Glossary kategorisindeki tüm içeriğe göz atın
Gülümse ve Ara, potansiyel müşterilere olumlu ve coşkulu bir tavırla dış aramalar yapmayı içeren bir satış tekniğidir. Arama sırasında gülümsemek, ses tonunu iyileştirerek sıcaklık, güven ve etkileşim oluşturur—özellikle soğuk arama ve tele-pazarlama süreçlerinde. Yapay zekâ desteğiyle, kişiselleştirilmiş etkileşimleri artırır; tükenmişlik veya yasal düzenlemeler gibi zorluklara rağmen etkili olur.
Dil modellerinde halüsinasyon, yapay zekanın makul görünen ancak aslında yanlış veya uydurma metinler üretmesiyle oluşur. Nedenleri, tespit yöntemlerini ve yapay zeka çıktılarında halüsinasyonları azaltma stratejilerini öğrenin.
Yapay zekâda 'hendek', şirketlerin pazar liderliğini sürdürmelerine ve rekabeti caydırmalarına yardımcı olan ölçek ekonomileri, ağ etkileri, tescilli teknoloji, yüksek geçiş maliyetleri ve veri hendekleri gibi sürdürülebilir rekabet avantajıdır.
Heteronim nedir? Heteronim, iki veya daha fazla kelimenin aynı yazılışa sahip olup farklı telaffuz ve anlamlara sahip olduğu benzersiz bir dil olgusudur. Bu kelimeler, eşsesli olup eşanlamlı olmayan homograflardır. Daha basit bir ifadeyle, heteronimler yazılı olarak aynı görünür fakat konuşulduğunda farklı seslendirilir ve bağlama göre farklı anlamlar ifade eder.
Hiperparametre Ayarlaması, öğrenme oranı ve düzenlileştirme gibi parametreleri ayarlayarak model performansını optimize etmek için makine öğreniminde temel bir süreçtir. Grid search, rastgele arama, Bayesyen optimizasyon ve daha fazlası gibi yöntemleri keşfedin.
Horovod, çoklu GPU veya makineler arasında verimli ölçeklenmeyi kolaylaştırmak için tasarlanmış, sağlam, açık kaynaklı dağıtık derin öğrenme eğitim çerçevesidir. TensorFlow, Keras, PyTorch ve MXNet'i destekler, makine öğrenimi modeli eğitiminde hız ve ölçeklenebilirliği optimize eder.
Hugging Face Transformers, makine öğrenimi görevleri için NLP, bilgisayarla görme ve ses işleme alanlarında Transformer modellerinin kolayca uygulanmasını sağlayan, önde gelen açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Binlerce önceden eğitilmiş modele erişim sunar ve PyTorch, TensorFlow ve JAX gibi popüler framework'leri destekler.
Ideogram AI, metin istemlerini yüksek kaliteli görsellere dönüştürmek için yapay zeka kullanan yenilikçi bir görsel oluşturma platformudur. Derin öğrenme sinir ağlarından yararlanan Ideogram, metin ve görsel arasındaki bağlantıyı anlayarak kullanıcıların açıklamalarına çok yakın görseller oluşturmasını sağlar.
Insight Engine'in ne olduğunu keşfedin: bağlamı ve amacı anlayarak veri arama ve analizini geliştiren, gelişmiş, yapay zeka tabanlı bir platform. Insight Engine'lerin NLP, makine öğrenimi ve derin öğrenmeyi nasıl entegre ederek yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynaklarından eyleme dönüştürülebilir içgörüler sunduğunu öğrenin.
İleri Konumlandırılmış Mühendisler (FDE), müşterilerle doğrudan çalışarak onların benzersiz ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yazılım çözümlerini özelleştiren, yapılandıran ve uygulayan, ürün yetenekleri ile gerçek dünya uygulamaları arasındaki boşluğu kapatan uzman teknik profesyonellerdir.
İletişimde parafraz yapma, bir başkasının mesajını kendi kelimelerinizle, orijinal anlamını koruyarak yeniden ifade etme becerisidir. Bu, açıklığı sağlar, anlayışı güçlendirir ve alternatif ifadeler sunan yapay zeka araçları sayesinde daha verimli hale gelir.
