Glossary kategorisindeki tüm içeriğe göz atın
Model yorumlanabilirliği, makine öğrenimi modellerinin yaptığı tahminleri ve kararları anlama, açıklama ve onlara güvenme yeteneğini ifade eder. Yapay zekâda, özellikle sağlık, finans ve otonom sistemlerde karar verme süreçlerinde, karmaşık modeller ile insan anlayışı arasındaki köprüyü kurmak için kritiktir.
Monte Carlo Yöntemleri, karmaşık ve genellikle deterministik problemleri çözmek için tekrarlanan rastgele örnekleme kullanan hesaplamalı algoritmalardır. Finans, mühendislik, yapay zeka ve daha birçok alanda yaygın olarak kullanılan bu yöntemler, çok sayıda senaryonun simülasyonunu yaparak ve olasılıksal sonuçları analiz ederek belirsizliği modellemeye, optimizasyona ve risk değerlendirmesine olanak tanır.
Muhakeme, bilgi, gerçekler ve mantık temelinde sonuç çıkarma, çıkarım yapma veya problem çözme sürecidir. OpenAI’nin o1 modeli ve gelişmiş muhakeme yetenekleri dahil olmak üzere, muhakemenin yapay zekâdaki önemini keşfedin.
Müşteri Hizmetleri Otomasyonu, müşteri taleplerini ve hizmet görevlerini minimum insan müdahalesiyle yönetmek için yapay zeka, sohbet botları, self-servis portallar ve otomatik sistemlerden yararlanır—etkileşimleri kolaylaştırır, maliyetleri azaltır ve verimliliği artırırken insan desteğiyle dengeyi korur.
Apache MXNet, verimli ve esnek bir şekilde derin sinir ağlarının eğitimi ve dağıtımı için tasarlanmış, açık kaynaklı bir derin öğrenme framework’üdür. Ölçeklenebilirliği, hibrit programlama modeli ve çoklu dil desteğiyle bilinen MXNet, araştırmacıların ve geliştiricilerin gelişmiş yapay zeka çözümleri üretmesini sağlar.
Naive Bayes, koşullu olasılığı uygulayan Bayes Teoremi'ne dayalı, özniteliklerin koşullu olarak bağımsız olduğu varsayımıyla çalışan bir sınıflandırma algoritmaları ailesidir. Buna rağmen, Naive Bayes sınıflandırıcıları etkili, ölçeklenebilir olup, spam tespiti ve metin sınıflandırması gibi uygulamalarda kullanılır.
Nedensel çıkarım, değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkilerini belirlemek için kullanılan metodolojik bir yaklaşımdır; korelasyonların ötesinde nedensel mekanizmaları anlamak ve karıştırıcı değişkenler gibi zorluklarla başa çıkmak için bilimlerde çok önemlidir.
Yapay zekada negatif komut, modellerin oluşturulan çıktılarında nelerin yer almaması gerektiğini belirten bir yönergedir. Geleneksel komutların içerik oluşturmayı yönlendirmesinden farklı olarak, negatif komutlar kaçınılması gereken öğeleri, stilleri veya özellikleri belirtir; bu da sonuçların daha rafine olmasını ve kullanıcı tercihlerine özellikle Stable Diffusion ve Midjourney gibi üretici modellerde daha iyi uyum sağlamasını mümkün kılar.
Nesne tabanlı segmentasyon, bir görüntüdeki her bir nesneyi piksel hassasiyetinde tespit edip ayıran bir bilgisayarlı görü görevidir. Nesne tespiti veya anlamsal segmentasyondan daha ayrıntılı bir anlayış sağlayarak, tıbbi görüntüleme, otonom sürüş ve robotik gibi alanlar için kritik önem taşır.
