Teknikler ve Yöntemler

A

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.

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.

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.

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.

B

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.

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.

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.

C

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.

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.

Ç

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.

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

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.

D

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.

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.

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.

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.

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.

E

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.

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.

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.

F

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.

G

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.

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.

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.

H

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.

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.

İ

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.

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.

K

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.

L

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

M

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.

O

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.

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.

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.

Ö

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

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.

P

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.

R

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.

S

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.

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.

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.

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.

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.

T

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.

U

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.

V

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.

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.

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.

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.

Y

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.

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.

Z

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.