Glossary kategorisindeki tüm içeriğe göz atın
CrushOn.AI, sanal karakterlerle filtresiz ve dinamik sohbetler sunan gelişmiş bir yapay zeka sohbet platformudur. Etkileşimleri kişiselleştirin, yaratıcı senaryoları keşfedin ve eğlence, öğrenme ve arkadaşlık için yapay zeka tarafından oluşturulan karakterlerle çok dilli rol yapın.
Bir Yapay Zeka Cümle Yeniden Yazıcı'nın ne olduğunu, nasıl çalıştığını, kullanım alanlarını ve yazarlar, öğrenciler ve pazarlamacıların metni anlamı koruyarak ve açıklığı artırarak nasıl yeniden ifade etmelerine yardımcı olduğunu keşfedin.
Yapay zekâda (YZ) çağrışımsal bellek, sistemlerin bilgileri desenler ve çağrışımlar aracılığıyla hatırlamasını sağlar ve insan belleğini taklit eder. Bu bellek modeli, YZ uygulamalarında desen tanıma, veri geri çağırma ve öğrenmeyi geliştirir; sohbet botları ve otomasyon araçlarında yaygın olarak kullanılır.
Çapraz doğrulama, makine öğrenimi modellerini değerlendirmek ve karşılaştırmak için verileri birden çok kez eğitim ve doğrulama setlerine bölen, modellerin görülmemiş verilere iyi genelleme yapmasını sağlayan ve aşırı öğrenmeyi önlemeye yardımcı olan istatistiksel bir yöntemdir.
Çapraz-entropi, hem bilgi teorisi hem de makine öğreniminde iki olasılık dağılımı arasındaki sapmayı ölçmek için bir metrik olarak hizmet eden temel bir kavramdır. Makine öğreniminde, özellikle sınıflandırma görevlerinde model performansını optimize etmek için tahmin edilen çıktılar ile gerçek etiketler arasındaki farklılıkları nicelendiren bir kayıp fonksiyonu olarak kullanılır.
Çekirdek referans çözümlemesi, bir metindeki aynı varlığa atıfta bulunan ifadeleri belirleyen ve birbirine bağlayan temel bir NLP görevidir; özetleme, çeviri ve soru-cevap gibi uygulamalarda makine anlayışı için kritik öneme sahiptir.
Çeyrek Sonu, bir şirketin mali çeyreğinin kapanışını ifade eder ve finansal raporlama, performans değerlendirmesi ve stratejik planlama için hayati öneme sahiptir. Yapay zeka ve otomasyonun bu süreçleri nasıl kolaylaştırdığını, doğruluğu artırdığını ve daha iyi kararlar alınmasına nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.
Çıkarımsal Yapay Zeka, mevcut veri kaynaklarından belirli bilgileri tespit edip çekmeye odaklanan yapay zekanın uzmanlaşmış bir dalıdır. Üretici yapay zekanın aksine, çıkarımsal yapay zeka, gelişmiş NLP tekniklerini kullanarak yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veri kümeleri içinde tam olarak gereken verileri bulur; bu da veri çıkarımı ve bilgi erişiminde doğruluk ve güvenilirlik sağlar.
Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (BiLSTM), ardışık verileri hem ileri hem de geri yönde işleyerek bağlamsal anlayışı artıran gelişmiş bir Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) mimarisidir. Bu özellik, NLP, konuşma tanıma ve biyoinformatik uygulamalarında etkinlik sağlar.
Çok aşamalı akıl yürütme, özellikle NLP ve bilgi grafikleri alanında, sistemlerin karmaşık soruları yanıtlamak veya karar vermek için birden fazla bilgi parçasını birbirine bağladığı bir yapay zeka sürecidir. Bu, veri kaynakları arasında mantıksal bağlantılar kurmayı mümkün kılar, gelişmiş soru-cevap, bilgi grafiği tamamlama ve daha akıllı sohbet robotlarını destekler.
Çöp Girerse, Çöp Çıkar (GIGO), yapay zeka ve diğer sistemlerden alınan çıktıların kalitesinin doğrudan girdi kalitesine bağlı olduğunu vurgular. Yapay zekada bunun etkilerini, veri kalitesinin önemini ve daha doğru, adil ve güvenilir sonuçlar için GIGO'nun nasıl önlenebileceğini öğrenin.