Net Yeni İş, belirli bir dönemde yeni kazanılan müşterilerden veya yeniden etkinleştirilen hesaplardan elde edilen geliri ifade eder ve genellikle mevcut aktif müşterilere yapılan yukarı satış veya çapraz satışlardan elde edilen gelirleri hariç tutar. Şirketlerin, müşteri tabanlarını genişleterek büyümeyi ölçmek için kullandıkları kritik bir metriktir; sadece mevcut müşterilere ek satışlara dayanmak yerine gerçek büyümeyi gösterir.
NLP ile Gelişmiş Belge Arama, gelişmiş Doğal Dil İşleme tekniklerini belge alma sistemlerine entegre ederek, büyük miktarda metinsel veriyi doğal dil sorguları ile ararken doğruluğu, alaka düzeyini ve verimliliği artırır.
Doğal Dil Araç Takımı (NLTK), sembolik ve istatistiksel doğal dil işleme (NLP) için kapsamlı bir Python kütüphaneleri ve programları paketidir. Akademide ve endüstride yaygın olarak kullanılan bu araç, tokenizasyon, kök bulma (stemming), köklerine ayırma (lemmatization), sözcük türü etiketleme (POS tagging) ve daha fazlası için araçlar sunar.
Nöromorfik hesaplama, hem donanım hem de yazılım unsurlarını insan beyni ve sinir sistemi örnek alınarak tasarlayan son teknoloji bir bilgisayar mühendisliği yaklaşımıdır. Nöromorfik mühendislik olarak da bilinen bu disiplinlerarası alan, bilgisayar bilimi, biyoloji, matematik, elektronik mühendisliği ve fizikten yararlanarak biyolojik esinli bilgisayar sistemleri ve donanımlar oluşturur.
NSFW, 'Çalışma Ortamı İçin Uygun Değil' ifadesinin kısaltması olup, genellikle kamuya açık veya profesyonel ortamlarda görüntülenmesi uygunsuz veya rahatsız edici olabilecek içerikleri etiketlemek için kullanılan bir internet argosudur. Bu uyarı, içeriğin çıplaklık, cinsel içerik, grafik şiddet, küfür ya da iş yeri veya okul gibi ortamlarda uygun olmayan diğer hassas konular içerebileceğini belirtir.
NumPy, sayısal hesaplamalar için kritik öneme sahip, açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir; verimli dizi işlemleri ve matematiksel fonksiyonlar sunar. Bilimsel hesaplama, veri bilimi ve makine öğrenimi iş akışlarının temelini oluşturarak hızlı, büyük ölçekli veri işleme imkanı sağlar.
Okuma kolaylığında sınıf düzeyinin ne anlama geldiğini, Flesch-Kincaid gibi formüllerle nasıl hesaplandığını ve neden içeriği hedef kitlenizin okuma becerisine göre uyarlamak için kritik olduğunu keşfedin.
Okuma seviyesinin ne anlama geldiğini, nasıl ölçüldüğünü ve neden önemli olduğunu keşfedin. Farklı değerlendirme sistemleri, okuma becerisini etkileyen faktörler ve kişiselleştirilmiş öğrenmede yapay zekanın rolü dahil olmak üzere okuma seviyenizi geliştirmek için stratejiler hakkında bilgi edinin.
Okunabilirlik, bir okuyucunun yazılı metni ne kadar kolay anlayabildiğini ölçer; kelime dağarcığı, cümle yapısı ve organizasyon yoluyla açıklık ve erişilebilirliği yansıtır. Önemi, ölçüm formülleri ve yapay zeka araçlarının eğitim, pazarlama, sağlık ve daha fazlasında okunabilirliği nasıl artırdığını keşfedin.
OpenAI, GPT, DALL-E ve ChatGPT'yi geliştiren, yapay genel zekânın (AGI) insanlık için güvenli ve faydalı olmasını hedefleyen, önde gelen bir yapay zekâ araştırma kuruluşudur.
OpenCV, görüntü işleme, nesne tespiti ve gerçek zamanlı uygulamalar için 2500'den fazla algoritma sunan, gelişmiş, açık kaynaklı bir bilgisayarla görme ve makine öğrenimi kütüphanesidir. Çoklu dil ve platformlarda çalışır.
