AI Terimleri & Tanımlamaları

Eğitim psikolojisinden AI'a uygulanan, bir AI'ın rehberlikle gerçekleştirebileceği ancak bağımsız olarak gerçekleştiremeyeceği görevlere atıfta bulunan bir kavram.

Bir modelin açıkça eğitilmediği görevleri doğru bir şekilde yerine getirme yeteneği, genellemeyi gösterir.

Genellikle tekrar eden veya yüksek düzeyde çaba ve güvenilirlik gerektiren nitelikte gayretli, sıkı çalışmaya atıfta bulunur.

NLP'de kelimelerin yüksek boyutlu bir uzayda vektörler olarak temsil edildiği ve anlamsal benzerliği yakalayan bir teknik.

İnsan zekasının genel bilişsel yeteneklerinden yoksun, belirli bir görev için tasarlanmış ve eğitilmiş yapay zeka.

Benzerlik aramalarını kolaylaştıran, verilerin vektör temsillerini depolamak ve almak için özel bir veritabanı.

Kelimelerin veya ifadelerin sayısal vektörler olarak kodlanması, yapay zeka modelleri tarafından matematiksel işlemlere ve karşılaştırmalara olanak sağlar.

Doğal dil değişkenliğini anlamada önemli olan, aynı niyeti veya anlamı taşıyan farklı ifadeler veya deyimler.

Makine öğreniminde, modelin tahminlerinin ortalama tahminden farklı olduğu miktar, eğitim verilerine duyarlılığı yansıtır.

Model parametrelerini ayarlamak ve aşırı uyumu önlemek için eğitim veri kümesinden ayrı olarak ayarlanan veriler, modelin genellenebilirliğini sağlar.

Bir modelin performansını, doğruluğunu ölçmek için eğitimde kullanılmayan verilerin ayrı bir kısmı ile değerlendirme süreci.

Bir insanın bir bilgisayar, uygulama ya da makine ile etkileşime girdiği, genellikle kullanım kolaylığına odaklanan araçlardır.

Birden fazla çıktının üretildiği ve en iyisinin belirli kriterlere göre seçildiği üretken yapay zeka tekniği.

Modellerin açık talimatlar olmaksızın etiketsiz verilerden örüntüler öğrendiği bir makine öğrenimi türü.

Bir makinenin bir insanınkinden ayırt edilemeyen akıllı davranışlar sergileme yeteneğinin test edilmesi.

Doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratan bir derin öğrenme modelleri sınıfı.

Bir transformatör modelinin kodlanmış bilgilere dayalı çıkış dizileri üretmekten sorumlu bileşeni.

Sıralı veri içeren görevlerde performansı artırmak için öz dikkat mekanizmalarını kullanan bir model mimarisi.

Makine öğreniminde farklı ancak ilgili bir problemi çözmek için bir problemi çözerken kazanılan bilgiden yararlanma.

Özellikle bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan, öğrenme kalıpları ve davranışları için örnekler içeren veri kümesi.

Bir makine öğrenimi modeline, tipik olarak büyük bir veri kümesine maruz bırakarak tahminler veya kararlar vermeyi öğretme süreci.

Bir belge koleksiyonu içindeki soyut konuları keşfetmek, içerik organizasyonuna ve keşfine yardımcı olmak için istatistiksel bir model.

NLP'deki en küçük işlem birimi, modele bağlı olarak bir kelime, bir kelimenin parçası veya bir karakter olabilir.

Spam algılama ve duygu analizi gibi uygulamalarda kullanılan, metne önceden tanımlanmış kategoriler atama görevi.

Eğitim verilerinden ayrı olarak, eğitimden sonra bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir veri kümesi.

Bir yapay zeka modelinin davranışını yönlendiren, girdiyi nasıl işlediğini ve yanıt verdiğini etkileyen dahili ipuçları veya talimatlar.

Modellerin etiketli veriler üzerinde eğitildiği ve girdilerden sonuçları tahmin etmeyi öğrendiği bir makine öğrenimi yaklaşımı.

Kullanıcı etkileşimlerini yönlendirmek için diyalogsal yapay zeka sistemlerinde kullanılan önceden tanımlanmış mesajlar veya istemler.

Bir modelin belirli görevler üzerindeki performansını etiketli verilerle daha fazla eğiterek iyileştirme süreci.

Bilgiyi insan zekasından ayırt edilemeyecek şekilde anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip yapay zeka.

