AI Sözlüğü

Teknikler ve Yöntemler

Açgözlü algoritma (Greedy Algorithm)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Açgözlü Algoritma (Greedy Algorithm), optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan bir algoritma türüdür. Temel fikir, her adımda mevcut en olası seçeneği seçerek bir dil modeli tarafından üretilen en olası belirteç dizisini bulmak için NLP'de kullanılan bir arama algoritmasıdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Açgözlü Algoritma (Greedy Algorithm), optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan bir algoritma türüdür. Temel fikir, her adımda mevcut en olası seçeneği seçerek bir dil modeli tarafından üretilen en olası belirteç dizisini bulmak için NLP'de kullanılan bir arama algoritmasıdır.

Temel Kavramlar

Açıklanabilir Yapay Zeka (Explainable AI -XAI)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Açıklanabilir Yapay Zeka (Explainable AI - XAI), yapay zeka sistemlerinin kararlarını, tahminlerini veya çıkarımlarını insanlar tarafından anlaşılır ve mantıklı bir şekilde açıklama yeteneğini ifade eder. XAI, AI sistemlerinin çalışma süreçlerini ve içsel mantığını şeffaf bir şekilde sunarak, insanların bu sistemlere güvenmelerine ve kararlarını anlamalarına olanak tanıyan bir dizi süreç ve yöntemdir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Açıklanabilir Yapay Zeka (Explainable AI - XAI), yapay zeka sistemlerinin kararlarını, tahminlerini veya çıkarımlarını insanlar tarafından anlaşılır ve mantıklı bir şekilde açıklama yeteneğini ifade eder. XAI, AI sistemlerinin çalışma süreçlerini ve içsel mantığını şeffaf bir şekilde sunarak, insanların bu sistemlere güvenmelerine ve kararlarını anlamalarına olanak tanıyan bir dizi süreç ve yöntemdir.

Teknikler ve Yöntemler

Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"NLP'de bir metin parçasında bahsedilen varlıkların kişi, konum veya kuruluş gibi önceden tanımlanmış kategorilerde tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını içeren bir görev."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">NLP'de bir metin parçasında bahsedilen varlıkların kişi, konum veya kuruluş gibi önceden tanımlanmış kategorilerde tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını içeren bir görev.

Uygulamalar

Ajanlar (Agents)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Ajanlar,\" genellikle birçok farklı görevi yerine getirebilen ve çeşitli bilgi işleme görevlerini gerçekleştirebilen özerk veya yarı-özerk yazılım veya sistemleri ifade eder. Bu ajanlar, çevrelerini algılayabilen, kararlar alabilen ve eylemlerde bulunabilen entitelerdir. Son zamanlarda düşünce zinciri mimarisi kullanılarak geliştirilen birçok LLM tabanlı ajan bulunmaktadır. Örnekler arasında LangChain ve AutoGPT bulunur."}" data-sheets-userformat="{"2":4354,"4":{"1":2,"2":16777215},"11":4,"15":"Arial"}">"Ajanlar," genellikle birçok farklı görevi yerine getirebilen ve çeşitli bilgi işleme görevlerini gerçekleştirebilen özerk veya yarı-özerk yazılım veya sistemleri ifade eder. Bu ajanlar, çevrelerini algılayabilen, kararlar alabilen ve eylemlerde bulunabilen entitelerdir. Son zamanlarda düşünce zinciri mimarisi kullanılarak geliştirilen birçok LLM tabanlı ajan bulunmaktadır. Örnekler arasında LangChain ve AutoGPT bulunur.

Teknikler ve Yöntemler

Aktarım Öğrenme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir modelin başka bir görevde öğrendiklerini, ana görevinde daha iyi performans göstermesi için kullanmasına olanak tanıyan bir yöntem."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir modelin başka bir görevde öğrendiklerini, ana görevinde daha iyi performans göstermesi için kullanmasına olanak tanıyan bir yöntem.

Temel Kavramlar

Algoritma

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Algoritma,\" bir yapay zeka sisteminin veya bilgisayarının belirli bir görevi ve problemi çözmek için nasıl yönlendireceğimizi gösteren bir dizi adım veya talimattır. Bu adımlar, bir problemi çözme veya belirli bir görevi gerçekleştirme sürecini tanımlar."}" data-sheets-userformat="{"2":4354,"4":{"1":2,"2":16777215},"11":4,"15":"Arial"}">"Algoritma," bir yapay zeka sisteminin veya bilgisayarının belirli bir görevi ve problemi çözmek için nasıl yönlendireceğimizi gösteren bir dizi adım veya talimattır. Bu adımlar, bir problemi çözme veya belirli bir görevi gerçekleştirme sürecini tanımlar.

Model Bileşenleri

API (Application Programming Interface)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"API, \"Uygulama Programlama Arayüzü\"nün (Application Programming Interface) kısaltmasıdır. Bir API, yazılım uygulamaları veya sistemler arasında iletişim kurmak için kullanılan bir dizi tanımlanmış kural, protokol ve araçları içeren bir arayüzdür. API'ler, farklı yazılım bileşenlerinin birbirleriyle etkileşimde bulunmasını sağlar ve bu sayede farklı uygulamalar arasında veri veya hizmet paylaşımını kolaylaştırır. Örneğin; OpenAI, geliştiricilerin ChatGPT'yi uygulamalarına veya hizmetlerine entegre etmeleri için bir API sağlamaktadır."}" data-sheets-userformat="{"2":4354,"4":{"1":2,"2":16777215},"11":4,"15":"Arial"}">API, "Uygulama Programlama Arayüzü"nün (Application Programming Interface) kısaltmasıdır. Bir API, yazılım uygulamaları veya sistemler arasında iletişim kurmak için kullanılan bir dizi tanımlanmış kural, protokol ve araçları içeren bir arayüzdür. API'ler, farklı yazılım bileşenlerinin birbirleriyle etkileşimde bulunmasını sağlar ve bu sayede farklı uygulamalar arasında veri veya hizmet paylaşımını kolaylaştırır. Örneğin; OpenAI, geliştiricilerin ChatGPT'yi uygulamalarına veya hizmetlerine entegre etmeleri için bir API sağlamaktadır.

Temel Kavramlar

Artırılmış Zeka

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Artırılmış Zeka(Augmented Intelligence), bilgisayarların ve insanların yeteneklerini bir araya getirerek daha etkili ve verimli bir işbirliği yapmalarını sağlayan bir kavramdır. Bu yaklaşım, yapay zekanın (AI) insanlarla işbirliği yaparak, her iki tarafın güçlü yönlerini birleştirmeyi hedefler. Bilgisayarlar çok miktarda veriyi işleme ve karmaşık hesaplamaları hızlı bir şekilde yapma konusunda iyidirler. İnsanlar bağlamı anlama, eksik verilerle bile bağlantılar bulma ve içgüdüsel olarak kararlar alma konusunda iyidirler. Artırılmış zeka, bu iki yeteneği birleştirmektedir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Artırılmış Zeka(Augmented Intelligence), bilgisayarların ve insanların yeteneklerini bir araya getirerek daha etkili ve verimli bir işbirliği yapmalarını sağlayan bir kavramdır. Bu yaklaşım, yapay zekanın (AI) insanlarla işbirliği yaparak, her iki tarafın güçlü yönlerini birleştirmeyi hedefler. Bilgisayarlar çok miktarda veriyi işleme ve karmaşık hesaplamaları hızlı bir şekilde yapma konusunda iyidirler. İnsanlar bağlamı anlama, eksik verilerle bile bağlantılar bulma ve içgüdüsel olarak kararlar alma konusunda iyidirler. Artırılmış zeka, bu iki yeteneği birleştirmektedir.

Teknikler ve Yöntemler

Aşırı Kullanım Cezası (Overuse Penalty)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"ChatGPT'nin kod çözme sürecinde kullanılan ve modelin aynı ifadeyi tekrarlama eğilimini cezalandıran bir faktör."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">ChatGPT'nin kod çözme sürecinde kullanılan ve modelin aynı ifadeyi tekrarlama eğilimini cezalandıran bir faktör.

Temel Kavramlar

Aşırı Uyum (Overfitting)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Önemli bir yapay zeka terimi olan aşırı uyum, bir algoritmanın yalnızca eğitim verilerinde bulunan belirli örnekler üzerinde çalışabildiği veya bunları tanımlayabildiği makine öğrenimi eğitiminin bir belirtisidir. Çalışan bir model, yeni örnekler üzerinde çalışmak için verilerin arkasındaki genel eğilimleri kullanabilmelidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Önemli bir yapay zeka terimi olan aşırı uyum, bir algoritmanın yalnızca eğitim verilerinde bulunan belirli örnekler üzerinde çalışabildiği veya bunları tanımlayabildiği makine öğrenimi eğitiminin bir belirtisidir. Çalışan bir model, yeni örnekler üzerinde çalışmak için verilerin arkasındaki genel eğilimleri kullanabilmelidir.

Model Bileşenleri

Bağlam Penceresi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"NLP'de (doğal dil işleme) bağlam penceresi, bir hedef kelimeyi çevreleyen ve o hedef kelimeye bağlam kazandırmak için kullanılan kelime sayısını ifade eder. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">NLP'de (doğal dil işleme) bağlam penceresi, bir hedef kelimeyi çevreleyen ve o hedef kelimeye bağlam kazandırmak için kullanılan kelime sayısını ifade eder.

Model Bileşenleri

Bağlamsal Gömme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Bağlamsal Gömme\" veya \"Contextual Embeddings,\" kelimenin veya kelime öbeğinin içeriğini daha iyi anlamak ve çevresel bağlamını göz önünde bulundurarak temsil etmek için kullanılan bir tekniktir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Bağlamsal Gömme" veya "Contextual Embeddings," kelimenin veya kelime öbeğinin içeriğini daha iyi anlamak ve çevresel bağlamını göz önünde bulundurarak temsil etmek için kullanılan bir tekniktir.

Teknikler ve Yöntemler

Bağlılık Ayrıştırması (Dependency Parsing)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bağlılık Ayrıştırması (Dependency Parsing), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir dil analizi tekniğidir. Bu yöntem, bir cümledeki kelimelerin ve dilbilgisel birimlerin (örneğin, isim tamlamaları, zarf tamlamaları vb.) sözdizimi ve bağlamsal ilişkilerini analiz eder. Temel amacı, bir cümledeki kelimelerin nasıl birbirine bağlı olduğunu ve her kelimenin diğerleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamaktır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bağlılık Ayrıştırması (Dependency Parsing), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir dil analizi tekniğidir. Bu yöntem, bir cümledeki kelimelerin ve dilbilgisel birimlerin (örneğin, isim tamlamaları, zarf tamlamaları vb.) sözdizimi ve bağlamsal ilişkilerini analiz eder. Temel amacı, bir cümledeki kelimelerin nasıl birbirine bağlı olduğunu ve her kelimenin diğerleriyle nasıl ilişkili olduğunu anlamaktır.

Teknikler ve Yöntemler

Bandit Optimizasyonu

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bandit Optimizasyonu, belirli bir seçeneği seçmenin ve optimize etmenin nasıl bir strateji gerektirdiğini inceleyen bir olasılık teorisidir. Bu teorinin temelinde şu düşünce vardır: Bir kişi veya bir sistem, birçok farklı seçenek arasından seçim yapmalıdır. Her seçenek belirli bir ödül veya maliyetle ilişkilendirilir, ancak bu ödüllerin veya maliyetlerin tam olarak bilinmediği bir ortamda kararlar alınmalıdır. Bandit optimizasyonu, bu tür belirsiz ortamlarda en iyi stratejiyi geliştirmek için kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bandit Optimizasyonu, belirli bir seçeneği seçmenin ve optimize etmenin nasıl bir strateji gerektirdiğini inceleyen bir olasılık teorisidir. Bu teorinin temelinde şu düşünce vardır: Bir kişi veya bir sistem, birçok farklı seçenek arasından seçim yapmalıdır. Her seçenek belirli bir ödül veya maliyetle ilişkilendirilir, ancak bu ödüllerin veya maliyetlerin tam olarak bilinmediği bir ortamda kararlar alınmalıdır. Bandit optimizasyonu, bu tür belirsiz ortamlarda en iyi stratejiyi geliştirmek için kullanılır.

Teknikler ve Yöntemler

Beam Search (Işın Arama)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Beam Search (Işın Arama), makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) alanlarında kullanılan bir arama algoritmasıdır. Bu algoritma, metinde bir sonraki en olası kelime veya simgeyi tahmin etmek için kullanılır. Ancak basit bir tahmin yapmak yerine, birçok olası tahmin arasından en iyi sonuçları bulma amacı güder."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Beam Search (Işın Arama), makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) alanlarında kullanılan bir arama algoritmasıdır. Bu algoritma, metinde bir sonraki en olası kelime veya simgeyi tahmin etmek için kullanılır. Ancak basit bir tahmin yapmak yerine, birçok olası tahmin arasından en iyi sonuçları bulma amacı güder.

Temel Kavramlar

Bias (Önyargı)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Yapay Zeka'da \"önyargı,\" bir yapay zeka sisteminin veya modelinin verileri işlerken veya kararlar alırken yanlış ve adaletsiz sonuçlar üretme eğilimi olarak tanımlanır. Bu tür önyargılar, modelin eğitim verilerinde bulunan bilinçsiz veya bilinçli önyargılardan kaynaklanabilir. Böylece sistem belirli gruplara veya durumlara karşı ayrımcılık yapabilir. OpenAI, ChatGPT'nin farklı girdilerde verdiği yanıtlarda yer alan önyargıları azaltmayı ve sistemlerin daha dengeli sonuçlar üretmesini sağlamayı taahhüt eder. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Yapay Zeka'da "önyargı," bir yapay zeka sisteminin veya modelinin verileri işlerken veya kararlar alırken yanlış ve adaletsiz sonuçlar üretme eğilimi olarak tanımlanır. Bu tür önyargılar, modelin eğitim verilerinde bulunan bilinçsiz veya bilinçli önyargılardan kaynaklanabilir. Böylece sistem belirli gruplara veya durumlara karşı ayrımcılık yapabilir. OpenAI, ChatGPT'nin farklı girdilerde verdiği yanıtlarda yer alan önyargıları azaltmayı ve sistemlerin daha dengeli sonuçlar üretmesini sağlamayı taahhüt eder.