İnsan Döngüde (HITL), insan uzmanlığını yapay zeka sistemlerinin eğitimi, ayarlanması ve uygulanmasına entegre eden bir yapay zeka ve makine öğrenimi yaklaşımıdır; doğruluğu artırır, hataları azaltır ve etik uyumu sağlar.
İnsandan Geri Bildirimle Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF), pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının eğitim sürecini yönlendirmek için insan girdisini entegre eden bir makine öğrenimi tekniğidir. Geleneksel pekiştirmeli öğrenmenin yalnızca önceden tanımlanmış ödül sinyallerine dayanmasının aksine, RLHF, yapay zekâ modellerinin davranışını şekillendirmek ve iyileştirmek için insan yargılarından yararlanır. Bu yaklaşım, yapay zekânın insan değerleri ve tercihleriyle daha uyumlu olmasını sağlar ve özellikle karmaşık ve öznel görevlerde faydalı kılar.
Bir irtibat noktası (POC), belirli bir etkinlik, proje veya organizasyon için iletişimi ve bilgiyi koordine eden, soruları yanıtlayan ve etkileşimleri kolaylaştıran kişi veya departmanı ifade eder.
LLM'ler dünyasında, bir istem modelin çıktısını yönlendiren giriş metnidir. Sıfır, bir, az örnekli ve düşünce zinciri teknikleri dahil olmak üzere etkili istemlerin, yapay zeka dil modellerinde yanıt kalitesini nasıl artırdığını öğrenin.
İşbirlikçi robotları (kobotlar) keşfedin: kökenleri, güvenlik özellikleri, yapay zeka entegrasyonu, sektörler arası uygulamaları, avantajları ve sınırlamaları. Kobotların güvenli insan-robot etkileşimini nasıl mümkün kıldığını ve inovasyonu nasıl desteklediğini öğrenin.
Jasper.ai, pazarlamacılar ve içerik üreticileri için tasarlanmış, gelişmiş dil modelleriyle yüksek kaliteli yazılı içeriklerin verimli bir şekilde üretilmesini sağlayan, yapay zeka destekli bir içerik oluşturma aracıdır.
Büyük dil modelleri (LLM'ler) bağlamında bir jeton, modelin verimli işlem için sayısal temsillere dönüştürdüğü bir karakter dizisidir. Jetonlar, LLM'ler tarafından, örneğin GPT-3 ve ChatGPT gibi, dili anlamak ve üretmek için kullanılan temel metin birimleridir.
Jupyter Notebook, kullanıcıların canlı kod, denklemler, görselleştirmeler ve anlatı metni içeren belgeler oluşturup paylaşmalarını sağlayan açık kaynaklı bir web uygulamasıdır. Veri bilimi, makine öğrenimi, eğitim ve araştırmada yaygın olarak kullanılan bu araç, 40'tan fazla programlama dilini ve yapay zeka araçlarıyla sorunsuz entegrasyonu destekler.
K-Ortalamalar Kümeleme, veri noktaları ile küme merkezleri arasındaki karesel mesafelerin toplamını en aza indirerek veri setlerini önceden belirlenmiş sayıda, birbirinden farklı ve örtüşmeyen kümelere ayıran popüler bir gözetimsiz makine öğrenimi algoritmasıdır.
Karar ağacı, karar verme ve öngörüsel analiz için güçlü ve sezgisel bir araçtır; hem sınıflandırma hem de regresyon görevlerinde kullanılır. Ağaç benzeri yapısı sayesinde kolayca yorumlanabilir ve makine öğrenimi, finans, sağlık ve daha birçok alanda yaygın olarak uygulanır.
Karar Ağacı, girdi verilerine dayalı olarak kararlar veya tahminler yapmak için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. İç düğümler testleri, dallar sonuçları ve yaprak düğümler ise sınıf etiketlerini veya değerleri temsil eden ağaç benzeri bir yapı olarak görselleştirilir.
Karmaşıklık matrisi, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir makine öğrenimi aracıdır; doğru/yanlış pozitif ve negatifleri ayrıntılandırarak doğruluğun ötesinde içgörüler sağlar, özellikle dengesiz veri kümelerinde faydalıdır.
Kelime gömmelemeleri, kelimelerin sürekli bir vektör uzayında gelişmiş temsilleridir; anlamsal ve sözdizimsel ilişkileri yakalayarak metin sınıflandırma, makine çevirisi ve duygu analizi gibi gelişmiş NLP görevlerinde kullanılır.