Dizileri bir alandan diğerine dönüştüren, genellikle çeviri ve özetlemede kullanılan modeller.

Yapay zeka modellerinin, öğrenilen kalıplara dayalı olarak metin oluşturmadaki kelimeler gibi bir dizi öğe ürettiği süreç.

Yazarın tutumunu belirlemek için metinde ifade edilen görüşleri tanımlama ve kategorize etme hesaplama görevi.

Çeşitli NLP görevlerinde kullanılan, iki metin parçasının anlam açısından ne kadar ilişkili olduğunun ölçüsü.

Daha alakalı sonuçlar üretmek için bir kullanıcının sorgusunun arkasındaki bağlamı ve amacı anlayan arama teknolojisi.

İçeriğe anlamsal meta veri ekleme süreci, yapay zekanın bilgiyi anlamasını ve işlemesini kolaylaştırır.

Modellerin girdi verilerinin farklı bölümlerinin önemini birbirlerine göre tartmasına olanak tanıyan bir mekanizma.

Yapay zeka modellerinin boyutu arttıkça, performanslarının öngörülebilir kalıplara göre geliştiğine dair gözlemler.

Üretim ortamını etkilemeden test edilmemiş kod değişikliklerini ve denemeleri izole eden bir test ortamı.

Öğrenmeyi istenen sonuçlara doğru yönlendirmek için pekiştirmeli öğrenmede potansiyel eylemleri veya yanıtları değerlendiren modeller.

Karar vermeyi veya yanıtları desteklemek için büyük bir veri kümesinden ilgili bilgileri alan bir model.

Bilgilendirilmiş yanıtlar üretmek için ilgili bilgilerin alınmasını üretici modellerle birleştirmek.

Bir yapay zeka sisteminin yanıtlarının alaka düzeyi, tutarlılık ve doğruluk kriterlerini ne kadar iyi karşıladığının değerlendirilmesi.

Modellerin insan değerlendiricilerden gelen geri bildirimlere göre rafine edildiği eğitim yaklaşımı.

Bir ajanın ödüllere ulaşmak için bir ortamda eylemlerde bulunarak karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenimi türü.

Eğitim süreci sırasında karmaşık modelleri cezalandırarak aşırı uyumu önlemek için kullanılan teknikler.

Metin veya zaman serileri gibi veri dizilerini işlemek için çok uygun bir sinir ağı türü.

Bir veritabanına, arama motoruna veya yapay zeka modeline yapılan bilgi veya eylem talebi.

İnsanlar tarafından doğal bir dilde sorulan soruları otomatik olarak yanıtlayan bir sistem.

Yapay zeka geliştirmede yaygın olarak kullanılan, açık sözdizimi ve okunabilirliği ile bilinen yüksek seviyeli bir programlama dili.

Politika öğrenmede keşif ve sömürüyü dengeleyen bir takviye öğrenme algoritması.

Özel olarak hazırlanmış girdiler aracılığıyla yapay zeka sistemlerinin davranışlarını etkilemek veya manipüle etmek için kullanılan bir teknik.

Yapay zeka modelleriyle etkili bir şekilde iletişim kurmak ve onlardan istenen yanıtları almak için prompt hazırlama sanatı.

Bir yapay zeka modeline verilen, belirli bir yanıt veya çıktı türünü ortaya çıkarmak için tasarlanmış bir metin girdisi.

Bir modelin göreve özel eğitimden önce büyük, genel bir veri kümesinden öğrendiği ilk eğitim aşaması.

Geçmiş verilerde bulunan kalıplara dayanarak gelecekteki bilinmeyen olaylar hakkında tahminlerde bulunan bir model.

Gelecekteki sonuçların olasılığını belirlemek için verilerin, istatistiksel algoritmaların ve makine öğrenimi tekniklerinin kullanılması.

Bir AI sisteminin veya uygulamasının işlevselliğini genişleten veya geliştiren ek yazılım bileşenleri.

Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak verilerdeki örüntülerin ve düzenliliklerin otomatik olarak tanınması.

Bir metindeki bir kelimeyi konuşmanın belirli bir bölümüne karşılık gelecek şekilde işaretleme işlemi.

Bir modelde eğitim verilerinden öğrenilen ve modelin çıktısını belirleyen bir değişken.

Üretken yapay zeka modellerinde tekrarlayan veya aşırı benzer yanıtları engellemek için bir teknik.

Makine öğreniminde bir modelin eğitim verilerindeki ayrıntıları ve gürültüyü çok iyi öğrendiği bir modelleme hatası.