DALL-E, OpenAI tarafından geliştirilen bir dizi metinden-görüntüye modelidir ve derin öğrenmeyi kullanarak metinsel açıklamalardan dijital görüntüler üretir. Tarihi, sanatta, pazarlamada, eğitimdeki uygulamaları ve etik değerlendirmeleri hakkında bilgi edinin.
Dash, Plotly tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir Python framework'üdür ve etkileşimli veri görselleştirme uygulamaları ile panoları oluşturmak için kullanılır. Flask, React.js ve Plotly.js teknolojilerini bir araya getirerek kusursuz analiz ve iş zekası çözümleri sunar.
Deepfake'ler, yapay zekanın son derece gerçekçi ancak sahte görüntüler, videolar veya ses kayıtları üretmek için kullanıldığı bir sentetik medya biçimidir. “Deepfake” terimi, “derin öğrenme” ve “sahte” kelimelerinin birleşiminden oluşur ve teknolojinin gelişmiş makine öğrenimi tekniklerine olan bağımlılığını yansıtır.
Denetimli öğrenme, algoritmaların tahmin veya sınıflandırma yapabilmek için etiketli veri kümelerinden öğrendiği makine öğrenmesi ve yapay zekâda temel bir yaklaşımdır. Sürecini, türlerini, temel algoritmalarını, uygulama alanlarını ve karşılaşılan zorlukları keşfedin.
Denetimli öğrenme, algoritmaların yeni, görülmemiş veriler üzerinde doğru tahminler veya sınıflandırmalar yapabilmesi için etiketli verilerle eğitildiği temel bir yapay zeka ve makine öğrenimi kavramıdır. Temel bileşenleri, türleri ve avantajları hakkında bilgi edinin.
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerdeki desenleri, yapıları ve ilişkileri bulmaya odaklanan bir makine öğrenimi dalıdır; kümeleme, boyut indirgeme ve ilişki kuralı öğrenimi gibi görevleri gerçekleştirerek müşteri segmentasyonu, anomali tespiti ve tavsiye motorları gibi uygulamalar için kullanılabilir.
Denetimsiz öğrenme, algoritmaları etiketlenmemiş veriler üzerinde eğiterek gizli desenleri, yapıları ve ilişkileri keşfetmeyi amaçlayan bir makine öğrenimi tekniğidir. Yaygın yöntemler arasında kümeleme, ilişkilendirme ve boyut indirgeme bulunur; müşteri segmentasyonu, anomali tespiti ve sepet analizi gibi uygulamalarda kullanılır.
Derin İnanç Ağı (DBN), hem denetimli hem de denetimsiz görevler için hiyerarşik veri temsilleri öğrenmek amacıyla derin mimariler ve Sınırlı Boltzmann Makineleri (RBM'ler) kullanan gelişmiş bir üretici modeldir; görüntü ve konuşma tanıma gibi uygulamalarda kullanılır.
Derin Öğrenme, yapay zekâda (AI) makine öğreniminin bir alt kümesidir ve insan beyninin veri işleme ve karar verme için kalıplar oluşturma şeklini taklit eder. Beynin yapısı ve işlevinden ilham alan, yapay sinir ağları olarak adlandırılan yapılara dayanır. Derin Öğrenme algoritmaları, karmaşık veri ilişkilerini analiz eder ve yorumlar, konuşma tanıma, görüntü sınıflandırma ve karmaşık problem çözme gibi görevleri yüksek doğrulukla yerine getirebilir.
Derinlik tahmini, bilgisayarlı görmede temel bir görev olup, bir görüntüdeki nesnelerin kameraya olan uzaklığını tahmin etmeye odaklanır. 2D görüntü verilerini 3D uzamsal bilgiye dönüştürür ve otonom araçlar, AR, robotik ve 3D modelleme gibi uygulamalar için temel oluşturur.
Desen tanıma, verilerdeki desenleri ve düzenlilikleri belirlemek için kullanılan hesaplamalı bir süreçtir; yapay zeka, bilgisayar bilimi, psikoloji ve veri analizi gibi alanlarda çok önemlidir. Konuşma, metin, görüntü ve soyut veri kümelerinde yapıları otomatik olarak tanıyarak bilgisayarla görme, konuşma tanıma, OCR ve dolandırıcılık tespiti gibi akıllı sistem ve uygulamalara olanak tanır.
Deterministik bir model, belirli bir giriş koşulları seti için tek, kesin bir çıktı üreten matematiksel veya hesaplamalı bir modeldir ve rastgelelik olmadan öngörülebilirlik ve güvenilirlik sunar. Yapay zeka, finans, mühendislik ve CBS gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan deterministik modeller, hassas analiz sağlar ancak gerçek dünya değişkenliği için esneklikten yoksun olabilir.
