Yapay zeka nedir ve yapay zeka ile ilgili hangi terimlerle sıkça karşılaşmaktayız. Son zamanlarda sosyal medyada yapay zeka sadece üretken yapay zekadan ibaretmiş gibi gösterilmektedir. Bununla birlikte üretken yapay zeka, yapay zeka alanını sadece bir alt dalıdır. Sizlerle yapay zeka alanında öğrenmek isteyeceğinizi düşündüğüm bazı yaygın terim ve kavramları paylaşacağım. Bu yapay zeka terimleri listesi, yapay zeka ve makine öğrenmesindeki ana konulara genel bir bakış sunar. Profesyonel hayatınızda, özgeçmiş hazırlarken veya bu alanda iş görüşmesi yaparken bu terminolojiyi kullanarak kelime dağarcığınızı geliştirebilirsiniz. Bu, işverenlere niteliklerinizi sunmayı ve bu alandaki diğer kişilerle anlamlı konuşmalar yapmayı kolaylaştırabilir.
Terimler sözlüğünü okuduktan sonra eklemek istediğiniz terimler varsa siz de yorum yaparak paylaşırsanız sevinirim.
Algoritma (Algorithm)
Bir algoritma, bir yapay zeka makinesine bir görevi yerine getirmesi veya bir problemi çözmesi için verilen kuralların bir dizisidir. Yaygın algoritmalar arasında sınıflandırma, regresyon ve kümeleme bulunur.
Anahtar (Token)
Bir anahtar (token), bir Büyük Dil Modeli’nin dil anlamasını ve metin üretmesini anlamak için kullandığı temel metin birimidir. Bir anahtar (token), bir kelime veya kelimenin parçaları olabilir.
Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
Bilgisayarlı görü, bilgisayarların görüntülerden ve videolardan anlayış kazanmasına odaklanan bilim ve teknoloji alanlarının disiplinler arası bir alanıdır. Yapay zeka mühendisleri için bilgisayarlı görü, insan görsel sisteminin genellikle gerçekleştirdiği aktiviteleri otomatikleştirmelerini sağlar.
Bilişsel Hesaplama (Cognitive Computing)
Bilişsel hesaplama, temelde yapay zeka ile aynıdır. İnsan düşünme süreçlerini taklit etmeye odaklanan bir bilgisayar modelidir. Bazı pazarlama ekipleri, bu terimi yapay zekanın bilim kurgu cazibesini ortadan kaldırmak için kullanır.
Büyük Dil Modeli (Large Language Model)
Büyük dil modeli (BDM), dil anlama ve insan benzeri metin oluşturma yeteneğine sahip olabilmesi için büyük miktarda metin ile eğitilmiş bir yapay zeka modelidir.
Büyük Veri (Big Data)
Büyük veri, iş kararlarını desteklemek için incelenebilen büyük veri kümelerine atıfta bulunur. Organizasyonlar artık veri toplama araçları ve sistemleri kullanarak karmaşık veri kütlelerini hızla toplayabilir ve çeşitli formatlarda depolayabilirler. “Büyük” veri denmesinin nedeni budur.
Denetimli Öğrenme (Supervised Learning)
Denetimli öğrenme, sınıflandırılmış çıkış verilerinin makineyi eğitmek ve doğru algoritmaları üretmek için kullanıldığı bir makine öğrenimi çeşididir. Denetimsiz öğrenmeden çok daha yaygındır.
Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning)
Denetimsiz öğrenme, bir algoritmanın sınıflandırılmamış ve etiketlenmemiş verilerle eğitilerek denetim olmaksızın hareket ettiği bir makine öğrenimi çeşididir.
Derin Öğrenme (Deep Learning)
Derin öğrenme, insan beynini taklit ederek bilgiyi nasıl yapılandırdığını ve işlediğini öğrenerek kararlar verme yeteneği kazanan bir yapay zeka işlevidir. Sadece belirli bir görevi yerine getirebilen bir algoritmaya dayanmak yerine, bu makine öğrenimi alt kümesi denetimsiz bir şekilde yapılandırılmamış verilerden öğrenebilir.
