kullanmak.
Niyet Algılama (Intent Detection)
Intent Detection
Sistemin bir mesajdaki kullanıcının amacını veya hedefini belirlediği doğal dil anlama görevinde.
Örnek: Bir sohbet botunda, 'bir uçak bileti ayırtmak istiyorum' ifadesini seyahat rezervasyonu niyeti olarak tanımak.
Nesnelerin Ä°nterneti (IoT) (Internet of Things (IoT))
Internet of Things (IoT)
Veri toplamak ve alışverişi yapmak için sensörler, yazılımlar ve diğer teknolojilerle gömülü birbirine bağlı fiziksel cihazların bir ağı.
Örnek: Kullanım verilerini bildiren ve yapay zeka analitiklerini kullanarak ayarları ayarlayan akıllı termostatlar ve buzdolapları.
Yorumlanabilirlik (Interpretability)
Interpretability
Bir insanın bir makine öğrenimi modelinin iç mekanizmalarını ve karar verme sürecini anlama derecesi.
Örnek: Kararları izlenebilir olduğu için bir karar ağacı, derin bir sinir ağından daha yorumlanabilirdir.
Jupyter Notebook (Jupyter Notebook)
Jupyter Notebook
Kullanıcıların kod yazmasına, çıktıları görselleştirmesine ve analizleri tek bir arayüzde belgelemesine olanak tanıyan açık kaynaklı etkileşimli bir bilişim ortamı.
Örnek: Veri bilimcileri, makine öğrenimi modellerini prototiplemek ve sonuçları paylaşmak için Jupyter Notebook'ları kullanır.
K-En Yakın Komşular (KNN) (K-Nearest Neighbours (KNN))
K-Nearest Neighbours (KNN)
Sınıflandırma ve regresyon için kullanılan basit, parametrik olmayan bir makine öğrenimi algoritması. Özellik uzayındaki en yakın eğitim örneklerine dayanarak kararlar verir.
Örnek: Yeni bir meyveyi elma veya armut olarak sınıflandırmak için KNN, şekil ve renkte en yakın etiketli meyveleri kontrol eder.
Bilgi GrafiÄŸi (Knowledge Graph)
Knowledge Graph
Varlıkları ve ilişkilerini birbirine bağlı açıklamaları temsil etmek ve depolamak için düğümleri ve kenarları kullanan bir veri yapısı.
Örnek: Google'ın bilgi paneli, insanlar, yerler ve olaylar gibi varlıkları birbirine bağlayan bir bilgi grafiği tarafından desteklenir.
Dil Öğrenme Modeli Optimizasyonu (LLMO) (Language Learning Model Optimisation (LLMO))
Language Learning Model Optimisation (LLMO)
Büyük dil modellerinin performansını, verimliliğini veya belirli görevler veya alanlar için uyarlanabilirliğini iyileştirmek için kullanılan teknikler.
Örnek: Kurumsal kullanım için bir LLM'yi optimize etmek üzere nicemleme ve talimat ayarlamayı kullanmak.
Büyük Dil Modeli (LLM) (Large Language Model (LLM))
Large Language Model (LLM)
İnsan dilini üretebilen, anlayabilen ve akıl yürütebilen, devasa miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş bir derin öğrenme modeli türü.
Örnek: ChatGPT ve Claude, yazma, kodlama ve soruları yanıtlama konusunda yardımcı olmak üzere eğitilmiş LLM'lerdir.
Gizli Alan (Latent Space)
Latent Space
Üretken modellerde ve gömmelerde kullanılan, benzer girdilerin birbirine yakın gruplandığı, yüksek boyutlu soyut bir temsil.
Örnek: Görüntü oluşturmada, gizli alana müdahale etmek parlaklık veya duygu gibi özellikleri değiştirebilir.
Öğrenme Oranı (Learning Rate)
Learning Rate
Model ağırlıklarının kayıp gradyanına göre ne kadar ayarlandığını kontrol eden, eğitimde önemli bir hiperparametre.
