USD35,86
EURO37,21
GBP44,51
BIST10.004,38
GR. ALTIN3.245,06
İstanbul
Ankara
İzmir
Adana
Adıyaman
Afyonkarahisar
Ağrı
Aksaray
Amasya
Antalya
Ardahan
Artvin
Aydın
Balıkesir
Bartın
Batman
Bayburt
Bilecik
Bingöl
Bitlis
Bolu
Burdur
Bursa
Çanakkale
Çankırı
Çorum
Denizli
Diyarbakır
Düzce
Edirne
Elazığ
Erzincan
Erzurum
Eskişehir
Gaziantep
Giresun
Gümüşhane
Hakkâri
Hatay
Iğdır
Isparta
Kahramanmaraş
Karabük
Karaman
Kars
Kastamonu
Kayseri
Kırıkkale
Kırklareli
Kırşehir
Kilis
Kocaeli
Konya
Kütahya
Malatya
Manisa
Mardin
Mersin
Muğla
Muş
Nevşehir
Niğde
Ordu
Osmaniye
Rize
Sakarya
Samsun
Siirt
Sinop
Sivas
Şırnak
Tekirdağ
Tokat
Trabzon
Tunceli
Şanlıurfa
Uşak
Van
Yalova
Yozgat
Zonguldak
featured

Yapay zeka sözlüğü: Temel tabirler ve kavramlar

Paylaş

Bu Yazıyı Paylaş

veya linki kopyala

Bu kelamlık, yapay zeka giderek karmaşıklaşan görünümünü gizemden arındırmaya yardımcı oluyor. AI gelişmeleriyle itimatla etkileşim kurmanızı sağlıyor. Yapay zeka, teknolojiyi ve sanayileri genel olarak süratle yine şekillendiriyor. Lakin uzmanlaşmış tabirleri takip etmeyi zorlaştırabilir. Bu kılavuz, dünyamızı yine şekillendiren teknolojiyi anlamak için sağlam bir temel sağlayarak temel kavramları açıklığa kavuşturur.

Yapay zeka gelişmeye devam ederken, temel terminolojisini anlamak, gelişmeleriyle uyumlu olmanızı sağlar. Üretkenliği artırmaktan etik konuları gündeme getirmeye kadar, AI’nın tesiri birçok sanayiyi tekrar şekillendiriyor. İster meraklı ister profesyonel olun, bu tabirleri kavramak AI’nın mevcut yeteneklerini ve gelecekteki olasılıklarını anlamanıza yardımcı olacaktır.

Yapay zeka sözlüğü – temel kavramlar

Yapay Zeka (AI): Yapay zeka, sorun çözme, lisanı manaya ve kalıpları tanıma üzere ekseriyetle insan zekası gerektiren misyonları gerçekleştirebilen sistemler oluşturmaya odaklanan bir bilgisayar bilimi kısmıdır. Algoritmalar ve bilgiler aracılığıyla kararlar alabilir, içgörüler üretebilir ve bilişsel fonksiyonları farklı derecelerde taklit ederek süreçleri otomatikleştirebilir. Yaygın uygulamalar ortasında sanal asistanlar, teklif motorları ve otonom araçlar bulunur.

Makine Tahsili (ML): Sistemlerin kararlar ve varsayımlar yapmak için datalardan öğrendiği bir AI tipidir. Klâsik programlamanın tersine, ML sistemleri daha fazla dataya maruz kaldıkça vakitle gelişir.

Derin Öğrenme: Büyük data kümelerindeki karmaşık desenleri tanımak için çok katmanlı (dolayısıyla “derin”) hudut ağlarını kullanan bir makine öğrenmesi tipidir. Her katman, dataları evreli olarak işler ve bu da karmaşık bilgileri tahlil etmek için epey tesirli olmasını sağlar.

Takviyeli Öğrenme (RL): Casusların bir ortamda deneme yanılma yoluyla öğrendiği, en güzel sonuçlara yol açan hareketleri pekiştirmek için mükafatlar yahut cezalar aldığı bir makine öğrenme tekniğidir. Emel, casusun aksiyonlarını uyarlayarak vakit içinde mükafatları en üst seviyeye çıkarmasıdır.

Taklit Öğrenme: Bir yapay zeka modelinin bir insan yahut öbür bir model tarafından sağlanan örnekleri gözlemleyerek ve taklit ederek bir vazifesi gerçekleştirmeyi öğrendiği bir makine öğrenme tekniğidir. Sıfırdan başlamak yerine, model gözlemlediği senaryolardaki aksiyonları “taklit eder” ve robotik, sürüş simülasyonları yahut oyun üzere gösterilen davranışlardan öğrenmesini sağlar.

