Yapay Zeka Terimleri Sözlüğü ve Türkçe açıklamaları

[ozdemirsarman]

• Artificial Intelligence (AI)
  • Türkçe Açıklama: Yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri görevleri gerçekleştirme yeteneği. Buna öğrenme, akıl yürütme, problem çözme, algılama ve dil anlama dahildir.
• Machine Learning (ML)
  • Türkçe Açıklama: Makine öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği kazanmasını sağlayan bir yapay zeka alt dalıdır. Algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanılarak veri analizi yapılır ve kalıplar tanınır.
• Deep Learning
  • Türkçe Açıklama: Derin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağları kullanarak verileri analiz eden bir makine öğrenimi alt dalıdır. Özellikle büyük veri kümeleri ve karmaşık problemler için etkilidir.
• Natural Language Processing (NLP)
  • Türkçe Açıklama: Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneğini geliştiren yapay zeka alanıdır. Buna dil çevirisi, metin analizi ve konuşma tanıma dahildir.
• Computer Vision
  • Türkçe Açıklama: Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntüleri ve videoları yorumlayıp anlamasını sağlayan yapay zeka alanıdır. Bu, nesne tanıma, yüz tanıma ve görüntü sınıflandırma gibi görevleri içerir.
• Reinforcement Learning (RL)
  • Türkçe Açıklama: Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın çevresiyle etkileşime girerek ödül ve ceza sistemine dayalı olarak öğrenmesini sağlayan makine öğrenimi tekniğidir. Bu teknik, oyunlarda ve robotikte yaygın olarak kullanılır.
• Supervised Learning
  • Türkçe Açıklama: Denetimli öğrenme, eğitim verileri ve bu verilere karşılık gelen doğru çıktıların kullanıldığı bir makine öğrenimi türüdür. Model, giriş verileri ile beklenen sonuçlar arasındaki ilişkileri öğrenir.
• Unsupervised Learning
  • Türkçe Açıklama: Denetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş veri setleriyle çalışarak verilerdeki kalıpları ve yapıları tanımaya çalışan bir makine öğrenimi türüdür. Kümeleme ve boyut azaltma gibi teknikler kullanılır.
• Neural Network
  • Türkçe Açıklama: Sinir ağı, yapay nöronlardan oluşan ve biyolojik sinir sistemlerini taklit eden bir bilgi işlem sistemi. Sinir ağları, verileri işleyerek ve öğrenerek çeşitli yapay zeka görevlerini gerçekleştirir.
• Generative Adversarial Network (GAN)
  • Türkçe Açıklama: Üretici çekişmeli ağ, iki sinir ağının birbirine karşı yarıştığı bir yapay zeka modelidir. Biri veri üretirken diğeri bu verilerin gerçek mi sahte mi olduğunu ayırt etmeye çalışır. Bu yöntem, yüksek kaliteli görüntü ve ses üretimi gibi alanlarda kullanılır.
• Regression Analysis
  • Türkçe Açıklama: Regresyon analizi, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek ve tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir. Yapay zekada, trendleri ve gelecekteki değerleri tahmin etmek için kullanılır.
• Classification
  • Türkçe Açıklama: Sınıflandırma, verilerin belirli kategorilere veya sınıflara ayrılmasını sağlayan bir makine öğrenimi sürecidir. Örneğin, bir e-posta'nın spam olup olmadığını belirlemek.
• Clustering
  • Türkçe Açıklama: Kümeleme, verilerin benzer özelliklere göre gruplandırıldığı denetimsiz öğrenme yöntemidir. Örneğin, müşterilerin satın alma alışkanlıklarına göre segmentlere ayrılması.
• Random Forest
  • Türkçe Açıklama: Rastgele orman, birden fazla karar ağacının birleşiminden oluşan ve sınıflandırma veya regresyon görevlerinde kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Bu yöntem, daha doğru ve kararlı tahminler yapar.
• Support Vector Machine (SVM)
  • Türkçe Açıklama: Destek vektör makinesi, verileri sınıflandırmak için kullanılan bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Verileri ayıran en iyi hiper düzlemi bulur ve sınıflandırma doğruluğunu maksimize eder.
• Robust Artificial Intelligence (RAG)
  • Türkçe Açıklama: Dayanıklı yapay zeka, hatalara, saldırılara veya beklenmeyen durumlara karşı dayanıklı ve güvenilir yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi anlamına gelir.
• Feature Engineering
  • Türkçe Açıklama: Özellik mühendisliği, ham verilerden makine öğrenimi modelleri için anlamlı özelliklerin (değişkenlerin) oluşturulması sürecidir. Bu süreç, modelin performansını artırabilir.
