Parameter (Parametre)
Bir modelin tahminler yapmak amacıyla kullanılan iç değişkeni, eğitim verileriyle belirlenen önemli bir unsurdur. Matematiksel ve istatistiksel modellerde yaygın olarak kullanılan bu iç değişkenler, modelin performansı ve doğruluğu açısından kritik rol oynar. İç değişken, modelin eğitim sürecinde veri setinden elde edilen belirli parametreleri temsil eder ve modelin, gözlemler arasındaki ilişkilere dayalı tahminlerde bulunmasına yardımcı olur. […]
Part-of-Speech Tagging (POS) (Part-of-Speech Etiketleme (POS))
Natural Language Processing (NLP) encompasses a variety of tasks aimed at enabling computers to understand, interpret, and generate human language. One fundamental NLP task is part-of-speech (POS) tagging, where each word in a sentence is labeled with its specific grammatical function, such as a noun, verb, adjective, etc. This process involves analyzing the structure of […]
Pattern Recognition (Desen Tanıma)
Verilerdeki düzenlilikleri ve yapıları tespit etmekle ilgilenen alan, istatistik ve veri bilimi disiplinleri arasında köprü görevi gören bir çalışma sahasıdır. Bu alan, büyük veri kümeleri içindeki gizli kalmış bilgileri ortaya çıkarmak amacıyla analiz tekniklerini ve algoritmaları kullanır. Özellikle makine öğrenmesi ve yapay zeka uygulamaları ile pekiştirilen bu süreç, verinin içerdiği anlamlı kalıpları ve yapısal ilişkileri […]
Plugins / Tools (Eklentiler / Araçlar)
API erişimi aracılığıyla büyük dil modellerinin kullanabileceği ek yetenekler, işlevsel aralıklarını genişletir ve hata olasılığını azaltır. API (Uygulama Programlama Arayüzü) temel olarak yazılım uygulamalarının birbirleriyle iletişim kurmasını sağlayan bir dizi protokoldür. Büyük dil modelleri (LLM’ler), doğal dil işleme (NLP) görevlerinde olağanüstü derecede etkili olabilirler, ancak spesifik görevler ve gerçek zamanlı, dinamik veri ihtiyaçları için API’ler […]
Pre-training in AI (Yapay Zekada Ön Eğitim)
Eğitimli bir dil modeli oluşturma süreci, onun özel görevler için daha hassas ve optimize hale getirilmeden önce geniş bir veri seti üzerinde eğitilmesiyle başlar. Bu, ön eğitim olarak bilinen kritik bir aşamadır. Ön eğitim sırasında, model geniş ve çeşitli metinler içeren devasa veri kümeleri üzerinde öğrenim görür. Bu aşama, modelin dilin temel kurallarını, yapısını ve […]
Predictive Analytics
Veri madenciliği ve makine öğrenimini birleştirerek geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olayları tahmin etmek, günümüz teknoloji dünyasında heyecan verici ve hızla gelişen bir disiplindir. Veri madenciliği, büyük ve karmaşık veri kümelerinden anlamlı bilgiyi çıkarmak için kullanılan süreçtir. Bu süreç; veri temizleme, entegrasyon, dönüşüm, modelleme ve değerlendirme aşamalarını içerir. Temel amacı, bu büyük veri yığını içerisinde gizlenmiş […]
Predictive Model (Tahmin Modeli)
A machine learning model designed to predict specific outcomes based on provided input data operates on the principles of statistical analysis and computational algorithms. Essentially, this model uses historical data to discern patterns, which it then applies to new, unseen data to predict future outcomes. Machine learning encompasses a variety of algorithms and techniques, from […]
Prompt (İstek)
