AI Sözlüğü, yapay zeka alanında kullanılan terimleri ve kavramları anlamayı kolaylaştırmak için hazırlanmış kapsamlı bir kaynaktır. Bu sözlük; makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme gibi yapay zekanın alt dallarında sıkça karşılaşılan terimlerin tanımları, kullanım alanları ve örnek açıklamalarını içerir. AI Sözlüğü, hem uzmanların hem de bu alana yeni başlayanların bilgi birikimlerini genişletmelerine yardımcı olmayı amaçlar. Bu kaynak sayesinde, teknik kavramlar sade bir dille açıklanarak karmaşık yapay zeka terminolojisinin daha anlaşılır hale getirilmesi hedeflenir.
AI Terimler Sözlüğü Temel Kavramlar
1. Yakın Gelişim Alanı: Eğitim psikolojisinden yapay zekaya uyarlanmış bu kavram, AI’ın destekle başarabileceği ancak tek başına yerine getiremeyeceği görevleri kapsar. Yapay zekanın öğrenme sürecinde rehberlikle aşılabilecek adımları tanımlar.
2. Zayıf Yapay Zeka: Belirli görevlerde başarılı olması için geliştirilmiş, fakat insan zekasının genel yeteneklerinden yoksun olan yapay zeka türüdür. Spesifik sorunları çözmek üzere optimize edilmiştir.
3. Varyans: Makine öğreniminde modelin, tahminlerinin ortalamasından ne kadar saptığını gösteren ölçüdür. Modelin veriye olan duyarlılığını ve uyum düzeyini anlamak için önemlidir.
4. Gözetimsiz Öğrenme: Etiketsiz veri üzerinde çalışan, veriden örüntüleri ve ilişkileri otomatik olarak keşfeden bir makine öğrenme yöntemidir.
5. Turing Testi: Bir makinenin, insan gibi düşünme yeteneğini test eden bir ölçüttür. İnsanla ayırt edilemeyen yanıtlar verebilirse, makine testi geçer.
6. Token: Doğal Dil İşleme (NLP) içinde en küçük işlem birimi olarak kabul edilir. Bu, bir kelime, kelime parçası veya bazen bir karakter olabilir.
7. Gözetimli Öğrenme: Etiketli verilerle eğitilen bir yöntemdir. Model, girdilerden sonuçları tahmin etmeyi öğrenerek doğru sonuçları tahmin etmeyi hedefler.
8. Güçlü Yapay Zeka: İnsan zekasına benzer şekilde bilgiyi anlamak, öğrenmek ve uygulamak konusunda esneklik gösteren gelişmiş yapay zeka türüdür.
9. Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Ajanın ödül tabanlı bir yaklaşımla, çevresiyle etkileşime girerek hangi davranışların istenen sonuca ulaştıracağını öğrendiği bir makine öğrenimi tekniğidir.
10. Örüntü Tanıma: Verilerdeki düzenlilikleri veya desenleri otomatik olarak tanımlayan makine öğrenim sürecidir.
11. Aşırı Uyum (Overfitting): Modelin, eğitim verilerindeki ayrıntıları ve gürültüyü aşırı öğrenmesi sonucu, genel geçer doğruluğunu kaybettiği durumdur.
12. Doğal Dil Anlayışı (NLU): Yapay zekanın insan dilini olduğu gibi anlamasını sağlayan süreçtir; cümlelerin bağlamına göre analiz yapılır.
13. Doğal Dil İşleme (NLP): İnsanlarla bilgisayarlar arasında doğal dil aracılığıyla iletişim kurulmasını sağlayan yapay zeka alanıdır.
14. Doğal Dil Üretimi (NLG): Yapay zeka, yapılandırılmış verilerden anlamlı ve doğal metinler oluşturarak insan gibi yazma yeteneğine sahip olur.
15. Çok Modlu Yapay Zeka: Tek bir yapay zeka sisteminin hem metin, hem görsel hem de ses gibi farklı veri türlerini işleyebilmesi yeteneğidir.
16. Makine Öğrenimi (Machine Learning): Bilgisayarların, belirli bir kural dizisi olmadan, deneyimlerden öğrenmesini sağlama bilimidir.
17. Makine Zekası (Machine Intelligence): Makinelerin veri işleyerek bilgi çıkarma ve eyleme geçme kapasitesini ifade eder.
