Pazarlama
Yapay Zeka Alanında Kullanılan Bazı Önemli Terimler
AI ve Yapay Zeka kavramlarını öğrenin! Temel terimler, algoritmalar ve teknikler hakkında bilgilenin ve AI dünyasına adım atın.
- Yapay Zeka (Artificial Intelligence): Makinelerin ve bilgisayar yazılımlarının, insan zekasını taklit eden veya simüle eden işlevleri yerine getirme yeteneği.
- Makine Öğrenmesi (Machine Learning): Algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanılarak bilgisayarların belirli bir görevi yerine getirme yeteneğini geliştirme süreci.
- Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarına dayalı bir makine öğrenme alt kümesi. Büyük veri setlerinden karmaşık desenleri öğrenme yeteneği.
- Sinir Ağları (Neural Networks): Beyinde bulunan biyolojik sinir ağlarının çalışmasını taklit etmek için tasarlanmış yapay ağlar.
- Süpervizyonlu Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmanın, giriş ve çıkış verilerini birleştiren bir fonksiyonu öğrendiği bir makine öğrenme türü.
- Süpervizyonsuz Öğrenme (Unsupervised Learning): Algoritmanın, çıkış verisi olmadan giriş verisinden desenler bulmaya çalıştığı bir makine öğrenme türü.
- Takviye Öğrenmesi (Reinforcement Learning): Algoritmanın, belirli bir hedefe ulaşmak için en iyi eylemleri seçme yeteneğini öğrendiği bir makine öğrenme türü.
- Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing): Bilgisayarların ve yazılımların, insan dili ve dil bilimini anlama ve manipüle etme yeteneği.
- Algoritmalar (Algorithms): Bir problemi çözmek veya belirli bir görevi yerine getirmek için kullanılan belirli bir prosedür seti.
- Öznitelik Mühendisliği (Feature Engineering): Algoritmaların daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olmak için veri özelliklerinin oluşturulması ve dönüştürülmesi süreci.
- Regresyon (Regression): Değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir istatistiksel yöntem.
- Sınıflandırma (Classification): Önceden tanımlanmış kategorilere yeni veri noktalarını atama işlemi.
- Hiperparametre Ayarlama (Hyperparameter Tuning): Makine öğrenmesi modelinin performansını en iyi hale getirmek için kullanılan parametrelerin ayarlanması.
- Veri Madenciliği (Data Mining): Büyük veri kümelerinden örüntüler ve bilgiler çıkarma süreci.
- İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning): Veri kümelerinden öğrenmek için istatistiksel tekniklerin kullanıldığı bir makine öğrenmesi yaklaşımı.
- Aktivasyon Fonksiyonları (Activation Functions): Yapay sinir ağlarındaki bir düğümün çıktısını belirleyen bir fonksiyon.
- Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network): İnsan beynindeki biyolojik sinir ağlarını taklit eden bir makine öğrenme modeli.
- Evrişimli Sinir Ağı (Convolutional Neural Network): Özellikle görüntü sınıflandırma gibi görsel veri işleme görevlerinde kullanılan bir derin öğrenme modeli.
- Tekrarlayan Sinir Ağı (Recurrent Neural Network): Zaman serisi verileri gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmış bir derin öğrenme modeli.
- Generative Adversarial Networks (GANs): İki ağın birbirine karşı eğitildiği ve birbirlerini geliştirdiği bir derin öğrenme yöntemi.
- Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines): Bir sınıflandırma ve regresyon analizi yöntemi. Model, sınıflar arasında en geniş “boşluğu” bulmaya çalışır.
- Karar Ağaçları (Decision Trees): Verileri sınıflandırmak veya değer tahmin etmek için kullanılan bir makine öğrenmesi modeli.
- Random Forests: Birden fazla karar ağacının bir araya getirildiği bir ensemble makine öğrenme algoritması.
- Gradient Boosting: Tahmin edicilerin sırasıyla birbirine uygulandığı bir makine öğrenme tekniği.
- Öğrenme Hızı (Learning Rate): Bir makine öğrenme algoritmasının, bir sonraki adımda ne kadar hızlı veya yavaş “öğrenmesi” gerektiğini belirleyen bir hiperparametre.
- Overfitting: Bir modelin eğitim verilerine çok yakından uydurulduğunda ve genel verilere iyi genelleştirilemediğinde meydana gelen durum.
- Underfitting: Modelin eğitim verilerine yeterince uymadığında ve genel verilere iyi genelleştirilemediğinde meydana gelen durum.
- Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Modelin genelleştirme performansını tahmin etmek için kullanılan bir teknik.
- Bias-Variance Tradeoff: Yüksek bias’ın düşük varyans ile ve düşük bias’ın yüksek varyans ile ilişkili olduğu ve genellikle bir denge bulunması gereken bir makine öğrenme kavramı.
- Confusion Matrix: Sınıflandırma modelinin performansını ölçmek için kullanılan bir tablo.