Teknikler ve Yöntemler

Bilgi Çıkarımı (Information Extraction)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bilgi Çıkarımı (Information Extraction), metin veya belgeler içerisinden yapılandırılmamış bilgiyi çıkararak, belirli veri noktalarını veya ilişkileri belirlemek amacıyla kullanılan bir doğal dil işleme (NLP) alt alanıdır. Bu işlem, büyük miktarlarda metin verisinden önemli bilgileri otomatik olarak ayıklamak ve düzenlemek için kullanılır. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek, anlamak ve uygun yanıtları oluşturmak için bilgi çıkarımı (information extraction) algoritmalarını kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bilgi Çıkarımı (Information Extraction), metin veya belgeler içerisinden yapılandırılmamış bilgiyi çıkararak, belirli veri noktalarını veya ilişkileri belirlemek amacıyla kullanılan bir doğal dil işleme (NLP) alt alanıdır. Bu işlem, büyük miktarlarda metin verisinden önemli bilgileri otomatik olarak ayıklamak ve düzenlemek için kullanılır. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek, anlamak ve uygun yanıtları oluşturmak için bilgi çıkarımı (information extraction) algoritmalarını kullanır.

Model Bileşenleri

Bilgi Getirimi (Retrieval Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir bilgi kaynağından veri almak için kullanılan bir sistem (tipik olarak bir Dönüştürücü). Erişim modellerinin büyük dil modelleriyle birleştirilmesi, LLM'yi bilinen bir veri külliyatına sabitleyerek halüsinasyon sorununu kısmen ele alır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir bilgi kaynağından veri almak için kullanılan bir sistem (tipik olarak bir Dönüştürücü). Erişim modellerinin büyük dil modelleriyle birleştirilmesi, LLM'yi bilinen bir veri külliyatına sabitleyerek halüsinasyon sorununu kısmen ele alır.

Çeşitli

Bilgi Tabanı (Knowledge Base)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bilgi Tabanı (Knowledge Base), bilgi depolama ve erişim amacıyla kullanılan bir veritabanı veya depo sistemidir. Yapay zeka alanındaki bilgi tabanları, farklı ve ayrı ekiplerden gelen tüm bilgileri merkezi bir depoda toplayarak temsilcilerin kolay bir şekilde ilgili ve değerli bilgilere erişmesini sağlar. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bilgi Tabanı (Knowledge Base), bilgi depolama ve erişim amacıyla kullanılan bir veritabanı veya depo sistemidir. Yapay zeka alanındaki bilgi tabanları, farklı ve ayrı ekiplerden gelen tüm bilgileri merkezi bir depoda toplayarak temsilcilerin kolay bir şekilde ilgili ve değerli bilgilere erişmesini sağlar.

Teknikler ve Yöntemler

Bilgi Temsili (Knowledge Representation)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bilgi Temsili (Knowledge Representation), yapay zeka alanında bilgiyi akıllı sistemlerin kullanabileceği bir yapıya dönüştürmeyi amaçlayan temel bir kavramdır. Bu kavram, bilginin yapay zeka sistemleri tarafından kolayca anlaşılabilir, işlenebilir ve kullanılabilir bir formatta temsil edilmesini içerir. Bilgi temsilinin amacı, makinelerin insanlar gibi dünya hakkında mantıklı çıkarımlar yapmasına ve kararlar vermesine olanak tanıyan bir model veya yapı oluşturmaktır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bilgi Temsili (Knowledge Representation), yapay zeka alanında bilgiyi akıllı sistemlerin kullanabileceği bir yapıya dönüştürmeyi amaçlayan temel bir kavramdır. Bu kavram, bilginin yapay zeka sistemleri tarafından kolayca anlaşılabilir, işlenebilir ve kullanılabilir bir formatta temsil edilmesini içerir. Bilgi temsilinin amacı, makinelerin insanlar gibi dünya hakkında mantıklı çıkarımlar yapmasına ve kararlar vermesine olanak tanıyan bir model veya yapı oluşturmaktır.

Temel Kavramlar

Bilişsel Hesaplama

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bilişsel Hesaplama (Cognitive Computing), insan benzeri düşünme ve öğrenme yeteneklerini taklit etmek amacıyla tasarlanmış yapay zeka sistemlerini ifade eden bir terimdir. Bu tür sistemler, karmaşık sorunları analiz etme, öğrenme, karar verme ve insan gibi düşünme yeteneklerini geliştirme amacı güderler. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bilişsel Hesaplama (Cognitive Computing), insan benzeri düşünme ve öğrenme yeteneklerini taklit etmek amacıyla tasarlanmış yapay zeka sistemlerini ifade eden bir terimdir. Bu tür sistemler, karmaşık sorunları analiz etme, öğrenme, karar verme ve insan gibi düşünme yeteneklerini geliştirme amacı güderler.

Model Bileşenleri

Büyük Dil Modelleri (LLM)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Büyük Dil Modelleri (Large Language Models veya LLM), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan son derece büyük ve karmaşık yapay zeka modelleridir. Bu modeller, muazzam olarak ifade edilecek miktarda metin verisi üzerinde eğitilir ve dilin karmaşıklığını anlama kapasiteleri oldukça yüksektir. Böylece metinler arasındaki ilişkileri ve bağlamları daha iyi yakalayabilirler ve çeşitli dil görevlerinde (örneğin, metin oluşturma, çeviri, sınıflandırma) daha başarılı sonuçlar elde ederler. Özellikle GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) bu alandaki en bilinen LLM'lerden biridir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Büyük Dil Modelleri (Large Language Models veya LLM), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan son derece büyük ve karmaşık yapay zeka modelleridir. Bu modeller, muazzam olarak ifade edilecek miktarda metin verisi üzerinde eğitilir ve dilin karmaşıklığını anlama kapasiteleri oldukça yüksektir. Böylece metinler arasındaki ilişkileri ve bağlamları daha iyi yakalayabilirler ve çeşitli dil görevlerinde (örneğin, metin oluşturma, çeviri, sınıflandırma) daha başarılı sonuçlar elde ederler. Özellikle GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) bu alandaki en bilinen LLM'lerden biridir.

Genel

Büyük Veri

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Big Data\" (Büyük Veri), çok büyük miktarda veriyi ifade eden bir terimdir. Bu veriler, geleneksel veritabanı yönetim sistemleri veya veri işleme uygulamaları ile etkili bir şekilde işlenemeyecek kadar büyük, karmaşık veya hızlı bir şekilde olabilirler. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Big Data" (Büyük Veri), çok büyük miktarda veriyi ifade eden bir terimdir. Bu veriler, geleneksel veritabanı yönetim sistemleri veya veri işleme uygulamaları ile etkili bir şekilde işlenemeyecek kadar büyük, karmaşık veya hızlı bir şekilde olabilirler.

Teknikler ve Yöntemler

Çekişmeli Makine Öğrenimi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Çekişmeli Makine Öğrenimi (Adversarial Machine Learning), genellikle bir modelin veya sistemin performansını arttırmak amacıyla, modeli meydan okuyan ve zorlayan veriler veya teknikler kullanarak öğrenmeyi geliştirmeye çalışan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Bu yaklaşım, modelin daha güçlü ve daha sağlam hale gelmesini amaçlar."}" data-sheets-userformat="{"2":4354,"4":{"1":2,"2":16777215},"11":4,"15":"Arial"}">Çekişmeli Makine Öğrenimi (Adversarial Machine Learning), genellikle bir modelin veya sistemin performansını arttırmak amacıyla, modeli meydan okuyan ve zorlayan veriler veya teknikler kullanarak öğrenmeyi geliştirmeye çalışan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Bu yaklaşım, modelin daha güçlü ve daha sağlam hale gelmesini amaçlar.

Model Bileşenleri

Çekişmeli Üretici Ağ (Generative Adversarial Network - GAN)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Çekişmeli Üretici Ağ (Generative Adversarial Network veya GAN), genellikle görüntü, ses, metin ve diğer veri türlerini oluşturmak veya sentezlemek için kullanılır. GAN'lar jeneratör ve discriminator olmak üzere iki sinir ağından oluşur. Bu iki ağ birbiriyle rekabet ettiği için ismini çekişmeli olarak almıştır. Jeneratör bir girdiye dayalı olarak bir çıktı oluşturur ve discriminator ise çıktının gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu belirlemeye çalışır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Çekişmeli Üretici Ağ (Generative Adversarial Network veya GAN), genellikle görüntü, ses, metin ve diğer veri türlerini oluşturmak veya sentezlemek için kullanılır. GAN'lar jeneratör ve discriminator olmak üzere iki sinir ağından oluşur. Bu iki ağ birbiriyle rekabet ettiği için ismini çekişmeli olarak almıştır. Jeneratör bir girdiye dayalı olarak bir çıktı oluşturur ve discriminator ise çıktının gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu belirlemeye çalışır.

Teknikler ve Yöntemler

Çevrim dışı Pekiştirmeli Öğrenme (RL)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Çevre ile gerçek zamanlı etkileşim olmadan sabit bir veri kümesi kullanarak yapay zeka modellerini eğitme yöntemi."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Çevre ile gerçek zamanlı etkileşim olmadan sabit bir veri kümesi kullanarak yapay zeka modellerini eğitme yöntemi.

Teknikler ve Yöntemler

Çevrim içi Öğrenme (Online Learning)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Çevrimiçi öğrenme, bir modelin bir kerede değil, kullanılabilir hale geldikçe veriler üzerinde eğitilmesini içeren bir makine öğrenimi türüdür. Chatgpt, zaman içinde performansını artırmak için çevrimiçi öğrenme algoritmalarını kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Çevrim içi öğrenme, bir modelin bir kerede değil, kullanılabilir hale geldikçe veriler üzerinde eğitilmesini içeren bir makine öğrenimi türüdür. Chatgpt, zaman içinde performansını artırmak için çevrimiçi öğrenme algoritmalarını kullanır.

Teknikler ve Yöntemler

Chain-of-thought ( Düşünce Zinciri)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Chain-of-thought (CoT), büyük dil modellerinin muhakeme yeteneklerini geliştirmek amacıyla geliştirilen yeni bir yöntemdir. Bu yöntem, karmaşık mantıksal düşünce görevlerini çözmeye yardımcı olur ve dil modellerinin daha karmaşık ve çok adımlı problemleri ele almasına olanak tanır. Düşünce Zinciri, bir dil modelinin bir metni veya soruyu inceledikten sonra adım adım düşünce sürecini takip etmesine yardımcı olur. Bu süreç, modelin metni anlama, metindeki ilişkileri kurma ve ardışık adımlarda mantıklı bir sonuç üretme yeteneğini geliştirir. Yani, model bir soruyla karşılaştığında, bu sorunun cevabını bulmak için bir düşünce zinciri oluşturur, adım adım ilerler ve sonunda doğru bir yanıtı sunar."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Chain-of-thought (CoT), büyük dil modellerinin muhakeme yeteneklerini geliştirmek amacıyla geliştirilen yeni bir yöntemdir. Bu yöntem, karmaşık mantıksal düşünce görevlerini çözmeye yardımcı olur ve dil modellerinin daha karmaşık ve çok adımlı problemleri ele almasına olanak tanır. Düşünce Zinciri, bir dil modelinin bir metni veya soruyu inceledikten sonra adım adım düşünce sürecini takip etmesine yardımcı olur. Bu süreç, modelin metni anlama, metindeki ilişkileri kurma ve ardışık adımlarda mantıklı bir sonuç üretme yeteneğini geliştirir. Yani, model bir soruyla karşılaştığında, bu sorunun cevabını bulmak için bir düşünce zinciri oluşturur, adım adım ilerler ve sonunda doğru bir yanıtı sunar.

Uygulamalar

Chatbot

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Chatbot\" veya \"sohbet robotu,\" insanlarla yazılı veya sözlü iletişim kurabilen, genellikle metin tabanlı olarak çalışan bir yapay zeka uygulamasıdır. Chatbotlar, kullanıcıların sorularını yanıtlamak, bilgi vermek, sorunları çözmek veya belirli görevleri yerine getirmek gibi interaktif görevlerde yardımcı olabilirler."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Chatbot" veya "sohbet robotu," insanlarla yazılı veya sözlü iletişim kurabilen, genellikle metin tabanlı olarak çalışan bir yapay zeka uygulamasıdır. Chatbotlar, kullanıcıların sorularını yanıtlamak, bilgi vermek, sorunları çözmek veya belirli görevleri yerine getirmek gibi interaktif görevlerde yardımcı olabilirler.

Uygulamalar

ChatGPT

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen ve insanlarla metin tabanlı iletişim kurabilen bir yapay zeka sohbet robotudur. ChatGPT, kullanıcılarla yazılı metin aracılığıyla konuşabilen, soruları yanıtlayabilen, bilgi sunabilen ve belirli görevleri yerine getirebilen bir yapay zeka asistanı olarak kullanılır. ChatGPT, doğal dil işleme yetenekleri sayesinde çok çeşitli konuları anlayabilir ve yanıtlayabilir. Kullanıcılarla konuşmaları sürdürebilir ve bağlamı koruyabilir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen ve insanlarla metin tabanlı iletişim kurabilen bir yapay zeka sohbet robotudur. ChatGPT, kullanıcılarla yazılı metin aracılığıyla konuşabilen, soruları yanıtlayabilen, bilgi sunabilen ve belirli görevleri yerine getirebilen bir yapay zeka asistanı olarak kullanılır. ChatGPT, doğal dil işleme yetenekleri sayesinde çok çeşitli konuları anlayabilir ve yanıtlayabilir. Kullanıcılarla konuşmaları sürdürebilir ve bağlamı koruyabilir.

Teknikler ve Yöntemler

Çıkarım (Inference)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Çıkarım (Inference), eğitilmiş bir modelin yeni ve görünmeyen veriler üzerinde tahminlerde bulunma veya sonuçlar üretme sürecini ifade eder. Çıkarım, bir modelin eğitim aşamasından sonra gerçekleşir ve bu aşamada model, öğrendiği bilgilere dayalı olarak verileri analiz eder ve sonuçlar üretir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Çıkarım (Inference), eğitilmiş bir modelin yeni ve görünmeyen veriler üzerinde tahminlerde bulunma veya sonuçlar üretme sürecini ifade eder. Çıkarım, bir modelin eğitim aşamasından sonra gerçekleşir ve bu aşamada model, öğrendiği bilgilere dayalı olarak verileri analiz eder ve sonuçlar üretir.

Teknikler ve Yöntemler

Çok Görevli Öğrenme (MTL)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Genel performansı artırmak ve görevler arasında paylaşılan temsilleri öğrenmek için bir modeli aynı anda birden fazla görev üzerinde eğitme süreci."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Genel performansı artırmak ve görevler arasında paylaşılan temsilleri öğrenmek için bir modeli aynı anda birden fazla görev üzerinde eğitme süreci.

Temel Kavramlar

Çok Modlu Yapay Zeka

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Metin, konuşma, görüntü ve video gibi farklı girdi türlerinden gelen girdileri işleme ve anlama yeteneğine sahip bir yapay zeka türü."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Metin, konuşma, görüntü ve video gibi farklı girdi türlerinden gelen girdileri işleme ve anlama yeteneğine sahip bir yapay zeka türü.