Keras, Python ile yazılmış, güçlü ve kullanıcı dostu açık kaynaklı yüksek seviyeli bir sinir ağları API'sidir; TensorFlow, CNTK veya Theano üzerinde çalışabilir. Hızlı denemeler yapılmasına olanak tanır ve modülerlik ile sadelik sayesinde hem üretim hem de araştırma kullanım senaryolarını destekler.
Bir bilgi kesilme tarihi, bir yapay zeka modelinin artık güncellenmiş bilgiye sahip olmadığı belirli bir zamandır. Bu tarihin neden önemli olduğunu, yapay zeka modellerini nasıl etkilediğini öğrenin ve GPT-3.5, Bard, Claude ve daha fazlası için kesilme tarihlerine göz atın.
Keşifsel Veri Analizi (EDA), veri setinin özelliklerini özetleyen, desenleri ortaya çıkarmak, anormallikleri tespit etmek ve veri temizleme, model seçimi ve analizine rehberlik etmek için Python, R ve Tableau gibi araçlarla görsel yöntemler kullanan bir süreçtir.
Yapay zeka modellerinin karşılaştırılması, yapay zeka modellerinin standartlaştırılmış veri kümeleri, görevler ve performans metrikleri kullanılarak sistematik olarak değerlendirilmesi ve karşılaştırılmasıdır. Bu, nesnel değerlendirme, model karşılaştırması, ilerlemenin takibi ile şeffaflık ve standartlaşmayı teşvik eder.
Yapay zeka ile kişiselleştirilmiş pazarlama, pazarlama stratejilerini ve iletişimlerini, bireylerin davranışlarına, tercihlerine ve etkileşimlerine göre uyarlamak için yapay zekadan yararlanır; böylece etkileşim, memnuniyet ve dönüşüm oranlarını artırır.
Kod yazmadan çalışan AI platformları, kullanıcıların kod yazmadan yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri oluşturmalarına, dağıtmalarına ve yönetmelerine olanak tanır. Bu platformlar, görsel arayüzler ve önceden oluşturulmuş bileşenler sunarak, iş kullanıcıları, analistler ve alan uzmanları için yapay zekayı demokratikleştirir.
Konuşma tanıma, otomatik konuşma tanıma (ASR) veya konuşmadan metne olarak da bilinir, bilgisayarların konuşulan dili yorumlayıp yazılı metne dönüştürmesini sağlayarak sanal asistanlardan erişilebilirlik araçlarına kadar birçok uygulamaya güç verir ve insan-makine etkileşimini dönüştürür.
Konuşma tanıma, otomatik konuşma tanıma (ASR) veya konuşmadan metne olarak da bilinen, makinelerin ve programların konuşulan dili yazılı metne dönüştürmesini ve yorumlamasını sağlayan bir teknolojidir. Bu güçlü yetenek, bir kişinin sesini tanımlayan ses tanımadan farklıdır. Konuşma tanıma, yalnızca sözlü konuşmayı metne çevirmeye odaklanır.
Konuşma yapay zekası, bilgisayarların insan konuşmalarını doğal dil işleme (NLP), makine öğrenimi ve diğer dil teknolojileriyle simüle etmesini sağlayan teknolojileri ifade eder. Müşteri desteği, sağlık, perakende gibi alanlarda sohbet botları, sanal asistanlar ve sesli asistanlara güç verir; verimliliği ve kişiselleştirmeyi artırır.
Yapay Zeka'da Korpus (çoğulu: korpora), yapay zeka modellerini eğitmek ve değerlendirmek için kullanılan büyük ve yapılandırılmış metin veya ses verisi setini ifade eder. Korpora, yapay zeka sistemlerine insan dilini anlama, yorumlama ve üretme konusunda öğretmek için gereklidir.
Kuantum Hesaplama'nın ne olduğunu hızlı ve basit bir şekilde öğrenin. Nasıl kullanılabileceğini, karşılaşılan zorlukları ve gelecekteki umutları keşfedin.
LangChain, Açık Kaynak Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile çalışan uygulamalar geliştirmek için kullanılan bir framework'tür. OpenAI’nin GPT-3.5 ve GPT-4 gibi güçlü LLM'lerinin harici veri kaynaklarıyla entegrasyonunu kolaylaştırarak ileri düzey NLP uygulamaları oluşturmayı sağlar.
