Yapay zekayı daha iyi anlamak için devam ediyoruz!
Bu yazımız, 5mid.com’da yayımlanan ilk bölümün devamıdır. Aşağıda alfabetik sırayla yapay zeka alanında sıkça karşılaşılan terimlerin ikinci kısmını bulabilirsiniz.
F Harfi
Fine-Tuning
Önceden eğitilmiş bir modelin yeni görev veya veri setine uyarlanması işlemidir. Eğitim süresini azaltır ve performansı artırır.
G Harfi
Generative AI
Yeni içerikler (metin, resim, ses) üreten yapay zeka türüdür. Midjourney, ChatGPT gibi sistemler bu sınıfa girer.
L Harfi
LLM (Large Language Model)
Devasa metin veri setleriyle eğitilen, karmaşık dil görevlerini yerine getirebilen modellerdir. GPT-4 ve benzeri sistemler bu kategoriye girer.
M Harfi
Machine Learning (Makine Öğrenimi)
Yapay zekanın, deneyimlerden öğrenerek kendi kararlarını verebilmesini sağlayan alt alanıdır. Denetimli ve denetimsiz öğrenme gibi türleri vardır.
N Harfi
Neural Network (Sinir Ağı)
İnsan beyninden esinlenerek geliştirilen, katmanlar hâlinde organize edilmiş bilgi işleme sistemidir. Yapay zekanın temel yapı taşlarından biridir.
NLP (Natural Language Processing)
Doğal dili anlama, yorumlama ve üretme teknolojisidir. Chatbotlar, özetleme sistemleri ve çeviri hizmetlerinde yaygın olarak kullanılır.
P Harfi
Prompt Engineering
Yapay zekadan en iyi çıktıyı almak için verilen girdilerin bilinçli olarak optimize edilmesidir. Özellikle LLM’ler için kritik öneme sahiptir.
Pretraining
Bir modelin çok büyük veri setleriyle genel bilgi edinmesi sürecidir. Bu süreç, modelin farklı görevlerde daha etkili çalışmasını sağlar.
R Harfi
Reinforcement Learning
Ödül ve ceza mekanizmasıyla öğrenen yapay zeka yöntemidir. Robotik sistemler ve oyun AI’larında yaygın olarak kullanılır.
T Harfi
Token
Metin verisinin en küçük anlamlı parçalarıdır. LLM’ler metni tokenlara bölerek işler.
Training
Bir modelin veri üzerinde örüntüleri öğrenmesini sağlayan süreçtir. Eğitim süreci sonunda model, test verileriyle değerlendirilir.
İlk bölümü okumak için: Yapay Zeka Terimler Sözlüğü (1/2)