Sıfır Atış ve Az Atış Öğrenme (Zero-shot and Few-shot Learning): Yapay zekanın en az eğitim verisiyle vazifeleri gerçekleştirmesini sağlayan tekniklerdir. Sıfır atış öğrenmede, model daha evvel görmediği vazifeleri halledebilirken, az atış öğrenmede, yalnızca bir avuç örnekten süratle öğrenebilir.

Yapay Genel Zeka (AGI): AGI, bir insanın yapabileceği her türlü entelektüel vazifesi, çok çeşitli alanlarda ve bağlamlarda anlayabilen, öğrenebilen ve gerçekleştirebilen son derece gelişmiş bir AI biçimini söz eder. Makul vazifelerle hudutlu olan dar AI’nın bilakis, AGI insan gibisi ahenk sağlama ve sorun çözme yetenekleri gösterecektir. OpenAI üzere şirketlerin araştırma uğraşları, AGI’nin potansiyelini araştırıyor, fakat bu evrede hala teorik olarak kalıyor.

Üretken AI (Generative AI): Eğitim datalarına dayalı olarak metin, fotoğraf, kod ve ses üzere yeni içerikler oluşturabilen AI sistemlerini söz eder. Örnekler ortasında ChatGPT ve DALL-E üzere imaj oluşturucular bulunur.

Eğitim ve Parametreler

Eğitim: AI eğitimi, modrin kalıpları, ilgileri öğrenmelerine ve yanlışsız kestirimler yapmalarına yardımcı olmak için büyük bilgi kümelerini beslemeyi içerir. Bu süreç, modelin vakitle rafine edildiği ve güzelleştirildiği döngüler halinde yapılır. Eğitim, insan lisanını “anlayan” ve dengeli bir formda cevap veren LLM’ler üzere modr geliştirmek için temeldir.

Parametreler: Girdi bilgilerini yorumlamaya ve işlemeye yardımcı olan AI modrindeki dahili değişkenlerdir. Eğitim sırasında ayarlanan bu parametreler, modelin cevaplarını şekillendirir ve şirketler tarafından ekseriyetle bir modelin karmaşıklığını ve yeteneklerini göstermek için alıntılanır.

Çıkarım: Çıkarım, bir AI modelinin eğitim sırasında öğrendiklerini bir kullanıcının isteğine cevap olarak çıktılar üretmek için uyguladığı basamaktır, örneğin bir soruyu yanıtlamak yahut bir manzara oluşturmak. Modelin evvelki eğitime dayanarak bir karşılığı “çıkarımladığı” gerçek vakitli süreçtir.

Teknik AI Bileşenleri

Sinir Ağları: Hudut ağları, insan beyninin yapısına nazaran modnmiş AI sistemleridir. Bilgileri diziler halinde işleyen ve ağın karmaşık data desenlerinden öğrenmesini sağlayan birbirine bağlı düğümlerden (veya “nöronlardan”) oluşan katmanlardan oluşurlar. Hudut ağları, üretken AI ve öbür birçok gelişmiş uygulama için temeldir.

Dönüştürücüler: Dönüştürücüler, data dizilerini verimli bir biçimde işlemek için tasarlanmış güçlü bir hudut ağı mimarisi çeşididir. Bilgi noktaları ortasındaki bağlara odaklanarak dönüştürücüler bağlamı yorumlayabilir ve hakikat karşılıklar üretebilir. Dönüştürücüler “gözle görünenin ötesinde”dir, zira bu mimari AI modrinde büyük ölçekli bilgileri işlemenin anahtarıdır.

Token’lar: Token’lar, lisan modrinin başka ayrı işlediği metin modülleridir (örneğin sözler, söz modülleri yahut noktalama işaretleri). Büyük Lisan Modri (LLM’ler), metni parçalamak ve yorumlamak için jetonları kullanır. Daha büyük “bağlam pencerelerine” sahip modr, daha düzgün anlayış ve daha gerçek cevaplar sağlayarak birebir anda daha fazla jetonu işleyebilir.

Veri İşleme

Geri Alma-Artırılmış Üretim (RAG): RAG, cevap oluşturma sırasında yapay zeka modrinin harici bilgi kaynaklarından ilgili bilgileri almasını sağlayan bir tekniktir. RAG, data alma ile cevap oluşturmayı birleştirerek yapay zeka çıktılarının doğruluğunu ve alakalılığını artırabilir.