Uygulamalar

Çok Turlu Diyalog

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir kullanıcı ve bir yapay zeka gibi iki katılımcı arasında rasgele diyalog içeren bir konuşma."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir kullanıcı ve bir yapay zeka gibi iki katılımcı arasında rasgele diyalog içeren bir konuşma.

Teknikler ve Yöntemler

Completion

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Yapay zeka alanında \"tamamlama\" veya \"completion,\" belirli bir soruya yanıt olarak bir LLM'nin(büyük dil modeli) çıktısıdır. Bu terim istemlerin ifade ediliş biçiminden türemiştir. Örnek vermek gerekirse; \n\"S: İngiltere'nin başkenti neresidir? \n C:\" şeklinde yer alan prompt'larda LLM'lerin görevi cümleyi cevaplayarak tamamla anlamına gelir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Yapay zeka alanında "tamamlama" veya "completion," belirli bir soruya yanıt olarak bir LLM'nin(büyük dil modeli) çıktısıdır. Bu terim istemlerin ifade ediliş biçiminden türemiştir. Örnek vermek gerekirse; "S: İngiltere'nin başkenti neresidir? C:" şeklinde yer alan prompt'larda LLM'lerin görevi cümleyi cevaplayarak tamamla anlamına gelir.

Çeşitli

Corpus

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) alanında, \"corpus\" veya Türkçe olarak \"külliyat\" terimi, belirli bir dilden veya konudan alınan büyük metin koleksiyonunu ifade eder. Bu metin koleksiyonu, dil modellemesi, metin madenciliği, dil analizi ve yapay zeka araştırmalarında kullanılan veri kaynağıdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) alanında, "corpus" veya Türkçe olarak "külliyat" terimi, belirli bir dilden veya konudan alınan büyük metin koleksiyonunu ifade eder. Bu metin koleksiyonu, dil modellemesi, metin madenciliği, dil analizi ve yapay zeka araştırmalarında kullanılan veri kaynağıdır.

Uygulamalar

CRM (Customer Relationship Management)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"CRM\" veya \"Müşteri İlişkileri Yönetimi,\" işletmelerin müşterileriyle etkileşimlerini daha etkili bir şekilde yönetmelerine yardımcı olan bir kavramdır. Bu kavram, müşteri verilerini toplamayı, depolamayı, analiz etmeyi ve kullanmayı amaçlayan bir strateji ve süreçler bütünüdür.Yapay zeka, CRM alanında kullanıldığında, müşteri verilerini daha derinlemesine analiz etmek, kişiselleştirilmiş öneriler sunmak, müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmek ve daha etkili bir şekilde müşterilerle iletişim kurmak gibi görevlerde yardımcı olabilir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"CRM" veya "Müşteri İlişkileri Yönetimi," işletmelerin müşterileriyle etkileşimlerini daha etkili bir şekilde yönetmelerine yardımcı olan bir kavramdır. Bu kavram, müşteri verilerini toplamayı, depolamayı, analiz etmeyi ve kullanmayı amaçlayan bir strateji ve süreçler bütünüdür.Yapay zeka, CRM alanında kullanıldığında, müşteri verilerini daha derinlemesine analiz etmek, kişiselleştirilmiş öneriler sunmak, müşteri ihtiyaçlarını tahmin etmek ve daha etkili bir şekilde müşterilerle iletişim kurmak gibi görevlerde yardımcı olabilir.

Teknikler ve Yöntemler

Dağıtılmış Eğitim (Distributed Training)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dağıtılmış Eğitim(Distributed Training), yapay zeka modellerinin birden fazla makinede eğitilmesi için kullanılan yöntemdir. Bu yöntem, eğitim verilerinin işlenmesini hızlandırmak, eğitim sürecini daha verimli hale getirmek ve büyük ölçekli makine öğrenimi projelerini yönetmek için kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dağıtılmış Eğitim (Distributed Training), yapay zeka modellerinin birden fazla makinede eğitilmesi için kullanılan yöntemdir. Bu yöntem, eğitim verilerinin işlenmesini hızlandırmak, eğitim sürecini daha verimli hale getirmek ve büyük ölçekli makine öğrenimi projelerini yönetmek için kullanılır.

Teknikler ve Yöntemler

Decoding Rules

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Decoding Rules, bir dil modelinden metin oluşturma sürecini kontrol eden kuralları ifade eder."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Decoding Rules, bir dil modelinden metin oluşturma sürecini kontrol eden kuralları ifade eder.

Teknikler ve Yöntemler

Değerlendirme Metrikleri (Evaluation Metrics)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Değerlendirme Metrikleri (Evaluation Metrics), bir modelin veya bir sistemin performansını ölçmek ve değerlendirmek için kullanılan ölçüm araçlarıdır. Özellikle yapay zeka, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme projelerinde kullanılırlar. Bu metrikler, bir modelin tahminlerinin veya sonuçlarının ne kadar doğru veya etkili olduğunu anlamamıza yardımcı olur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Değerlendirme Metrikleri (Evaluation Metrics), bir modelin veya bir sistemin performansını ölçmek ve değerlendirmek için kullanılan ölçüm araçlarıdır. Özellikle yapay zeka, makine öğrenimi ve istatistiksel modelleme projelerinde kullanılırlar. Bu metrikler, bir modelin tahminlerinin veya sonuçlarının ne kadar doğru veya etkili olduğunu anlamamıza yardımcı olur.

Çeşitli

Deployment

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Deployment, yapay zeka projelerinde ve geliştirme süreçlerinde önemli bir adımdır ve genellikle bir modelin veya uygulamanın kullanılmaya hazır hale getirilmesini ifade eder. Deployment aşaması, eğitilmiş bir dil modelini daha büyük bir sisteme entegre ederek veya başkalarının erişmesi için bir API sağlayarak kullanıma hazır hale getirme sürecini kapsayabilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Deployment, yapay zeka projelerinde ve geliştirme süreçlerinde önemli bir adımdır ve genellikle bir modelin veya uygulamanın kullanılmaya hazır hale getirilmesini ifade eder. Deployment aşaması, eğitilmiş bir dil modelini daha büyük bir sisteme entegre ederek veya başkalarının erişmesi için bir API sağlayarak kullanıma hazır hale getirme sürecini kapsayabilir.

Temel Kavramlar

Derin Öğrenme (Deep Learning)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Derin Öğrenme (Deep Learning), büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz etmek ve örüntüler çıkarmak için kullanılan yapay sinir ağı temelli bir makine öğrenme alt dalıdır. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağı modelleri kullanarak karmaşık görevleri otomatik olarak öğrenme yeteneği ile karakterizedir. Adını çok katmanlı sinir ağlarından (derin ağlar) almaktadır. Bu sinir ağları, verileri işlemek ve öğrenmek için birçok katman veya düğümden oluşur. Her katman, özellikleri daha karmaşık ve soyut düzeylere taşımak için verileri işler. Öğrenme süreci, modelin girdi verileri ile çıktı arasındaki ilişkileri keşfetmesini içerir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Derin Öğrenme (Deep Learning), büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz etmek ve örüntüler çıkarmak için kullanılan yapay sinir ağı temelli bir makine öğrenme alt dalıdır. Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağı modelleri kullanarak karmaşık görevleri otomatik olarak öğrenme yeteneği ile karakterizedir. Adını çok katmanlı sinir ağlarından (derin ağlar) almaktadır. Bu sinir ağları, verileri işlemek ve öğrenmek için birçok katman veya düğümden oluşur. Her katman, özellikleri daha karmaşık ve soyut düzeylere taşımak için verileri işler. Öğrenme süreci, modelin girdi verileri ile çıktı arasındaki ilişkileri keşfetmesini içerir.

Teknikler ve Yöntemler

Dikkat (Attention)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dikkat ( attention) terimi, bir modelin metin veya veri içeriğini işlerken belirli özelliklere veya ilişkilere daha fazla önem atadığı bir kavramı ifade eder. Özellikle, dikkat, bir metindeki veya verideki farklı bileşenlerin arasındaki bağlantıları anlamak ve bu bağlantılara göre daha doğru sonuçlar üretmek için kullanılır. Bu yaklaşım, bir metin veya veri dizisi verildiğinde, modele metindeki farklı kelimeler veya özellikler arasındaki ilişkileri anlama yeteneği kazandırır. Yani, bir kelimenin veya özelliğin anlamını belirlerken, diğer kelimelerin veya özelliklerin ne kadar önemli olduğunu değerlendirebilir."}" data-sheets-userformat="{"2":4354,"4":{"1":2,"2":16777215},"11":4,"15":"Arial"}">Dikkat ( attention) terimi, bir modelin metin veya veri içeriğini işlerken belirli özelliklere veya ilişkilere daha fazla önem atadığı bir kavramı ifade eder. Özellikle, dikkat, bir metindeki veya verideki farklı bileşenlerin arasındaki bağlantıları anlamak ve bu bağlantılara göre daha doğru sonuçlar üretmek için kullanılır. Bu yaklaşım, bir metin veya veri dizisi verildiğinde, modele metindeki farklı kelimeler veya özellikler arasındaki ilişkileri anlama yeteneği kazandırır. Yani, bir kelimenin veya özelliğin anlamını belirlerken, diğer kelimelerin veya özelliklerin ne kadar önemli olduğunu değerlendirebilir.

Teknikler ve Yöntemler

Dikkat Mekanizması (Attention Mechanism)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Derin öğrenme modellerinde kullanılan bir tekniktir. Bu mekanizma, bir modelin veri veya bilgi içeriği üzerindeki dikkatini belirli özelliklere veya ilişkilere odaklamasına olanak tanır. Bu sayede, model, işlem sırasında hangi bileşenlere daha fazla önem atayacağını seçebilir ve bu bileşenlere daha fazla ağırlık verebilir. Dikkat mekanizması, bilgisayar bilimindeki \"Attention Is All You Need\" (Dikkat Her Şeydir) adlı makalede öne çıkmıştır. Bu mekanizma, özellikle doğal dil işleme (NLP) ve çeviri alanlarında büyük bir etkiye sahiptir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Derin öğrenme modellerinde kullanılan bir tekniktir. Bu mekanizma, bir modelin veri veya bilgi içeriği üzerindeki dikkatini belirli özelliklere veya ilişkilere odaklamasına olanak tanır. Bu sayede, model, işlem sırasında hangi bileşenlere daha fazla önem atayacağını seçebilir ve bu bileşenlere daha fazla ağırlık verebilir. Dikkat mekanizması, bilgisayar bilimindeki "Attention Is All You Need" (Dikkat Her Şeydir) adlı makalede öne çıkmıştır. Bu mekanizma, özellikle doğal dil işleme (NLP) ve çeviri alanlarında büyük bir etkiye sahiptir.

Model Bileşenleri

Dil Modeli (Language Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dil Modeli (Language Model), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir yapay zeka modelidir. Temel olarak, dil modeli bir metin dizisini analiz eder ve bir sonraki kelimeyi veya kelime dizisini tahmin etmek için dil kurallarını ve yapılarını anlamaya çalışır. Bu nedenle dil modelleri, dilin anlamını, dilbilgisini ve metinler arasındaki ilişkileri öğrenmek için kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dil Modeli (Language Model), doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir yapay zeka modelidir. Temel olarak, dil modeli bir metin dizisini analiz eder ve bir sonraki kelimeyi veya kelime dizisini tahmin etmek için dil kurallarını ve yapılarını anlamaya çalışır. Bu nedenle dil modelleri, dilin anlamını, dilbilgisini ve metinler arasındaki ilişkileri öğrenmek için kullanılır.

Model Bileşenleri

Discriminator (Ayırt Edici)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Discriminator, Generative Adversarial Network (GAN) olarak bilinen bir yapay zeka modelinin önemli bir bileşenidir. GAN'lar, özellikle görüntü ve ses oluşturma gibi yaratıcı görevler için kullanılan derin öğrenme modelleridir. Bu model, Discriminator (Ayırt Edici) ve Generator (Üretici) adı altında iki temel bileşen içerir. Discriminator (Ayırt Edici), GAN modelinin eleştirmen veya değerlendirici kısmını temsil eder. Temel görevi, verilen bir girdiyi (genellikle bir görüntü veya ses) gerçek veya sahte olarak ayırt etmektir. Discriminator, eğitim süreci boyunca Generator tarafından üretilen sahte verileri gerçek verilerden ayırt etmeyi öğrenmeye çalışır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Discriminator, Generative Adversarial Network (GAN) olarak bilinen bir yapay zeka modelinin önemli bir bileşenidir. GAN'lar, özellikle görüntü ve ses oluşturma gibi yaratıcı görevler için kullanılan derin öğrenme modelleridir. Bu model, Discriminator (Ayırt Edici) ve Generator (Üretici) adı altında iki temel bileşen içerir. Discriminator (Ayırt Edici), GAN modelinin eleştirmen veya değerlendirici kısmını temsil eder. Temel görevi, verilen bir girdiyi (genellikle bir görüntü veya ses) gerçek veya sahte olarak ayırt etmektir. Discriminator, eğitim süreci boyunca Generator tarafından üretilen sahte verileri gerçek verilerden ayırt etmeyi öğrenmeye çalışır.

Uygulamalar

Diyalog Sistemi (Dialogue System)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Diyalog Sistemi(Dialogue System), insanlarla yapay zeka veya bilgisayarlar arasındaki iletişimi kolaylaştırmak amacıyla tasarlanan bir yazılım veya sistemdir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Diyalog Sistemi (Dialogue System), insanlarla yapay zeka veya bilgisayarlar arasındaki iletişimi kolaylaştırmak amacıyla tasarlanan bir yazılım veya sistemdir.

Teknikler ve Yöntemler

Dizi Oluşturma

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dil modeli, öğrendiği bilgilere dayanarak yeni cümleler veya paragraflar oluşturma işlemi."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dil modeli, öğrendiği bilgilere dayanarak yeni cümleler veya paragraflar oluşturma işlemi.

Temel Kavramlar

Doğal Dil Anlayışı (NLU)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Doğal dil işlemenin bir alt kümesi olan doğal dil anlama, ince nüansları ve dilbilgisi hatalarını dikkate alarak makinelerin dilin amaçlanan anlamını tanımasına yardımcı olmakla ilgilenir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Doğal dil işlemenin bir alt kümesi olan doğal dil anlama, ince nüansları ve dilbilgisi hatalarını dikkate alarak makinelerin dilin amaçlanan anlamını tanımasına yardımcı olmakla ilgilenir.