18. Gizli Değişkenler (Latent Variables): Modelde açıkça gözlemlenemeyen fakat verinin altındaki yapıyı açıklamaya yardımcı olan değişkenlerdir.
19. Niyet (Intent): Bir kullanıcının bir ifade ile ulaşmak istediği amacın, yapay zeka tarafından anlaşılmasıdır.
20. Hiperparametre (Hyperparameter): Öğrenme sürecinde belirli değerler alması gereken ve modelin performansını doğrudan etkileyen ayarlamalardır.
21. Üretken Yapay Zeka (Generative AI): Gerçek dünyadan esinlenerek, özgün içerikler yaratabilen yapay zeka türüdür.
22. Genel Yapay Zeka (General AI): Farklı alanlarda karmaşık ve çeşitli bilişsel görevleri yerine getirebilen gelişmiş yapay zeka türüdür.
23. Açıklanabilir Yapay Zeka (Explainable AI – XAI): Yapay zeka kararlarını anlaşılır ve izlenebilir hale getirmek için geliştirilmiş bir yaklaşımdır.
24. Öğeler (Entities): Metinde tanımlanabilen ve yapay zeka tarafından çıkarılabilen isim, yer veya tarih gibi belirli bilgi parçalarıdır.
25. Derin Öğrenme (Deep Learning): Sinir ağlarıyla çalışarak verilerin çok katmanlı analizini yapabilen makine öğrenimi dalıdır.
26. Hesaplamalı Öğrenme Teorisi: Öğrenme sürecinde kullanılan algoritmaları ve bunların etkinliğini inceleyen bir yapay zeka dalıdır.
27. Bilişsel Hesaplama: İnsan beyninin işlevlerini taklit etmeyi amaçlayan yapay zeka sistemleri geliştirme alanıdır.
28. Önyargı (Bias): Yapay zeka modellerinde oluşabilecek eğilimler veya yanlılıklar; modelin doğruluğunu ve adaletini etkileyebilir.
29. Otonom: Bir sistemin dış müdahaleye gerek duymadan bağımsız hareket edebilme yeteneğidir.
30. Artırılmış Zeka: İnsan ve yapay zeka iş birliği ile insan yeteneklerinin desteklenmesi ve geliştirilmesini ifade eder.
31. Algoritma: Belirli bir görevi yerine getirmek için izlenen matematiksel işlem dizisidir.
32. Yapay Zeka (AI): İnsan zekasını taklit ederek karar verme, problem çözme gibi görevleri gerçekleştiren makineler veya yazılımlardır.
AI Terimler Sözlüğü Teknik Kavramlar
1. Zero-Shot Learning (Sıfırdan Öğrenme): Bir modelin, üzerinde açıkça eğitilmediği görevleri genel bilgi birikimiyle doğru bir şekilde yerine getirebilme yeteneği, genelleme becerisini gösterir.
2. Kelime Gömülmesi: Doğal dil işleme süreçlerinde, kelimelerin anlam benzerliklerini yansıtan vektörler olarak yüksek boyutlu bir uzayda temsil edilmesidir.
3. Vektör Temsili: Kelime veya cümlelerin yapay zeka modellerinde matematiksel işlemlerle karşılaştırılabilmesi için sayısal vektörler şeklinde kodlanmasıdır.
4. Variation (Varyasyon): Farklı ifade şekilleriyle aynı anlam veya niyeti taşıyan alternatif cümle ve deyimleri analiz eden önemli bir doğal dil işleme kavramıdır.
5. Doğrulama: Modelin doğruluğunu ve performansını ölçmek için eğitimde kullanılmayan özel bir veri kümesiyle yapılan değerlendirme sürecidir.
6. Upstream Sampling: Üretken yapay zekada, birden fazla çıktı üretilip en iyi seçeneğin belirli kriterlere göre seçildiği bir yöntemdir.
7. Aktarım Öğrenme: Modelin bir görevden kazandığı bilgiyi benzer başka bir göreve uygulaması, özellikle sınırlı veriyle çalışırken faydalıdır.
8. Eğitim: Makine öğrenimi modeline, belirli bir görevi veya tahminleri gerçekleştirmeyi öğretmek için büyük veri kümeleriyle uygulamalı süreçtir.