Optik Karakter Tanıma (OCR), taranmış belgeler, PDF'ler veya görseller gibi dokümanları düzenlenebilir ve aranabilir verilere dönüştüren dönüştürücü bir teknolojidir. OCR'nin nasıl çalıştığını, türlerini, uygulamalarını, faydalarını, sınırlamalarını ve yapay zeka destekli OCR sistemlerindeki en son gelişmeleri öğrenin.
Ortalama Mutlak Hata (MAE), regresyon modellerini değerlendirmek için makine öğreniminde temel bir metriktir. Tahminlerdeki hataların ortalama büyüklüğünü ölçer ve hata yönünü dikkate almadan model doğruluğunu değerlendirmek için basit ve yorumlanabilir bir yol sunar.
Ortalama Ortalama Doğruluk (mAP), nesne tespit modellerini değerlendirmek için bilgisayarla görmede kullanılan temel bir metriktir ve hem tespit hem de konumlandırma doğruluğunu tek bir skaler değerle yakalar. Otonom sürüş, güvenlik ve bilgi erişimi gibi görevler için AI modellerini kıyaslamak ve optimize etmekte yaygın olarak kullanılır.
Yapay zekâda ortaya çıkış, sistemin bileşenleri arasındaki etkileşimlerden kaynaklanan, doğrudan programlanmamış, gelişmiş ve sistem genelinde görülen desenler ve davranışlar anlamına gelir. Bu ortaya çıkan davranışlar, öngörülebilirlik ve etik zorluklar oluşturur ve etkilerini yönetmek için önlemler ve yönergeler gerektirir.
Otonom araçları keşfedin—yapay zeka, sensörler ve bağlantı teknolojileriyle insan müdahalesi olmadan çalışan sürücüsüz arabalar. Temel teknolojilerini, yapay zekanın rolünü, LLM entegrasyonunu, zorlukları ve akıllı ulaşımın geleceğini öğrenin.
Yapay zekâda öğrenme eğrisi, bir modelin öğrenme performansı ile veri kümesi boyutu veya eğitim yinelemeleri gibi değişkenler arasındaki ilişkiyi gösteren grafiksel bir temsildir; önyargı-varyans dengesi, model seçimi ve eğitim süreçlerinin optimize edilmesinde teşhis koymaya yardımcı olur.
Önbellek Destekli Üretim (CAG), büyük dil modellerini (LLM) geliştirmek için bilgiyi önceden hesaplanmış anahtar-değer (KV) önbellekleri olarak yükleyen, statik bilgi görevlerinde düşük gecikmeli, doğru ve verimli yapay zeka performansı sağlayan yeni bir yaklaşımdır.
Yapay zekâda önyargıyı keşfedin: kaynaklarını, makine öğrenimine etkisini, gerçek dünya örneklerini ve önyargının azaltılması için stratejileri anlayarak adil ve güvenilir yapay zekâ sistemleri oluşturun.
Özellik çıkarımı, ham verileri azaltılmış ve bilgilendirici bir özellik kümesine dönüştürerek makine öğrenimini geliştirir; veriyi basitleştirir, model performansını artırır ve hesaplama maliyetlerini düşürür. Bu kapsamlı rehberde teknikler, uygulamalar, araçlar ve bilimsel içgörüler keşfedin.
Ham verileri değerli içgörülere dönüştürerek Yapay Zeka modeli performansını nasıl geliştirdiğini keşfedin. Özellik oluşturma, dönüşüm, PCA ve otomatik kodlayıcılar gibi temel tekniklerle makine öğrenimi modellerinde doğruluğu ve verimliliği artırmanın yollarını öğrenin.
Özyinelemeli yönlendirme, GPT-4 gibi büyük dil modelleriyle kullanılan bir yapay zeka tekniğidir ve kullanıcıların çıktılarını ileri-geri diyalog ile tekrar tekrar iyileştirerek daha yüksek kaliteli ve daha doğru sonuçlar elde etmelerini sağlar.