• Dimensionality Reduction
  • Türkçe Açıklama: Boyut azaltma, verilerin boyutunu (özellik sayısını) azaltarak analiz ve modelleme sürecini basitleştiren bir tekniktir. Bu, genellikle veri kümesindeki gürültüyü azaltır ve hesaplama verimliliğini artırır.
• Overfitting
  • Türkçe Açıklama: Aşırı öğrenme, bir makine öğrenimi modelinin eğitim verilerine çok fazla uyum sağlaması durumudur. Bu, modelin yeni ve görülmemiş verilere genelleme yapamamasına neden olur.
• Underfitting
  • Türkçe Açıklama: Yetersiz öğrenme, bir makine öğrenimi modelinin hem eğitim hem de test verilerinde kötü performans göstermesi durumudur. Model, veri kümesindeki kalıpları yeterince öğrenemez.
• Hyperparameter Tuning
  • Türkçe Açıklama: Hiperparametre ayarlaması, makine öğrenimi modellerinin performansını optimize etmek için hiperparametrelerin (modelin yapılandırma parametreleri) ayarlanması sürecidir.
• Cross-Validation
  • Türkçe Açıklama: Çapraz doğrulama, modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek için veri kümesinin farklı alt kümelerle defalarca eğitilip test edildiği bir yöntemdir. Bu, modelin doğruluğunu artırır.
• Confusion Matrix
  • Türkçe Açıklama: Karmaşıklık matrisi, sınıflandırma modelinin performansını değerlendiren bir tablo gösterimidir. Doğru ve yanlış sınıflandırmaların sayısını gösterir.
• Precision
  • Türkçe Açıklama: Kesinlik, doğru pozitif tahminlerin, toplam pozitif tahminlere oranıdır. Yani, modelin doğru pozitifleri tahmin etme yeteneğini ölçer.
• Recall
  • Türkçe Açıklama: Hatırlama, doğru pozitif tahminlerin, toplam gerçek pozitiflere oranıdır. Yani, modelin tüm gerçek pozitifleri bulma yeteneğini ölçer.
• F1 Score
  • Türkçe Açıklama: F1 skoru, kesinlik ve hatırlama oranlarının harmonik ortalamasıdır. Modelin genel performansını tek bir ölçütle özetler.
• Gradient Descent
  • Türkçe Açıklama: Gradyan inişi, makine öğrenimi modellerinin hata fonksiyonunu minimize etmek için kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Model parametreleri, hata fonksiyonunun gradyanı kullanılarak güncellenir.
• Backpropagation
  • Türkçe Açıklama: Geri yayılım, yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılan bir algoritmadır. Hata, ağ boyunca geriye doğru yayılır ve her katmandaki ağırlıklar güncellenir.
• Transfer Learning
  • Türkçe Açıklama: Transfer öğrenimi, önceden eğitilmiş bir modelin bilgisini, benzer bir görevde yeniden kullanma yöntemidir. Bu, özellikle sınırlı veri kümesine sahip yeni bir görevde faydalıdır.
• Anomaly Detection
  • Türkçe Açıklama: Anomali tespiti, normal davranıştan sapmaları (anomalileri) tanımlayan bir makine öğrenimi sürecidir. Bu, dolandırıcılık tespiti, hata tespiti ve güvenlik uygulamalarında kullanılır.
• Tokenization
  • Türkçe Açıklama: Tokenizasyon, metin verilerini daha küçük parçalara (tokenlere) ayırma işlemidir. Bu, doğal dil işlemede metin analizi ve işleme için kullanılır.
• Embedding
  • Türkçe Açıklama: Gömme, yüksek boyutlu verilerin daha düşük boyutlu vektörlerle temsil edilmesi sürecidir. Bu, özellikle kelime gömme (word embedding) yöntemleriyle metin verilerinde kullanılır.
• Recurrent Neural Network (RNN)
  • Türkçe Açıklama: Tekrarlayan sinir ağı, sıralı verileri işleyebilen ve hafızada tutabilen bir sinir ağı türüdür. Zaman serisi tahminleri ve dil modellemesi gibi görevlerde kullanılır.
• Long Short-Term Memory (LSTM)
  • Türkçe Açıklama: Uzun kısa süreli bellek, RNN'lerin bir türüdür ve uzun süreli bağımlılıkları öğrenme yeteneğine sahiptir. Dil çevirisi ve konuşma tanıma gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır.
• Convolutional Neural Network (CNN)
  • Türkçe Açıklama: Evrişimli sinir ağı, özellikle görüntü verilerinin işlenmesinde kullanılan bir sinir ağı türüdür. Evrişim katmanları aracılığıyla yerel bağlantılar ve filtreler kullanarak verileri işler.
• Activation Function
  • Türkçe Açıklama: Aktivasyon fonksiyonu, sinir ağlarındaki bir nöronun çıktısını belirlemek için kullanılan matematiksel bir fonksiyondur. Yaygın aktivasyon fonksiyonları arasında sigmoid, ReLU ve tanh bulunur.