İnsanlığın yararı için dost yapay zeka geliştirmeye ve teşvik etmeye odaklanan bir yapay zeka araştırma laboratuvarı.

Yeni veriler geldikçe modelin sürekli olarak güncellendiği bir model eğitim yaklaşımı.

Bir modelin tek bir örnekten veya birkaç örnekten bilgi öğrenme yeteneği.

Modelin sırasıyla bir veya birkaç örnekten öğrendiği öğrenme teknikleri.

Çevre ile daha fazla etkileşim olmadan sabit bir veri kümesinden optimum eylemleri öğrenme.

Verilerdeki ilişkileri tanımak için insan beyninin işlemlerini taklit eden bir dizi algoritma.

Yapay zekanın insan dilini konuşulduğu veya yazıldığı gibi anlama ve yorumlama yeteneği.

Yapay zeka alanı, doğal dil aracılığıyla bilgisayarlar ve insanlar arasındaki etkileşime odaklanmıştır.

Yapay zeka kullanarak yapılandırılmış verilerden tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili metinler oluşturma.

Metindeki anahtar bilgileri (varlıkları) önceden tanımlanmış kategoriler halinde tanımlama ve sınıflandırma süreci.

Katılımcıların birden fazla mesaj dizisini değiş tokuş ettiği ve bağlamın anlaşılmasını gerektiren konuşmalar.

Bir yapay zeka modelini aynı anda birden fazla görev üzerinde eğiterek görevler arasındaki ortaklıklardan yararlanma.

Metin, görüntü ve ses gibi birden fazla veri türünü işleyebilen ve yorumlayabilen yapay zeka sistemleri.

Yapay zeka sistemlerinin davranışlarını izlemek ve yönetmek için tasarlanmış araçlar, kurallara uymalarını sağlar.

Bir makine öğrenimi modelinin amacı ve performansı hakkında temel bilgiler sağlayan kapsamlı bir belge.

Katmanları ve düğümleri de dahil olmak üzere bir makine öğrenimi modelinin özel düzeni ve yapısı.

Verileri kullanarak belirli görevleri yerine getirmek üzere eğitilmiş, gerçek dünyadaki bir sürecin matematiksel temsili.

Bir modelin tek bir komuta yanıt olarak üretebileceği en büyük metin veya veri miktarı.

Girdideki bazı kelimelerin gizlendiği ve modelin bunları tahmin ettiği bir eğitim tekniği.

Rastgele sonuçların olduğu durumlarda karar vermenin modellenmesi için matematiksel bir çerçeve.

Metin veya konuşmayı bir dilden diğerine otomatik olarak çevirmek için yazılım kullanımı.

Bilgisayarların açıkça programlanmadan, öğrenme yoluyla hareket etmesini sağlama bilimi.

Makinelerin verilerden öğrenme ve görevleri yerine getirme yeteneklerini kapsayan geniş bir terimdir.

Büyük modellere bellek ve hesaplama açısından verimli bir şekilde ince ayar yapmak için bir teknik.

Metnin analizine yardımcı olmak için metne dilbilimsel bilgilerle ilgili meta veri ekleme işlemi.

Makine öğrenimi modellerinde gözlemlenebilir verilerden çıkarılan gizli veya gözlemlenemeyen değişkenler.

Büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş, metni anlama ve üretme yeteneğine sahip kapsamlı bir model.

İstatistiksel olasılıklara dayalı olarak insan dilini anlayan, yorumlayan ve üreten yapay zeka.

Bir veri parçasına uygulanan ve denetimli öğrenme için doğru çıktıyı gösteren bir etiket veya ek açıklama.

Yapay zeka sistemlerinin karmaşık görevleri çözmek için bilgiyi modelleme, depolama ve geri getirme yöntemi.

Yapay zekada cevaplar veya bağlamsal bilgiler sağlamak için kullanılan merkezi bir bilgi deposu.

Olasılıklı bir modelde iki olayın aynı anda gerçekleşme olasılığı.

Bir kullanıcının bir sorgu veya ifade aracılığıyla ulaşmayı hedeflediği temel amaç veya hedef.

İstemlerdeki talimatları takip etmek ve daha spesifik yanıtlar üretmek için eğitilmiş bir GPT çeşidi.

Yapılandırılmamış metin verilerinden otomatik olarak yapılandırılmış bilgi çıkarma işlemi.

Eğitilmiş bir modelin yeni, görülmemiş verilere dayalı tahminler veya kararlar vermek için kullanıldığı aşama.