Dikey Yapay Zeka Aracıları, belirli sektörlerdeki benzersiz zorlukları ele almak ve süreçleri optimize etmek için tasarlanmış, sektöre özel yapay zeka çözümleridir. Dikey yapay zeka aracıların, yüksek etkili ve uzmanlaşmış uygulamalarla kurumsal yazılımları nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
Büyük dil modellerinde (LLM'ler) dil tespiti, bu modellerin giriş metninin dilini belirlemesi sürecidir; bu, çok dilli uygulamalar için (sohbet botları, çeviri ve içerik denetimi gibi) doğru işlemeyi mümkün kılar.
Yapay zeka ve makine öğreniminde dizi modellemeyi keşfedin—RNN, LSTM, GRU ve Transformer'ları kullanarak metin, ses ve DNA gibi verilerdeki dizileri tahmin edin ve oluşturun. Temel kavramları, uygulamaları, zorlukları ve güncel araştırmaları inceleyin.
DL4J veya DeepLearning4J, Java Sanal Makinesi (JVM) için açık kaynaklı, dağıtık bir derin öğrenme kütüphanesidir. Eclipse ekosisteminin bir parçası olan bu kütüphane, Java, Scala ve diğer JVM dillerini kullanarak ölçeklenebilir derin öğrenme modellerinin geliştirilmesini ve dağıtılmasını sağlar.
Doğal Dil Anlama (NLU), makinelerin insan dilini bağlamsal olarak kavrayıp yorumlamasını sağlayan, temel metin işleme ötesine geçerek amaç, anlam ve incelikleri tanıyan, sohbet botları, duygu analizi ve makine çevirisi gibi uygulamalar için geliştirilen bir yapay zeka alt alanıdır.
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini; hesaplamalı dilbilim, makine öğrenimi ve derin öğrenme kullanarak sağlar. NLP, çeviri, sohbet botları, duygu analizi gibi uygulamalara güç katarak sektörleri dönüştürür ve insan-bilgisayar etkileşimini geliştirir.
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan yapay zeka (YZ) alt alanıdır. Temel özellikleri, nasıl çalıştığını ve endüstrilerdeki uygulamalarını keşfedin.
Doğal Dil Üretimi (NLG), yapılandırılmış verileri insan benzeri metne dönüştürmeye odaklanan bir yapay zeka alt dalıdır. NLG; sohbet botları, sesli asistanlar, içerik oluşturma ve daha fazlası gibi uygulamaları, tutarlı, bağlamsal olarak alakalı ve dilbilgisine uygun anlatılar üreterek destekler.
Doğrusal regresyon, istatistik ve makine öğreniminde bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modelleyen temel bir analiz tekniğidir. Sadelik ve yorumlanabilirliğiyle tanınan bu yöntem, öngörüsel analizler ve veri modellemesi için temel bir araçtır.
Bir dönüştürücü modeli, metin, konuşma veya zaman serisi verileri gibi ardışık verileri işlemek için özel olarak tasarlanmış bir sinir ağı türüdür. Geleneksel RNN ve CNN modellerinden farklı olarak, dönüştürücüler, giriş dizisindeki öğelerin önemini tartmak için bir dikkat mekanizması kullanır ve bu sayede NLP, konuşma tanıma, genomik ve daha birçok uygulamada güçlü bir performans sağlar.
Dropout, özellikle sinir ağlarında aşırı öğrenmeyi önlemek için kullanılan bir düzenleme tekniğidir. Eğitim sırasında nöronların rastgele devre dışı bırakılmasıyla, daha sağlam özellik öğrenimi ve yeni verilere daha iyi genelleme sağlanır.
Duygu analizi, diğer adıyla görüş madenciliği, metnin duygusal tonunu olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırmak ve yorumlamak için kullanılan önemli bir Yapay Zeka (YZ) ve Doğal Dil İşleme (NLP) görevidir. Önemi, türleri, yaklaşımları ve işletmeler için pratik uygulamalarını keşfedin.
Düzeltilmiş R-kare, bir regresyon modelinin uyumunu değerlendirmek için kullanılan istatistiksel bir ölçüdür; modeldeki tahminci sayısını dikkate alarak aşırı uyumu önler ve model performansının daha doğru bir değerlendirmesini sağlar.
