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.

  1. Yapay Zeka (Artificial Intelligence): Makinelerin ve bilgisayar yazılımlarının, insan zekasını taklit eden veya simüle eden işlevleri yerine getirme yeteneği.
  2. Makine Öğrenmesi (Machine Learning): Algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanılarak bilgisayarların belirli bir görevi yerine getirme yeteneğini geliştirme süreci.
  3. Derin Öğrenme (Deep Learning): Yapay sinir ağlarına dayalı bir makine öğrenme alt kümesi. Büyük veri setlerinden karmaşık desenleri öğrenme yeteneği.
  4. Sinir Ağları (Neural Networks): Beyinde bulunan biyolojik sinir ağlarının çalışmasını taklit etmek için tasarlanmış yapay ağlar.
  5. Süpervizyonlu Öğrenme (Supervised Learning): Algoritmanın, giriş ve çıkış verilerini birleştiren bir fonksiyonu öğrendiği bir makine öğrenme türü.
  6. Süpervizyonsuz Öğrenme (Unsupervised Learning): Algoritmanın, çıkış verisi olmadan giriş verisinden desenler bulmaya çalıştığı bir makine öğrenme türü.
  7. Takviye Öğrenmesi (Reinforcement Learning): Algoritmanın, belirli bir hedefe ulaşmak için en iyi eylemleri seçme yeteneğini öğrendiği bir makine öğrenme türü.
  8. Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing): Bilgisayarların ve yazılımların, insan dili ve dil bilimini anlama ve manipüle etme yeteneği.
  9. Algoritmalar (Algorithms): Bir problemi çözmek veya belirli bir görevi yerine getirmek için kullanılan belirli bir prosedür seti.
  10. Öznitelik Mühendisliği (Feature Engineering): Algoritmaların daha iyi sonuçlar elde etmesine yardımcı olmak için veri özelliklerinin oluşturulması ve dönüştürülmesi süreci.
  1. Regresyon (Regression): Değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir istatistiksel yöntem.
  2. Sınıflandırma (Classification): Önceden tanımlanmış kategorilere yeni veri noktalarını atama işlemi.
  3. Hiperparametre Ayarlama (Hyperparameter Tuning): Makine öğrenmesi modelinin performansını en iyi hale getirmek için kullanılan parametrelerin ayarlanması.
  4. Veri Madenciliği (Data Mining): Büyük veri kümelerinden örüntüler ve bilgiler çıkarma süreci.
  5. İstatistiksel Öğrenme (Statistical Learning): Veri kümelerinden öğrenmek için istatistiksel tekniklerin kullanıldığı bir makine öğrenmesi yaklaşımı.
  6. Aktivasyon Fonksiyonları (Activation Functions): Yapay sinir ağlarındaki bir düğümün çıktısını belirleyen bir fonksiyon.
  7. Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network): İnsan beynindeki biyolojik sinir ağlarını taklit eden bir makine öğrenme modeli.
  8. Evrişimli Sinir Ağı (Convolutional Neural Network): Özellikle görüntü sınıflandırma gibi görsel veri işleme görevlerinde kullanılan bir derin öğrenme modeli.
  9. Tekrarlayan Sinir Ağı (Recurrent Neural Network): Zaman serisi verileri gibi sıralı verileri işlemek için tasarlanmış bir derin öğrenme modeli.
  10. Generative Adversarial Networks (GANs): İki ağın birbirine karşı eğitildiği ve birbirlerini geliştirdiği bir derin öğrenme yöntemi.
  11. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines): Bir sınıflandırma ve regresyon analizi yöntemi. Model, sınıflar arasında en geniş “boşluğu” bulmaya çalışır.
  12. Karar Ağaçları (Decision Trees): Verileri sınıflandırmak veya değer tahmin etmek için kullanılan bir makine öğrenmesi modeli.
  13. Random Forests: Birden fazla karar ağacının bir araya getirildiği bir ensemble makine öğrenme algoritması.
  14. Gradient Boosting: Tahmin edicilerin sırasıyla birbirine uygulandığı bir makine öğrenme tekniği.
  15. Öğrenme Hızı (Learning Rate): Bir makine öğrenme algoritmasının, bir sonraki adımda ne kadar hızlı veya yavaş “öğrenmesi” gerektiğini belirleyen bir hiperparametre.
  16. Overfitting: Bir modelin eğitim verilerine çok yakından uydurulduğunda ve genel verilere iyi genelleştirilemediğinde meydana gelen durum.
  17. Underfitting: Modelin eğitim verilerine yeterince uymadığında ve genel verilere iyi genelleştirilemediğinde meydana gelen durum.
  18. Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Modelin genelleştirme performansını tahmin etmek için kullanılan bir teknik.
  19. 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.
  20. Confusion Matrix: Sınıflandırma modelinin performansını ölçmek için kullanılan bir tablo.
  21. Precision, Recall, F1 Score: Sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan metrikler.
