Teknikler ve Yöntemler

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

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

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.

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

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

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

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.

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

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

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

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

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

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.

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.

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

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

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.

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

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

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.

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

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

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

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

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.

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

Olasılıklı bir modelde iki olayın aynı anda gerçekleşme olasılığı.

Yapılandırılmamış metin verilerinden otomatik olarak yapılandırılmış bilgi çıkarma işlemi.

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

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.

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

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 modellerinin performansını ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılan nicel ölçütler.

Metindeki adlandırılmış varlıkların tanımlanması ve önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırılması.

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

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

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

Bir dil modelinin iç temsillerini çıktıya nasıl çevireceğini belirleyen yönergeler.

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

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

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

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

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

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.

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

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.

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

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