Pandas, Python için açık kaynaklı bir veri işleme ve analiz kütüphanesidir; çok yönlülüğü, sağlam veri yapıları ve karmaşık veri setlerini kolayca yönetebilme yeteneğiyle ünlüdür. Veri analistleri ve veri bilimcileri için temel bir araç olan Pandas, verilerin etkin bir şekilde temizlenmesini, dönüştürülmesini ve analizini destekler.
Bir Paragraf Yeniden Yazıcı'nın ne olduğunu, nasıl çalıştığını, temel özelliklerini ve yazı kalitesini artırma, intihalden kaçınma ve gelişmiş dil işleme teknikleriyle SEO'yu nasıl iyileştirebileceğini keşfedin.
Parametre-Verimli İnce Ayar (PEFT), büyük önceden eğitilmiş modelleri yalnızca küçük bir parametre alt kümesini güncelleyerek belirli görevlere uyarlamayı sağlayan, AI ve NLP alanında yenilikçi bir yaklaşımdır. Bu sayede hesaplama maliyetleri ve eğitim süresi azalır, verimli dağıtım mümkün olur.
Pathways Dil Modeli (PaLM), Google'ın çok çeşitli uygulamalar için tasarlanmış gelişmiş büyük dil modeli ailesidir; metin üretimi, akıl yürütme, kod analizi ve çok dilli çeviri gibi alanlarda kullanılabilir. Pathways girişimi üzerine inşa edilen PaLM, performans, ölçeklenebilirlik ve sorumlu yapay zeka uygulamalarında üstün başarı gösterir.
Pazara giriş (GTM) stratejisi, işletmelerin yeni bir ürün veya hizmeti piyasaya sunmak ve satmak için kullandığı kapsamlı bir plandır; hedef pazarı anlamak ve pazarlama ile dağıtımı optimize etmek yoluyla riskleri azaltır. Yapay zekanın entegrasyonu, pazar araştırması, müşteri hedefleme ve içerik geliştirme süreçlerini iyileştirerek GTM'yi geliştirir.
Pekiştirmeli Öğrenme (RL), makine öğrenmesinin bir alt dalı olup, ajanları bir ortamda ardışık kararlar almaya odaklanır ve ödül ya da ceza biçimindeki geri bildirimler sayesinde en iyi davranışları öğrenir. RL'in temel kavramlarını, algoritmalarını, uygulamalarını ve zorluklarını keşfedin.
Pekiştirmeli Öğrenme (RL), bir ajanın eylemler gerçekleştirip geri bildirim alarak karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenimi modelini eğitme yöntemidir. Geri bildirim, ödüller veya cezalar şeklinde olup, ajanın zamanla performansını geliştirmesine rehberlik eder. RL, oyun, robotik, finans, sağlık ve otonom araçlar gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Yapay zekada pencereleme, verilerin segmentler veya “pencereler” halinde işlenerek ardışık bilgilerin verimli bir şekilde analiz edilmesidir. NLP ve Büyük Dil Modellerinde (LLM) temel olan pencereleme, bağlam yönetimini, kaynak kullanımını ve model performansını çeviri, sohbet botları ve zaman serisi analizi gibi görevler için optimize eder.
Perplexity AI, gelişmiş bir yapay zeka destekli arama motoru ve sohbet aracıdır; NLP ve makine öğrenimini kullanarak kesin, bağlamsal yanıtlar ve kaynaklar sunar. Araştırma, öğrenme ve profesyonel kullanım için idealdir; doğru, gerçek zamanlı bilgiye ulaşmak için birden fazla büyük dil modeli ve kaynak entegre eder.