  22. ROC Curve: Receiver Operating Characteristic curve, bir sınıflandırma modelinin çeşitli eşik değerlerindeki performansını gösteren bir grafiktir.
  23. AUC-ROC: Area Under the Curve – Receiver Operating Characteristic, ROC eğrisinin altındaki alanı temsil eder ve modelin performansını değerlendirmek için kullanılır.
  24. Veri Kümesi (Dataset): Analiz ve modelleme için kullanılan bir veri koleksiyonu.
  25. Eğitim Veri Kümesi (Training Set): Modelin öğrenmesi ve kendisini ayarlaması için kullanılan veri kümesi.
  26. Test Veri Kümesi (Test Set): Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan veri kümesi.
  27. Validation Veri Kümesi (Validation Set): Modelin hiperparametrelerini ayarlamak için kullanılan veri kümesi.
  28. Transfer Öğrenme (Transfer Learning): Önceden eğitilmiş bir modelin, yeni bir görev için yeniden kullanılması.
  29. Bayes Teoremi (Bayes Theorem): Önceki bilgilere dayanarak bir olayın olasılığını hesaplama yöntemi.
  30. Perceptron: İkili sınıflandırma problemleri için kullanılan bir tür yapay sinir ağı.
  31. Backpropagation: Yapay sinir ağlarında hataların geri yayılımını sağlayan bir öğrenme algoritması.
  32. Dropout: Aşırı uyumu önlemek için derin öğrenme ağlarından rastgele nöronların çıkarılması tekniği.
  33. Regularization: Modelin aşırı uyumunu önlemek için kullanılan bir dizi teknik.
  34. Grid Search: Hiperparametre ayarlama için kullanılan bir yöntem, belirlenen bir hiperparametre alanı içindeki tüm kombinasyonları test eder.
  35. Sequential Model: Keras gibi derin öğrenme kütüphanelerinde kullanılan, katmanların sıralı bir şekilde eklenmesini sağlayan bir model türü.
  36. Early Stopping: Aşırı uyumu önlemek için eğitimin belirli bir noktada durdurulması tekniği.
  37. Epoch: Tüm eğitim veri kümesinin bir kez tamamen işlendiği bir döngü.
  38. Batch Size: Bir seferde işlenen örneklerin sayısı.
  39. Embeddings: Kategorik değişkenlerin, genellikle metin verisi veya kelimeler, daha düşük boyutlu sürekli bir uzayda temsil edilmesi.
  40. Autoencoder: Giriş verisini hedef olarak kullanarak öğrenen ve verinin düşük boyutlu temsillerini öğrenmek için kullanılan bir tür yapay sinir ağı.
  41. Loss Function: Modelin tahminlerinin gerçek değerlerden ne kadar farklı olduğunu ölçen bir fonksiyon.
  42. Optimizer: Modelin ağırlıklarını güncelleyerek ve kayıp fonksiyonunu minimize ederek öğrenmesine yardımcı olan bir algoritma.
  43. One-hot Encoding: Kategorik değişkenlerin, her bir kategorinin ayrı bir sütun olduğu ikili vektörler olarak temsil edilmesi.
  44. Label Encoding: Kategorik değişkenlerin, her bir kategorinin ayrı bir tam sayı olduğu bir sayısal format olarak temsil edilmesi.
  45. Word2Vec: Kelimelerin vektör uzayında temsil edilmesine olanak sağlayan bir model.
  46. 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.
  47. Transformer Model: Dikkat mekanizmasını kullanan ve genellikle doğal dil işleme görevlerinde kullanılan bir tür derin öğrenme modeli.
  48. Attention Mechanism: Modelin giriş verilerinin hangi kısımlarına odaklanması gerektiğini belirlemeye yardımcı olan bir teknik.
  49. Seq2Seq Model: Bir dizi girişi bir dizi çıktıya dönüştürmek için kullanılan bir model, genellikle metin çevirisi gibi görevlerde kullanılır.
  50. RNN (Recurrent Neural Network): Sıralı verileri işlemek için kullanılan bir tür derin öğrenme modeli. Geçmiş bilgileri mevcut göreve uygular.
  51. LSTM (Long Short-Term Memory): Uzun dizi verilerini işlemek için kullanılan bir tür tekrarlayan sinir ağı.
  52. GRU (Gated Recurrent Unit): LSTM ile benzer özellikler gösteren, ancak daha basit bir yapıya sahip bir tür tekrarlayan sinir ağı.
  53. Pooling Layer: Convolutional Neural Networks’lerde kullanılan, giriş boyutunu azaltmak ve hesaplama yükünü hafifletmek için kullanılan bir katman.
  54. Strided Convolution: Adım boyutu 1’den büyük olan bir evrişim işlemi.
  55. Dilated Convolution: Evrişimli katmanlarda kullanılan ve evrişim çekirdeğinin etrafında boşluklar bırakan bir tür evrişim işlemi.
  56. Padding: Evrişimli sinir ağlarında giriş verilerinin boyutunu korumak için kullanılan bir teknik.
  57. Batch Normalization: Eğitimi hızlandırmak ve ağın başlangıç ağırlıklarına daha az hassas hale getirmek için kullanılan bir teknik.
  58. Data Augmentation: Mevcut eğitim veri setini çeşitlendirmek ve genişletmek için kullanılan bir teknik.

Bir yanıt yazın

Başa dön tuşu