Sentiment Analysis (Duygu Analizi)
Metin içeriğinin duygusal nüanslarını ölçme yöntemi, genellikle müşteri geri bildirimlerini veya bir marka ya da ürün etrafındaki sosyal medya söylemlerini analiz etmek için kullanılır ve veri bilimi ve doğal dil işleme (NLP) alanında duygu analizi olarak bilinir. Duygu analizi, aynı zamanda görüş madenciliği olarak da bilinir, metin verilerinden öznel bilgileri belirlemek ve çıkarmak için hesaplama […]
Sequence Generation (Dizi Oluşturma)
Bir dil modelinin, öğrendiği kalıplar doğrultusunda cümleler veya paragraflar oluşturmak için bir dizi token üretmesi, yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) alanında ileri düzey bir uygulamadır. Bu sürecin özünde, geniş hacimli metin verileri üzerinde eğitilmiş sofistike algoritmaların kullanımı yatmaktadır. Bu algoritmalar, eğitim verilerinde bulunan kelime ve ifade arasındaki istatistiksel ilişkileri kullanarak bağlamsal olarak uygun […]
Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Models (Sıra-İçine-Sıra Modelleri)
Bir girdi dizisini karşılık gelen bir çıktı dizisine çevirmede uzmanlaşmış sinir ağı tasarımları, modern yapay zeka ve derin öğrenme teknolojilerinin en önemli ilerlemelerinden biridir. Bu tür sinir ağları, genellikle iki temel bileşeni içerir: bir kodlayıcı (encoder) ve bir çözücü (decoder). Kodlayıcı, girdi dizisini alır ve onu bir gizli durumda (hidden state) temsil eder. Bu gizli […]
Strong AI (Güçlü Yapay Zeka)
İnsan zekasına benzer bilişsel yeteneklere sahip yapay zeka geliştirmeyi amaçlayan araştırmalar, sıklıkla Genel Yapay Zeka (AGI) terimiyle ifade edilir. Genel Yapay Zeka, dar yapay zekanın (ANI) aksine, belirli bir dizi görevi değil, kapsamlı ve esnek bilişsel becerileri kapsar. Dar yapay zeka, belirli görevlerde insanın üstüne çıkabilen veya eşit seviyede olabilen sistemleri ifade ederken, AGI çok […]
Supervised Fine-Tuning (Denetimli Öğrenme)
Kullanıcılar ve yapay zeka (AI) arasındaki diyalogların oluşturulması, insan AI eğitmenleri tarafından kolaylaştırılan karmaşık ön eğitim aşamalarının önemli bir parçasını oluşturur. Bu hazırlık aşaması, AI modelinin tutarlı, bağlamsal olarak doğru ve faydalı yanıtlar üretmesini yönlendiren özel parametrelerin belirlenmesi açısından çok önemlidir. Bu sürecin insan-AI etkileşimi yönü, eğitmenlerin AI’nın performansını artırma yollarını anlamak için kritik olan […]
Supervised Learning (Denetimli Öğrenme)
Denetimli öğrenme (supervised learning), makine öğrenmesi alanında kullanılan bir yöntemdir ve temelinde, bir modelin önceden etiketlenmiş veriler üzerinde eğitilmesini içerir. Bu süreç, bir öğrencinin öğretmeninden öğrenme sürecine benzer olarak görülebilir. Yani model, etiketlenmiş örnekler aracılığıyla kendisini eğiterek, gelecekteki görevlerde daha doğru tahminler yapmaya çalışır. Denetimli öğrenmeyi anlamak için, tıpkı öğretmeninin soru bankasındaki soruları ve doğru […]
System Message (Sistem Mesajı)
ChatGPT, kullanıcıların bilgiye erişimini kolaylaştıran ve çeşitli konularda yardım sunan bir yapay zeka dil modelidir. Kullanıcılar ChatGPT ile etkileşime girdiğinde karşılarına çıkan tanıtıcı metin, bu yapay zekanın nasıl çalıştığını, hangi yeteneklere sahip olduğunu ve nasıl verimli kullanılabileceğini açıkça ifade etmeyi amaçlar. Tanıtıcı metin, kullanıcıları etkili bir şekilde yönlendirerek onlara en iyi deneyimi sunar. Tanıtıcı metin […]