Desen Tanıma (Pattern Recognition)
Desen tanıma, bilgisayar algoritmalarını kullanarak verilerdeki düzenlilikleri analiz etmek, tespit etmek ve etiketlemek için kullanılan bir yöntemdir. Bu, verilerin farklı kategorilere ayrılmasına yardımcı olur.
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing-NLP)
Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların konuşulan ve yazılı insan dillerini anlamalarını sağlayan bir yapay zeka türüdür. NLP, cihazlarda metin ve konuşma tanıma gibi özellikleri mümkün kılar.
Duygu Analizi (Sentiment Analysis)
Duygu analizi, bir metnin tonunu ve görüşünü analiz etmek için yapay zekayı kullanma sürecidir.
Eğitim Verisi (Training Data)
Eğitim verisi, bir yapay zeka sistemine öğrenmek, desenler bulmak ve yeni içerik oluşturmak için verilen bilgi veya örneklerdir.
Görüntü Tanıma (Image Recognition)
Görüntü tanıma, bir görüntü veya videodaki bir nesneyi, kişiyi, yeri veya metni tanımlama sürecidir.
Güçlendirme Öğrenimi (Reinforcement Learning)
Güçlendirme öğrenimi, bir algoritmanın çevresiyle etkileşime girerek öğrenmesi ve ardından eylemlerine göre ödüllendirilmesi veya cezalandırılması türünde bir makine öğrenimi çeşididir.
Komut veya İstem (Prompt)
Bir komut, bir kullanıcının istenen bir sonuç veya çıktı almak için bir yapay zeka sistemine verdiği girdidir.
Koruma Kalkanları (Guardrails)
Koruma kalkanları, yapay zeka sistemlerine verileri uygun şekilde işlemelerini ve etik olmayan içerik üretmemelerini sağlamak için konulan kısıtlamalar ve kurallar olarak adlandırılır.
Kuantum Hesaplama (Quantum Computing)
Kuantum hesaplama, hesaplamaları gerçekleştirmek için kuantum-mekanik fenomenlerini kullanma sürecidir. Kuantum makine öğrenimi, bu algoritmaları kuantum bilgisayarlarında kullanarak işleri hızlandırır, çünkü klasik bir makine öğrenimi programından ve bilgisayardan çok daha hızlıdır.
Makine Öğrenimi (Machine Learning)
Makine öğrenimi, bilgisayar bilimi, matematik ve kodlama gibi alanları içeren yapay zekanın bir alt kümesidir. Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenerek trendleri ve davranışları tahmin etmelerine yardımcı olan algoritmalar ve modeller geliştirmeye odaklanır, insan müdahalesi olmadan yapılır.
Önermeli Analitikler (Prescriptive Analytics)
Önermeli analitikler, teknolojiyi kullanarak verileri analiz etmeyi ve olası durumlar, senaryolar, geçmiş ve mevcut performans gibi faktörleri değerlendirerek organizasyonların daha iyi stratejik kararlar almasına yardımcı olan bir analitik türüdür.
Ses Tanıma (Voice Recognition)
Ses tanıma, aynı zamanda konuşma tanıma olarak da bilinir, bilgisayarların insan diktasyonunu (konuşmayı) dinleyip yorumlayarak yazılı veya sözlü çıktılar üretme yöntemidir. Örnekler arasında Apple’ın Siri’si ve Amazon’un Alexa’sı yer alır, bunlar eller serbest istekleri ve görevleri mümkün kılan cihazlardır.
Sinir Ağı (Neural Network)
Sinir ağı, insan beyninin yapısını taklit etmek için tasarlanmış bir derin öğrenme tekniğidir. Sinir ağları, büyük veri kümelerinden hesaplamalar yaparak ve çıktılar oluşturarak, konuşma ve görüntü tanıma gibi özellikleri mümkün kılar.
