Online Learning (Online Öğrenme)
Makine öğrenimi alanında ilerici bir yaklaşım olan artırımlı öğrenme (incremental learning), yeni veriler ortaya çıktıkça modellerin kademeli olarak eğitilmesini içerir. Bu teknik, verilerin sürekli olarak üretildiği dinamik ortamlarda özellikle faydalıdır ve modelin doğruluğunu ve alaka düzeyini korumak için güncel olmasını gerektirir. Artırımlı öğrenme, modellerin sabit bir veri kümesi üzerinde toplu olarak eğitildiği geleneksel toplu öğrenme […]
OpenAI
GPT-3 ve ChatGPT’nin geliştirilmesinin arkasındaki araştırma organizasyonu, yapay genel zekanın (AGI) insanlığa geniş ölçüde fayda sağlamasını sağlama misyonuna odaklanmıştır. Yapay genel zeka, belirli görevlerde uzmanlaşmış dar yapay zekaların (ANI) aksine, insan zihninin gerçekleştirebileceği her türlü entelektüel görevi yerine getirebilen bir zeka türüdür. Bu organizasyon, AGI’nın sadece teoride kalmaması için yoğun bir şekilde çalışmakta ve teknolojinin […]
Overfitting (Aşırı Uyum)
Makine öğrenimi dünyasında, bir modelin eğitim verisinde son derece iyi performans göstermesi ancak yeni, görülmemiş verilerde kötü performans sergilemesi durumu, aşırı uyum veya overfitting olarak bilinir. Overfitting, modelin eğitim setine o kadar iyi uyum sağlamasıdır ki, eğitim verisindeki gürültüleri ve rastgeleliği de öğrenir. Bu durumda, model eğitim verisindeki örüntüleri olağanüstü bir şekilde yakalar, ancak bu […]
Overuse Penalty (Aşırı Kullanım Cezası)
In the sophisticated domain of artificial intelligence and natural language processing, advanced mechanisms such as ChatGPT are employed to generate human-like text. One of the inherent challenges faced in this field is the tendency of these generative models to produce repetitive or redundant expressions. To mitigate such issues, corrective measures are applied to refine the […]
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. […]