Temel Kavramlar

Doğal Dil İşleme (NLP)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"NLP, bilgisayarların insan dilini nasıl anlayabileceği, yorumlayabileceği ve üretebileceğine odaklanan bir yapay zeka alanıdır. Sesle etkinleştirilen sanal asistanlar, dil çeviri uygulamaları ve sohbet robotları gibi şeylerin arkasındaki teknolojidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">NLP, bilgisayarların insan dilini nasıl anlayabileceği, yorumlayabileceği ve üretebileceğine odaklanan bir yapay zeka alanıdır. Sesle etkinleştirilen sanal asistanlar, dil çeviri uygulamaları ve sohbet robotları gibi şeylerin arkasındaki teknolojidir.

Temel Kavramlar

Doğal Dil Üretimi (NLG)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bu, bir makinenin yapılandırılmış verileri insanların anlayabileceği metin veya konuşmaya dönüştürdüğü süreci ifade eder. Esasen NLG, bir makinenin iletişim sürecinin son parçası olarak ne yazdığı veya söylediği ile ilgilenir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bu, bir makinenin yapılandırılmış verileri insanların anlayabileceği metin veya konuşmaya dönüştürdüğü süreci ifade eder. Esasen NLG, bir makinenin iletişim sürecinin son parçası olarak ne yazdığı veya söylediği ile ilgilenir.

Teknikler ve Yöntemler

Doğrulama

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Makine öğreniminde, bir modelin ne kadar iyi öğrendiğini test etmek için eğitimde kullanılmayan verilerle yapılan değerlendirme sürecidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Makine öğreniminde, bir modelin ne kadar iyi öğrendiğini test etmek için eğitimde kullanılmayan verilerle yapılan değerlendirme sürecidir.

Çeşitli

Doğrulama Verisi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Eğitim verilerine benzer fakat bir modelin performansını ölçmek ve aşırı uyumu belirlemek amacıyla kullanılan veri seti."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Eğitim verilerine benzer fakat bir modelin performansını ölçmek ve aşırı uyumu belirlemek amacıyla kullanılan veri seti.

Uygulamalar

Duygu Analizi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Metindeki duygusal tonu belirler. Özellikle müşteri yorumları veya sosyal medya paylaşımları için kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Metindeki duygusal tonu belirler. Özellikle müşteri yorumları veya sosyal medya paylaşımları için kullanılır.

Teknikler ve Yöntemler

Düzenlileştirme (Regularization)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Kayıp fonksiyonuna, modelin çok karmaşık hale gelmesini engelleyen bir ceza terimi ekleyerek aşırı uyumu azaltmaya yönelik bir teknik."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Kayıp fonksiyonuna, modelin çok karmaşık hale gelmesini engelleyen bir ceza terimi ekleyerek aşırı uyumu azaltmaya yönelik bir teknik.

Teknikler ve Yöntemler

Eğitim

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir sinir ağının daha iyi sonuçlar vermesi için büyük veri kümeleriyle eğitildiği süreç. Bu eğitim, özellikle büyük modeller için, çok fazla veri gerektirir ve uzun sürebilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir sinir ağının daha iyi sonuçlar vermesi için büyük veri kümeleriyle eğitildiği süreç. Bu eğitim, özellikle büyük modeller için, çok fazla veri gerektirir ve uzun sürebilir.

Çeşitli

Eğitim Verisi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan veri seti. Bu veri, test ya da doğrulama verilerinden farklıdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan veri seti. Bu veri, test ya da doğrulama verilerinden farklıdır.

Uygulamalar

Eklentiler / Araçlar

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"LLM aracıları genellikle API'lere erişerek 'araçları' kullanma yeteneğine sahiptir ve bu da onlara güçlü yeni yetenekler kazandırır. Özellikle, web aramaları gerçekleştirme yeteneği verilen bir LLM, eğitim veri kümesinde bulunmayan verilere erişebilir ve halüsinasyon riskini önemli ölçüde azaltır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">LLM aracıları genellikle API'lere erişerek 'araçları' kullanma yeteneğine sahiptir ve bu da onlara güçlü yeni yetenekler kazandırır. Özellikle, web aramaları gerçekleştirme yeteneği verilen bir LLM, eğitim veri kümesinde bulunmayan verilere erişebilir ve halüsinasyon riskini önemli ölçüde azaltır.

Model Bileşenleri

Embeddings

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Embeddings (Gömme), kelime veya kavramları sayısal vektörler veya matrisler şeklinde temsil etmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem,makine öğrenme algoritmalarının kelimeler veya kavramlar arasındaki ilişkileri ve benzerlikleri daha iyi anlamasına olanak tanır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Embeddings (Gömme), kelime veya kavramları sayısal vektörler veya matrisler şeklinde temsil etmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem,makine öğrenme algoritmalarının kelimeler veya kavramlar arasındaki ilişkileri ve benzerlikleri daha iyi anlamasına olanak tanır.

Model Bileşenleri

Encoder

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Encoder (Kodlayıcı), genellikle girdi verilerini işlemek ve ilgili özellikleri çıkarmak için kullanılan bir sinir ağı bileşenidir. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek ve uygun yanıtlar oluşturmak için kodlayıcı algoritmaları kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Encoder (Kodlayıcı), genellikle girdi verilerini işlemek ve ilgili özellikleri çıkarmak için kullanılan bir sinir ağı bileşenidir. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek ve uygun yanıtlar oluşturmak için kodlayıcı algoritmaları kullanır.

Temel Kavramlar

Entities

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Entities(Varlıklar), metin veya konuşma içinde tanımlanabilen ve çıkartılabilen kişiler, kuruluşlar, konumlar veya ürünler gibi gerçek dünya nesnelerini ifade eder."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Entities(Varlıklar), metin veya konuşma içinde tanımlanabilen ve çıkartılabilen kişiler, kuruluşlar, konumlar veya ürünler gibi gerçek dünya nesnelerini ifade eder.

Teknikler ve Yöntemler

Entity Annotation

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\nEntity Annotation (Varlık İşaretleme), metin içinde belirli varlıkları veya önemli bilgi parçalarını tanımlamayı ve işaretlemeyi içerir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Entity Annotation (Varlık İşaretleme), metin içinde belirli varlıkları veya önemli bilgi parçalarını tanımlamayı ve işaretlemeyi içerir.

Teknikler ve Yöntemler

Entity Extraction

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\nEntity Extraction (Varlık Çıkartma), Doğal Dil İşleme (NLP) kullanarak yapılandırılmamış metinlerden belirli verileri otomatik olarak çıkarma ve bu verileri önceden tanımlanmış kategorilere göre sınıflandırma metodu olarak tanımlanır. Varlık çıkartma, metin verilerinin otomatik olarak işlenmesini ve özellikle büyük metin koleksiyonlarında belirli varlıkları tanımlama ve kategorilere ayırma sürecini hızlandırır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Entity Extraction (Varlık Çıkartma), Doğal Dil İşleme (NLP) kullanarak yapılandırılmamış metinlerden belirli verileri otomatik olarak çıkarma ve bu verileri önceden tanımlanmış kategorilere göre sınıflandırma metodu olarak tanımlanır. Varlık çıkartma, metin verilerinin otomatik olarak işlenmesini ve özellikle büyük metin koleksiyonlarında belirli varlıkları tanımlama ve kategorilere ayırma sürecini hızlandırır.

Çeşitli

Etik Yapay Zeka Olgunluk Modeli (Ethical AI Maturity Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Ethical AI Maturity Model (Etik Yapay Zeka Olgunluk Modeli), bir organizasyonun yapay zeka uygulamalarının etik ve sosyal sorumluluk açısından ne kadar olgun olduğunu değerlendirmek ve geliştirmek için kullanılan bir çerçevedir. Bu model, yapay zeka projelerini değerlendirmek ve yönlendirmek için bir yol haritası sunar ve organizasyonlara etik açıdan daha sorumlu ve sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları geliştirmelerine yardımcı olur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Ethical AI Maturity Model (Etik Yapay Zeka Olgunluk Modeli), bir organizasyonun yapay zeka uygulamalarının etik ve sosyal sorumluluk açısından ne kadar olgun olduğunu değerlendirmek ve geliştirmek için kullanılan bir çerçevedir. Bu model, yapay zeka projelerini değerlendirmek ve yönlendirmek için bir yol haritası sunar ve organizasyonlara etik açıdan daha sorumlu ve sürdürülebilir yapay zeka uygulamaları geliştirmelerine yardımcı olur.

Teknikler ve Yöntemler

Extractive Summarization ( Çıkarımsal Özetleme)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Extractive summarization (Çıkarımsal Özetleme), bir kaynak metinden anahtar noktaların veya cümlelerin çıkarılmasıyla oluşturulan bir özettir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Extractive summarization (Çıkarımsal Özetleme), bir kaynak metinden anahtar noktaların veya cümlelerin çıkarılmasıyla oluşturulan bir özettir.

Teknikler ve Yöntemler

Few-Shot Learning (Az Vuruşlu Öğrenme)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Few-Shot Learning (Az Vuruşlu Öğrenme), eğitim sırasında az sayıda örnek verildikten sonra modelin bir görevi anlama yeteneğidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Few-Shot Learning (Az Vuruşlu Öğrenme), eğitim sırasında az sayıda örnek verildikten sonra modelin bir görevi anlama yeteneğidir.

Teknikler ve Yöntemler

Fine-Grained Control

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Fine-Grained Control, bir dil modelinin iç parametrelerini ayarlayarak stil, ton veya içerik gibi belirli niteliklere sahip metin üretme yeteneğidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Fine-Grained Control, bir dil modelinin iç parametrelerini ayarlayarak stil, ton veya içerik gibi belirli niteliklere sahip metin üretme yeteneğidir.

Teknikler ve Yöntemler

Fine Tuning (İnce Ayar)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Fine Tuning (İnce Ayar), makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin performansını daha iyi hale getirmek veya belirli bir göreve uyarlamak için kullanılan bir tekniktir. Genellikle, önceden eğitilmiş bir büyük ölçekli model (örneğin, dil modeli veya görüntü tanıma modeli) kullanılarak başlar ve bu model, belirli bir görev veya veri kümesi için daha spesifik hale getirilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Fine Tuning (İnce Ayar), makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin performansını daha iyi hale getirmek veya belirli bir göreve uyarlamak için kullanılan bir tekniktir. Genellikle, önceden eğitilmiş bir büyük ölçekli model (örneğin, dil modeli veya görüntü tanıma modeli) kullanılarak başlar ve bu model, belirli bir görev veya veri kümesi için daha spesifik hale getirilir.

Model Bileşenleri

Foundational Model (Temel Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Foundational Model ( Temel Model), yapay zeka alanında son derece önemli bir rol oynayan ve çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka modelleridir. Bu modeller, metin, görüntü, ses gibi farklı veri türlerini işleyebilir ve bu verilere dayalı olarak çeşitli görevlerde üstün başarı sağlayabilirler. ChatGPT'nin temelini oluşturan GPT-3 ve GPT-4 temel modeller olarak kabul edilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Foundational Model ( Temel Model), yapay zeka alanında son derece önemli bir rol oynayan ve çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka modelleridir. Bu modeller, metin, görüntü, ses gibi farklı veri türlerini işleyebilir ve bu verilere dayalı olarak çeşitli görevlerde üstün başarı sağlayabilirler. ChatGPT'nin temelini oluşturan GPT-3 ve GPT-4 temel modeller olarak kabul edilir.

Temel Kavramlar

General AI

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"General AI veya AGI (Artificial General Intelligence), bir yapay zeka sisteminin genel insan benzeri zeka seviyelerine ulaşma yeteneği olarak tanımlanır. General AI, çok çeşitli görevlerde düşünme, öğrenme, problem çözme ve insanlar gibi geniş bir yelpazede zeka gösterme yeteneğine sahip olmayı hedefler."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">General AI veya AGI (Artificial General Intelligence), bir yapay zeka sisteminin genel insan benzeri zeka seviyelerine ulaşma yeteneği olarak tanımlanır. General AI, çok çeşitli görevlerde düşünme, öğrenme, problem çözme ve insanlar gibi geniş bir yelpazede zeka gösterme yeteneğine sahip olmayı hedefler.

Teknikler ve Yöntemler

Generation

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Generation, genellikle metin, görüntü, ses veya başka türde verilerin oluşturulması veya üretilmesi anlamına gelir. Bu süreç, AI sistemlerinin yeni ve özgün içerikler oluşturmasını kapsar."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Generation, genellikle metin, görüntü, ses veya başka türde verilerin oluşturulması veya üretilmesi anlamına gelir. Bu süreç, AI sistemlerinin yeni ve özgün içerikler oluşturmasını kapsar.

Temel Kavramlar

Generative AI (Üretken Yapay Zeka)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Üretken Yapay Zeka (Generative AI), kullanıcıların çeşitli girdilere dayalı olarak hızlı bir şekilde yeni ve özgün içerikler üretebilen yapay zeka modellerini ifade eder. Bu modeller, metin, görüntü, ses, animasyon, 3D modeller ve diğer veri türlerinde çeşitli görevlerde çalışabilirler. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Üretken Yapay Zeka (Generative AI), kullanıcıların çeşitli girdilere dayalı olarak hızlı bir şekilde yeni ve özgün içerikler üretebilen yapay zeka modellerini ifade eder. Bu modeller, metin, görüntü, ses, animasyon, 3D modeller ve diğer veri türlerinde çeşitli görevlerde çalışabilirler.

Model Bileşenleri

Generative model (Üretken Model)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Generative model ( Üretken Model), belirli bir eğitim verisi kümesine benzer yeni veriler üretmek üzere tasarlanmış bir tür makine öğrenimi modelidir. Chatgpt, aldığı girdiyle tutarlı ve ilgili yanıtlar üretmek için üretken modelleri kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Generative model (Üretken Model), belirli bir eğitim verisi kümesine benzer yeni veriler üretmek üzere tasarlanmış bir tür makine öğrenimi modelidir. Chatgpt, aldığı girdiyle tutarlı ve ilgili yanıtlar üretmek için üretken modelleri kullanır.

Model Bileşenleri

Generative pre-trained transformer (GPT)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Generative pre-trained transformer (GPT), yapay zeka alanında önemli bir başarıya sahip olan bir dil modeli ailesini ifade eder. GPT modelleri, büyük miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilmiş ve ardından kullanıcı istemlerine ve sorgularına dayalı olarak net ve alakalı metinler oluşturabilen son derece esnek yapay zeka modelleridir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Generative pre-trained transformer (GPT), yapay zeka alanında önemli bir başarıya sahip olan bir dil modeli ailesini ifade eder. GPT modelleri, büyük miktarda metin verisi üzerinde önceden eğitilmiş ve ardından kullanıcı istemlerine ve sorgularına dayalı olarak net ve alakalı metinler oluşturabilen son derece esnek yapay zeka modelleridir.