LangGraph, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) kullanarak durumsal, çok aktörlü uygulamalar oluşturmak için geliştirilmiş gelişmiş bir kütüphanedir. LangChain Inc tarafından geliştirilen bu kütüphane, LangChain'in yeteneklerini döngüsel hesaplama becerileriyle genişleterek karmaşık, ajan benzeri davranışlar ve insan katılımlı iş akışlarını mümkün kılar.
Large Language Model Meta AI (LLaMA), Meta tarafından geliştirilen son teknoloji bir doğal dil işleme modelidir. 65 milyara kadar parametreye sahip olan LLaMA, çeviri, özetleme ve sohbet robotları gibi görevler için insan benzeri metinleri anlama ve üretmede üstündür.
Lastik tekmeleyici nedir? Satışta, lastik tekmeleyici bir ürüne veya hizmete ilgi gösteren ancak gerçek satın alma niyeti veya yeteneği olmayan potansiyel müşteridir. Etkili satış stratejileri ve yapay zeka araçları kullanarak lastik tekmeleyicileri nasıl tanıyacağınızı, yöneteceğinizi ve etkisini en aza indireceğinizi öğrenin.
LazyGraphRAG, Veri Getirimini Artırılmış Üretim (RAG) için yenilikçi bir yaklaşımdır; grafik teorisi ve NLP’yi birleştirerek AI destekli veri getiriminde verimliliği en üst düzeye çıkarır ve maliyetleri azaltır, dinamik ve yüksek kaliteli sorgu sonuçları sunar.
Lead scraping, çevrimiçi kaynaklardan değerli iletişim verilerinin otomatik olarak çıkarılmasını sağlayarak işletmelerin hedefli pazarlama ve satış için yüksek kaliteli lead veritabanları oluşturmasını kolaylaştırırken veri gizliliği uyumluluğunu da garanti altına alır.
Lexile Okuma Çerçevesi, hem bir okuyucunun yeteneğini hem de metnin karmaşıklığını aynı gelişimsel ölçek üzerinde ölçen bilimsel bir yöntemdir; okuyucuları uygun zorluktaki metinlerle eşleştirir ve okuma gelişimini destekler.
LIX Okunabilirlik Ölçütü'nü keşfedin—metin karmaşıklığını cümle uzunluğu ve uzun kelimeleri analiz ederek değerlendiren bir formül. Eğitim, yayıncılık, gazetecilik, yapay zeka ve daha fazlasındaki uygulamalarını anlayın.
LightGBM veya Light Gradient Boosting Machine, Microsoft tarafından geliştirilen gelişmiş bir gradient boosting framework'üdür. Sınıflandırma, sıralama ve regresyon gibi yüksek performanslı makine öğrenimi görevleri için tasarlanan LightGBM, büyük veri setlerini verimli bir şekilde işlerken minimum bellek kullanımı ve yüksek doğruluk sağlamasıyla öne çıkar.
GPT-3 ve GPT-4 gibi Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) eğitimi ve dağıtımıyla ilgili hesaplama, enerji ve donanım giderlerini keşfedin ve bu maliyetleri yönetme ve azaltma stratejilerini inceleyin.
llms.txt dosyası, Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) web sitesi içeriğine erişimini ve işleme biçimini optimize etmek için tasarlanmış standartlaştırılmış bir Markdown dosyasıdır. Bir web sitesinin kök dizininde barındırılır ve yapay zekâ odaklı etkileşimleri iyileştirmek için düzenlenmiş, makine tarafından okunabilir bir indeks sunar.
Log kaybı, veya logaritmik/çapraz-entropy kaybı, özellikle ikili sınıflandırmada makine öğrenimi modeli performansını değerlendirmek için kullanılan temel bir metriktir; tahmin edilen olasılıklar ile gerçek sonuçlar arasındaki sapmayı ölçerek yanlış ya da aşırı kendinden emin tahminleri cezalandırır.
Lojistik regresyon, verilerden ikili sonuçları tahmin etmek için kullanılan istatistiksel ve makine öğrenimi yöntemidir. Bir veya daha fazla bağımsız değişkene dayalı olarak bir olayın gerçekleşme olasılığını tahmin eder ve sağlık, finans, pazarlama ve yapay zeka gibi alanlarda yaygın olarak uygulanır.