Örnek: Yüksek bir öğrenme oranı minimumları aşmaya yol açabilirken, çok düşük bir oran eğitim ilerlemesini yavaşlatabilir.
Makine Öğrenimi (ML) (Machine Learning (ML))
Machine Learning (ML)
Sistemlerin verilerden öğrenmesini ve açıkça programlanmadan performansı iyileştirmesini sağlayan bir yapay zeka dalı.
Örnek: Spam filtreleri, geçmiş örneklere dayanarak e-postaları spam olarak sınıflandırmak için makine öğrenimini kullanır.
Model Kayması (Model Drift)
Model Drift
Veri veya ortamdaki değişiklikler nedeniyle bir modelin doğruluğunun zamanla azalması olgusu.
Örnek: Dolandırıcılık taktikleri geliştikçe bir dolandırıcılık tespit modeli daha az doğru hale gelir.
Model EÄŸitimi (Model Training)
Model Training
Veriyi bir makine öğrenimi modeline besleme ve hatayı en aza indirmek için parametrelerini ayarlama süreci.
Örnek: Yeni ürünler önermek için müşteri satın alma geçmişi üzerinde bir öneri motorunu eğitmek.
Çok Modlu Yapay Zeka (Multimodal AI)
Multimodal AI
Metin, görüntü, ses ve video gibi birden çok veri türünü işleyebilen ve entegre edebilen yapay zeka sistemleri.
Örnek: Metin okuyabilen ve aynı anda görüntüleri yorumlayabilen GPT-4 Vision gibi bir model.
DoÄŸal Dil Ä°ÅŸleme (NLP) (Natural Language Processing (NLP))
Natural Language Processing (NLP)
Bilgisayarlar ve insan (doğal) dilleri arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alt alanı. Makinelerin insan dilini okumasını, anlamasını ve yanıtlamasını sağlar.
Örnek: NLP, sesli asistanlarda, dil çeviri uygulamalarında ve sohbet botlarında kullanılır.
Sinir Ağı (Neural Network)
Neural Network
İnsan beyninin yapısından esinlenen, birbirine bağlı düğüm (nöron) katmanlarından oluşan bir makine öğrenimi modeli.
Örnek: Sinir ağları, görüntü ve konuşma tanımada kullanılan derin öğrenme modellerinin arkasındadır.
Gürültü (Noise)
Noise
Verilerdeki anlamlı örüntüleri engelleyebilen ve model performansını olumsuz etkileyebilen rastgele veya ilgisiz bilgiler.
Örnek: Sensör hataları veya yazım hatalarıyla dolu veri girişleri gürültü olarak kabul edilebilir.
Ontoloji (Ontology)
Ontology
Bir alan içindeki kavramlar arasındaki ilişkileri kategorize eden ve tanımlayan yapılandırılmış bir çerçeve, genellikle anlamsal yapay zeka sistemlerinde kullanılır.
Örnek: Sağlık alanındaki bir ontoloji, belirtilerin hastalıklar ve tedavilerle nasıl ilişkili olduğunu tanımlayabilir.
Aşırı Uyum (Overfitting)
Overfitting
Bir makine öğrenimi modelinin eğitim verilerindeki gürültüyü yakaladığı ve yeni verilerde kötü performans gösterdiği bir modelleme hatası.
Örnek: Eğitim cevaplarını ezberleyen ancak görülmeyen test verilerini işleyemeyen bir model aşırı uyumludur.
Tahmine Dayalı Analitik (Predictive Analytics)
Predictive Analytics
Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için veri, algoritmalar ve yapay zekanın kullanımı.
Örnek: Perakendeciler belirli ürünlerin talebini tahmin etmek için tahmine dayalı analitik kullanır.
Ön Eğitim (Pre-training)
Pre-training
Belirli görevler için ince ayar yapmadan önce modeli büyük, genel bir veri kümesi üzerinde ilk kez eğitme süreci.