Model Bileşenleri

Generator (Jeneratör)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Generator (Jeneratör), yapay zeka alanında, özellikle Generative Adversarial Network (GAN) gibi modellerin içinde kullanıldığı bir terimdir. Bir jeneratör, önceden tanımlanmış bir veri dağılımını taklit ederek yeni veriler üreten bir algoritma veya modeli ifade eder."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Generator (Jeneratör), yapay zeka alanında, özellikle Generative Adversarial Network (GAN) gibi modellerin içinde kullanıldığı bir terimdir. Bir jeneratör, önceden tanımlanmış bir veri dağılımını taklit ederek yeni veriler üreten bir algoritma veya modeli ifade eder.

Teknikler ve Yöntemler

Geri Yayılım

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Geri Yayılım (Backpropagation), yapay sinir ağlarının eğitim sürecinde kullanılan önemli bir algoritmadır. Bu algoritma, bir yapay sinir ağının eğitilirken, tahminler ile gerçek sonuçlar arasındaki hatayı minimize etmek ve ağın ağırlıklarını ayarlamak için kullanılır. Backpropagation, özellikle derin öğrenme modellerinde ve çok katmanlı yapay sinir ağlarında etkili bir şekilde kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Geri Yayılım (Backpropagation), yapay sinir ağlarının eğitim sürecinde kullanılan önemli bir algoritmadır. Bu algoritma, bir yapay sinir ağının eğitilirken, tahminler ile gerçek sonuçlar arasındaki hatayı minimize etmek ve ağın ağırlıklarını ayarlamak için kullanılır. Backpropagation, özellikle derin öğrenme modellerinde ve çok katmanlı yapay sinir ağlarında etkili bir şekilde kullanılır.

Teknikler ve Yöntemler

Geri Zincirleme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Backward Chaining,\" yapay zeka ve mantık tabanlı sistemlerde kullanılan bir akıl yürütme (inference) yöntemidir. Bu yöntem, bir hedef veya sonuca ulaşmak için geriye doğru mantıksal adımların izlendiği bir çıkarsama sürecini ifade eder. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Backward Chaining," yapay zeka ve mantık tabanlı sistemlerde kullanılan bir akıl yürütme (inference) yöntemidir. Bu yöntem, bir hedef veya sonuca ulaşmak için geriye doğru mantıksal adımların izlendiği bir çıkarsama sürecini ifade eder.

Temel Kavramlar

Gizli Değişkenler (Latent Variables)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Örtük Değişkenler (Latent Variables), bir gözlemci tarafından doğrudan gözlemlenmeyen veya ölçülemeyen bir olguyu temsil eden değişkenlerdir. Bu değişkenler, genellikle bir modelin karmaşıklığını azaltmak veya belirsizlikleri açıklamak için kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Örtük Değişkenler (Latent Variables), bir gözlemci tarafından doğrudan gözlemlenmeyen veya ölçülemeyen bir olguyu temsil eden değişkenlerdir. Bu değişkenler, genellikle bir modelin karmaşıklığını azaltmak veya belirsizlikleri açıklamak için kullanılır.

Teknikler ve Yöntemler

Gözetimli İnce Ayarlama

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Yapay zeka modelini daha iyi hale getirmek için, eğitmenlerin modelle insan-kullanıcı arasındaki konuşmalara dayanarak yaptığı ayarlamaların başlangıç aşaması."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Yapay zeka modelini daha iyi hale getirmek için, eğitmenlerin modelle insan-kullanıcı arasındaki konuşmalara dayanarak yaptığı ayarlamaların başlangıç aşaması.

Temel Kavramlar

Gözetimli Öğrenme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Modelin, doğru cevapları bilinen örneklerle eğitilmesi yöntemi. Bu, resimleri tanıma veya bir dildeki metni başka bir dile çevirme gibi işlerde sıkça kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Modelin, doğru cevapları bilinen örneklerle eğitilmesi yöntemi. Bu, resimleri tanıma veya bir dildeki metni başka bir dile çevirme gibi işlerde sıkça kullanılır.

Temel Kavramlar

Gözetimsiz Öğrenme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Modelin, etiketlenmemiş verilerdeki örüntüleri ve kalıpları kendiliğinden keşfettiği bir öğrenme yöntemidir, tam olarak sonucu bilmeden."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Modelin, etiketlenmemiş verilerdeki örüntüleri ve kalıpları kendiliğinden keşfettiği bir öğrenme yöntemidir, tam olarak sonucu bilmeden.

Model Bileşenleri

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilen ve özellikle doğal dil işleme görevlerinde kullanılan bir yapay zeka modelidir. GPT-3, metin tabanlı bir yapay zeka modeli olarak öne çıkar ve genellikle metin üretimi, otomatik cevaplar, metin anlama ve dil çevirisi gibi görevlerde kullanılır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">GPT-3, OpenAI tarafından geliştirilen ve özellikle doğal dil işleme görevlerinde kullanılan bir yapay zeka modelidir. GPT-3, metin tabanlı bir yapay zeka modeli olarak öne çıkar ve genellikle metin üretimi, otomatik cevaplar, metin anlama ve dil çevirisi gibi görevlerde kullanılır.

Temel Kavramlar

Güçlü Yapay Zeka

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"İnsan zekasına benzer şekilde düşünebilen yapay zeka oluşturma çalışmalarını ifade eder. Bu terim, genellikle Genel YZ ile aynı anlama gelir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">İnsan zekasına benzer şekilde düşünebilen yapay zeka oluşturma çalışmalarını ifade eder. Bu terim, genellikle Genel YZ ile aynı anlama gelir.

Teknikler ve Yöntemler

Halüsinasyon (Hallucination)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Yapay zeka alanında halüsinasyon, bir modelin gerçekte var olmayan, verilerde bulunmayan özellikleri veya bilgileri yanlışlıkla ürettiği bir olaydır. Bu, özellikle derin öğrenme modelleri gibi karmaşık yapay zeka sistemlerinde gözlemlenebilir. Halüsinasyonlar, bir modelin eğitim verilerinin dışına çıkarak yanlış sonuçlar üretmesiyle ortaya çıkmaktadır. Başka bir deyişle yapay zeka bazen kullanıcıyı memnun etmeye çalışırken kontrolden çıkabilir ve yanlış bilgiler üretebilir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Yapay zeka alanında halüsinasyon, bir modelin gerçekte var olmayan, verilerde bulunmayan özellikleri veya bilgileri yanlışlıkla ürettiği bir olaydır. Bu, özellikle derin öğrenme modelleri gibi karmaşık yapay zeka sistemlerinde gözlemlenebilir. Halüsinasyonlar, bir modelin eğitim verilerinin dışına çıkarak yanlış sonuçlar üretmesiyle ortaya çıkmaktadır. Başka bir deyişle yapay zeka bazen kullanıcıyı memnun etmeye çalışırken kontrolden çıkabilir ve yanlış bilgiler üretebilir.

Temel Kavramlar

Hesaplamalı Öğrenme Teorisi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Hesaplamalı Öğrenme Teorisi\" (Computational Learning Theory), yapay zeka ve makine öğrenme alanında kullanılan bir teorik çerçevedir. Bu teori, bilgisayarlar tarafından belirli görevleri öğrenme yeteneğini anlamak ve analiz etmek için kullanılır. Temel olarak, bilgisayarların veriye dayalı deneyimlerle nasıl öğrenebileceği ve hangi koşullarda bu öğrenmenin gerçekleşebileceği konularını ele alır.\n\nHesaplamalı Öğrenme Teorisi, birçok makine öğrenme algoritmasının teorik temellerini sağlar ve bu algoritmaların ne tür verilere ve ne kadar veriye ihtiyaç duyduğunu incelemeye yardımcı olur. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Hesaplamalı Öğrenme Teorisi" (Computational Learning Theory), yapay zeka ve makine öğrenme alanında kullanılan bir teorik çerçevedir. Bu teori, bilgisayarlar tarafından belirli görevleri öğrenme yeteneğini anlamak ve analiz etmek için kullanılır. Temel olarak, bilgisayarların veriye dayalı deneyimlerle nasıl öğrenebileceği ve hangi koşullarda bu öğrenmenin gerçekleşebileceği konularını ele alır. Hesaplamalı Öğrenme Teorisi, birçok makine öğrenme algoritmasının teorik temellerini sağlar ve bu algoritmaların ne tür verilere ve ne kadar veriye ihtiyaç duyduğunu incelemeye yardımcı olur.

Temel Kavramlar

Hiperparametre (Hyperparameter)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Hiperparametre (Hyperparameter), makine öğrenme ve derin öğrenme modellerinin yapılandırılması sırasında ayarlanan ve optimize edilen parametrelerin bir alt kümesidir. Hiperparametreler, modelin nasıl öğreneceğini ve genel performansını etkileyen önemli kararları içerir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Hiperparametre (Hyperparameter), makine öğrenme ve derin öğrenme modellerinin yapılandırılması sırasında ayarlanan ve optimize edilen parametrelerin bir alt kümesidir. Hiperparametreler, modelin nasıl öğreneceğini ve genel performansını etkileyen önemli kararları içerir.

Teknikler ve Yöntemler

Hizalama (Alignment)

Hizalama (AI Alignment), yapay zeka sistemlerinin insan değerleri ve etik kurallar ile uyumlu bir şekilde çalışmasını sağlamak için kullanılan bir yaklaşım ve süreçtir. Bu hizalama süreci, yapay zeka sistemlerinin istenmeyen davranışlardan kaçınmasını, insan değerlerine saygı göstermesini ve etik kurallara uygun hareket etmesini amaçlar.

Teknikler ve Yöntemler

Hızlı Enjeksiyon (Prompt Injection)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"İstem enjeksiyonu, doğal dil işleme ve makine öğrenimi bağlamında, özellikle GPT-3 gibi modeller kullanılarak metin veya yanıt üretmeyi içeren görevlerde kullanılan bir tekniktir. Çıktısını istenen yönde yönlendirmek için modele sağlanan ilk komut istemine stratejik olarak belirli talimatlar veya bilgiler ekleme sürecini ifade eder."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">İstem enjeksiyonu, doğal dil işleme ve makine öğrenimi bağlamında, özellikle GPT-3 gibi modeller kullanılarak metin veya yanıt üretmeyi içeren görevlerde kullanılan bir tekniktir. Çıktısını istenen yönde yönlendirmek için modele sağlanan ilk komut istemine stratejik olarak belirli talimatlar veya bilgiler ekleme sürecini ifade eder.

Teknikler ve Yöntemler

İleri Zincirleme (Forward Chaining)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"leri Zincirleme (Forward Chaining), bir problemi çözmek veya sonuca ulaşmak için mevcut bilgileri kullanarak adım adım ilerleme anlamına gelir. İleri zincirleme, bir dizi kural veya kural tabanlı bilgi kullanarak sonuca ulaşmayı amaçlar."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">İleri Zincirleme (Forward Chaining), bir problemi çözmek veya sonuca ulaşmak için mevcut bilgileri kullanarak adım adım ilerleme anlamına gelir. İleri zincirleme, bir dizi kural veya kural tabanlı bilgi kullanarak sonuca ulaşmayı amaçlar.

Teknikler ve Yöntemler

İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenim (RLHF)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Model hizalama için popüler bir teknik, bir ödül modelini eğitmek için insan geri bildirimini kullanmaktır; bu da bir LLM'ye ince ayar yapmak için kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Model hizalama için popüler bir teknik, bir ödül modelini eğitmek için insan geri bildirimini kullanmaktır; bu da bir LLM'ye ince ayar yapmak için kullanılır.

Uygulamalar

InstructGPT

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"InstructGPT, OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka modelidir. InstructGPT, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan büyük bir dil modelinin bir türevidir ve metin tabanlı yönergeleri anlama ve takip etme yeteneğine sahiptir. İnsanların niyetlerini ve taleplerini daha iyi anlayarak bağlamsal olarak uygun yanıtlar sağlamayı hedefler. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">InstructGPT, OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka modelidir. InstructGPT, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan büyük bir dil modelinin bir türevidir ve metin tabanlı yönergeleri anlama ve takip etme yeteneğine sahiptir. İnsanların niyetlerini ve taleplerini daha iyi anlayarak bağlamsal olarak uygun yanıtlar sağlamayı hedefler.

Teknikler ve Yöntemler

İstem (Prompt)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bu, LLM'ye sağlanan metinsel girdidir. Kısa olabilir, örneğin \"İngiltere'nin başkenti neresidir?\" veya bir sorunu veya görevi ayrıntılı olarak açıklayan uzun bir metin pasajı olabilir. Bir bilgi istemi oluştururken dikkat edilmesi gereken pratik bir husus, kullandığınız model için belirteçlerle ölçülen bilgi istemi uzunluk sınırıdır. Örneğin GPT-3'ün bilgi istemi uzunluğu 2.049 token, yani yaklaşık 1200 kelimedir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bu, LLM'ye sağlanan metinsel girdidir. Kısa olabilir, örneğin "İngiltere'nin başkenti neresidir?" veya bir sorunu veya görevi ayrıntılı olarak açıklayan uzun bir metin pasajı olabilir. Bir bilgi istemi oluştururken dikkat edilmesi gereken pratik bir husus, kullandığınız model için belirteçlerle ölçülen bilgi istemi uzunluk sınırıdır. Örneğin GPT-3'ün bilgi istemi uzunluğu 2.049 token, yani yaklaşık 1200 kelimedir.

Teknikler ve Yöntemler

Kelime Gömülmesi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Vektör gösterimine benzer şekilde, kelime gömme, kelimeleri bilgisayarların analiz edebileceği bir biçime dönüştürme tekniğidir. ChatGPT, metnin anlamını anlamak ve uygun yanıtlar sağlamak için kelime gömme algoritmalarını kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Vektör gösterimine benzer şekilde, kelime gömme, kelimeleri bilgisayarların analiz edebileceği bir biçime dönüştürme tekniğidir. ChatGPT, metnin anlamını anlamak ve uygun yanıtlar sağlamak için kelime gömme algoritmalarını kullanır.

Teknikler ve Yöntemler

Konu Modelleme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Metinlerdeki kelimeleri inceleyerek bu metinlerin genelde hangi konularda olduğunu belirleyen bir yöntem."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Metinlerdeki kelimeleri inceleyerek bu metinlerin genelde hangi konularda olduğunu belirleyen bir yöntem.

Teknikler ve Yöntemler

Konuşma Parçası Etiketleme (POS)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"NLP'de bir cümledeki her kelimenin isim, fiil veya sıfat gibi dilbilgisel rolüyle etiketlenmesini içeren bir görev."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">NLP'de bir cümledeki her kelimenin isim, fiil veya sıfat gibi dilbilgisel rolüyle etiketlenmesini içeren bir görev.

Uygulamalar

Kullanıcı Arayüzü

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"İnsanların bilgisayar ya da uygulamalarla kolayca etkileşimde bulunmasını sağlayan ekran ve tasarım özellikleridir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">İnsanların bilgisayar ya da uygulamalarla kolayca etkileşimde bulunmasını sağlayan ekran ve tasarım özellikleridir.