Öğrenme süreci başlamadan önce değeri ayarlanan ve eğitim aşamasını etkileyen bir parametre.

Çözüm üretmek için pratik yöntemler veya çeşitli kısayollar kullanan problem çözme yaklaşımları.

Yapay zeka, genellikle eğitim verisi sorunları nedeniyle gerçeğe dayanmayan bilgiler ürettiğinde.

Küresel bir optimum bulmak için her adımda yerel olarak en uygun seçimi yapan optimizasyon algoritmaları.

OpenAI'nin gelişmiş metin oluşturma yetenekleriyle bilinen üretken modelinin üçüncü yinelemesi.

GAN'larda veri oluşturan bileşen, gerçek veriyi mümkün olduğunca yakından taklit etmeyi amaçlar.

Tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili metin üretme konusunda uzmanlaşmış bir tür yapay zeka modeli.

Eğitim verilerine benzer yeni veri örnekleri oluşturabilen bir tür yapay zeka modeli.

Gerçek dünya örneklerini taklit eden yeni, orijinal içerik veya veri üretebilen yapay zeka sistemleri.

Ağlar arasında rekabetçi bir süreç yoluyla üretken modellerin eğitimi için bir çerçeve.

Öğrenilen kalıplara ve verilere dayalı olarak metin veya görüntü gibi yeni içerik üretme süreci.

Çok çeşitli görev ve alanlarda bilişsel işlevler sergileyen yapay zeka.

Geniş bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş, birden fazla görevi yerine getirebilen büyük, çok yönlü bir yapay zeka modeli.

Bilinen gerçeklerle başlayan ve yeni sonuçlara ulaşmak için kuralları uygulayan mantıksal bir akıl yürütme yöntemi.

Önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir görev veya veri kümesinde iyi performans gösterecek şekilde ayarlama süreci.

Bir yapay zeka modelinin çıktısını veya davranışını belirli kriterlere göre hassas bir şekilde ayarlama yeteneği.

Bir modelin çok az sayıda örnekten öğrenme ve genelleme yeteneği.

Model eğitimini ve performansını iyileştirmek için verilerden yararlı bilgilerin belirlenmesi ve izole edilmesi.

Anahtar cümleleri veya parçaları doğrudan kaynak metinden çıkararak özetler oluşturmak.

Yapay zeka sistemleri, şeffaflık için karar alma süreçlerine ilişkin içgörü sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Yapay zeka modellerinin performansını ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılan nicel ölçütler.

AI sistemlerinin etik gelişimini ve dağıtımını değerlendirmek ve yönlendirmek için bir çerçeve.

Metindeki adlandırılmış varlıkların tanımlanması ve önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırılması.

Metni varlıklar hakkında bilgi ile etiketleme, veri yapısını geliştirme süreci.

Genellikle yapay zeka tarafından çıkarılan isimler, yerler, tarihler gibi metindeki belirli, tanımlanabilir öğeler.

İş süreçlerini ve sonuçlarını iyileştirmek için yapay zeka teknolojilerinin uygulanması.

Girdi verilerini işleyen ve kullanılabilir bir biçime dönüştüren bir model bileşeni.

Yapay zeka işlemleri için semantik anlamı yakalayan kelime veya kelime öbeklerinin yoğun vektör temsilleri.

Yapay zeka modeli eğitiminin birden fazla bilgisayara veya sunucuya yayıldığı bir yöntem.

Gerçek veriyi sahteden ayıran üretken bir düşman ağının bileşeni.

Doğal dil işleme kullanarak insanlarla sohbet etmek için tasarlanmış yapay zeka teknolojileri.

Bir yapay zeka modelini gerçek dünya uygulamalarında veya sistemlerinde kullanılabilecek hale getirme süreci.

Kelimeler arasındaki ilişkileri anlamak için bir cümlenin gramer yapısını analiz etme.

Verileri analiz etmek için birçok katmana sahip sinir ağlarını içeren makine öğreniminin bir alt kümesi.

Bir dil modelinin iç temsillerini çıktıya nasıl çevireceğini belirleyen yönergeler.

Yapay zeka modellerini eğitmek veya test etmek için özel olarak hazırlanmış ve yapılandırılmış bir veri koleksiyonu.

Verilerden bilgi elde etmek için bilimsel yöntemleri kullanan disiplinler arası bir alan.

Kişisel veya hassas verilerin kötüye kullanılmamasını veya ifşa edilmemesini sağlamaya yönelik tedbirler ve uygulamalar.