Örnek: GPT modelleri, müşteri hizmetleri sohbet botları için özelleştirilmeden önce büyük derlemler üzerinde önceden eğitilir.
Komut Mühendisliği (Prompt Engineering)
Prompt Engineering
Büyük dil modellerinin çıktısını yönlendirmek için etkili komutlar hazırlama sanatı ve bilimi.
Örnek: 'Nazik bir öğretmen gibi yanıt ver' gibi sistem talimatları eklemek, komut mühendisliğinin bir örneğidir.
Nicemleme (Quantisation)
Quantisation
Ağırlıkları ve aktivasyonları temsil etmek için kullanılan bit sayısını azaltarak verimliliği artıran bir model sıkıştırma tekniği.
Örnek: Bir modeli 32 bitten 8 bite nicemlemek mobil cihazlarda performansı artırır.
Kuantum BiliÅŸim (Quantum Computing)
Quantum Computing
Kuantum mekaniğine dayanan, üstel işlem yetenekleri için potansiyel taşıyan yeni bir bilişim paradigması.
Örnek: Kuantum bilişim, bir gün yapay zeka eğitimini klasik sınırların ötesine hızlandırabilir.
Akıl Yürütme Motoru (Reasoning Engine)
Reasoning Engine
Yapay zekada, kuralları veya çıkarım algoritmalarını kullanarak bir dizi olgudan veya veriden mantıksal sonuçlar çıkaran bir sistem.
Örnek: Bir yapay zeka teşhis aracı, belirtilere dayanarak olası tıbbi durumları belirlemek için bir akıl yürütme motoru kullanır.
Pekiştirmeli Öğrenme (RL) (Reinforcement Learning (RL))
Reinforcement Learning (RL)
Ajanların kümülatif ödülleri en üst düzeye çıkarmak için çevreleriyle etkileşim kurarak öğrendiği bir makine öğrenimi alanı.
Örnek: RL tekniklerini kullanarak deneme yanılma yoluyla yürümeyi öğrenen bir robot.
İnsan Geri Bildirimi ile Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF))
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
İnsan tercihlerinin yapay zekanın ödül sinyalini yönlendirdiği bir öğrenme yöntemi, genellikle dil modellerini ince ayar yapmak için kullanılır.
Örnek: ChatGPT, daha yardımcı ve güvenli yanıtlar üretmek üzere RLHF ile eğitildi.
Geri Çağırma Destekli Üretim (RAG) (Retrieval-Augmented Generation (RAG))
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Bir LLM'nin yanıtını iyileştirmek için ilgili belgeleri getirdiği bilgi geri çağırma ile üretimi birleştiren bir yöntem.
Örnek: Bir yapay zeka yardımcısı, teknik bir soruyu yanıtlarken ürün özelliklerini geri çağırır ve alıntılar.
Kendi Kendine Denetimli Öğrenme (Self-Supervised Learning)
Self-Supervised Learning
Modelin, insan tarafından etiketlenmiş verilere olan bağımlılığı azaltarak ham verilerden kendi etiketlerini oluşturarak örüntüleri öğrendiği bir eğitim yaklaşımı.
Örnek: BERT, metindeki eksik kelimeleri tahmin ederek kendi kendine denetimli öğrenme ile eğitilir.
Anlamsal Arama (Semantic Search)
Semantic Search
Yalnızca anahtar kelime eşleştirmesinden ziyade kullanıcı niyetini ve bağlamsal anlamı anlayan bir arama tekniği.
Örnek: 'Sızdıran bir musluğu nasıl tamir ederim' araması, belgede 'sızdıran musluk' terimi olmasa bile kılavuzlar döndürür.
Duygu Analizi (Sentiment Analysis)
Sentiment Analysis
Metindeki duyguları, görüşleri veya tutumları belirleme süreci, genellikle olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırılır.