9. Konu Modelleme: Belge koleksiyonları içinde ana konuları keşfederek içerik organize edilmesine ve anlamlandırılmasına yardımcı olan bir teknik.
10. Metin Sınıflandırma: Metni belirli kategorilere ayırma görevi; spam algılama, duygu analizi gibi uygulamalar için kullanılır.
11. Sistem İstemcisi: Modelin nasıl davranacağını belirleyen iç yönergeler; girdiyi nasıl işlediği ve ne tür yanıtlar ürettiğini etkiler.
12. Gözetimli İnce Ayarlama: Modelin performansını artırmak için etiketli veri ile yapılan ek eğitim sürecidir.
13. Dizi Oluşturma: Yapay zeka modellerinin, öğrendiği kalıpları kullanarak mantıklı bir sıra içinde metin veya veri üretme sürecidir.
14. Semantik Benzerlik: İki metin parçasının anlam yönünden ne kadar ilişkili olduğunu ölçen NLP aracıdır.
15. Semantik Etiketleme: Metne anlamsal olarak bilgi ekleyerek yapay zekanın veriyi daha derinlemesine anlamasını sağlar.
16. Self-Attention (Kendi Üzerine Dikkat): Modelin, girdideki farklı kısımları birbiriyle kıyaslayarak her bir bölümün önemini tartmasını sağlayan teknik.
17. Ölçeklendirme Yasaları: Yapay zeka modellerinin büyüdükçe performanslarının nasıl arttığına dair öngörü sunan prensiplerdir.
18. Retrieval Augmented Generation (RAG): Bilgilendirilmiş yanıtlar üretebilmek için bilgi alınması ve üretilen içerikle birleştirilmesi sürecidir.
19. Yanıt Kalitesi: Yapay zekanın verdiği yanıtların alaka, doğruluk ve tutarlılık kriterlerine göre ne kadar başarılı olduğunu değerlendirme ölçütü.
20. İnsan Geri Bildiriminden Takviyeli Öğrenim (RLHF): Modelin insanlardan gelen geri bildirimle rafine edilmesi için kullanılan bir öğrenme yaklaşımıdır.
21. Düzenlileştirme: Modelin eğitim sırasında aşırı uyumdan kaçınması için kompleksliğini azaltan teknikler bütünü.
22. Sorgu: Veritabanına, yapay zeka modeline veya arama motoruna yapılan bilgi veya işlem talebidir.
23. Yakın Politika Optimizasyonu (PPO): Keşif ve sömürüyü dengeleyerek en uygun sonuçlara ulaşmayı hedefleyen takviyeli öğrenme algoritmasıdır.
24. Hızlı Enjeksiyon (Prompt Injection): Yapay zeka modelinin çıktısını etkileyen veya yönlendiren özel olarak hazırlanmış girdiler.
25. Prompt Mühendisliği: Yapay zekadan istenen yanıtları almak için doğru biçimde prompt oluşturma sanatıdır.
26. İstem (Prompt): Yapay zeka modeline verilen, belirli bir yanıt elde etmek üzere hazırlanmış metin veya talimat.
27. Ön Eğitim (Pre-training): Modelin belirli bir görev için eğitime başlamadan önce büyük, genel veri üzerinde temel bilgileri öğrendiği başlangıç aşaması.
28. Konuşma Parçası Etiketleme (POS Tagging): Metindeki kelimeleri konuşmanın uygun kısımlarına göre işaretleme süreci.
29. Aşırı Kullanım Cezası (Overuse Penalty): Yapay zeka modellerinde tekrarları önlemek için aynı yanıtı tekrar üretmeyi engelleyen yöntemdir.
30. Çevrim içi Öğrenme: Yeni veriler geldikçe modelin sürekli güncellendiği dinamik bir eğitim yöntemidir.
31. Tek Atış / Birkaç Atış Öğrenme (One-Shot / Few-Shot Learning): Bir veya birkaç örnek üzerinden modelin bilgi edinme ve genelleme yeteneğidir.
32. Çevrim dışı Pekiştirmeli Öğrenme: Modelin, çevre ile doğrudan etkileşim olmadan, sabit veri üzerinden optimum eylemleri öğrenmesi.
33. Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER): Metindeki önemli bilgileri, belirli kategoriler altında tanımlama sürecidir.
34. Çok Görevli Öğrenme (MTL): Aynı anda birden fazla görevde eğitilen modelin farklı görevlerin ortak yönlerinden faydalanması.
35. Maskeli Dil Modelleme: Modelin bazı kelimeleri tahmin etmesini sağlamak için metindeki bazı kelimelerin gizlendiği bir eğitim yöntemi.
36. Markov Karar Süreci: Belirsiz sonuçlarla karar verme sürecini modellemek için kullanılan matematiksel bir çerçevedir.
37. Low Rank Adaption (LoRA): Büyük modellere bellek ve hesaplama verimliliği kazandırmak için kullanılan bir ince ayar tekniğidir.
38. Dilbilimsel Açıklama (Linguistic Annotation): Metne, yapay zekanın analizini geliştirmek amacıyla dil bilgisi ile ilgili meta veri ekleme süreci.
39. Bilgi Temsili (Knowledge Representation): Karmaşık görevleri çözmek için yapay zekanın bilgiyi modelleyerek saklama ve geri getirme yöntemi.
40. Ortak Olasılık (Joint Probability): İki olayın aynı anda gerçekleşme olasılığı, özellikle olasılıklı modellerde önemlidir.
41. Bilgi Çıkarımı: Yapısal olmayan metinlerden yapılandırılmış bilgi edinme işlemidir.
42. Çıkarım (Inference): Modelin, eğitimden sonra yeni verilere dayalı tahminler ve sonuçlar üretme aşamasıdır.
43. Sezgisel Algoritmalar (Heuristics): Hızlı çözümler sunan, kısayol veya pratik yöntemleri kullanan problem çözme yaklaşımlarıdır.
44. Halüsinasyon (Hallucination): Yapay zekanın eğitim verisi eksikliği veya hataları nedeniyle gerçek dışı bilgiler üretmesidir.
45. Açgözlü Algoritma (Greedy Algorithm): Her adımda en iyi görünen seçeneği tercih eden, en uygun sonucu arayan bir optimizasyon algoritmasıdır.
46. Generation (Üretim): Modelin öğrenilen kalıplara dayalı olarak yeni içerik (metin, görüntü vb.) oluşturma süreci.
47. İleri Zincirleme (Forward Chaining): Bilinen bilgilerden yola çıkarak kurallar uygulayarak yeni sonuçlara ulaşan bir akıl yürütme yöntemi.
48. Fine Tuning (İnce Ayar): Önceden eğitilmiş modelin belirli bir göreve uyum sağlaması için yapılan ayar süreci.
49. Hassas Kontrol (Fine-Grained Control): Modelin çıktılarını belirli kriterlere göre detaylı bir şekilde ayarlama kabiliyeti.
50. Özellik Çıkarımı: Modelin öğrenme sürecinde işe yarayabilecek önemli verilerin belirlenmesi ve izole edilmesi süreci.
51. Extractive Summarization (Çıkarımsal Özetleme): Anahtar bilgileri doğrudan metinden çekerek kısa özetler oluşturma tekniğidir.
52. Değerlendirme Metrikleri: Modellerin başarımını ölçmek için kullanılan nicel kriterlerdir.
53. Varlık Çıkarma: Metinden önemli varlıkların tanımlanması ve sınıflandırılması sürecidir.
54. Dağıtılmış Eğitim: Yapay zeka eğitiminin birden fazla bilgisayarda gerçekleştirilerek hızlandırıldığı eğitim yöntemidir.
55. Bağlılık Ayrıştırması: Cümledeki kelimeler arasındaki dil bilgisi ilişkilerini belirleme süreci.
56. Decoding Rules (Çözme Kuralları): Modelin iç temsilini çıktı haline getirmek için izlediği kurallar.
57. Veri Madenciliği: Büyük veri setlerinde gizli kalıpları ve yeni bilgileri ortaya çıkarma sürecidir.
58. Veri Büyütme: Eğitim verilerini çeşitlendirmek için hafifçe değiştirilmiş kopyalar ekleyerek veriyi artırma tekniği.
59. Özdeşlik Çözümleme: Metinde hangi kelimelerin aynı varlığa işaret ettiğini belirleme süreci.
