Yapay Zeka hakkında okurken karşılaşabileceğiniz yaygın terimlerin açık ve basit bir açıklamasını sunmayı amaçladığımız bu sayfaya hoş geldiniz. Amacımız, Yapay Zeka alanında yaygın olarak kullanılan kavramları ve jargonu daha iyi anlamanıza yardımcı olmak, böylece bilinçli kararlar verebilmenizi ve en son gelişmelerden haberdar olmanızı sağlamaktır.
İster yapay zeka alanında yeni olun ister sadece bilginizi genişletmek isteyin, “Makine Öğrenimi”, “Sinir Ağları”, “Derin Öğrenme”, “Doğal Dil İşleme”, “Büyük Veri”, “Algoritma” ve daha fazlası gibi temel terimlerin açıklamalarını bulacaksınız.
Açıklamalarımız, her bir terimin anlamını kolayca kavrayabilmenizi sağlamak için teknik jargon ve karmaşık terminolojiden mümkün olduğunca kaçınarak sade bir dille yazılmıştır. Ziyaretinizin sonunda, yapay zekayı daha iyi anlayacağınızı ve terim ve kavramları güvenle kullanabileceğinizi umuyoruz.
- AI – Yapay Zeka: İnsanlar gibi çalışan ve düşünen akıllı makinelerin yaratılmasıyla ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalı.
- Makine Öğrenimi: Makinelerin verilerden öğrenmesi, kalıpları tanıması ve açıkça programlanmadan karar vermesi için eğitilmesini içeren bir YZ alt alanı.
- Sinir Ağları: İnsan beyninin yapısı ve işlevinden sonra modellenen, bilgiyi işleyen ve ileten birbirine bağlı düğümlerden oluşan bir tür makine öğrenimi algoritması.
- Derin Öğrenme: Karmaşık verileri işlemek ve görüntü ve konuşma tanıma gibi görevleri yerine getirmek için birçok katmana sahip sinir ağlarını kullanan bir tür makine öğrenimi.
- Doğal Dil İşleme (NLP): Konuşma tanıma ve dil çevirisi gibi görevler de dahil olmak üzere bilgisayarlar ve insan dili arasındaki etkileşime odaklanan bir yapay zeka alt alanı.
- Büyük Veri: Geleneksel veri işleme uygulamalarıyla işlenmesi çok zor olan büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder.
- Algoritma: Bir bilgisayarın verileri sıralamak veya tahminlerde bulunmak gibi belirli bir görevi yerine getirmek için izlediği bir dizi talimat.
- Denetimli Öğrenme: Algoritmanın etiketli veriler üzerinde eğitildiği, yani istenen çıktının zaten bilindiği bir makine öğrenimi türü.
- Denetimsiz Öğrenme: Algoritmanın etiketsiz veriler üzerinde eğitildiği, yani istenen çıktının bilinmediği bir makine öğrenimi türü.
- Takviyeli Öğrenme: Bir makineyi, eylemlerine göre ödüllendirerek veya cezalandırarak karar vermesi için eğitmeyi içeren bir makine öğrenimi türü.
- Sohbet Robotu: İnsan konuşmasını simüle etmek ve bilgi veya yardım sağlamak için yapay zeka ve doğal dil işleme kullanan bir bilgisayar programı.
- Bilgisayarla Görme: Bilgisayarların görüntüler ve videolar gibi dünyadan gelen görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlamaya odaklanan bir yapay zeka alt alanı.
- Otonom Araçlar: Çevrelerini algılayabilen ve insan girdisi olmadan seyredebilen araçlar.
- Nesnelerin İnterneti (IoT): Veri toplamalarını ve değiş tokuş etmelerini sağlamak için teknolojiyle gömülü fiziksel nesneler, cihazlar ve sensörlerin birbirine bağlı ağını ifade eder.
- YZEtiği: Önyargı, gizlilik ve hesap verebilirlik gibi konular da dahil olmak üzere YZ’nin ahlaki ve sosyal sonuçlarının incelenmesi.
- Büyük Dil Modelleri (LLM’ler): Doğal dili anlamak ve insan benzeri yanıtlar üretmek için büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilen gelişmiş makine öğrenimi modelleri.
- Üretken YZ: Mevcut verilerden öğrenilen kalıplara dayalı olarak görüntü, müzik veya metin gibi yeni veriler üretmek için makine öğrenimini kullanan bir YZ türü.
- ChatGPT: Kullanıcı girdilerine insan benzeri metin yanıtları üretmek için OpenAI tarafından geliştirilen özel bir LLM.
- OpenAI: Yapay zekayı güvenli ve etik bir şekilde ilerletmeye odaklanan bir araştırma organizasyonu.
- Difüzyon Modelleri: Nihai bir çıktı üretilinceye kadar bir dizi olasılığı yinelemeli olarak iyileştirerek veri üreten bir tür üretken yapay zeka modeli.
- Sentetik Veri: Gerçek dünya verilerine dayanmadan makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılabilen yapay olarak oluşturulmuş veriler.
- Uç Bilişim: Merkezi bulut bilişime güvenmek yerine bir ağın “ucundaki” cihazlardaki verileri işleyen bir bilişim altyapısı.
- Transfer Öğrenimi: Makine öğreniminde, bir görev üzerinde eğitilen bir modelin farklı, ancak ilgili bir görev için yeniden tasarlandığı bir teknik.
- Nöral Mimari Arama: Bir sinir ağının belirli bir görevi yerine getirmesi için en uygun mimariyi veya yapıyı otomatik olarak keşfetme süreci.
- Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI): Kararlarına nasıl ulaştıklarını açıklayabilen, onları insanlar için daha şeffaf ve yorumlanabilir hale getiren modeller oluşturmaya odaklanan bir YZ alt alanı.
- ÇekişmeliSaldırılar: İnsanlar tarafından algılanamayacak şekilde veri ekleyerek veya değiştirerek makine öğrenimi modellerini manipüle etmek veya aldatmak için kullanılan teknikler.