Yapay zekâda (YZ) düzenleme, makine öğrenimi modellerinde aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için eğitim sırasında kısıtlamalar getirerek, görülmemiş verilere daha iyi genelleme yapabilmesini sağlayan bir dizi tekniktir.
Yapay zeka ve makine öğreniminde eğitim hatası, bir modelin eğitim sırasında tahmin edilen ve gerçek çıktıları arasındaki farktır. Model performansını değerlendirmek için önemli bir metriktir ancak aşırı uyum veya yetersiz uyumdan kaçınmak için test hatasıyla birlikte değerlendirilmelidir.
Eğitim verisi, yapay zekâ algoritmalarını eğitmek için kullanılan, onların kalıpları tanımasını, kararlar vermesini ve sonuçlar tahmin etmesini sağlayan veri kümesidir. Bu veri; metin, sayı, görsel ve videoları kapsayabilir ve etkili bir yapay zekâ modeli performansı için yüksek kaliteli, çeşitli ve iyi etiketlenmiş olmalıdır.
Eğri Altındaki Alan (AUC), makine öğreniminde ikili sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan temel bir metriktir. Bir modelin pozitif ve negatif sınıfları ayırt etme yeteneğini, Alıcı İşletim Karakteristiği (ROC) eğrisinin altındaki alanı hesaplayarak nicelendirir.
k-en yakın komşu (KNN) algoritması, makine öğreniminde sınıflandırma ve regresyon görevlerinde kullanılan parametrik olmayan, denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Sonuçları, 'k' en yakın veri noktasını bulup, mesafe metrikleri ve çoğunluk oylaması kullanarak tahmin eder ve sadeliği ile çok yönlülüğüyle bilinir.
Evrişimli Sinir Ağı (CNN), yapılandırılmış ızgara verilerini (örneğin görüntüler) işlemek için tasarlanmış özel bir yapay sinir ağı türüdür. CNN'ler, görsel veri içeren görevlerde özellikle etkilidir; bu görevler arasında görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve görüntü bölütleme bulunur. İnsan beyninin görsel işleme mekanizmasını taklit ederek bilgisayarla görme alanında temel bir yapı taşıdır.
F-Skoru, F-Ölçütü veya F1 Skoru olarak da bilinen bu istatistiksel metrik, özellikle ikili sınıflandırmada bir testin veya modelin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır. Doğruluk ve geri çağırmayı dengeleyerek, özellikle dengesiz veri kümelerinde model performansına kapsamlı bir bakış sunar.
Fasetlenmiş arama, kullanıcıların önceden tanımlanmış kategorilere (fasetlere) dayalı olarak birden fazla filtre uygulayarak büyük veri hacmini daraltmasına ve gezinmesine olanak tanıyan gelişmiş bir tekniktir. E-ticaret, kütüphaneler ve kurumsal aramalarda yaygın olarak kullanılır; kullanıcı deneyimini daha verimli ve ilgili bilgilere kolayca ulaşmayı sağlayarak iyileştirir.
Fastai, PyTorch üzerine inşa edilmiş bir derin öğrenme kütüphanesidir ve yüksek seviyeli API'leri, transfer öğrenme desteği ve katmanlı mimarisiyle görsel, NLP, tablosal veri ve daha fazlası için sinir ağı geliştirmeyi kolaylaştırır. Jeremy Howard ve Rachel Thomas tarafından geliştirilen Fastai, açık kaynaklı ve topluluk odaklıdır; en son yapay zekâ teknolojilerini herkes için erişilebilir kılar.
Federated Learning, birden fazla cihazın eğitim verilerini yerel tutarak paylaşılan bir modeli birlikte eğittiği işbirlikçi bir makine öğrenimi tekniğidir. Bu yaklaşım, gizliliği artırır, gecikmeyi azaltır ve ham verileri paylaşmadan milyonlarca cihazda ölçeklenebilir yapay zekâ sağlar.
Flesch Okunabilirlik Kolaylığı, bir metnin ne kadar kolay anlaşıldığını değerlendiren bir okunabilirlik formülüdür. 1940'larda Rudolf Flesch tarafından geliştirilen bu formül, metin karmaşıklığını göstermek için cümle uzunluğu ve hece sayısına dayalı bir puan atar. Eğitim, yayıncılık ve yapay zekâda içeriği erişilebilir kılmak için yaygın olarak kullanılır.