Doğal Lisan Sürece (NLP): NLP, yapay zekanın insan lisanında yorumlamasını, anlamasını ve cevap vermesini sağlar. OpenAI’nin ChatGPT ve Google Translate üzere araçlar, metin oluşturmak, soruları yanıtlamak ve lisanı gerçek bir formda çevirmek için NLP kullanır.

Edge AI: Edge AI, bulut sunucularına güvenmek yerine akıllı telefonlar yahut IoT aygıtları üzere aygıtlarda mahallî olarak gerçekleşen AI işlemeyi tabir eder. Bu, dataların ağın “ucunda”, data üretim kaynağına yakın bir yerde tahlil edildiği ve işlendiği manasına gelir.

Önde gelen platformlar

OpenAI / ChatGPT: 2022’de ChatGPT’nin piyasaya sürülmesi, gelişmiş lisan modrinin yeteneklerini göstererek yapay zekaya yönelik kıymetli bir kamu ilgisi yarattı. OpenAI’nin ChatGPT’si, soruları yanıtlamaktan yaratıcı yazmaya kadar çeşitli misyonlarda kullanıcılara yardımcı olarak, konuşma AI için en tanınan araçlardan biri olmaya devam ediyor.

Microsoft / Copilot: Microsoft, OpenAI ile iştirak kurarak, Word, Excel ve Teams üzere araçları akıllı otomasyon ve yardımla geliştirerek, Copilot aracılığıyla eserlerine yapay zeka yerleştirdi.

Perplexity: Yapay zeka takviyeli arama motoruyla bilinen Perplexity, cevaplarında kaynakları gösteren birinci şirketlerden biriydi ve kullanıcılara daha fazla şeffaflık sağlıyordu. Bu yaklaşım onu ​​diğer birçok konuşma AI aracından ayırdı ve data toplama uygulamalarının incelenmesine yol açtı.

Google / Gemini: Google, arama, lisan çevirisi ve sesli yardım üzere hizmetleri güzelleştirmek için tasarlanmış gelişmiş lisan modri koleksiyonu olan Gemini aracılığıyla ekosistemine AI yerleştiriyor.

Anthropic / Claude: Amazon ve Google tarafından desteklenen Anthropic, güvenlik ve insan kıymetleriyle ahenge güçlü bir vurgu yapan bir AI modeli olan Claude’u geliştirdi.

Meta / Llama: Meta’nın açık kaynaklı AI modeli Llama, halkın teknolojisine erişmesine ve üzerine inşa etmesine imkan tanıyarak iş birliğine dayalı bir geliştirme ortamını teşvik etmesi bakımından benzersizdir.

Apple / Apple Intelligence: Apple, Siri, ChatGPT ve aygıt içi fotoğraf sürece (örneğin, gerçek vakitli obje ve yüz tanıma) üzere araçlar için aygıt tabanlı sürece odaklanarak kapalılığa öncelik vererek AI takviyeli özellikleri Apple Intelligence bayrağı altında entegre ediyor.

xAI / Grok: Elon Musk tarafından kurulan xAI, yakın vakitte Twitter (X) ile eşsiz bir toplumsal medya asistanı olarak entegre edilen bir konuşma AI modeli olan Grok’u yarattı. Şu anda Grok, sadece X Premium abonelerine açıktır. Bilgilendirici cevapları konuşma tonuyla birleştirerek, Musk’ın ilgi alımlı ve kişilik odaklı bir AI tecrübesi vizyonuyla uyumludur.

Hugging Face: Hugging Face, geliştiricilerin ve araştırmacıların AI modrini, bilgi kümelerini ve araçlarını paylaştığı, onu AI topluluğunda pahalı bir kaynak haline getiren iş birlikçi bir platformdur.

GitHub / GitHub Copilot: Microsoft’a ilişkin olan GitHub, geliştiricilerin iş birliği yapması ve kod paylaşması için yaygın olarak kullanılan bir platform sağlar. Yapay zeka takviyeli aracı GitHub Copilot, OpenAI’nin Codex modeli tarafından desteklenen gerçek vakitli kod önererek geliştiricilere yardımcı olur.

Not: Yapay zeka sözlüğü daima güncniyor. Takipte kalın…

Yapay zeka sözlüğü: Temel tabirler ve kavramlar

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Giriş Yap

Popüler Kültürün Nabzını Tutan Magazin ayrıcalıklarından yararlanmak için hemen giriş yapın veya hesap oluşturun, üstelik tamamen ücretsiz!