Glossary kategorisindeki tüm içeriğe göz atın
Bir yapay zeka sınıflandırıcısı, giriş verilerine sınıf etiketleri atayan, bilgileri geçmiş verilerden öğrenilen kalıplara göre önceden tanımlanmış sınıflara ayıran bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Sınıflandırıcılar, yapay zeka ve veri biliminin temel araçlarıdır ve endüstriler genelinde karar verme süreçlerine güç sağlar.
Sözcük Türü Etiketleme (POS etiketleme), hesaplamalı dilbilim ve doğal dil işleme (NLP) alanlarında kritik bir görevdir. Bir metindeki her kelimeye, tanımı ve cümledeki bağlamına göre uygun sözcük türünün atanmasını içerir. Ana hedef; kelimeleri isim, fiil, sıfat, zarf gibi dilbilgisel kategorilere ayırmak ve makinelerin insan dilini daha etkili bir şekilde işlemesini ve anlamasını sağlamaktır.
spaCy, gelişmiş Doğal Dil İşleme (NLP) için hız, verimlilik ve üretime hazır özellikleriyle bilinen, güçlü ve açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir. Tokenizasyon, sözcük türü etiketleme ve adlandırılmış varlık tanıma gibi özelliklerle öne çıkar.
Stable Diffusion, derin öğrenme kullanarak metinsel açıklamalardan yüksek kaliteli, foto-gerçekçi görseller üreten gelişmiş bir metinden-görüntüye üretim modelidir. Latent diffusion modeli olarak, üretken yapay zekada önemli bir atılımı temsil eder ve diffusion modelleri ile makine öğrenimini verimli şekilde birleştirerek verilen istemlere çok yakın görseller üretir.
Talimat ayarı, büyük dil modellerini (LLM) talimat-yanıt çiftleri üzerinde ince ayar yaparak, insan talimatlarını daha iyi takip etmelerini ve belirli görevleri yerine getirmelerini sağlayan bir tekniktir.
Yapay Zekâ'da Tekillik, makine zekâsının insan zekâsını aştığı, hızlı ve öngörülemez toplumsal değişimlerin tetiklendiği teorik bir gelecek noktasıdır. Kökenlerini, temel kavramlarını, etkilerini ve süregelen tartışmaları keşfedin.
Teknolojik tekillik, yapay zekânın (YZ) insan zekâsını aştığı, toplumda dramatik ve öngörülemeyen bir dönüşüme yol açan teorik bir gelecek olaydır. Bu kavram, süperzekâya sahip YZ ile ilişkili potansiyel faydaları ve önemli riskleri inceler.
Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), önceki girdilerin hafızasını kullanarak sıralı verileri işlemek için tasarlanmış gelişmiş bir yapay sinir ağı sınıfıdır. RNN'ler, verinin sırasının önemli olduğu NLP, konuşma tanıma ve zaman serisi tahmini gibi görevlerde mükemmeldir.
Temel Bir Yapay Zeka Modeli, çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş, geniş bir görev yelpazesine uyarlanabilen büyük ölçekli bir makine öğrenimi modelidir. Temel modeller, NLP, bilgisayarla görme ve daha fazlası gibi alanlarda özel yapay zeka uygulamaları için çok yönlü bir temel oluşturarak yapay zekada devrim yaratmıştır.
TensorFlow, Google Brain ekibi tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir kütüphanedir ve sayısal hesaplama ile büyük ölçekli makine öğrenimi için tasarlanmıştır. Derin öğrenme, sinir ağları destekler ve CPU, GPU ile TPU’larda çalışarak veri edinimini, model eğitimi ve dağıtımını kolaylaştırır.
Top-k doğruluğu, gerçek sınıfın en yüksek olasılıklı tahmin edilen ilk k sınıf arasında olup olmadığını değerlendiren bir makine öğrenimi değerlendirme metriğidir ve çok sınıflı sınıflandırma görevlerinde kapsamlı ve esnek bir ölçüm sunar.
Torch, Lua tabanlı, açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesi ve bilimsel hesaplama çerçevesidir; derin öğrenme ve yapay zeka görevleri için optimize edilmiştir. Sinir ağları oluşturmak için araçlar sunar, GPU hızlandırmasını destekler ve PyTorch'tan önce gelmiştir.
Transfer learning, bir görevde eğitilmiş modellerin ilgili bir görevde yeniden kullanılmasına olanak tanıyan gelişmiş bir makine öğrenimi tekniğidir; özellikle veri kıt olduğunda verimliliği ve performansı artırır.