- Precision, Recall, F1 Score: Sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan metrikler.
- ROC Curve: Receiver Operating Characteristic curve, bir sınıflandırma modelinin çeşitli eşik değerlerindeki performansını gösteren bir grafiktir.
- AUC-ROC: Area Under the Curve – Receiver Operating Characteristic, ROC eğrisinin altındaki alanı temsil eder ve modelin performansını değerlendirmek için kullanılır.
- Veri Kümesi (Dataset): Analiz ve modelleme için kullanılan bir veri koleksiyonu.
- Eğitim Veri Kümesi (Training Set): Modelin öğrenmesi ve kendisini ayarlaması için kullanılan veri kümesi.
- Test Veri Kümesi (Test Set): Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan veri kümesi.
- Validation Veri Kümesi (Validation Set): Modelin hiperparametrelerini ayarlamak için kullanılan veri kümesi.
- Transfer Öğrenme (Transfer Learning): Önceden eğitilmiş bir modelin, yeni bir görev için yeniden kullanılması.
- Bayes Teoremi (Bayes Theorem): Önceki bilgilere dayanarak bir olayın olasılığını hesaplama yöntemi.
- Perceptron: İkili sınıflandırma problemleri için kullanılan bir tür yapay sinir ağı.
- Backpropagation: Yapay sinir ağlarında hataların geri yayılımını sağlayan bir öğrenme algoritması.
- Dropout: Aşırı uyumu önlemek için derin öğrenme ağlarından rastgele nöronların çıkarılması tekniği.
- Regularization: Modelin aşırı uyumunu önlemek için kullanılan bir dizi teknik.
- Grid Search: Hiperparametre ayarlama için kullanılan bir yöntem, belirlenen bir hiperparametre alanı içindeki tüm kombinasyonları test eder.
- Sequential Model: Keras gibi derin öğrenme kütüphanelerinde kullanılan, katmanların sıralı bir şekilde eklenmesini sağlayan bir model türü.
- Early Stopping: Aşırı uyumu önlemek için eğitimin belirli bir noktada durdurulması tekniği.
- Epoch: Tüm eğitim veri kümesinin bir kez tamamen işlendiği bir döngü.
- Batch Size: Bir seferde işlenen örneklerin sayısı.
- Embeddings: Kategorik değişkenlerin, genellikle metin verisi veya kelimeler, daha düşük boyutlu sürekli bir uzayda temsil edilmesi.
- Autoencoder: Giriş verisini hedef olarak kullanarak öğrenen ve verinin düşük boyutlu temsillerini öğrenmek için kullanılan bir tür yapay sinir ağı.
- Loss Function: Modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ne kadar farklı olduğunu ölçen bir fonksiyon.
- Optimizer: Modelin ağırlıklarını güncelleyerek ve kayıp fonksiyonunu minimize ederek öğrenmesine yardımcı olan bir algoritma.
- One-hot Encoding: Kategorik değişkenlerin, her bir kategorinin ayrı bir sütun olduğu ikili vektörler olarak temsil edilmesi.
- Label Encoding: Kategorik değişkenlerin, her bir kategorinin ayrı bir tam sayı olduğu bir sayısal format olarak temsil edilmesi.
- Word2Vec: Kelimelerin vektör uzayında temsil edilmesine olanak sağlayan bir model.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Metin verilerini işlemek için kullanılan bir derin öğrenme modeli. Hem önceki hem de sonraki kelimeleri dikkate alarak bir kelimenin bağlamını anlar.
- Transformer Model: Dikkat mekanizmasını kullanan ve genellikle doğal dil işleme görevlerinde kullanılan bir tür derin öğrenme modeli.
- Attention Mechanism: Modelin giriş verilerinin hangi kısımlarına odaklanması gerektiğini belirlemeye yardımcı olan bir teknik.
- Seq2Seq Model: Bir dizi girişi bir dizi çıktıya dönüştürmek için kullanılan bir model, genellikle metin çevirisi gibi görevlerde kullanılır.
- RNN (Recurrent Neural Network): Sıralı verileri işlemek için kullanılan bir tür derin öğrenme modeli. Geçmiş bilgileri mevcut göreve uygular.
- LSTM (Long Short-Term Memory): Uzun dizi verilerini işlemek için kullanılan bir tür tekrarlayan sinir ağı.
- GRU (Gated Recurrent Unit): LSTM ile benzer özellikler gösteren, ancak daha basit bir yapıya sahip bir tür tekrarlayan sinir ağı.
- Pooling Layer: Convolutional Neural Networks’lerde kullanılan, giriş boyutunu azaltmak ve hesaplama yükünü hafifletmek için kullanılan bir katman.
- Strided Convolution: Adım boyutu 1’den büyük olan bir evrişim işlemi.
- Dilated Convolution: Evrişimli katmanlarda kullanılan ve evrişim çekirdeğinin etrafında boşluklar bırakan bir tür evrişim işlemi.