Sohbet Botu (Chat Bot)
Bir sohbet botu, metin veya ses komutları aracılığıyla insan konuşmasını taklit etmek üzere tasarlanmış bir yazılım uygulamasıdır.
Tahminsel Analitikler (Predictive Analytics)
Tahminsel analitikler, teknolojiyi kullanarak tarihsel veri ve desenlere dayanarak belirli bir zaman çerçevesinde ne olacağını tahmin etmeye dayanan bir analitik türüdür.
Turing Testi (Turing Test)
Turing testi, bilgisayar bilimci Alan Turing tarafından insanlarla eşit zeka sergileyen bir makinenin yeteneğini değerlendirmek için oluşturulmuştur, özellikle dil ve davranış alanlarında. Testi gerçekleştirirken, bir insan değerlendirici insanlar ve makine arasındaki konuşmaları değerlendirir. Eğer değerlendirici yanıtlar arasında ayrım yapamazsa, o zaman makine Turing testini geçer.
Uygulama Programlama Arayüzü (API)
API veya uygulama programlama arayüzü, iki yazılım uygulamasının birbiriyle nasıl etkileşimde bulunacağını belirleyen bir dizi protokoldür. API’ler genellikle C++ veya JavaScript gibi programlama dillerinde yazılır.
Üretken Yapay Zeka (Generative Artificial Intelligence)
Üretken yapay zeka, metin, video, kod ve resimler de dahil olmak üzere içerik oluşturmak için yapay zekayı kullanan bir teknoloji türüdür. Bir üretken yapay zeka sistemi, yeni içerik oluşturmak için desenler bulabilmesi için büyük miktarda veri ile eğitilir.
Veri Bilimi (Data Science)
Veri bilimi, büyük miktarda veriyi toplamak ve analiz etmek için algoritmalar ve süreçler kullanan, iş kararlarını destekleyen desenleri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için disiplinler arası bir teknoloji alanıdır.
Veri Madenciliği (Data Mining)
Veri madenciliği, modelleri iyileştirebilecek veya problemleri çözebilecek desenleri tanımlamak için büyük veri kümelerini eleme sürecidir.
Yapay Zeka (Artificial Intelligence-AI)
YZ, makinelerin veya bilgisayar sistemlerinin insan zekâsı süreçlerini taklit etmesidir. YZ, insan yeteneklerini taklit edebilir, örneğin iletişim, öğrenme ve karar verme.
Yapay Zeka Etiği (AI Ethics)
YZ etiği, mühendisler ve kurum yetkilileri gibi paydaşların, teknolojinin sorumlu bir şekilde geliştirilip kullanılmasını sağlamak için dikkate alması gereken konulara işaret eder. Bu, güvenli, güvenilir, tarafsız ve çevre dostu bir yapay zeka yaklaşımının benimsenmesini ve uygulanmasını içerir.
Yapılandırılmış Veri (Structured Data)
Yapılandırılmış veri, tanımlanmış ve aranabilir veridir. Bunlar, telefon numaraları, tarihler ve ürün SKU’ları gibi verileri içerir.
Yapılandırılmamış Veri (Unstructured Data)
Yapılandırılmamış veri, tanımsız ve aranması zor olan veridir. Bu, ses, fotoğraf ve video içeriği gibi verileri içerir. Dünyadaki verilerin çoğu yapılandırılmamıştır.
Yapay Zekayı Öğrenmeye Başlayın
AI for Everyone from DeepLearning.AI ile yapay zeka alanında temel oluşturun veya kariyerinizde bir adım daha ileri gitmek için IBM’in Uygulamalı AI Profesyonel sertfikasını alın. Umutlu bir geliştirici, teknoloji danışmanı veya veri profesyoneli olun, yapay zekayı anlamanın sayısız faydası kariyerinizde sizi bir adım öne çıkarabilir. Bu programda Python öğrenecek, bir sohbet botu oluşturacak ve makine öğrenimini keşfedeceksiniz.
Coursera Yapay Zeka Eğitimi bağlantısı için buraya tıklayın.
