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 […]
Transfer Learning (Aktarım Öğrenimi)
Makine öğrenimi modelinin, ana görevi daha iyi yerine getirmesi için ilgili bir görevde eğitim almasını içerir. Bu strateji, yapay zeka ve makine öğrenimi alanında transfer öğrenmesi olarak adlandırılır. Transfer öğrenmesi, bir problemi çözerken elde edilen bilgiyi, farklı ancak ilgili bir problemi verimli bir şekilde çözmek için kullanır. Bu teknik, modelin doğruluğunu ve performansını artırmada, gereken […]
Transformer (Dönüştürücü)
Transformer modelleri, özellikle dil verilerini işleme ve anlama alanında üstün performans gösteren bir derin öğrenme modeli türüdür. İlk kez 2017 yılında Google Brain araştırmacıları tarafından tanıtılan bu modeller, sinir ağları içinde öne çıkan attention mechanism yani dikkat mekanizması sayesinde büyük bir devrim yaratmıştır. Geleneksel RNN ve LSTM modellerinin aksine, Transformer’lar sırayla işleme zorunluluğu olmadan, verilerin […]
Transformer Decoder (Dönüştürücü Kod Çözücü)
A transformatör modeli, modern doğal dil işleme (NLP) teknolojilerinin temel taşlarından biridir ve bu modelin bir bileşeni olarak dizideki sonraki belirteçleri tahmin etmek oldukça kritik bir görevdir. Transformers, Google tarafından 2017 yılında tanıtılan bir mimari olup, dil modellerininde daha iyi performans göstermesi için önemli bir devrim yaratmıştır. Bu mimari, öncelikle metin veri kümelerindeki dizideki belirteçleri, […]
Transformers (Transformatörler)
Doğal Dil İşleme (NLP) alanında, sıralı verileri işlemek için özel olarak tasarlanmış bir sinir ağı mimarisi sınıfı bulunmaktadır. Bu mimariler, bir dildeki cümleler gibi doğası gereği ardışık olan verileri ele alma yetenekleriyle bilinirler. Sıralı verilerdeki öğeler arasındaki bağımlılıkları ve ilişkileri yakalayabilme yetenekleri, onları NLP uygulamaları açısından hayati kılar. Bu sıralı işleme ağları, metinsel veri analizinde […]
Turing Test (Turing Testi)
Alan Turing, modern bilgisayar biliminin temel taşlarından biri olarak kabul edilir ve onun adıyla anılan Turing Testi, yapay zeka konusu üzerinde derinlemesine düşünmenin yollarından biridir. Turing Testi, bir makinenin insan gibi düşünebilme yeteneğini ölçmek için tasarlanmıştır. Testin temeli, bir insan karşısına sohbet ederek makinenin çıktılarının, insan yanıtlarından ayırt edilemez halde olmasıdır. Bu test, 1950 yılında […]
Unsupervised Learning (Denetimsiz Öğrenme)
Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veri kümelerinde gizli kalıpları keşfetmeyi amaçlayan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Denetimli öğrenmenin aksine, burada modeller etiketli örnekler üzerinde eğitilip yeni ve görülmemiş veriler üzerinde sonuçlar tahmin etmeye çalışmaz. Bunun yerine, denetimsiz öğrenme, nihai görüntünün neye benzediğini bilmeden bir bulmacayı çözmek gibidir. Amacı, belirli bir sonuç veya sınıflandırma tahmin etmek değil, verinin altındaki […]
Upstream Sampling (Yukarı Yönde Örnekleme)
ChatGPT’de kullanılan ve birden fazla yanıt üretip ardından en iyi olanı seçmek için sıralama yapmayı içeren ince ayar tekniği, yapay zekanın sağladığı çıktının kalitesini ve uygunluğunu artırmak için tasarlanmış sofistike bir süreçtir. Bu yöntem, doğal dil işleme (NLP) alanındaki temel zorluklardan biri olan bağlamsal olarak uygun, tutarlı ve faydalı yanıtlar üretme sorununu ele alır. Makine […]
User Interface (UI) (Kullanıcı Arayüzü)
Kullanıcı arayüzü (UI), insanlarla bilgisayarlar arasında bir köprü işlevi görerek, çeşitli uygulamalar ve cihazlar arasında kesintisiz insan-bilgisayar etkileşimini kolaylaştırır. Kullanıcı arayüzünün temel konsepti, kullanıcıların yazılım uygulamalarını veya donanım cihazlarını etkili bir şekilde yönetmelerine ve kontrol etmelerine yardımcı olarak teknolojiyi daha erişilebilir ve sezgisel hale getirmektir. İster bir masaüstü uygulamasının grafik kullanıcı arayüzü (GUI), ister bir […]
Validation (Doğrulama)
Makine öğreniminde, bir modelin performansını ve genelleme yeteneğini değerlendirmek amacıyla kullanılan yaygın bir teknik, modelin eğitim sırasında hiç görmediği bir veri alt kümesi üzerinde test edilmesidir. Bu süreç, eğitim verilerinin bir kısmının modelin ağırlıklarını ve parametrelerini öğrenmesi için kullanıldığı ve geri kalanının ise modelin performansını değerlendirmek için ayrıldığı bir prosedürdür. Eğitim verilerinin eğitimde kullanıldığı kısma […]
Validation Data (Doğrulama Verileri)
Veri bilimi ve makine öğrenimi dünyasında, modellerin performansını değerlendirmek ve aşırı öğrenme (overfitting) gibi yaygın sorunları tespit etmek hayati bir rol oynar. Bu süreçte, eğitim verilerine benzer yapıda olan ve modelin performansını değerlendirmek için kullanılan özel veri kümelerine ihtiyaç duyulur; bu veri kümelerine doğrulama verileri (validation data) veya test verileri (test data) adı verilir. Eğitim […]