Transfer Learning, önceden eğitilmiş modelleri yeni görevlere uyarlayan güçlü bir AI/ML tekniğidir. Sınırlı veriyle performansı artırır ve görüntü tanıma ile NLP gibi çeşitli uygulamalarda verimliliği yükseltir.
Transformerlar, özellikle doğal dil işleme alanında yapay zekâyı dönüştüren devrim niteliğinde bir sinir ağı mimarisidir. 2017'deki 'Attention is All You Need' makalesiyle tanıtılan bu yapı, verimli paralel işlemeyi mümkün kılarak BERT ve GPT gibi modellerin temelini oluşturmuş ve NLP, görüntü işleme ve daha fazlasında büyük etki yaratmıştır.
Turing Testi, yapay zekâ alanında temel bir kavramdır ve bir makinenin insan davranışından ayırt edilemeyecek derecede zeki davranış sergileyip sergileyemeyeceğini değerlendirmek için tasarlanmıştır. 1950 yılında Alan Turing tarafından ortaya konan bu testte, bir insan yargıcı hem bir insanla hem de bir makineyle sohbet ederek, makinenin insan yanıtlarını ikna edici bir şekilde taklit edip edemeyeceğini belirlemeye çalışır.
AWS Uç Nokta Konumlarının ne olduğunu, Bölgeler ve Erişilebilirlik Alanlarından nasıl farklılaştığını ve içerik teslimatını nasıl daha düşük gecikme, geliştirilmiş performans ve küresel erişimle iyileştirdiğini keşfedin.
Uyarlanabilir öğrenme, teknolojiden yararlanarak her öğrenci için kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi sunan dönüştürücü bir eğitim yöntemidir. Yapay zeka, makine öğrenimi ve veri analitiği kullanılarak, uyarlanabilir öğrenme bireysel ihtiyaçlara göre özelleştirilmiş eğitim içerikleri sunar.
Uygulamaya Özel Entegre Devre (ASIC), belirli görevler için tasarlanmış, yüksek verimlilik, azaltılmış güç tüketimi ve optimize performans sunan bir entegre devre türüdür. ASIC'ler, AI, otomasyon ve kripto para madenciliğinde işlem verimliliği için hayati öneme sahiptir.
Uyumluluk raporlaması, kuruluşların iç politika, sektör standartları ve yasal gerekliliklere uyumlarını belgelemelerini ve kanıt sunmalarını sağlayan yapılandırılmış ve sistematik bir süreçtir. Bu süreç, risk yönetimi, şeffaflık ve yasal koruma sağlar ve çeşitli sektörlerde uygulanır.
Uzaktan MCP (Model Bağlam Protokolü), yapay zeka ajanlarının harici sunucularda barındırılan standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla harici araçlara, veri kaynaklarına ve hizmetlere erişmesini sağlayan bir sistemdir. Bu, yapay zeka modellerinin eğitim verilerinin ötesindeki özel işlevler ve bilgilere erişmesini, yeteneklerini genişletirken güvenlik ve esnekliği korumasını sağlar.
Bir yapay zeka uzman sistemi, karmaşık problemleri çözmek ve insan bir uzmanınkine benzer şekilde kararlar almak için tasarlanmış gelişmiş bir bilgisayar programıdır. Bu sistemler, geniş bir bilgi tabanı ve çıkarım kuralları kullanarak verileri işler ve çözümler veya öneriler sunar.
Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), ardışık verilerde uzun vadeli bağımlılıkları öğrenmek için tasarlanmış, özel bir Tür Yinelenen Sinir Ağı (RNN) mimarisidir. LSTM ağları, kaybolan gradyan sorununu çözmek için bellek hücreleri ve geçit mekanizmaları kullanır; bu da onları dil modelleme, konuşma tanıma ve zaman serisi tahmini gibi görevler için vazgeçilmez kılar.
Üretici Çekişmeli Ağ (GAN), iki sinir ağından — bir üretici ve bir ayrıştırıcıdan — oluşan ve gerçek veriden ayırt edilemeyen veriler üretmek için rekabet eden bir makine öğrenimi çerçevesidir. Ian Goodfellow tarafından 2014'te tanıtılan GAN'lar, görüntü üretimi, veri artırımı, anomali tespiti ve daha birçok alanda yaygın olarak kullanılır.