Frase hakkında temel bilgileri öğrenin: SEO uyumlu içerik oluşturmak için yapay zeka destekli bir araç. Temel özelliklerini, artılarını ve eksilerini, ayrıca alternatiflerini keşfedin.
Fréchet Girişim Mesafesi (FID), üretici modeller tarafından üretilen görüntülerin kalitesini değerlendirmek için kullanılan bir metriktir; özellikle GAN'ler için kullanılır. FID, üretilen görüntülerin dağılımını gerçek görüntülerle karşılaştırarak, görüntü kalitesi ve çeşitliliği için daha bütünsel bir ölçüm sunar.
Gelişimsel Okuma Değerlendirmesi (DRA), bir öğrencinin okuma yeteneklerini değerlendirmek için bireysel olarak uygulanan bir araçtır ve okuma seviyesi, akıcılık ve anlama hakkında bilgiler sunar. Eğitimcilerin öğretimi kişiselleştirmesine ve anaokulundan sekizinci sınıfa kadar ilerlemeyi izlemesine yardımcı olur.
Genelleştirme hatası, bir makine öğrenimi modelinin görülmemiş verileri ne kadar iyi tahmin ettiğini ölçer; önyargı ve varyansı dengeleyerek sağlam ve güvenilir yapay zeka uygulamaları sağlar. Önemi, matematiksel tanımı ve gerçek dünyada başarı için onu en aza indirmeye yönelik etkili teknikleri keşfedin.
AI Genişletilebilirliği, yapay zeka sistemlerinin yeni alanlara, görevlere ve veri setlerine, büyük çaplı yeniden eğitim gerektirmeden, transfer öğrenme, çoklu görev öğrenme ve esnek entegrasyon için modüler tasarım gibi tekniklerle yeteneklerini genişletebilme yeteneğini ifade eder.
Gensim, denetimsiz konu modelleme, belge indeksleme ve benzerlik sorgulama konularında uzmanlaşmış, doğal dil işleme (NLP) için popüler bir açık kaynak Python kütüphanesidir. Büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işleyebilen, anlamsal analiz desteği sunan ve metin madenciliği, sınıflandırma ve sohbet botları gibi alanlarda araştırma ve endüstride yaygın olarak kullanılan bir araçtır.
Geriye yayılım, yapay sinir ağlarını eğitmek için ağırlıkları ayarlayarak tahmin hatasını en aza indiren bir algoritmadır. Nasıl çalıştığını, adımlarını ve sinir ağı eğitimindeki ilkelerini öğrenin.
Gizli Markov Modelleri (HMM'ler), altta yatan durumların gözlemlenemediği sistemler için gelişmiş istatistiksel modellerdir. Konuşma tanıma, biyoinformatik ve finans gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan HMM'ler, gizli süreçleri yorumlar ve Viterbi ve Baum-Welch gibi algoritmalarla desteklenir.
Google Colaboratory (Google Colab), Google tarafından sunulan bulut tabanlı bir Jupyter notebook platformudur. Kullanıcıların tarayıcı üzerinden Python kodu yazıp çalıştırmasına olanak tanır, ücretsiz GPU/TPU erişimiyle makine öğrenimi ve veri bilimi için idealdir.
Gömülü bir vektör, verinin çok boyutlu bir uzaydaki yoğun sayısal temsili olup, anlamsal ve bağlamsal ilişkileri yakalar. Gömülü vektörlerin NLP, görüntü işleme ve öneri sistemleri gibi Yapay Zeka görevlerine nasıl güç verdiğini öğrenin.
Yapay Zekada Görüntü Tanımanın ne olduğunu öğrenin. Nerelerde kullanılır, trendler nelerdir ve benzer teknolojilerden nasıl ayrılır.
Görüntülerde anomali tespiti, normdan sapma gösteren desenleri belirler; bu, endüstriyel denetim ve tıbbi görüntüleme gibi uygulamalar için çok önemlidir. Gözetimsiz ve zayıf gözetimli yöntemleri, yapay zeka entegrasyonunu ve gerçek dünya kullanım örneklerini öğrenin.
Gradyan İnişi, makine öğrenimi ve derin öğrenmede maliyet veya kayıp fonksiyonlarını yinelemeli olarak model parametrelerini ayarlayarak en aza indirmek için yaygın olarak kullanılan temel bir optimizasyon algoritmasıdır. Sinir ağları gibi modellerin optimize edilmesinde kritik öneme sahiptir ve Toplu, Stokastik ve Mini Toplu Gradyan İnişi gibi formlarda uygulanır.