Plotly, etkileşimli ve yayın kalitesinde grafikler oluşturmak için gelişmiş, açık kaynaklı bir grafik kütüphanesidir. Python, R ve JavaScript ile uyumlu olan Plotly, kullanıcıların karmaşık veri görselleştirmeleri oluşturmasına olanak tanır ve çok çeşitli grafik türleri, etkileşim, web uygulaması entegrasyonu sunar.
Potansiyel müşteri yönlendirme, gelen satış potansiyel müşterilerinin otomatik olarak uygun satış temsilcilerine atanması sürecidir. Böylece adaylar, konum, ürün ilgisi ve uzmanlık gibi kriterlere göre en iyi temsilciyle eşleştirilir. Otomasyon ve yapay zekânın, daha iyi dönüşüm ve müşteri deneyimi için potansiyel müşteri dağıtımını nasıl optimize ettiğini öğrenin.
Poz tahmini, görüntülerde veya videolarda bir kişi ya da nesnenin konumunu ve yönünü, anahtar noktaları tespit edip takip ederek tahmin eden bir bilgisayarlı görü tekniğidir. Spor analitiği, robotik, oyun ve otonom sürüş gibi uygulamalar için gereklidir.
Prompt mühendisliği, üretken yapay zeka modelleri için en iyi çıktıları elde etmek amacıyla girdilerin tasarlanması ve iyileştirilmesi uygulamasıdır. Bu süreç, yapay zekanın belirli gereksinimleri karşılayan metin, görsel veya diğer içerik türlerini üretmesini yönlendiren hassas ve etkili istemlerin hazırlanmasını içerir.
PyTorch, Meta AI tarafından geliştirilen, esnekliği, dinamik hesaplama grafikleri, GPU hızlandırması ve sorunsuz Python entegrasyonu ile tanınan açık kaynaklı bir makine öğrenimi framework'üdür. Derin öğrenme, bilgisayarla görme, NLP ve araştırma uygulamalarında yaygın olarak kullanılır.
Q-learning, yapay zeka (YZ) ve makine öğreniminin temel bir kavramıdır, özellikle pekiştirmeli öğrenme alanında. Ajanların ödül veya ceza yoluyla etkileşim ve geri bildirimle en iyi hareketleri öğrenmesini sağlar, zamanla karar verme yeteneğini geliştirir.
Redaksiyon, yazılı materyali gözden geçirip düzelterek doğruluğunu, okunabilirliğini ve tutarlılığını artırma sürecidir. Gramer hatalarını, yazım yanlışlarını, noktalama sorunlarını kontrol etmeyi ve belge boyunca üslup ve tonun tutarlı olmasını sağlamayı içerir. Grammarly gibi yapay zeka araçları rutin kontrollerde yardımcı olur, ancak insan yargısı hâlâ çok önemlidir.
Retrieval Augmented Generation (RAG), geleneksel bilgi alma sistemlerini üretken büyük dil modelleri (LLM'ler) ile birleştiren gelişmiş bir yapay zeka çerçevesidir; harici bilgiyi entegre ederek AI'nın daha doğru, güncel ve bağlama uygun metin üretmesini sağlar.
Alıcı İşletim Karakteristiği (ROC) eğrisi, bir ikili sınıflandırıcı sisteminin ayırt etme eşiği değiştikçe performansını değerlendirmek için kullanılan grafiksel bir temsildir. II. Dünya Savaşı sırasında sinyal algılama teorisinden doğan ROC eğrileri, günümüzde makine öğrenimi, tıp ve yapay zekada model değerlendirmede temel bir araçtır.
ROUGE skoru, makine tarafından oluşturulan özetlerin ve çevirilerin kalitesini insan referanslarıyla karşılaştırarak değerlendirmek için kullanılan bir dizi metriktir. NLP'de yaygın olarak kullanılan ROUGE, içerik örtüşmesini ve geri çağırmayı ölçerek özetleme ve çeviri sistemlerinin değerlendirilmesine yardımcı olur.
Rytr hakkında temel bilgileri öğrenin. Anahtar özelliklerin, artıların ve eksilerin hızlı bir özeti ve alternatifler.