Uygulamalar

Kurumsal Yapay Zeka (Enterprise AI)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Kurumsal Yapay Zeka (Enterprise AI), büyük işletmelerin veya kuruluşların operasyonlarını, süreçlerini ve stratejik kararlarını iyileştirmek amacıyla yapay zeka (AI) teknolojilerini uyguladığı bir yaklaşımı ifade eder. Kurumsal AI, iş dünyasının çeşitli yönlerine entegre edilerek verimliliği artırabilir, maliyetleri azaltabilir ve rekabet avantajı sağlayabilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Kurumsal Yapay Zeka (Enterprise AI), büyük işletmelerin veya kuruluşların operasyonlarını, süreçlerini ve stratejik kararlarını iyileştirmek amacıyla yapay zeka (AI) teknolojilerini uyguladığı bir yaklaşımı ifade eder. Kurumsal AI, iş dünyasının çeşitli yönlerine entegre edilerek verimliliği artırabilir, maliyetleri azaltabilir ve rekabet avantajı sağlayabilir.

Çeşitli

Label (Etiket)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Label (Etiket), genellikle veri öğelerini veya belgelerini tanımlamak, sınıflandırmak veya kategorize etmek için kullanılan bir terimdir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Label (Etiket), genellikle veri öğelerini veya belgelerini tanımlamak, sınıflandırmak veya kategorize etmek için kullanılan bir terimdir.

Teknikler ve Yöntemler

Linguistic Annotation

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Linguistic Annotation, cümlelerden oluşan bir veri kümesinin, her bir cümlenin öznesi ile etiketlenerek bir tür analiz veya değerlendirmeye hazır hale getirilmesi sürecidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Linguistic Annotation, cümlelerden oluşan bir veri kümesinin, her bir cümlenin öznesi ile etiketlenerek bir tür analiz veya değerlendirmeye hazır hale getirilmesi sürecidir.

Teknikler ve Yöntemler

Low Rank Adaption (LoRA)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Low Rank Adaption (LoRA), büyük ölçekli dil modellerinin özelleştirilmesi veya ayarlanmasını kolaylaştıran bir tekniktir. Bu teknik, daha az bellek ve kaynak tüketen modellerin daha hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde ayarlanmasına olanak tanıyan bir ince ayar yöntemidir"}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Low Rank Adaption (LoRA), büyük ölçekli dil modellerinin özelleştirilmesi veya ayarlanmasını kolaylaştıran bir tekniktir. Bu teknik, daha az bellek ve kaynak tüketen modellerin daha hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde ayarlanmasına olanak tanıyan bir ince ayar yöntemidir

Uygulamalar

Makine Çevirisi (Machine Translation)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Makine Çevirisi (Machine Translation), bilgisayar programları ve yapay zeka teknikleri kullanılarak bir dilden diğerine metin veya kelime çevirisi yapma sürecini ifade eder. Bu, insan müdahalesi olmadan otomatik olarak gerçekleştirilen bir çeviri türüdür. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Makine Çevirisi (Machine Translation), bilgisayar programları ve yapay zeka teknikleri kullanılarak bir dilden diğerine metin veya kelime çevirisi yapma sürecini ifade eder. Bu, insan müdahalesi olmadan otomatik olarak gerçekleştirilen bir çeviri türüdür.

Temel Kavramlar

Makine Öğrenimi (Machine Learning)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Makine Öğrenimi (Machine Learning), bilgisayar sistemlerinin belirli bir görevi insan müdahalesi olmadan öğrenme ve iyileştirme yeteneğine sahip olduğu bir disiplindir. Makine öğrenimi, verilerden desenler ve ilişkiler çıkartma yeteneğine dayanır ve bu desenleri kullanarak modellerin geliştirilmesine odaklanır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Makine Öğrenimi (Machine Learning), bilgisayar sistemlerinin belirli bir görevi insan müdahalesi olmadan öğrenme ve iyileştirme yeteneğine sahip olduğu bir disiplindir. Makine öğrenimi, verilerden desenler ve ilişkiler çıkartma yeteneğine dayanır ve bu desenleri kullanarak modellerin geliştirilmesine odaklanır.

Temel Kavramlar

Makine Zekası (Machine Intelligence)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Makine Zekası (Machine Intelligence), bilgisayar sistemlerinin ve programların insan benzeri zeka ve öğrenme yetenekleri sergileyebilmesi için tasarlandığı ve geliştirildiği bir alandır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Makine Zekası (Machine Intelligence), bilgisayar sistemlerinin ve programların insan benzeri zeka ve öğrenme yetenekleri sergileyebilmesi için tasarlandığı ve geliştirildiği bir alandır.

Model Bileşenleri

Maksimum Yanıt Uzunluğu (Maximum Response Length)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"ChatGPT'nin tek bir yanıtta oluşturabileceği metin uzunluğu sınırıdır. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">ChatGPT'nin tek bir yanıtta oluşturabileceği metin uzunluğu sınırıdır.

Teknikler ve Yöntemler

Markov Karar Süreci (Markov Decision Process)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Markov Karar Süreci (Markov Decision Process - MDP), yapay zeka ve operasyonel araştırma alanlarında kullanılan bir matematiksel modeldir. MDP, bir dizi karar noktası arasında geçiş yapma sürecini, çevresel belirsizlik ve ödüllendirme sistemleri ile birlikte modellemek için kullanılır. Özellikle yapay zeka ve robot kontrolü gibi alanlarda, MDP'ler, bir sistemin en iyi kararlarını vermesine yardımcı olur. Örneğin; ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek ve uygun yanıtları oluşturmak için Markov karar süreci algoritmalarını kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Markov Karar Süreci (Markov Decision Process - MDP), yapay zeka ve operasyonel araştırma alanlarında kullanılan bir matematiksel modeldir. MDP, bir dizi karar noktası arasında geçiş yapma sürecini, çevresel belirsizlik ve ödüllendirme sistemleri ile birlikte modellemek için kullanılır. Özellikle yapay zeka ve robot kontrolü gibi alanlarda, MDP'ler, bir sistemin en iyi kararlarını vermesine yardımcı olur. Örneğin; ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek ve uygun yanıtları oluşturmak için Markov karar süreci algoritmalarını kullanır.

Teknikler ve Yöntemler

Masked Language Modeling (Maskeli Dil Modelleme)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Masked Language Modeling ( Maskeli Dil Modelleme), bir dil modelleme görevidir ve bir girdi dizisindeki maskelenmiş belirteçleri tahmin etme amacını taşımaktadır. Model, maskelenmiş belirteçleri tahmin etmek için çift yönlü bir şekilde belirteçlere erişebilir, yani hem belirtecin solundaki hem de sağındaki belirteçlere bakabilir. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), maskelenmiş dil modellemesinin önde gelen bir örneğidir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Masked Language Modeling (Maskeli Dil Modelleme), bir dil modelleme görevidir ve bir girdi dizisindeki maskelenmiş belirteçleri tahmin etme amacını taşımaktadır. Model, maskelenmiş belirteçleri tahmin etmek için çift yönlü bir şekilde belirteçlere erişebilir, yani hem belirtecin solundaki hem de sağındaki belirteçlere bakabilir. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), maskelenmiş dil modellemesinin önde gelen bir örneğidir.

Teknikler ve Yöntemler

Metin Sınıflandırma

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Yazılı metinleri anlamlarına göre gruplandırma işlemi. ChatGPT, bu yöntemi kullanarak kullanıcının ne demek istediğini anlar ve buna uygun cevaplar verir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Yazılı metinleri anlamlarına göre gruplandırma işlemi. ChatGPT, bu yöntemi kullanarak kullanıcının ne demek istediğini anlar ve buna uygun cevaplar verir.

Model Bileşenleri

Model

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bu, verilerdeki örüntüleri tanımak üzere eğitilmiş bir programdır. Hava durumunu tahmin eden, dilleri tercüme eden, kedi resimlerini tanımlayan vb. bir modeliniz olabilir. Tıpkı bir model uçağın gerçek bir uçağın daha küçük, daha basit bir versiyonu olması gibi, bir YZ modeli de gerçek dünyadaki bir sürecin matematiksel bir versiyonudur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bu, verilerdeki örüntüleri tanımak üzere eğitilmiş bir programdır. Hava durumunu tahmin eden, dilleri tercüme eden, kedi resimlerini tanımlayan vb. bir modeliniz olabilir. Tıpkı bir model uçağın gerçek bir uçağın daha küçük, daha basit bir versiyonu olması gibi, bir YZ modeli de gerçek dünyadaki bir sürecin matematiksel bir versiyonudur.

Çeşitli

Model Kartı (Model Card)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir makine öğrenimi modelinin performansı, sınırlamaları ve ideal kullanım durumları hakkında ayrıntılı bilgi sağlayan dokümantasyon."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir makine öğrenimi modelinin performansı, sınırlamaları ve ideal kullanım durumları hakkında ayrıntılı bilgi sağlayan dokümantasyon.

Model Bileşenleri

Model Mimarisi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Karmaşık YZ modelleri genellikle her biri bir sinir ağı olan ve belirli bir işlevi olan çeşitli ayrık bileşenlere sahiptir. Örnek mimariler arasında konvolüsyon ağları, transformatörler ve tekrarlayan ağlar bulunur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Karmaşık YZ modelleri genellikle her biri bir sinir ağı olan ve belirli bir işlevi olan çeşitli ayrık bileşenlere sahiptir. Örnek mimariler arasında konvolüsyon ağları, transformatörler ve tekrarlayan ağlar bulunur.

Uygulamalar

Moderasyon Araçları

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bunlar, geliştiricilere uygulama ve hizmetlerinde modelin davranışını kontrol etmeleri için sağlanan araçlardır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bunlar, geliştiricilere uygulama ve hizmetlerinde modelin davranışını kontrol etmeleri için sağlanan araçlardır.

Temel Kavramlar

Niyet (Intent)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Intent, kullanıcının veya bir metin belgesinin içeriğindeki amaç veya nedeni ifade eder. Kullanıcılar bir metin yazdığında veya bir sorgu oluşturduğunda, bu metin veya sorgu genellikle belirli bir neden veya amaç doğrultusunda yapılır. Örneğin, bir kullanıcının bir metin mesajında \"Yarın hava nasıl olacak?\" sorgusu bir \"hava durumu sorgusu\" niyetini yansıtır. Kullanıcının amacı hava tahminlerini öğrenmektir. Bu niyeti belirlemek, yapay zeka modellerinin kullanıcının taleplerine daha iyi cevap vermesine yardımcı olur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Intent, kullanıcının veya bir metin belgesinin içeriğindeki amaç veya nedeni ifade eder. Kullanıcılar bir metin yazdığında veya bir sorgu oluşturduğunda, bu metin veya sorgu genellikle belirli bir neden veya amaç doğrultusunda yapılır. Örneğin, bir kullanıcının bir metin mesajında "Yarın hava nasıl olacak?" sorgusu bir "hava durumu sorgusu" niyetini yansıtır. Kullanıcının amacı hava tahminlerini öğrenmektir. Bu niyeti belirlemek, yapay zeka modellerinin kullanıcının taleplerine daha iyi cevap vermesine yardımcı olur.

Model Bileşenleri

Ödül Modelleri (Reward Models)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Farklı yanıtları sıralamak için kullanılan modellerdir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Farklı yanıtları sıralamak için kullanılan modellerdir.

Teknikler ve Yöntemler

Ölçeklendirme Yasaları (Scaling Laws)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Yapay zeka modellerinin büyüklük, veri miktarı ve hesaplama kapasitesi arttıkça gösterdikleri performans artışını tanımlayan bir kavramdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Yapay zeka modellerinin büyüklük, veri miktarı ve hesaplama kapasitesi arttıkça gösterdikleri performans artışını tanımlayan bir kavramdır.

Teknikler ve Yöntemler

One-Shot Learning

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bu, modelin eğitim sırasında bir görevi yalnızca tek bir örnekten anlama yeteneğidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">One-Shot Learning (Tek Vuruşlu Öğrenme), modelin eğitim sırasında bir görevi yalnızca tek bir örnekten anlama yeteneğidir.

Çeşitli

OpenAI

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"GPT-3 ve ChatGPT'yi geliştiren yapay zeka laboratuvarı. OpenAI, yapay genel zekanın (AGI) tüm insanlığa fayda sağlamasını amaçlamaktadır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">GPT-3 ve ChatGPT'yi geliştiren yapay zeka laboratuvarı. OpenAI, yapay genel zekanın (AGI) tüm insanlığa fayda sağlamasını amaçlamaktadır.

Teknikler ve Yöntemler

Ortak Olasılık (Joint Probability)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Ortak Olasılık, istatistik ve olasılık teorisi kavramlarından biridir ve birden fazla olayın aynı anda gerçekleşme olasılığını ifade eder. İki veya daha fazla olayın aynı anda gerçekleşme olasılığını hesaplarken kullanılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Ortak Olasılık, istatistik ve olasılık teorisi kavramlarından biridir ve birden fazla olayın aynı anda gerçekleşme olasılığını ifade eder. İki veya daha fazla olayın aynı anda gerçekleşme olasılığını hesaplarken kullanılır.

Temel Kavramlar

Örüntü Tanıma (Pattern Recognition)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Örüntü tanıma ve makine öğrenimi arasındaki ayrım genellikle bulanıktır, ancak bu alan temel olarak verilerdeki eğilimleri ve örüntüleri bulmakla ilgilidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Örüntü tanıma ve makine öğrenimi arasındaki ayrım genellikle bulanıktır, ancak bu alan temel olarak verilerdeki eğilimleri ve örüntüleri bulmakla ilgilidir.

Temel Kavramlar

Otonom

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Otonom,\" bir makinenin veya sistemin insan müdahalesi olmadan görevlerini yerine getirebilme yeteneğini ifade eder. Otonom sistemler, programlandıkları görevleri veya işlemleri bağımsız olarak gerçekleştirebilirler ve insan müdahalesine ihtiyaç duymazlar."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Otonom," bir makinenin veya sistemin insan müdahalesi olmadan görevlerini yerine getirebilme yeteneğini ifade eder. Otonom sistemler, programlandıkları görevleri veya işlemleri bağımsız olarak gerçekleştirebilirler ve insan müdahalesine ihtiyaç duymazlar.

Model Bileşenleri

Otoregresif Model

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir değişkenin geçmiş değerlerine dayalı olarak gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya modellemek için kullanılan istatistiksel bir analiz modelini ifade eder. ChatGPT bu yaklaşımı cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir değişkenin geçmiş değerlerine dayalı olarak gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya modellemek için kullanılan istatistiksel bir analiz modelini ifade eder. ChatGPT bu yaklaşımı cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için kullanır.