Yeni bilgiler üretmek ve gizli kalıpları bulmak için büyük veri tabanlarını inceleme uygulaması.

Hafifçe değiştirilmiş kopyalar ekleyerek eğitim verisi miktarını artırmaya yönelik bir teknik.

Etkileşimleri geliştirmek için yapay zekanın müşteri ilişkileri yönetimine entegre edilmesi.

Veri derlemek ve makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan geniş bir metin koleksiyonu.

NLP'de bir metinde hangi kelimelerin aynı varlığa atıfta bulunduğunu belirleme görevi.

Bir modelin bir yanıt veya tahmin oluştururken dikkate alabileceği geçmiş girdi aralığı.

Kelimelerin veya ifadelerin, içinde bulundukları bağlamı dikkate alan temsilleri.

Öğrenmeyi yönlendiren algoritmaları anlamaya odaklanan bir yapay zeka dalı.

Yapay zeka tarafından belirli bir girdiye veya isteme yanıt olarak üretilen ve düşünce sürecini tamamlayan çıktı.

İnsan beyninin işleyişini taklit etmek için tasarlanmış yapay zeka sistemleri, doğal, insan benzeri etkileşimi hedefler.

OpenAI tarafından geliştirilen ve verilen istemlere göre insan benzeri metin yanıtları oluşturabilen bir yapay zeka.

Genellikle internet üzerinden insan kullanıcılarla konuşmayı simüle etmek için tasarlanmış bilgisayar programları.

Yapay zekayı karmaşık sorunları yönetilebilir adımlara ayırmaya teşvik eden bir prompt stratejisi.

Görsel işlemede nesnelerin görüntü içindeki konumunu tanımlamak için kullanılan dikdörtgen bir kenarlık.

Örüntüleri, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmak için hesaplamalı olarak analiz edilen son derece büyük veri setleri.

Yapay zeka modellerinde karar verme ve adaleti etkileyebilecek önyargılar veya yatkınlıklar.

Modellerdeki en olası sonuç dizilerini verimli bir şekilde bulan bir arama algoritması.

Yeni seçeneklerin keşfedilmesi ve bilinen ödüllerden yararlanılmasını dengelemek için bir strateji.

Nihai hedefle başlayan ve çözüm yolunu belirlemek için geriye doğru çalışan bir akıl yürütme yöntemi.

Yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılan, ağırlıkları hata oranlarına göre ayarlayan bir yöntem.

Gelecekteki değerleri tahmin etmek için önceki zaman noktalarını kullanan modeller, zaman serisi tahmininde yaygındır.

Zaman serisi verilerindeki geçmiş sonuçlara dayanarak gelecekteki davranışları tahmin eden istatistiksel bir model.

Bir makine insan rehberliği veya müdahalesi olmadan bağımsız olarak çalışabiliyorsa, otonom olarak kabul edilir.

İnsanlar ve yapay zeka arasındaki işbirliğine odaklanarak, insan karar verme sürecini yapay zeka yetenekleriyle geliştirmek.

Yapay zekada, modellerin girdi verilerinin ilgili kısımlarına odaklanmasına yardımcı olan ve alaka düzeyini artıran bir teknik.

Yapay zekada modellerin farklı bilgi parçalarının önemini tartmasına olanak tanıyan bir mekanizma.

İnsan beynindeki biyolojik sinir ağlarından belli belirsiz esinlenen bilgi işlem sistemleri.

Farklı yazılım uygulamalarının iletişim kurmasını ve birlikte çalışmasını sağlayan arayüzler.

YZ davranışlarının ve çıktılarının insan etik standartlarına ve niyetlerine uygun olmasını sağlama süreci.

Bir bilgisayarın belirli bir görevi verimli bir şekilde yerine getirmek için izlediği bir dizi matematiksel talimat veya kural.

Çıktılar hakkında geri bildirim sağlayarak ve öğrenmeye rehberlik ederek yapay zeka modellerini iyileştiren ve geliştiren uzmanlar.

İnsan zeka süreçlerinin makineler, özellikle de bilgisayar sistemleri tarafından simüle edilmesi.

Dijital asistanlara benzer şekilde, çeşitli alanlardaki görevleri otonom olarak yerine getirebilen yapay zeka varlıkları.

Model doğruluğunu artırmak için kasıtlı olarak zorlayıcı girdilerle eğitim yaparak yapay zeka sağlamlığını geliştirir.