Sahne Metni Tanıma (STR), AI ve derin öğrenme modelleri kullanarak doğal ortamlarda çekilmiş görüntülerdeki metni tanımlamaya ve yorumlamaya odaklanan Optik Karakter Tanıma (OCR) alanının özel bir dalıdır. STR, karmaşık gerçek dünya metinlerini makine tarafından okunabilir formatlara dönüştürerek otonom araçlar, artırılmış gerçeklik ve akıllı şehir altyapısı gibi uygulamalara güç verir.
Scikit-learn, Python için geliştirilen güçlü ve açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir; öngörücü veri analizi için basit ve verimli araçlar sunar. Veri bilimciler ve makine öğrenimi uygulayıcıları tarafından yaygın olarak kullanılan bu kütüphane, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve daha fazlası için geniş bir algoritma yelpazesi ile Python ekosistemiyle sorunsuz bir şekilde entegre olur.
SciPy, bilimsel ve teknik hesaplama için sağlam bir açık kaynak Python kütüphanesidir. NumPy üzerine inşa edilen bu kütüphane, gelişmiş matematiksel algoritmalar, optimizasyon, integrasyon, veri işleme, görselleştirme ve Matplotlib ile Pandas gibi kütüphanelerle birlikte çalışabilirlik sunarak bilimsel hesaplama ve veri analizi için vazgeçilmezdir.
Semantik segmentasyon, görüntüleri birden fazla segmente ayıran ve her piksele bir nesneyi veya bölgeyi temsil eden bir sınıf etiketi atayan bir bilgisayarla görme tekniğidir. Bu yöntem, otonom sürüş, tıbbi görüntüleme ve robotik gibi uygulamalarda, CNN, FCN, U-Net ve DeepLab gibi derin öğrenme modelleriyle detaylı anlayış sağlar.
Sentetik veri, gerçek dünya verilerini taklit eden yapay olarak üretilmiş bilgilerdir. Algoritmalar ve bilgisayar simülasyonları kullanılarak oluşturulur ve gerçek verinin yerine veya tamamlayıcısı olarak hizmet eder. Yapay zekada, sentetik veri; makine öğrenimi modellerinin eğitimi, testi ve doğrulanmasında çok önemlidir.
Bir SEO skoru, bir web sitesinin SEO en iyi uygulamalarına ne kadar uygun olduğunu sayısal olarak gösteren bir değerdir; teknik yönleri, içerik kalitesini, kullanıcı deneyimini ve mobil uyumluluğu değerlendirir. SEO skorunuzu anlamak ve geliştirmek, web sitenizin arama motoru sonuçlarındaki görünürlüğünü artırmak için çok önemlidir.
Ses transkripsiyonu, ses kayıtlarından konuşulan dili yazılı metne dönüştürme sürecidir; konuşmaların, röportajların, derslerin ve diğer ses formatlarının erişilebilir ve aranabilir olmasını sağlar. Yapay zekâdaki gelişmeler, transkripsiyon doğruluğunu ve verimliliğini artırarak medya, akademi, hukuk ve içerik üretimi sektörlerini desteklemiştir.
Sezgiler, yapay zekada deneyimsel bilgiyi ve kestirme kuralları kullanarak karmaşık arama problemlerini sadeleştirir, algoritmalara (A* ve Yokuş Tırmanma gibi) daha verimli bir şekilde umut vaat eden yolları takip etmeleri için rehberlik ederek hızlı ve tatmin edici çözümler sunar.
Sıfır-Atışlı Öğrenme, bir modelin daha önce o kategorilerde açıkça eğitilmemiş olsa bile nesneleri veya veri kategorilerini tanıdığı bir yapay zeka yöntemidir. Model, çıkarım yapmak için semantik açıklamaları veya nitelikleri kullanır. Bu yöntem, özellikle eğitim verisi toplamanın zor veya imkansız olduğu durumlarda oldukça kullanışlıdır.