Örnek: Yeni bir ürüne yönelik halk tepkisini ölçmek için tweetleri analiz etmek.
Stokastik (Stochastic)
Stochastic
Rastgelelik veya olasılıksal davranış içeren, genellikle üretken yapay zeka ve optimizasyon algoritmalarında kullanılır.
Örnek: GPT-4'ün çıktısı, stokastik kod çözme süreci nedeniyle aynı girdi için değişir.
Güçlü Yapay Zeka (Strong AI)
Strong AI
Yapay Genel Zeka (AGI) olarak da bilinir, tüm alanlarda insan düzeyinde bilişsel yeteneklere sahip makineleri ifade eder.
Örnek: Otomatik olarak roman yazabilen, şehirleri planlayabilen ve etik ikilemleri eşit derecede iyi çözebilen gelecekteki bir yapay zeka.
Süper Yapay Zeka (SAI) (Super Artificial Intelligence (SAI))
Super Artificial Intelligence (SAI)
Tüm yönlerde - akıl yürütme, yaratıcılık, duygusal zeka vb. - insan zekasını çok aşan teorik bir yapay zeka.
Örnek: Bir SAI, teorik olarak bağımsız olarak yeni bilimler ve felsefeler geliştirebilir.
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Supervised Learning
Modellerin girdi-çıktı eşlemelerini öğrenmek için etiketlenmiş veriler üzerinde eğitildiği bir makine öğrenimi tekniği.
Örnek: Spam veya değil olarak e-postaları sınıflandırmak için geçmiş örnekleri kullanarak bir modele öğretmek.
Sentetik Veri (Synthetic Data)
Synthetic Data
Gerçek dünya verilerini simüle eden, genellikle gerçek veri kıt veya hassas olduğunda eğitim için kullanılan yapay olarak oluşturulmuş veriler.
Örnek: Hasta gizliliğini ihlal etmeden teşhis modellerini eğitmek için sentetik tıbbi görüntüler oluşturmak.
Belirteç (Token)
Token
LLM'ler tarafından işlenen bir metin birimi - genellikle bir kelime veya kelime parçası.
Örnek: 'Merhaba dünya!' cümlesi 'Merhaba', 'dünya' ve '!' olmak üzere 3 belirtece ayrılır.
Belirteçleme (Tokenisation)
Tokenisation
Metni bir model tarafından işlenmek üzere belirteçlere ayırma süreci.
Örnek: NLP'de 'ChatGPT harika' ifadesi ['Chat', 'G', 'PT', 'is', 'great'] olur.
Transfer Öğrenmesi (Transfer Learning)
Transfer Learning
Bir görevden elde edilen bilgiyi, eğitim süresini ve veri ihtiyaçlarını azaltarak başka bir ilgili görevi geliştirmek için kullanmak.
Örnek: İngilizce metin üzerinde eğitilmiş bir modeli başka bir dilde duygu analizi yapmak üzere ince ayar yapmak.
Dönüştürücü (Transformer)
Transformer
Sıralı verileri modellemek için dikkat mekanizmalarını kullanan, LLM'lerde yaygın olarak kullanılan bir sinir ağı mimarisi.
Örnek: BERT, GPT ve T5, hepsi dönüştürücü tabanlı modellerdir.
Eksik Uyum (Underfitting)
Underfitting
Bir modelin eğitim verilerindeki örüntüleri yakalamak için fazla basit olduğu ve bu da kötü performansa yol açtığı durum.
Örnek: Karmaşık görüntü sınıflandırmalarını tahmin etmeye çalışan doğrusal bir model eksik uyum gösterebilir.
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Unsupervised Learning
Modellerin etiketsiz verilerdeki örüntüleri veya kümeleri tanımladığı bir öğrenme yaklaşımı.
Örnek: Önceden tanımlanmış etiketler olmadan müşterileri satın alma davranışlarına göre gruplamak.
Kullanıcı Niyeti (User Intent)
User Intent
Bir kullanıcının sorgusu veya etkileşiminin ardındaki hedef veya amaç.