Teknikler ve Yöntemler

Otoregresyon

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Autoregression (Otoregresyon), bir değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya modellemek için kendi geçmiş değerlerini kullanma fikrini temsil eder."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Autoregression (Otoregresyon), bir değişkenin gelecekteki değerlerini tahmin etmek veya modellemek için kendi geçmiş değerlerini kullanma fikrini temsil eder.

Teknikler ve Yöntemler

Özdeşlik Çözümleme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Özdeşlik Çözümleme\" veya \"Coreference Resolution,\" metinlerdeki referansları (atıfları) çözümlemek ve aynı nesne veya kavramı işaret eden farklı ifadeleri birleştirmek için kullanılan bir dil işleme görevidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Özdeşlik Çözümleme" veya "Coreference Resolution," metinlerdeki referansları (atıfları) çözümlemek ve aynı nesne veya kavramı işaret eden farklı ifadeleri birleştirmek için kullanılan bir dil işleme görevidir.

Teknikler ve Yöntemler

Özellik Çıkarımı (Feature Extraction)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Özellik Çıkarımı (Feature extraction), büyük ve karmaşık veri kümesinden anlamlı ve özgün özelliklerin (features) çıkartılmasını amaçlar. Özellikler, veri örneklerini tanımlayan ve bu örneklerin analiz veya modelleme için kullanılabilir hale getiren veri öğeleridir. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmekvve uygun yanıtlar oluşturmak için Feature extraction algoritmalarını kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Özellik Çıkarımı (Feature extraction), büyük ve karmaşık veri kümesinden anlamlı ve özgün özelliklerin (features) çıkartılmasını amaçlar. Özellikler, veri örneklerini tanımlayan ve bu örneklerin analiz veya modelleme için kullanılabilir hale getiren veri öğeleridir. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmekvve uygun yanıtlar oluşturmak için Feature extraction algoritmalarını kullanır.

Model Bileşenleri

Parametre

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Modelin içinde bulunan ve tahminlerde bulunmasına yardımcı olan bir değişken. Bir parametrenin değeri veriler kullanılarak tahmin edilebilir ve genellikle modeli çalıştıran kişi tarafından belirlenmez."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Modelin içinde bulunan ve tahminlerde bulunmasına yardımcı olan bir değişken. Bir parametrenin değeri veriler kullanılarak tahmin edilebilir ve genellikle modeli çalıştıran kişi tarafından belirlenmez.

Teknikler ve Yöntemler

Prompt Mühendisliği

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bunun için mühendislik derecesine ihtiyacınız yok. Bilgi istemi mühendisliği, tam olarak ihtiyacınız olan cevabı almak için bir soruyu nasıl soracağınızı bulmak anlamına gelir. Mümkün olan en iyi çıktıyı elde etmek için bir makine öğrenimi modeline verdiğiniz girdiyi (istem) dikkatlice hazırlamak veya seçmektir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bunun için mühendislik derecesine ihtiyacınız yok. Bilgi istemi mühendisliği, tam olarak ihtiyacınız olan cevabı almak için bir soruyu nasıl soracağınızı bulmak anlamına gelir. Mümkün olan en iyi çıktıyı elde etmek için bir makine öğrenimi modeline verdiğiniz girdiyi (istem) dikkatlice hazırlamak veya seçmektir.

Çeşitli

Python

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Genel programlama için kullanılan popüler bir programlama dili."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Genel programlama için kullanılan popüler bir programlama dili.

Uygulamalar

QA (Soru Yanıtlama)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"NLP'de bir modele bir soru verildiği ve modelin dili ve öğrendiği bilgiyi anlamasına dayalı olarak ilgili ve tutarlı bir cevap üretmesi gereken bir görev."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">NLP'de bir modele bir soru verildiği ve modelin dili ve öğrendiği bilgiyi anlamasına dayalı olarak ilgili ve tutarlı bir cevap üretmesi gereken bir görev.

Teknikler ve Yöntemler

Retrieval Augmented Generation (RAG)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Web aramalarına veya dahili / özel belgelerin sorgularına dayalı ek bilgilerle bir istem ekleme sürecini özellikle tanımlayan bir terim."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Web aramalarına veya dahili / özel belgelerin sorgularına dayalı ek bilgilerle bir istem ekleme sürecini özellikle tanımlayan bir terim.

Çeşitli

Sandbox Ortamı (Sandbox Environment)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Geliştiricilerin canlı ürünü etkilemeden yeni kodu güvenle deneyip test edebilecekleri kontrollü bir ortam."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Geliştiricilerin canlı ürünü etkilemeden yeni kodu güvenle deneyip test edebilecekleri kontrollü bir ortam.

Teknikler ve Yöntemler

Self-Attention

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Transformer tabanlı modellerde, tek bir dizideki belirteçler arasındaki ilişkileri hesaplamak için kullanılan ve modelin çıktısını oluştururken girdinin farklı bölümlerine katılmasını sağlayan bir mekanizma."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Transformer tabanlı modellerde, tek bir dizideki belirteçler arasındaki ilişkileri hesaplamak için kullanılan ve modelin çıktısını oluştururken girdinin farklı bölümlerine katılmasını sağlayan bir mekanizma.

Uygulamalar

Semantik Arama

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Arama yapan kişinin niyetini ve terimlerin bağlamsal anlamını anlayarak arama doğruluğunu artırmayı amaçlayan bir arama türü."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Arama yapan kişinin niyetini ve terimlerin bağlamsal anlamını anlayarak arama doğruluğunu artırmayı amaçlayan bir arama türü.

Teknikler ve Yöntemler

Semantik Benzerlik

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"İki metin arasındaki anlam benzerliğini ölçer. Genellikle bu benzerlik sayısal bir şekilde ifade edilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">İki metin arasındaki anlam benzerliğini ölçer. Genellikle bu benzerlik sayısal bir şekilde ifade edilir.

Teknikler ve Yöntemler

Semantik Etiketleme

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir arama motorunun alaka düzeyini artırmak amacıyla farklı arama sorgularını veya ürünleri etiketleme."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir arama motorunun alaka düzeyini artırmak amacıyla farklı arama sorgularını veya ürünleri etiketleme.

Model Bileşenleri

Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Modeller

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir metni alıp başka bir metne dönüştüren, özellikle makine çevirisi gibi alanlarda kullanılan özel sinir ağı modelleri."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir metni alıp başka bir metne dönüştüren, özellikle makine çevirisi gibi alanlarda kullanılan özel sinir ağı modelleri.

Teknikler ve Yöntemler

Sezgisel Algortima (Heuristics)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sezgisel Algoritma (Heuristics), karar verme ve problem çözme süreçlerinde belirli bir problemi daha hızlı ve etkili bir şekilde çözmek için kullanılan kural tabanlı yaklaşımları ifade eder. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek, anlamak ve uygun yanıtlar oluşturmak için sezgisel algoritmayı kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Sezgisel Algoritma (Heuristics), karar verme ve problem çözme süreçlerinde belirli bir problemi daha hızlı ve etkili bir şekilde çözmek için kullanılan kural tabanlı yaklaşımları ifade eder. ChatGPT, aldığı girdiyi analiz etmek, anlamak ve uygun yanıtlar oluşturmak için sezgisel algoritmayı kullanır.

Model Bileşenleri

Sinir Ağı (Neural Network)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bazen yapay sinir ağları (YSA) olarak da adlandırılan bu ağlar, beyni modelleyerek yapay zeka geliştirmenin bir yöntemidir. Algılayıcı adı verilen ve bir ağ şeklinde birbirine bağlanan çok sayıda (bazen milyarlarca) düğümden oluşurlar. İnsanların bir sinir ağından model olarak bahsettiğini de göreceksiniz."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bazen yapay sinir ağları (YSA) olarak da adlandırılan bu ağlar, beyni modelleyerek yapay zeka geliştirmenin bir yöntemidir. Algılayıcı adı verilen ve bir ağ şeklinde birbirine bağlanan çok sayıda (bazen milyarlarca) düğümden oluşurlar. İnsanların bir sinir ağından model olarak bahsettiğini de göreceksiniz.

Model Bileşenleri

Sınırlayıcı Kutu (Bounding Box)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sınırlayıcı Kutu (Bounding Box), bir nesnenin veya nesne grubunun sınırlarını tanımlayan bir dikdörtgen veya kutu şeklinde bir çerçeve veya sınırlayıcı bölgeyi ifade eder. Bu terim, bilgisayarlı görüş, nesne tanıma ve nesne izleme gibi alanlarda sıkça kullanılır. Sınırlayıcı kutular, nesne tanıma algoritmalarında ve yapay zeka modellerinde kullanılarak nesnelerin konumlarını ve sınırlarını belirler. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Sınırlayıcı Kutu (Bounding Box), bir nesnenin veya nesne grubunun sınırlarını tanımlayan bir dikdörtgen veya kutu şeklinde bir çerçeve veya sınırlayıcı bölgeyi ifade eder. Bu terim, bilgisayarlı görüş, nesne tanıma ve nesne izleme gibi alanlarda sıkça kullanılır. Sınırlayıcı kutular, nesne tanıma algoritmalarında ve yapay zeka modellerinde kullanılarak nesnelerin konumlarını ve sınırlarını belirler.

Teknikler ve Yöntemler

Sistem İstemcisi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sohbet robotları ve diğer LLM programlarının nasıl tepki vereceğini belirleyen kullanıcı girişiyle birlikte verilen önceden hazırlanmış komut. Bu komutların sızıntıları, bu programların nasıl kurulduğuna dair ipuçları verir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Sohbet robotları ve diğer LLM programlarının nasıl tepki vereceğini belirleyen kullanıcı girişiyle birlikte verilen önceden hazırlanmış komut. Bu komutların sızıntıları, bu programların nasıl kurulduğuna dair ipuçları verir.

Çeşitli

Sistem Mesajı

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"ChatGPT ile konuşmaya başlandığında karşınıza çıkan ilk bilgilendirme yazısı."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">ChatGPT ile konuşmaya başlandığında karşınıza çıkan ilk bilgilendirme yazısı.

Teknikler ve Yöntemler

Sorgu

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sorgu, bir veritabanına veya başka bir bilgi kaynağına yapılan bilgi talebidir. Chatgpt, veritabanından ilgili bilgileri almak ve bu bilgilere dayalı yanıtlar oluşturmak için sorguları kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Sorgu, bir veritabanına veya başka bir bilgi kaynağına yapılan bilgi talebidir. Chatgpt, veritabanından ilgili bilgileri almak ve bu bilgilere dayalı yanıtlar oluşturmak için sorguları kullanır.

Uygulamalar

Tahmine Dayalı Analitik

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Veri madenciliği ve makine öğrenimini birleştiren bu analitik türü, geçmiş verilere ve eğilimlere dayanarak belirli bir zaman diliminde neler olacağını tahmin etmek için oluşturulmuştur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Veri madenciliği ve makine öğrenimini birleştiren bu analitik türü, geçmiş verilere ve eğilimlere dayanarak belirli bir zaman diliminde neler olacağını tahmin etmek için oluşturulmuştur.

Model Bileşenleri

Tahmine Dayalı Model

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Tahmine dayalı model, bir dizi girdi verisine dayalı olarak belirli bir sonucun olasılığını tahmin etmek için kullanılan bir tür makine öğrenimi modelidir.Chatgpt, aldığı girdiyle alakalı yanıtlar oluşturmak için tahmine dayalı modeller kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Tahmine dayalı model, bir dizi girdi verisine dayalı olarak belirli bir sonucun olasılığını tahmin etmek için kullanılan bir tür makine öğrenimi modelidir. Chatgpt, aldığı girdiyle alakalı yanıtlar oluşturmak için tahmine dayalı modeller kullanır.

Temel Kavramlar

Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Belirli ölçütler olmadan bir hedef belirleyen ve modeli tek bir cevap bulmak yerine farklı senaryoları test etmeye teşvik eden bir yapay zeka öğretme yöntemi. İnsan geri bildirimlerine dayanarak, model daha iyi sonuçlar elde etmek için bir sonraki senaryoyu manipüle edebilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Belirli ölçütler olmadan bir hedef belirleyen ve modeli tek bir cevap bulmak yerine farklı senaryoları test etmeye teşvik eden bir yapay zeka öğretme yöntemi. İnsan geri bildirimlerine dayanarak, model daha iyi sonuçlar elde etmek için bir sonraki senaryoyu manipüle edebilir.

Teknikler ve Yöntemler

Tek Atış / Birkaç Atış (One-Shot / Few-Shot)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Sadece bir soru soran bir komut istemine tek seferlik komut istemi denir. Belirli sorunlar için, LLM'nin görevi daha iyi anlamasına yardımcı olan birden fazla örnek sağlanarak performans iyileştirilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Sadece bir soru soran bir komut istemine tek seferlik komut istemi denir. Belirli sorunlar için, LLM'nin görevi daha iyi anlamasına yardımcı olan birden fazla örnek sağlanarak performans iyileştirilir.

Model Bileşenleri

Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Tekrarlayan sinir ağı, doğal dil gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmış bir sinir ağı türüdür. Chatgpt, aldığı girdiyi analiz etmek ve anlamak ve uygun yanıtları oluşturmak için tekrarlayan sinir ağlarını kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Tekrarlayan sinir ağı, doğal dil gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmış bir sinir ağı türüdür. Chatgpt, aldığı girdiyi analiz etmek ve anlamak ve uygun yanıtları oluşturmak için tekrarlayan sinir ağlarını kullanır.

Çeşitli

Test Verisi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Makine öğrenimi modelinin ne kadar iyi çalıştığını kontrol etmek için kullanılan veri seti."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Makine öğrenimi modelinin ne kadar iyi çalıştığını kontrol etmek için kullanılan veri seti.

Temel Kavramlar

Token

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Metni sayılara dönüştürerek sinir ağlarının bu metni işlemesini sağlar. Bu sayılar tek bir harfi ya da tüm bir kelimeyi temsil edebilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Metni sayılara dönüştürerek sinir ağlarının bu metni işlemesini sağlar. Bu sayılar tek bir harfi ya da tüm bir kelimeyi temsil edebilir.

Model Bileşenleri

Transformer

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dil verileriyle iyi çalışan bir derin öğrenme modelidir. Bu model, metni bağlamına göre anlama ve onu anlamlı bilgilere dönüştürme konusunda çok başarılıdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dil verileriyle iyi çalışan bir derin öğrenme modelidir. Bu model, metni bağlamına göre anlama ve onu anlamlı bilgilere dönüştürme konusunda çok başarılıdır.

Model Bileşenleri

Transformer Çözücüsü

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dönüştürücü modelin bir parçasıdır ve bir dizi içerisinde neyin geleceğini tahmin etme görevini üstlenir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dönüştürücü modelin bir parçasıdır ve bir dizi içerisinde neyin geleceğini tahmin etme görevini üstlenir.