- Padding: Evrişimli sinir ağlarında giriş verilerinin boyutunu korumak için kullanılan bir teknik.
- Batch Normalization: Eğitimi hızlandırmak ve ağın başlangıç ağırlıklarına daha az hassas hale getirmek için kullanılan bir teknik.
- Data Augmentation: Mevcut eğitim veri setini çeşitlendirmek ve genişletmek için kullanılan bir teknik.
- Feature Engineering (Özellik Mühendisliği): Ham veriden anlamlı özellikler çıkarma ve model performansını artırmak için bu özellikleri oluşturma süreci.
- Ensemble Learning (Ensemble Öğrenme): Birden fazla makine öğrenmesi modelini birleştirerek daha iyi performans elde etmeyi amaçlayan bir yöntem.
- Bagging (Bootstrap Aggregating): Aynı modelin farklı veri alt kümeleri üzerinde eğitilmesi ve sonuçların birleştirilmesi yöntemi.
- Boosting: Zayıf modellerin ardışık olarak eğitildiği ve hataların düzeltilmeye çalışıldığı bir ensemble öğrenme tekniği.
- Stacking: Birden fazla modeli birleştirerek yeni bir model oluşturma ve bu modellerin çıktılarının bir meta-model tarafından kullanılması.
- Dimensionality Reduction (Boyut Azaltma): Verinin boyutunu azaltarak modelin performansını ve hesaplama verimliliğini artırma süreci. Örneğin, PCA (Principal Component Analysis) kullanımı.
- Principal Component Analysis (PCA): Verinin varyansını en iyi şekilde temsil eden daha az sayıda yeni değişken (ana bileşenler) oluşturma tekniği.
- t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Verinin yüksek boyutlu uzaydan düşük boyutlu bir uzaya projeksiyonu yapılarak veri noktalarının benzerliklerini görselleştirme yöntemi.
- K-Means Clustering: Verileri benzer özelliklere sahip kümelere ayırmak için kullanılan bir kümeleme algoritması.
- Hierarchical Clustering (Hiyerarşik Kümeleme): Verileri hiyerarşik bir yapı içinde kümelere ayırma yöntemi.
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Gürültüyü dikkate alarak veri noktalarını yoğunluk tabanlı kümelere ayıran bir kümeleme algoritması.
- Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme): Bir ajanın, ödüller veya cezalar yoluyla nasıl davranması gerektiğini öğrenmesi süreci.
- Q-Learning: Pekiştirmeli öğrenmede, bir ajanın belirli bir durumda belirli bir eylemi seçme olasılığını öğrenmesine yardımcı olan bir algoritma.
- Markov Decision Process (MDP): Pekiştirmeli öğrenmede, bir ajanın belirli bir eylemde bulunduğunda belirli bir durumdan başka bir duruma geçiş yapma olasılıklarını modelleme yöntemi.
- Exploratory Data Analysis (EDA): Veriyi anlamak, özetlemek ve görselleştirmek için yapılan analiz süreci.
- Feature Selection (Özellik Seçimi): Modelin performansını ve hesaplama verimliliğini artırmak için en anlamlı özelliklerin seçilmesi süreci.
- Gradient Descent: Kayıp fonksiyonunu minimize etmek için kullanılan bir optimizasyon algoritması.
- Stochastic Gradient Descent (SGD): Gradient descent algoritmasının her adımda sadece bir veri örneğini kullanarak yapılan bir versiyonu.
- Mini-Batch Gradient Descent: Gradient descent algoritmasının her adımda küçük bir veri kümesi kullanılarak yapılan bir versiyonu.
- AdaBoost: Her yeni modelin, önceki modellerin yaptığı hatalardan öğrenmesini sağlayarak performansı artıran bir boosting algoritması.
- XGBoost: Ekstrem Gradient Boosting, hızlı ve verimli bir boosting algoritması.
- LightGBM: Işık Hızında Gradient Boosting, büyük veri kümeleri ve yüksek boyutlu verilerle çalışmak için optimize edilmiş bir boosting algoritması.
- CatBoost: Kategorik verilerle daha iyi performans gösteren bir gradient boosting algoritması.
- Shapley Values: Model açıklanabilirliğinde, her özelliğin tahmine ne kadar katkıda bulunduğunu belirlemek için kullanılan bir yöntem.
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Siyah kutu modellerinin kararlarını açıklamak için kullanılan bir yöntem.
- Reinforcement Learning (RL): Bir ajanın bir ortamda ödüller veya cezalar yoluyla nasıl davranması gerektiğini öğrenme süreci.
- Deep Q-Networks (DQN): Derin öğrenme ve Q-öğrenme algoritmalarını birleştiren pekiştirmeli öğrenme yöntemi.
- Monte Carlo Simulation: Belirli bir problemin çözümünü bulmak için rastgele örneklemeye dayalı bir yöntem.
- Bayesian Optimization: Hiperparametre ayarlama sürecinde, modelin performansını optimize etmek için Bayesian istatistiklerini kullanan bir yöntem.