60. Completion (Tamamlama): Belirli bir girişe yanıt olarak yapay zekanın düşünceyi tamamlayan içerik üretmesi.
61. Düşünce Zinciri (Chain-of-Thought): Yapay zekanın karmaşık görevleri çözmek için adım adım mantıklı bir süreç izlemesini sağlayan teknik.
62. Beam Search (Işın Arama): Modelin en yüksek olasılıklı sonuç dizilerini verimli bir şekilde belirleyen arama algoritmasıdır.
63. Bandit Optimizasyonu: Yeni olasılıkları keşfetme ve bilinenlerden yararlanmayı dengeleyen bir seçim stratejisidir.
64. Geri Zincirleme: Belirli bir sonuca ulaşmak için hedeften geriye doğru yapılan mantıksal akıl yürütmedir.
65. Geri Yayılım (Backpropagation): Sinir ağlarındaki hataları düzelten ve modelin öğrenmesini sağlayan bir eğitim tekniğidir.
66. Otoregresyon: Zaman serisi verisindeki geçmiş olaylara dayanarak gelecekteki olayları tahmin eden bir modeldir.
67. Dikkat Mekanizması (Attention Mechanism): Modelin girdideki önemli bölümlere daha fazla odaklanmasını sağlayarak alaka düzeyini artırır.
68. Hizalama (Alignment): Yapay zeka davranışlarını insan etik standartlarına ve niyetlerine uyumlu hale getirme sürecidir.
69. Çekişmeli Makine Öğrenimi: Modelin doğruluğunu artırmak için onu zorlayan verilerle eğitilmesi; modelin sağlamlığını test eder.
AI Terimler Sözlüğü Çeşitli Kavramlar
1. Yeoman’s Work (Zahmetli Çalışma): Çoğunlukla sürekli tekrar eden, ancak yüksek sebat ve güvenilirlik gerektiren, büyük gayretle yapılan iş türüne atıfta bulunur.
2. Vektör Deposu: Verilerin vektör biçiminde saklandığı özel bir veritabanı; benzerlik aramaları ve veri ilişkilerini kolayca incelemeye olanak tanır.
3. Doğrulama Verisi: Eğitim sürecinde aşırı uyumu önlemek ve modeli daha genel hale getirmek için kullanılan, eğitim kümesinden ayrı bir veri setidir.
4. Eğitim Verisi: Makine öğreniminde bir modelin kalıpları öğrenmesi ve tahmin yapabilmesi için kullanılan örnek verilerin yer aldığı veri kümesidir.
5. Test Verisi: Modelin eğitimi tamamlandıktan sonra, performansını ve genellenebilirliğini değerlendirmek için kullanılan bağımsız veri seti.
6. Sistem Mesajı: Kullanıcılarla etkileşimi yönlendirmek için diyalog tabanlı yapay zeka sistemlerinde kullanılan önceden hazırlanmış talimatlar ve yönlendirmeler.
7. Sandbox Ortamı (Deneme Ortamı): Üretim ortamını etkilemeden kod değişikliklerinin veya yeni uygulamaların test edilip izlenebildiği, izole edilmiş güvenli bir ortam.
8. Python: Yapay zeka ve veri bilimi alanında yaygın olarak tercih edilen, açık sözdizimi ve kolay okunabilirliği ile bilinen üst düzey bir programlama dili.
9. OpenAI: İnsanlığın iyiliği için güvenilir yapay zeka sistemleri geliştirmeye ve toplumda yaygınlaştırmaya odaklanan araştırma kuruluşu.
10. Model Kartı: Bir yapay zeka modelinin amacı, performansı ve kullanım koşulları hakkında bilgi sağlayan ayrıntılı belge.
11. Etiket (Label): Denetimli öğrenme sürecinde bir veri parçasına doğru çıktıyı göstermek için atanan kategori veya işaret.
12. Bilgi Tabanı: Yapay zeka sistemlerinde kullanıcıya cevap ve bağlam sağlamak için kullanılan merkezi bilgi deposudur.
13. Etik Yapay Zeka Olgunluk Modeli: Yapay zeka sistemlerinin etik olarak nasıl geliştirileceğini ve kullanılacağını değerlendirmek ve yönlendirmek için kullanılan bir çerçeve.