Model Bileşenleri

Transformer'lar

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Metin gibi dizileri işlemek üzere NLP'de tercih edilen bir sinir ağı yapısıdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Metin gibi dizileri işlemek üzere NLP'de tercih edilen bir sinir ağı yapısıdır.

Temel Kavramlar

Turing Testi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Alan Turing'in oluşturduğu, bir makinenin insan gibi düşünüp konuşabilmesini ölçen bir testtir. Eğer bir makinenin verdiği yanıtlar insan yanıtlarından ayırt edilemezse, bu testi başarmış sayılır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Alan Turing'in oluşturduğu, bir makinenin insan gibi düşünüp konuşabilmesini ölçen bir testtir. Eğer bir makinenin verdiği yanıtlar insan yanıtlarından ayırt edilemezse, bu testi başarmış sayılır.

Teknikler ve Yöntemler

Upstream Sampling

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"ChatGPT'nin birkaç yanıt seçeneği oluşturduğu ve daha sonra en uygun olanını belirlemek için bu seçenekleri sıraladığı bir ince ayar yöntemidir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">ChatGPT'nin birkaç yanıt seçeneği oluşturduğu ve daha sonra en uygun olanını belirlemek için bu seçenekleri sıraladığı bir ince ayar yöntemidir.

Teknikler ve Yöntemler

Variation (Varyasyon)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Varyasyon, doğal dil işlemede bir sorgu ya da ifade anlamına gelir. İnsanlarla daha doğal konuşabilmek için niyetlerle birlikte kullanılır. Yani, bir amacı ifade etmek için kullanılan farklı cümleler varyasyon olarak adlandırılır. \"Kredi kartıyla ödeme yapmak\" amacı için \"Ödeme yapmak için kartımı kullanabilir miyim?\" bir varyasyondur."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Varyasyon, doğal dil işlemede bir sorgu ya da ifade anlamına gelir. İnsanlarla daha doğal konuşabilmek için niyetlerle birlikte kullanılır. Yani, bir amacı ifade etmek için kullanılan farklı cümleler varyasyon olarak adlandırılır. "Kredi kartıyla ödeme yapmak" amacı için "Ödeme yapmak için kartımı kullanabilir miyim?" bir varyasyondur.

Temel Kavramlar

Varyans

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir makine öğrenimi modelinin eğitim sırasında amaçladığı işlevden ne kadar sapma gösterdiği."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir makine öğrenimi modelinin eğitim sırasında amaçladığı işlevden ne kadar sapma gösterdiği.

Çeşitli

Vektör Deposu

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Belgelerin sayısal versiyonlarını saklamak için oluşturulmuş bir sistemdir. Bu sistem, belgeler arasındaki benzerlikleri hızla bulabilmek için geliştirilmiştir ve yapay zeka platformlarının önemli bir parçasıdır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Belgelerin sayısal versiyonlarını saklamak için oluşturulmuş bir sistemdir. Bu sistem, belgeler arasındaki benzerlikleri hızla bulabilmek için geliştirilmiştir ve yapay zeka platformlarının önemli bir parçasıdır.

Teknikler ve Yöntemler

Vektör Temsili

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Kelimeleri bilgisayarların anlayacağı sayısal bir şekle çevirir. ChatGPT, bu yöntemi kelimelerin ne anlama geldiğini anlamak ve doğru yanıtlar vermek için kullanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Kelimeleri bilgisayarların anlayacağı sayısal bir şekle çevirir. ChatGPT, bu yöntemi kelimelerin ne anlama geldiğini anlamak ve doğru yanıtlar vermek için kullanır.

Çeşitli

Veri Bilimi (Data Science)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Veri Bilimi (Data Science) büyük veri kümelerini analiz etmek, bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak ve bu bilgileri karar verme süreçlerine dönüştürmek için istatistiksel, matematiksel ve bilgisayar bilimi yöntemlerini kullanma sürecini ifade eder. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Veri Bilimi (Data Science) büyük veri kümelerini analiz etmek, bu verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak ve bu bilgileri karar verme süreçlerine dönüştürmek için istatistiksel, matematiksel ve bilgisayar bilimi yöntemlerini kullanma sürecini ifade eder.

Teknikler ve Yöntemler

Veri Büyütme (Data Augmentation)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"\"Veri Büyütme\" veya \"Data Augmentation,\" makine öğrenme ve derin öğrenme alanlarında kullanılan bir veri işleme tekniğidir. Bu teknik, mevcut bir veri kümesinin boyutunu artırmak veya çeşitlendirmek amacıyla kullanılır. Veri büyütme, modelin daha iyi eğitilmesine, daha iyi genelleme yapmasına ve aşırı öğrenmeyi azaltmasına yardımcı olabilir. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">"Veri Büyütme" veya "Data Augmentation," makine öğrenme ve derin öğrenme alanlarında kullanılan bir veri işleme tekniğidir. Bu teknik, mevcut bir veri kümesinin boyutunu artırmak veya çeşitlendirmek amacıyla kullanılır. Veri büyütme, modelin daha iyi eğitilmesine, daha iyi genelleme yapmasına ve aşırı öğrenmeyi azaltmasına yardımcı olabilir.

Çeşitli

Veri Gizliliği (Data Privacy)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Veri gizliliği, bireylerin ve kurumların kişisel veya hassas verilerinin korunmasını amaçlar. Bu kavramın temelinde kişisel verilerin yetkisiz erişimden, kötü niyetli kullanımdan veya ifşadan korunması yer almaktadır. Örneğin; ChatGPT'de sohbet geçmişini kapatma özelliği yer almaktadır. OpenAI, sohbet geçmişi devre dışı bırakıldığında, yeni konuşmaların 30 gün boyunca saklanacağını ve bu konuşmaları kalıcı olarak silmeden önce yalnızca kötüye kullanım olup olmadığını izlemek için gerektiğinde inceleyeceğini belirtmektedir. Bakınız: https://openai.com/blog/new-ways-to-manage-your-data-in-chatgpt"}" data-sheets-userformat="{"2":1049475,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0,"23":1}" data-sheets-textstyleruns="{"1":0}{"1":538,"2":{"2":{"1":2,"2":1136076},"9":1}}" data-sheets-hyperlinkruns="{"1":538,"2":"https://openai.com/blog/new-ways-to-manage-your-data-in-chatgpt"}{"1":601}">Veri gizliliği, bireylerin ve kurumların kişisel veya hassas verilerinin korunmasını amaçlar. Bu kavramın temelinde kişisel verilerin yetkisiz erişimden, kötü niyetli kullanımdan veya ifşadan korunması yer almaktadır. Örneğin; ChatGPT'de sohbet geçmişini kapatma özelliği yer almaktadır. OpenAI, sohbet geçmişi devre dışı bırakıldığında, yeni konuşmaların 30 gün boyunca saklanacağını ve bu konuşmaları kalıcı olarak silmeden önce yalnızca kötüye kullanım olup olmadığını izlemek için gerektiğinde inceleyeceğini belirtmektedir. Bakınız: <a class="in-cell-link" target="_blank" href="https://openai.com/blog/new-ways-to-manage-your-data-in-chatgpt" rel="noopener">https://openai.com/blog/new-ways-to-manage-your-data-in-chatgpt</a>

Teknikler ve Yöntemler

Veri Madenciliği (Data Mining)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Veri Madenciliği veya diğer adıyla Data Mining, büyük veri kümeleri içerisinden anlamlı bilgileri ve desenleri keşfetmek için yapılan bir veri analizi sürecidir. Bu işlem, genellikle özel yazılımlar veya veri madenciliği araçları kullanılarak gerçekleştirilir. Veri madenciliği, işletmelerin, araştırmacıların ve karar vericilerin büyük miktardaki verilerden anlamlı bilgi çıkararak daha iyi kararlar almasını sağlayabilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Veri Madenciliği veya diğer adıyla Data Mining, büyük veri kümeleri içerisinden anlamlı bilgileri ve desenleri keşfetmek için yapılan bir veri analizi sürecidir. Bu işlem, genellikle özel yazılımlar veya veri madenciliği araçları kullanılarak gerçekleştirilir. Veri madenciliği, işletmelerin, araştırmacıların ve karar vericilerin büyük miktardaki verilerden anlamlı bilgi çıkararak daha iyi kararlar almasını sağlayabilir.

Çeşitli

Veri Seti (Dataset)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Veri Seti(Dataset), belirli bir amaç için toplanan, düzenlenen veya kaydedilen veri örneklerinin koleksiyonunu ifade eder. "}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Veri Seti (Dataset), belirli bir amaç için toplanan, düzenlenen veya kaydedilen veri örneklerinin koleksiyonunu ifade eder.

Temel Kavramlar

Yakın Gelişim Alanı

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bu eğitimde kullanılan bir terimdir ve bir öğrencinin kendi başına ne kadar ilerleyebileceği ile bir uzman veya daha bilgili bir kişi yardımıyla ne kadar ilerleyebileceği arasındaki farkı tanımlar. Yani, öğrenme süreci boyunca hangi aşamada hangi konuların öğretileceğini belirlemek için kullanılır. Aynı kavram makine öğreniminde de geçerli; modellerin zorluk seviyesi yavaş yavaş artırılarak daha iyi öğrenmeleri sağlanır."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bu eğitimde kullanılan bir terimdir ve bir öğrencinin kendi başına ne kadar ilerleyebileceği ile bir uzman veya daha bilgili bir kişi yardımıyla ne kadar ilerleyebileceği arasındaki farkı tanımlar. Yani, öğrenme süreci boyunca hangi aşamada hangi konuların öğretileceğini belirlemek için kullanılır. Aynı kavram makine öğreniminde de geçerli; modellerin zorluk seviyesi yavaş yavaş artırılarak daha iyi öğrenmeleri sağlanır.

Teknikler ve Yöntemler

Yakın Politika Optimizasyonu (PPO)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Model eğitimini iyileştirmek için takviyeli öğrenmede kullanılan bir optimizasyon algoritması."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Model eğitimini iyileştirmek için takviyeli öğrenmede kullanılan bir optimizasyon algoritması.

Teknikler ve Yöntemler

Yanıt Kalitesi

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"YZ'nin, yanıtın alaka düzeyi, tutarlılığı ve gerçekliği dahil olmak üzere kullanıcı istemlerine ne kadar iyi yanıt verdiğinin ölçüsü."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">AI'ın, yanıtın alaka düzeyi, tutarlılığı ve gerçekliği dahil olmak üzere kullanıcı istemlerine ne kadar iyi yanıt verdiğinin ölçüsü.

Model Bileşenleri

Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network)

Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network), bilgisayarlar tarafından karmaşık verileri işlemek, öğrenmek ve kararlar almak için kullanılan bir yapay zeka modeli türüdür. İnsan beyninin sinir ağına benzer bir yapıyı taklit ederler. Temel olarak, YSA'lar, çok sayıda yapay sinir hücresi (nöron) adı verilen işlem birimlerinden oluşur. Bu sinir hücreleri, verileri alır, işler, öğrenir ve sonuçları üretirler.

Temel Kavramlar

Yapay Zeka (AI)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"İnsan zekasına benzer şekilde görevleri yerine getirebilen zeki makineleri oluşturmaya odaklanan bilgisayar bilimi alanıdır. Bu görevler arasında konuşma tanıma, problem çözme ve dil çevirisi gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevler bulunur."}" data-sheets-userformat="{"2":4354,"4":{"1":2,"2":16777215},"11":4,"15":"Arial"}">İnsan zekasına benzer şekilde görevleri yerine getirebilen zeki makineleri oluşturmaya odaklanan bilgisayar bilimi alanıdır. Bu görevler arasında konuşma tanıma, problem çözme ve dil çevirisi gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevler bulunur.

Genel

Yapay Zeka (AI) Eğitmeni

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Yapay Zeka (AI) Eğitmeni, bir yapay zeka modelini geliştirme sürecinde önemli bir rol oynayan bir kişiyi ifade eder. Bu kişi, genellikle modelin ince ayar sürecinde görev alır ve modelin istenilen performansı elde etmesine yardımcı olur."}" data-sheets-userformat="{"2":4354,"4":{"1":2,"2":16777215},"11":4,"15":"Arial"}">Yapay Zeka (AI) Eğitmeni, bir yapay zeka modelini geliştirme sürecinde önemli bir rol oynayan bir kişiyi ifade eder. Bu kişi, genellikle modelin ince ayar sürecinde görev alır ve modelin istenilen performansı elde etmesine yardımcı olur.

Teknikler ve Yöntemler

Yapay Zekada Ön Eğitim (Pre-training)

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir dil modelini, soruları yanıtlamak veya metin oluşturmak gibi belirli görevler için ince ayar yapmadan önce büyük bir metin verisi külliyatı üzerinde eğitme süreci."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir dil modelini, soruları yanıtlamak veya metin oluşturmak gibi belirli görevler için ince ayar yapmadan önce büyük bir metin verisi külliyatı üzerinde eğitme süreci.

Çeşitli

Yeoman's Work

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bir makine öğrenimi modelinin, daha önce hiç görmediği bir tür işi bile anlayıp doğru çözümler üretebilmesidir. Yani, model eğitim aşamasında bu konuda örnek görmemiş olsa bile, yine de başarılı bir şekilde görevi tamamlayabilir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bir makine öğrenimi modelinin, daha önce hiç görmediği bir tür işi bile anlayıp doğru çözümler üretebilmesidir. Yani, model eğitim aşamasında bu konuda örnek görmemiş olsa bile, yine de başarılı bir şekilde görevi tamamlayabilir.

Temel Kavramlar

Zayıf Yapay Zeka

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Dar yapay zeka, belli başlı görevlerde iyi olan ama dışında bir şey öğrenemeyen bir yapay zeka türüdür. Şu anki yapay zeka modellerinin çoğu bu türdendir."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Dar yapay zeka, belli başlı görevlerde iyi olan ama dışında bir şey öğrenemeyen bir yapay zeka türüdür. Şu anki yapay zeka modellerinin çoğu bu türdendir.

Teknikler ve Yöntemler

Zero-Shot Learning

<span data-sheets-root="1" data-sheets-value="{"1":2,"2":"Bu, modelin bir görevi anlama ve eğitim sırasında bu tür örnekleri görmeden uygun yanıtlar üretme yeteneğini ifade eder."}" data-sheets-userformat="{"2":899,"3":{"1":0},"4":{"1":2,"2":16777215},"10":1,"11":4,"12":0}">Bu, modelin bir görevi anlama ve eğitim sırasında bu tür örnekleri görmeden uygun yanıtlar üretme yeteneğini ifade eder.

AI Terimleri & Tanımlamaları

Terimler