Üretici Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü (GPT), insan yazısına çok yakın metinler üreten derin öğrenme tekniklerinden yararlanan bir yapay zeka modelidir. Dönüştürücü mimarisine dayalı olan GPT, metinleri verimli bir şekilde işlemek ve üretmek için öz-dikkat mekanizmaları kullanır ve içerik üretimi ile sohbet robotları gibi NLP uygulamalarında devrim yaratır.
Üretimde Yapay Zeka (YZ), gelişmiş teknolojileri entegre ederek üretimi dönüştürüyor; verimlilik, etkinlik ve karar alma süreçlerini artırıyor. YZ, karmaşık görevleri otomatikleştiriyor, hassasiyeti artırıyor ve iş akışlarını optimize ederek yenilikçiliği ve operasyonel mükemmeliyeti teşvik ediyor.
Üretken Motor Optimizasyonu (GEO), içeriğinizi ChatGPT ve Bard gibi yapay zeka platformları için optimize etme stratejisidir; böylece yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda görünürlüğünüz ve doğru bir şekilde temsil edilmeniz sağlanır.
Üretken yapay zeka, metin, görsel, müzik, kod ve video gibi yeni içerikler üretebilen bir yapay zeka algoritmaları kategorisidir. Geleneksel yapay zekadan farklı olarak, üretken yapay zeka, eğitildiği veriler temelinde özgün çıktılar üreterek endüstrilerde yaratıcılığı ve otomasyonu mümkün kılar.
Yapay zekada veri doğrulama, yapay zeka modellerini eğitmek ve test etmek için kullanılan verilerin kalitesini, doğruluğunu ve güvenilirliğini değerlendirme ve sağlama sürecidir. Model performansını ve güvenilirliğini artırmak için tutarsızlıkları, hataları veya anormallikleri tespit edip düzeltmeyi içerir.
Veri kıtlığı, makine öğrenimi modellerinin eğitimi veya kapsamlı analiz için yetersiz veri bulunmasını ifade eder ve doğru yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesini engeller. Yapay zekada veri kıtlığının nedenlerini, etkilerini ve üstesinden gelme tekniklerini keşfedin.
Veri koruma düzenlemeleri, kişisel verileri güvence altına alan, işlenmesini yöneten ve bireylerin gizlilik haklarını dünya çapında koruyan yasal çerçeveler, politikalar ve standartlardır. Uyumun sağlanmasını, yetkisiz erişimin önlenmesini ve dijital çağda veri sahiplerinin haklarının korunmasını garanti altına alırlar.
Veri madenciliği, ham verinin büyük kümelerini analiz ederek kalıpları, ilişkileri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için uygulanan sofistike bir süreçtir. Gelişmiş analizleri kullanarak, işletmelerin eğilimleri tahmin etmesine, müşteri deneyimlerini iyileştirmesine ve operasyonel verimliliği artırmasına yardımcı olur.
Veri temizleme, verinin kalitesini artırmak için hataları veya tutarsızlıkları tespit edip düzeltmek veya gidermek adına yapılan kritik bir süreçtir; analizler ve karar alma için doğruluk, tutarlılık ve güvenilirlik sağlar. Temel süreçleri, zorlukları, araçları ve verimli veri temizlemede yapay zekâ ile otomasyonun rolünü keşfedin.
Veri yönetişimi, bir organizasyon içinde verilerin etkin ve verimli kullanımını, erişilebilirliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini sağlayan süreçler, politikalar, roller ve standartlar çerçevesidir. Uyum, karar alma ve veri kalitesini sektörler genelinde destekler.
Kod dışa aktarma özelliğine sahip bir Yapay Zeka web sitesi oluşturucu, yapay zekadan yararlanarak web sitesi oluşturmayı otomatikleştiren ve kullanıcıların HTML, CSS, JavaScript veya popüler framework'lerdeki temel kodu dışa aktarıp özelleştirmesine olanak tanıyan bir yazılım aracıdır.
OpenAI Whisper, konuşulan dili metne dönüştüren gelişmiş bir otomatik konuşma tanıma (ASR) sistemidir. 99 dili destekler, aksanlara ve gürültüye karşı dayanıklıdır ve çok yönlü yapay zeka uygulamaları için açık kaynaklıdır.
Writesonic hakkında temel bilgileri öğrenin. Temel özellikler, artılar ve eksiler ile alternatiflere hızlı bir bakış.
Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI), AI modellerinin çıktılarının insanlar tarafından anlaşılabilir olmasını sağlayan yöntem ve süreçler bütünüdür; karmaşık makine öğrenimi sistemlerinde şeffaflık, yorumlanabilirlik ve hesap verebilirlik sağlar.
Elon Musk liderliğindeki xAI tarafından geliştirilen gelişmiş bir yapay zeka sohbet robotu Grok modeli hakkında daha fazla bilgi edinin. Gerçek zamanlı veri erişimi, temel özellikleri, kıyaslamaları, kullanım alanları ve diğer yapay zeka modelleriyle karşılaştırmasını keşfedin.
XGBoost, Aşırı Gradyan Artırma anlamına gelir. Makine öğrenimi modellerinin verimli ve ölçeklenebilir şekilde eğitimi için tasarlanmış, hızı, performansı ve sağlam düzenlileştirmesiyle bilinen optimize edilmiş dağıtık bir gradyan artırma kütüphanesidir.
Yapay zekâda yakınsama, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin yinelemeli öğrenme yoluyla kararlı bir duruma ulaşma sürecini ifade eder; böylece öngörülen ve gerçek sonuçlar arasındaki fark en aza indirilerek doğru tahminler sağlanır. Yakınsama, otonom araçlardan akıllı şehirlere kadar çeşitli uygulamalarda yapay zekânın etkinliği ve güvenilirliği için temel bir unsurdur.
Yapay Genel Zekâ (AGI), dar yapay zekâdan farklı olarak, çeşitli görevlerde insan benzeri düzeyde anlayabilen, öğrenebilen ve bilgiyi uygulayabilen teorik bir yapay zekâ biçimidir. Tanımlarını, temel özelliklerini, mevcut durumunu ve araştırma yönlerini keşfedin.
Yapay Sinir Ağları (ANN'ler), insan beyninden esinlenmiş makine öğrenimi algoritmalarının bir alt kümesidir. Bu hesaplama modelleri, birlikte çalışarak karmaşık problemleri çözen birbirine bağlı düğümlerden veya 'nöronlardan' oluşur. ANN'ler, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve öngörücü analizler gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Yapay Süperzekâ (ASI), tüm alanlarda insan zekasını aşan, kendi kendini geliştirebilen ve çok modlu yeteneklere sahip teorik bir yapay zekâdır. Özelliklerini, yapı taşlarını, uygulamalarını, faydalarını ve etik risklerini keşfedin.
Yapay Zeka Arama, arama sorgularının arkasındaki niyet ve bağlamsal anlamı anlamak için makine öğrenimi modelleri kullanan, geleneksel anahtar kelime tabanlı aramalardan daha alakalı ve doğru sonuçlar sunan semantik veya vektör tabanlı bir arama metodolojisidir.
Yapay zeka araştırma hibeleri, NSF, NEH ve özel kuruluşlar gibi kurumlar tarafından yapay zeka alanındaki araştırma projelerini finanse etmek için verilen maddi ödüllerdir. Bu hibeler, yeni yapay zeka teknolojileri ve metodolojilerinin geliştirilmesini destekleyerek yeniliği teşvik eder ve temel ile uygulamalı zorlukların ele alınmasını sağlar.
Yapay zeka benimseme oranları, kuruluşların yapay zekayı operasyonlarına ne ölçüde entegre ettiklerini gösterir. Bu oranlar sektörlere, bölgelere ve şirket büyüklüklerine göre değişiklik gösterir ve yapay zeka teknolojisinin çeşitli uygulamalarını ve etkilerini yansıtır. McKinsey'nin 2024 anketine göre, yapay zeka benimseme oranı %72'ye yükselmiş olup, bu artışta üretken yapay zekanın büyük payı vardır.
Yapay Zekâ Bot Engelleme, robots.txt kullanarak yapay zekâ tabanlı botların web sitesi verilerine erişmesini önler ve içeriği yetkisiz kullanıma karşı korur. İçerik bütünlüğünü, gizliliği ve fikri mülkiyeti korurken SEO ve yasal etkileri de göz önünde bulundurur.
Yapay Zeka Denetim Kurulları, yapay zekanın geliştirilmesi ve uygulanmasını izlemek, değerlendirmek ve düzenlemekle görevli kuruluşlardır; sorumlu, etik ve şeffaf kullanım sağlarken ayrımcılık, gizlilik ihlalleri ve hesap verebilirlik eksikliği gibi riskleri azaltmayı amaçlar.