14. Dağıtım (Deployment): Geliştirilen yapay zeka modelinin, gerçek dünyada uygulamaya alınarak kullanıcıların hizmetine sunulma süreci.
15. Veri Seti: Makine öğrenimi modellerini eğitmek veya değerlendirmek amacıyla özenle hazırlanmış ve yapılandırılmış veri koleksiyonu.
16. Veri Bilimi: Verilerden değerli bilgiler elde etmek için bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinler arası bir alan.
17. Veri Gizliliği: Kişisel veya hassas bilgilerin korunması, kötüye kullanılmasını önlemek için alınan tedbirler ve uyulması gereken prensipler bütünü.
18. Corpus: Doğal dil işleme ve makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan geniş ve yapılandırılmış metin koleksiyonu.
AI Terimler Sözlüğü Uygulama Kavramları
1. Kullanıcı Arayüzü: İnsanların bilgisayarlar, uygulamalar veya makinelerle etkileşim kurmasını sağlayan, genellikle kullanım kolaylığına odaklanan araç ve ekranlardır.
2. Duygu Analizi: Bir metinde yazarın hissettiği veya ifade ettiği duygu ve tutumları belirleyerek analiz eden, görüşleri sınıflandıran bir süreçtir.
3. Semantik Arama: Sorgunun arkasındaki anlamı ve kullanıcı amacını çözerek daha alakalı sonuçlar üreten gelişmiş bir arama yöntemi.
4. QA (Soru Yanıtlama): Doğal dilde sorulan sorulara otomatik olarak yanıt verebilen bir sistem; bilgilendirici ve kullanıcı odaklıdır.
5. Tahmine Dayalı Analitik: Gelecek olayların olasılıklarını ve eğilimlerini belirlemek için veriler ve algoritmalar kullanarak analiz yapan bir yöntemdir.
6. Eklentiler / Araçlar: Yapay zeka uygulamalarının yeteneklerini genişletmek veya geliştirmek için eklenen yazılım bileşenleridir.
7. Çok Turlu Diyalog: Karşılıklı birden fazla mesaj alışverişiyle süren ve bağlamı anlamayı gerektiren etkileşimli diyalog yapısıdır.
8. Moderasyon Araçları: Yapay zeka sistemlerinin kurallara uymasını sağlamak, davranışlarını izlemek ve yönetmek için kullanılan araçlardır.
9. Makine Çevirisi (Machine Translation): Metin veya konuşmayı bir dilden diğerine otomatik olarak çeviren yazılım çözümleridir.
10. InstructGPT: İstemlerdeki talimatları anlamak ve buna uygun yanıtlar vermek üzere eğitilmiş GPT tabanlı bir yapay zeka modeli.
11. Kurumsal Yapay Zeka (Enterprise AI): İş süreçlerini verimlileştirmek ve sonuçları iyileştirmek amacıyla yapay zekanın kurum genelinde uygulanması.
12. Diyalog Sistemi: Doğal dil işleme sayesinde insanlarla sohbet etmek için tasarlanmış, kullanıcılara çeşitli konularda yardımcı olabilen yapay zeka teknolojileri.
13. CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi): Müşteri etkileşimlerini geliştirmek amacıyla yapay zekanın müşteri ilişkileri süreçlerine entegre edilmesi.
14. ChatGPT: OpenAI tarafından geliştirilmiş, metin bazlı insan benzeri yanıtlar üretebilen gelişmiş bir yapay zeka sohbet modeli.
15. Chatbot: İnternet üzerinden insanlarla iletişim kurmak için tasarlanmış, insan konuşmalarını simüle eden bilgisayar programları.
16. Ajanlar (Agents): Çeşitli görevleri kendi başına gerçekleştirebilen, dijital asistanlar gibi çalışan otonom yapay zeka varlıkları.
AI Terimler Sözlüğü Model Kavramları
1. Transformer’lar: Doğal dil işleme alanında çığır açan, özellikle dikkat mekanizmasıyla dilin yapısını anlayabilen derin öğrenme modelleridir.
2. Transformer Çözücüsü (Decoder): Bir transformer modelinde kodlanan bilgileri kullanarak anlamlı bir çıktı oluşturan bileşen.