Örnek: 'Kek nasıl pişirilir' yazan bir kullanıcı muhtemelen bir tarif bulmayı amaçlar.
Doğrulama Kümesi (Validation Set)
Validation Set
Eğitim sırasında model performansını değerlendirmek ve hiperparametreleri ayarlamak için kullanılan bir veri alt kümesi.
Örnek: Nihai testten önce aşırı uyumu tespit etmek için kullanılır.
Vektör Veritabanı (Vector Database)
Vector Database
Benzerlik araması ve RAG gibi yapay zeka görevlerinde kullanılan vektör gömmelerini depolamak ve aramak için tasarlanmış bir veritabanı.
Örnek: Pinecone ve Weaviate, metin veya görüntü gömmelerini depolamak için vektör veritabanlarıdır.
Vektör Gömme (Vector Embedding)
Vector Embedding
Anlamsal anlamı ve ilişkileri bir vektör uzayında koruyan verilerin sayısal bir temsili.
Örnek: 'Kral' ve 'kraliçe' kelimeleri, ince cinsiyet farklılıklarıyla benzer gömmelere sahiptir.
Sanal Asistan (Virtual Assistant)
Virtual Assistant
Kullanıcıların konuşma veya sesli komutlar aracılığıyla görevleri tamamlamalarına yardımcı olan yapay zeka destekli bir yazılım ajanı.
Örnek: Siri, Alexa ve Google Asistan popüler sanal asistanlardır.
Ses Tanıma (Voice Recognition)
Voice Recognition
Konuşulan dili yorumlayan ve metne veya eyleme dönüştüren teknoloji.
Örnek: Sesle yazma ve sesli komutlar ses tanıma sistemlerine dayanır.
Zayıf Yapay Zeka (Weak AI)
Weak AI
Genel zekası olmayan dar, belirli bir görevi yerine getirmek üzere tasarlanmış yapay zeka sistemleri.
Örnek: Dil anlayamayan veya araba kullanamayan bir satranç oynayan yapay zeka, zayıf yapay zekanın bir örneğidir.
Web Kazıma (Web Scraping)
Web Scraping
Web sitelerinden bilgi otomatik olarak çıkarma, genellikle eğitim verilerini toplamak veya içeriği izlemek için kullanılır.
Örnek: Bir emlak değerleme modelini eğitmek için emlak ilanlarını kazımak.
Ağırlık (Weight)
Weight
Sinir ağlarında bir düğümün diğerini ne kadar etkilediğini belirleyen bir parametre.
Örnek: Ağırlıklar, modelin hatasını en aza indirmek için eğitim sırasında ayarlanır.
Fısıltı (Whisper)
Whisper
OpenAI tarafından geliştirilen, birden çok dilde sesi yazıya dökebilen bir konuşmadan metne modeli.
Örnek: Fısıltı, dersleri ve podcast'leri yüksek doğrulukla yazıya dökebilir.
YAML (YAML)
YAML
Veri serileştirme için insan tarafından okunabilir bir format, genellikle makine öğrenimi iş akışlarında yapılandırma dosyaları için kullanılır.
Örnek: PyTorch'ta eğitim için bir YAML dosyasında model parametrelerini tanımlamak.
Sıfır Örnekli Öğrenme (Zero-shot Learning)
Zero-shot Learning
Bir modelin genel bilgiden yararlanarak açıkça eğitilmediği görevleri yerine getirme yeteneği.
Örnek: Yasal verilere özel olarak eğitilmemiş bir modelin yasal soruları yanıtlaması.
Zettabayt (Zettabyte)
Zettabyte
Bir sekstilyon (10^21) bayta eşit bir dijital veri birimi, genellikle internet verilerinin ölçeğini tanımlamak için kullanılır.
Örnek: Küresel internet trafiği 2016 yılına kadar yılda 1 zettabaytı aştı.