Makine Öğrenimi (ML), makinelerin verilerden öğrenmesini, kalıpları tanımlamasını, tahminlerde bulunmasını ve zamanla açıkça programlanmadan karar verme süreçlerini geliştirmesini sağlayan yapay zekâ (AI) alt kümesidir.
Bir makine öğrenimi hattı, ham verileri hızlı ve ölçeklenebilir bir şekilde eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürerek makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi, değerlendirilmesi ve dağıtımını otomatikleştiren bir iş akışıdır.
Makine öğreniminde duyarlılığı keşfedin: Özellikle pozitif örneklerin doğru şekilde belirlenmesinin hayati olduğu sınıflandırma görevlerinde model performansını değerlendirmek için önemli bir ölçüttür. Tanımını, hesaplanışını, önemini, kullanım alanlarını ve geliştirme stratejilerini öğrenin.
Model Context Protocol (MCP), Büyük Dil Modelleri'nin (LLM'ler) harici veri kaynaklarına, araçlara ve yeteneklere güvenli ve tutarlı bir şekilde erişmesini sağlayan açık standart bir arayüzdür ve AI sistemleri için bir 'USB-C' işlevi görür.
Yapay zekada bir metaprompt, büyük dil modelleri (LLM'ler) için diğer istemleri oluşturmak veya geliştirmek üzere tasarlanmış, AI çıktılarının kalitesini artıran, görevleri otomatikleştiren ve sohbet robotları ile otomasyon iş akışlarında çok adımlı akıl yürütmeyi iyileştiren üst düzey bir yönergedir.
Metin özetleme, uzun belgeleri kısa özetlere indirgemek için temel bir yapay zeka sürecidir; ana bilgileri ve anlamı koruyarak önemli verilerin kaybolmamasını sağlar. GPT-4 ve BERT gibi Büyük Dil Modellerinden (LLM) yararlanarak özetleyici, çıkarımsal ve hibrit yöntemlerle geniş dijital içeriklerin verimli şekilde yönetilmesini ve anlaşılmasını mümkün kılar.
Metin sınıflandırma, metin kategorilendirme veya metin etiketleme olarak da bilinen, önceden tanımlanmış kategorileri metin belgelerine atayan temel bir NLP görevidir. Yapılandırılmamış verileri analiz için organize eder ve yapılandırır; duygu analizi, spam tespiti ve konu kategorilendirme gibi süreçleri otomatikleştirmek için makine öğrenimi modelleri kullanır.
Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile Metin Üretimi, insan benzeri metinlerin istemlerden üretilmesi için gelişmiş makine öğrenimi modellerinin kullanılmasını ifade eder. LLM'lerin, dönüştürücü mimarilerle desteklenerek içerik oluşturma, sohbet robotları, çeviri ve daha fazlasını nasıl dönüştürdüğünü keşfedin.
Mistral AI ve sundukları LLM modelleri hakkında daha fazlasını keşfedin. Bu modellerin nasıl kullanıldığını ve onları farklı kılan özellikleri öğrenin.
Model çöküşü, yapay zekâda (YZ) eğitilmiş bir modelin zamanla, özellikle de sentetik veya YZ tarafından üretilen verilere dayandığında, bozulmaya uğradığı bir fenomendir. Bu durum, çıktı çeşitliliğinin azalmasına, güvenli cevaplara ve yaratıcı veya özgün içerik üretme yeteneğinin düşmesine yol açar.
Model dayanıklılığı, bir makine öğrenimi (ML) modelinin, girdilerdeki değişikliklere ve belirsizliklere rağmen tutarlı ve doğru performansını koruyabilme yeteneğini ifade eder. Dayanıklı modeller, güvenilir yapay zeka uygulamaları için kritik öneme sahiptir; gürültüye, aykırı değerlere, dağılım değişikliklerine ve adversaryal saldırılara karşı direnç sağlar.
Model sürüklenmesi veya model bozulması, gerçek dünya ortamındaki değişiklikler nedeniyle bir makine öğrenimi modelinin öngörü performansının zamanla düşmesidir. Yapay zeka ve makine öğreniminde model sürüklenmesinin türlerini, nedenlerini, tespit yöntemlerini ve çözümlerini öğrenin.