3. Transformer: Öz dikkat mekanizmasını kullanarak sıralı verilerde etkili analiz yapabilen bir derin öğrenme modelidir.
4. Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Modeller: Bir diziyi başka bir diziye dönüştüren ve çeviri, özetleme gibi işlemler için kullanılan model yapısıdır.
5. Ödül Modelleri: Pekiştirmeli öğrenmede, olası eylemleri değerlendiren ve modeli istenen sonuca doğru yönlendiren yapay zeka modelleridir.
6. Bilgi Getirimi (Retrieval Model): Bir veri kümesinden ilgili bilgileri çekerek modelin yanıtlarını veya kararlarını destekleyen model yapısı.
7. Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN): Veri dizilerini işlemede oldukça uygun olan, ardışık bilgiyi işleyebilen özel bir sinir ağı türü.
8. Tahmine Dayalı Model: Geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki olaylar veya eğilimler hakkında öngörülerde bulunan model.
9. Parametre: Modelin eğitimi sırasında öğrenilen ve çıktısını etkileyen değişkenler.
10. Sinir Ağı (Neural Network): İnsan beyninden ilham alarak verilerdeki kalıpları tanıyabilen algoritma dizisi.
11. Model Mimarisi: Bir makine öğrenim modelinin, katmanları ve düğümleri gibi yapısal bileşenleriyle özel düzeni ve yapısı.
12. Model: Veri kullanarak belirli görevleri yerine getirmek için eğitilen ve gerçek dünyadaki bir sürecin matematiksel temsilini sunan yapı.
13. Maksimum Yanıt Uzunluğu: Bir modelin tek bir soruya yanıt olarak üretebileceği en uzun metin veya veri miktarı.
14. Büyük Dil Modelleri (LLM): Kapsamlı metin veri setleri üzerinde eğitilmiş, karmaşık dil işleme görevlerinde başarılı büyük modeller.
15. Dil Modeli: İnsan dilini olasılık hesaplamalarına göre anlamlandıran ve üretebilen yapay zeka modeli.
16. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): OpenAI’nin ileri metin oluşturma yeteneklerine sahip, üçüncü nesil üretken yapay zeka modeli.
17. Jeneratör (Generator): Çekişmeli Üretici Ağlar’da (GAN) gerçek veriyi mümkün olduğunca yakın taklit eden bileşen.
18. Generative Pre-trained Transformer (GPT): Bağlamsal olarak uygun ve tutarlı metinler üreten, özel eğitilmiş üretken model.
19. Üretken Model: Eğitimde gördüğü veriye benzer yeni örnekler oluşturabilen bir yapay zeka modeli türü.
20. Çekişmeli Üretici Ağ (Generative Adversarial Network – GAN): Birbirine karşı çalışan iki modelin eğitimi yoluyla veri üretim becerisini geliştiren çerçeve.
21. Temel Model (Foundational Model): Çok yönlü görevlerde kullanılmak üzere geniş bir veri seti üzerinde eğitilmiş büyük yapay zeka modeli.
22. Encoder (Kodlayıcı): Girdiyi işleyip kullanılabilir bir biçime dönüştüren bir model bileşeni.
23. Embeddings (Gömme Temsiller): Kelime veya ifadelerin anlamını yoğun vektör biçiminde gösteren temsiller, yapay zeka işlemlerini kolaylaştırır.
24. Discriminator (Ayırt Edici): Çekişmeli Üretici Ağlarda gerçek ve sahte veriyi ayıran bileşen.
25. Bağlam Penceresi: Modelin yanıt veya tahmin üretirken dikkate aldığı önceki girişlerin aralığı.
26. Bağlamsal Gömme: Kelime veya ifadelerin anlamını, bulundukları bağlama göre dikkate alan temsiller.
27. Sınırlayıcı Kutu (Bounding Box): Görüntü işlemede, nesnelerin görüntüdeki konumlarını belirlemek için kullanılan dikdörtgen alan.
28. Otoregresif Model: Geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin eden model türü, özellikle zaman serisi analizinde kullanılır.
29. Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network): İnsan beyninin sinir hücrelerinden ilham alınarak veri işlemi yapan bilgi işlem sistemleri.
30. API (Application Programming Interface): Farklı yazılım uygulamalarının birbirleriyle etkileşim kurmasını sağlayan bir arayüz veya köprü.