System Prompt (Sistem İsteği)
Sistem komutları, sohbet botları ve büyük dil modelleri (LLM’ler) gibi konuşma tabanlı yapay zeka sistemlerinin mimarisinde temel bir bileşen olarak işlev görür. Bu komutlar, sistemin davranışını ve tepkilerini şekillendiren içsel yönergeler sunar. Esasen, sistem komutları, yapay zekanın kullanıcı girdileriyle nasıl etkileşime girdiğini yönlendiren bağlamsal bir çerçeve sağlar, etkileşim sınırlarını belirler ve beklentiler oluşturur. Bu yapılandırma […]
Test Data (Test Verisi)
Makine öğrenimi modelleri, konuşma tanımadan finansal eğilimleri tahmin etmeye kadar geniş bir yelpazede görevlerin gerçekleştirilmesinde temel bir bileşen haline gelmiştir. Bir makine öğrenimi modelinin yaşam döngüsündeki önemli bir yön, performansının ve görünmeyen verilere etkili bir şekilde genelleme yapabilme yeteneğinin değerlendirilmesidir. Bu değerlendirme genellikle etiketlenmemiş verilerin kullanımını içerir ve bu, temel olarak etiketli verilerden farklıdır. Etiketlenmemiş […]
Text Classification (Metin Sınıflandırma)
Metin sınıflandırması, dijital çağın bilgi yoğunluğunda önemli bir rol oynayan bir yapay zeka tekniğidir. Metin sınıflandırması, özellikle büyük miktarda veri ile çalışırken, metinlerin anlamlarını ve içeriklerini kategorize etmeyi amaçlar. Bu süreç, metinlerin belirli özellikler veya temalar çerçevesinde gruplandırılmasını sağlar. Bu, hem kullanıcıların hem de makinelerin büyük veri setleri içerisinde daha kolay ve hızlı bir şekilde […]
Token (İşaretleyici)
Representing text numerically enables processing by neural networks. Token sizes can vary from individual letters to entire words. In natural language processing (NLP), transforming text into a numerical representation is a fundamental step that allows neural networks to make sense of and process the data. This transformation is necessary because neural networks operate on numerical […]
Topic Modeling (Konu Modellemesi)
Metin belgeler kümesinde kelime eşdizim örüntülerini analiz ederek yaygın temaları belirleme yöntemi, doğal dil işleme (NLP) ve metin madenciliği alanlarının önemli bir uygulamasıdır. Bu yöntemle, büyük metin yığınlarındaki kelime ve kelime gruplarının birlikte kullanım sıklıkları incelenir. Bu frekans analizleri yoluyla, metinlerde belirli konular, temalar veya anlatılar etrafında yoğunlaşan kalıplar ortaya çıkarılabilir. Örneğin, bir sosyal medya […]
Training (Eğitim)
Sinir ağlarının parametrelerini büyük veri kümelerine maruz bırakarak iyileştirme süreci, modern yapay zekanın temel taşlarından biridir ve büyük model eğitimi olarak bilinir. Bu yöntem, doğal dil işleme, görüntü tanıma ve tahmin analizi gibi karmaşık görevleri yerine getirebilen makine öğrenme modellerinin geliştirilmesi için esastır. Büyük model eğitimi, ağdaki nöronların ağırlıklarını ve önyargılarını iteratif olarak ayarlamayı içerir. […]
Training Data (Eğitim Verileri)
Makine öğrenme dünyasında, modellerin performansını optimize etmek ve doğru sonuçlar elde etmek için kullanılan çeşitli veri setleri bulunmaktadır. Bu veri setleri arasında özellikle modelin öğrenme sürecinde kritik bir rol oynayan eğitim veri seti, (İngilizce adıyla training dataset) dikkat çeker. Eğitim veri seti, modelin algoritmalarını geliştirmek ve öğrenme kapasitesini artırmak amacıyla kullanılır. Temel olarak, bu veri […]