Yapay zeka destekli ekonomik etki, yapay zekanın üretkenlik, istihdam, gelir dağılımı ve ekonomik büyüme üzerindeki etkilerini; görevlerin otomasyonu, daha iyi karar alma ve yeni pazarlar oluşturma yoluyla nasıl dönüştürdüğünü ifade eder. Bu etkinin olumlu yönleri (örneğin verimlilik artışı) olduğu gibi, olumsuz yönleri de olabilir (örneğin iş kaybı veya artan eşitsizlik gibi).
Yapay zeka düzenleyici çerçeveleri, yapay zeka teknolojilerinin geliştirilmesi, uygulanması ve kullanımı için oluşturulmuş yapılandırılmış yönergeler ve yasal önlemlerdir. Bu çerçeveler, yapay zeka sistemlerinin etik, güvenli ve toplumsal değerlere uygun bir şekilde çalışmasını sağlamayı amaçlar. Veri gizliliği, şeffaflık, hesap verebilirlik ve risk yönetimi gibi konuları ele alarak, sorumlu yapay zeka inovasyonunu teşvik ederken potansiyel riskleri azaltır.
Yapay zekâ etiği rehberlerini keşfedin: yapay zekâ teknolojilerinin etik geliştirilmesi, uygulanması ve kullanımı için ilke ve çerçeveler. Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik, küresel standartlar ve sorumlu yapay zekâ için stratejiler hakkında bilgi edinin.
2024'teki en son yapay zeka finansman trendlerini keşfedin: artan yatırımlar, teknoloji devlerinin hakimiyeti, üretken yapay zekadaki büyüme ve girişimlerin etkisi. Büyük anlaşmalar, sektör bazlı yatırımlar ve yapay zeka yatırım ortamını şekillendiren zorluklar hakkında bilgi edinin.
Yapay Zekâ ile İçerik Üretimi, dijital içerik oluşturma, seçme ve kişiselleştirme süreçlerini otomatikleştirmek ve geliştirmek için yapay zekâdan yararlanır. Metin, görsel ve ses alanlarında araçları, avantajları ve adım adım rehberleri keşfedin; iş akışınızı kolaylaştırın ve ölçeklenebilir içerik stratejileri oluşturun.
Makine öğreniminde yapay zeka modeli doğruluğu ve kararlılığının önemini keşfedin. Bu metriklerin sahtekarlık tespiti, tıbbi teşhisler ve sohbet robotları gibi uygulamaları nasıl etkilediğini öğrenin ve güvenilir yapay zeka performansını artırmaya yönelik teknikleri keşfedin.
Yapay zeka odaklı bir girişim, yenilik yapmak, otomatikleştirmek ve rekabet avantajı elde etmek için operasyonlarını, ürünlerini veya hizmetlerini yapay zeka teknolojileri etrafında şekillendiren bir işletmedir.
Üniversiteler ile özel şirketler arasındaki yapay zeka ortaklıklarının, akademik bilgi ile endüstri uygulamasını birleştirerek inovasyon, araştırma ve yetenek gelişimini nasıl desteklediğini keşfedin. Başarılı iş birliklerinin temel özellikleri, faydaları, zorlukları ve gerçek dünya örneklerini öğrenin.
Bir Yapay Zeka Otomasyon Sistemi, yapay zeka teknolojilerini otomasyon süreçleriyle bütünleştirerek, geleneksel otomasyonu öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi bilişsel yeteneklerle geliştirir ve karmaşık görevleri minimum insan müdahalesiyle gerçekleştirmek için tasarlanmıştır.
Yapay Zeka Prototip Geliştirme, yapay zeka sistemlerinin ön sürümlerini tasarlama ve oluşturma sürecidir. Bu süreç, tam ölçekli üretime geçmeden önce deneme, doğrulama ve kaynak optimizasyonu sağlar. Sektörler genelinde anahtar kütüphaneleri, yaklaşımları ve kullanım senaryolarını keşfedin.
Yapay zeka sertifikasyon süreçleri, yapay zeka sistemlerinin önceden belirlenmiş standartlara ve düzenlemelere uygunluğunu sağlamak için tasarlanmış kapsamlı değerlendirme ve doğrulama işlemleridir. Bu sertifikalar, yapay zeka teknolojilerinin güvenilirliğini, güvenliğini ve etik uyumluluğunu değerlendirmek için birer kıstas olarak işlev görür.