Büyük Dil Modelleri (LLM), metinsel verilerle eğitilmiş geniş yapay zeka sistemleridir ve kendilerine sunulan çeşitli metinsel uyarıcıları işleyebilme kapasitesine sahiptirler. Bu uyarıcılar, İngiltere’nin başkenti nedir? gibi basit ve doğrudan sorgulardan başlayarak, karmaşık sorunların veya görevlerin ayrıntılı açıklamalarına kadar geniş bir yelpazede değişiklik gösterebilir. Büyük Dil Modelleri, bu tür metinsel uyarıcılara verilen yanıtları formüle ederken birçok […]
Prompt Engineering (Komut Mühendisliği)
Makine öğrenimi modeli, belirli veri girdilerini işleyerek ve bu girdilere dayalı olarak belirli çıktılar üreterek çalışan yapay zeka algoritmalarına verilen genel bir isimdir. Bu modellerin başarılı olması için, doğru soruların ve ifadelerin dikkatle seçilmesi ve kullanılmasına yönelik sürece sorgu mühendisliği adı verilir. Sorgu mühendisliği, bir modelin belirli, istenen bir çıktıyı elde etmesini sağlamak amacıyla veri […]
Prompt Injection (Komut Enjeksiyonu)
Yapay zeka alanında, Büyük Dil Modelleri (LLMs), son derece sofistike sohbet botları ve GitHub Copilot gibi kodlama asistanlarının oluşturulmasını sağlayarak önemli bir ilerleme temsil eder. Ancak, bu ileri teknolojiler bazı zayıf yönlere de sahiptir. Bu alandaki önemli bir endişe, Yapay Zeka Davranış Manipülasyon Teknikleri olarak adlandırılan ve bu sistemlerin davranışlarını manipüle etme veya etkileme potansiyelidir. […]
Proximal Policy Optimization (PPO) (Yakın Politika İyileştirmesi (PPO))
Güçlendirme öğrenmesi, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarında kritik bir rol oynayan bir algoritma türüdür. Bu algoritma, bir ajanın bir ortamda belirli görevleri yerine getirirken ödüller veya cezalar yoluyla öğrenmesini sağlar. Güçlendirme öğrenmesi, ajanın ortamdaki başarısını maksimize etmeye yönelik stratejiler geliştirmesine olanak tanır. Modellerin eğitim sürecindeki verimliliği artırmak, karmaşık ve zaman aldığı bilinen bu süreçte […]
Python
Python, gelişmiş ve çok yönlü bir programlama dili olarak, çeşitli hesaplama görevlerini yerine getirmek için yeterince esnek ve yaygın olarak kullanılmaktadır. 1980’lerin sonlarında Guido van Rossum tarafından geliştirilen Python, açık kaynak kodlu bir dildir ve bu sayede geniş bir topluluk tarafından sürekli olarak geliştirilmekte ve güncellenmektedir. Öne çıkan özelliklerinden biri, okunabilirliği yüksek, anlaşılır ve basit […]
QA (Question Answering) (Sorucevap)
Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilleriyle etkileşimini sağlayan yapay zekanın kritik bir alt alanıdır. NLP’nin temel görevlerinden biri, dil girdisini anlayabilen ve depolanan bilgiye dayanarak tutarlı ve alakalı yanıtlar verebilen modeller geliştirmektir. Bu süreç, birkaç katmanlı karmaşık hesaplamalar ve anlama aşamalarını içerir. Esasen, bu görev, sözdizimi, anlambilim, edimbilim ve dilin kullanıldığı bağlam gibi insan […]
Query (Sorgu)
Bir veritabanına veya diğer bir bilgi kaynağına yapılan bir talep, genellikle bir sorgu veya query olarak adlandırılır. Sorgular, veritabanındaki belirli bilgilere ulaşmak için tasarlanmış özel komutlardır ve SQL (Structured Query Language) gibi diller kullanılarak yazılır. Bu komutlar, kullanıcıların büyük miktarda veriyi küçük, anlamlı bilgi parçalarına dönüştürmesine olanak tanır. Örneğin, bir şirketin müşteri veritabanında, bütün müşteri […]