Yapay Zeka Terminolojisi
Bilinmesi Gereken En Yaygın Yapay Zeka Terimleri Nelerdir?
Veri : Yapay zeka ve makine öğreniminin temelidir. Veriler, bir veya daha fazla kişi veya nesne hakkındaki nitel veya nicel değişkenlerin bir dizi değeridir.
Algoritma : İyi tanımlanmış kuralların ve işlemlerin adım adım uygulanmasıyla bir sorunun giderilmesi veya sonuca en hızlı biçimde ulaşılması işlemidir.
Makine Öğrenimi : Makine öğrenimi, analitik model oluşturmayı otomatikleştiren bir veri analiz yöntemidir. Sistemlerin verilerden öğrenebileceği, kalıpları belirleyebileceği ve minimum insan müdahalesi ile karar verebileceği fikrine dayanan yapay zekânın alt dalıdır.
Derin Öğrenme : Derin öğrenme, bilgisayarların yüksek bilişsel fonksiyonları gerçekleştirebilmesi için geliştirilen bir makine öğrenimi tekniğidir. Çok sayıda yapay nöron katmanından oluşan sinir ağlarının kullanımıdır. Derin öğrenme, özellikle sürücüsüz (otonom) araçlar gibi görüntü tabanlı yapay zekâ uygulamalarının arkasındaki önemli bir unsurdur.
Uzman Sistemler: Gerçek kişilerin uzmanlık alanlarında sahip oldukları deneyimlerden derlenen bilgiler ışığında makinelerin sebep sonuç veya sonuç sebep ilişkisi kurmasına yardımcı olan yapay zekâ teknolojisidir
Yapay Sinir Ağları : Yapay nöronların birleşimiyle kurulan yapay ağ ile insan beyninin çalışma biçiminden esinlenen bilgi işlem sistemleridir.
Doğal Dil İşleme : İnsanlar ve bilgisayarlar arasındaki etkileşimi doğal dilleri kullanarak gerçekleştirmesini sağlayan, yapay zekânın alt dallarından biridir. Günlük hayatta sık sık kullanılan akıllı asistanlar, bu teknolojiyi kullanmaktadır.
Bilgisayarlı Görü : Bir bilgisayarın görüntülerden anlam çıkartabilme yeteneğini ifade etmektedir. Bilgisayarlı görü; güvenlik, savunma, sağlık, üretim gibi alanlarda birçok amaç için kullanılabilmektedir.
Bilişsel Bilim : İnsan beyninin dilbilim, bilgi işleme ve karar verme gibi çeşitli süreçlerini inceleyen bir disiplindir. Bu alandaki keşifler, bilgisayarın insan gibi düşünmesinde büyük önem teşkil etmektedir.
Pekiştirmeli Öğrenme : Pekiştirmeli öğrenme, diğer tüm yapay öğrenme modellerinden farklı olarak dinamik bir yapıya sahip ve çevre ile etkileşim içinde ödül–ceza yöntemine bağlıdır. Bu sebeple, veri kümesinin kısıtlı olduğu ve sabit olmadığı durumlarda tercih edilmektedir. [4][5]
Eğiticili Öğrenme : Eğiticili öğrenme, anlamlı özellikleri barındıran veri kümelerine ihtiyaç duymaktır. Sınıf sayısı ve bir grup örneğin hangi sınıfa ait olduğu, olasılık yaklaşımlarından faydalanarak hesaplanmaktadır.
Eğiticisiz Öğrenme : Hangi sınıf ve gruba ait olduğunu, özelliklerini bilmediğimiz verilerin yakınlık gibi farklı bilgilerini hesaplayarak kümeleme yapan yaklaşımlara “eğiticisiz öğrenme” denmektedir. Böylece, veri içindeki etiketlenmemiş gizli benzerlikler tespit edilmektedir.
Generative AI (Üretken Yapay Zeka) : Üretken yapay zeka, yeni ve orijinal içerik üreten modeller veya algoritmalar anlamına gelir.
Prompt Engineering : Metin özetleme, bilgi çıkarma, soru yanıtlama ve kod oluşturma gibi çeşitli alanları kapsamaktadır.
Chatbot : Sohbet robotu, kullanıcılarla sohbet etmek için tasarlanmış bir yazılım uygulamasıdır. İnsan konuşmasını simüle ederek metin veya sesli komutlar kullanarak iletişim kurabilir.
AI Accelerators (Yapay Zeka Hızlandırıcıları): Eğitim ve çıkarım gibi yapay zeka hesaplamalarını hızlandırmak için kullanılan özel donanımlardır. Yapay zeka uygulamalarının performansını artırmada çok önemli bir rol oynarlar.