• AdaBoost (Adaptive Boosting)
  • Türkçe Açıklama: AdaBoost, zayıf öğrenicilerin (zayıf tahmin modellerinin) ardışık olarak birleştirilmesiyle oluşturulan güçlü bir tahmin modelidir. Her adımda hata oranı yüksek olan veriler daha fazla ağırlık alır.
• Bagging (Bootstrap Aggregating)
  • Türkçe Açıklama: Bagging, bir veri setinden farklı örneklem grupları oluşturularak her biri üzerinde ayrı modeller eğitmek ve bu modellerin sonuçlarını birleştirmek suretiyle öngörü gücünü artıran bir yöntemdir. Rastgele ormanlar (Random Forests) bu tekniği kullanır.
• Dropout
  • Türkçe Açıklama: Dropout, sinir ağlarında aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için kullanılan bir tekniktir. Eğitim sırasında belirli nöronlar rastgele devre dışı bırakılır, bu da modelin daha genelleştirilebilir olmasını sağlar.
• Epoch
  • Türkçe Açıklama: Epoch, bir makine öğrenimi modelinin tüm eğitim veri setini bir kez baştan sona işlemesi anlamına gelir. Genellikle model, birden fazla epoch boyunca eğitilir.
• Loss Function
  • Türkçe Açıklama: Kayıp fonksiyonu, modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki farkı ölçer. Amaç, bu farkı (hata) minimize etmektir. Örneğin, MSE (Mean Squared Error) ve Cross-Entropy Loss.
• Optimizer
  • Türkçe Açıklama: Optimizasyon algoritması, modelin ağırlıklarını güncelleyerek kayıp fonksiyonunu minimize etmeyi amaçlar. Yaygın optimizasyon algoritmaları arasında Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam ve RMSprop bulunur.
• Batch Size
  • Türkçe Açıklama: Batch boyutu, modelin ağırlıklarını güncellemek için kullanılan eğitim örneklerinin sayısını belirler. Daha büyük batch boyutları daha az sıklıkta güncellemeler sağlar, daha küçük batch boyutları ise daha sık güncellemeler yapar.
• Bias and Variance
  • Türkçe Açıklama: Yanlılık (bias), modelin gerçek dünya verilerini basitleştirme eğilimidir, varyans ise modelin eğitim verilerine aşırı duyarlılığıdır. İyi bir model, hem düşük yanlılığa hem de düşük varyansa sahip olmalıdır.
• Recurrent Unit
  • Türkçe Açıklama: Tekrarlayan birim, RNN'lerde kullanılan temel yapıdır ve bir önceki durumun (hidden state) bilgilerini mevcut durumla birlikte işler. LSTM ve GRU gibi özel türleri vardır.
• Gradient Vanishing/Exploding
  • Türkçe Açıklama: Gradyan kaybolması/patlaması, derin sinir ağlarının eğitimi sırasında gradyanların çok küçük veya çok büyük değerlere ulaşarak modelin eğitilmesini zorlaştırdığı durumdur. Bu sorunlar, özellikle derin ağlarda yaygındır.
• Attention Mechanism
  • Türkçe Açıklama: Dikkat mekanizması, modelin belirli veri bölümlerine daha fazla dikkat etmesini sağlar. Özellikle dil işleme ve çeviri modellerinde kullanılır. Transformer mimarisinin temel bileşenidir.
• Transformer
  • Türkçe Açıklama: Transformer, özellikle doğal dil işleme görevlerinde kullanılan bir model mimarisidir. Dikkat mekanizmalarını kullanarak verileri paralel olarak işler ve sıralı verilerde yüksek performans gösterir.
• Self-Supervised Learning
  • Türkçe Açıklama: Öz-denetimli öğrenme, verilerden kendi etiketlerini oluşturup kullanarak modeli eğiten bir yöntemdir. Bu, genellikle büyük veri kümelerinde etiketleme maliyetlerini azaltmak için kullanılır.
• Federated Learning
  • Türkçe Açıklama: Dağıtık öğrenme, merkezi bir sunucu yerine dağıtık cihazlarda model eğitimi yapılmasını sağlayan bir yöntemdir. Veriler cihazlarda kalır ve sadece model güncellemeleri paylaşılır.
• Explainable AI (XAI)
  • Türkçe Açıklama: Açıklanabilir yapay zeka, yapay zeka modellerinin kararlarını ve iç süreçlerini insanlara anlaşılır hale getirmeyi amaçlar. Bu, güven, doğrulama ve etik kullanımı teşvik eder.
• Synthetic Data
  • Türkçe Açıklama: Sentetik veri, gerçek verileri taklit etmek için üretilen yapay verilerdir. Model eğitimi ve testinde kullanılabilir ve veri gizliliğini koruma amacı taşır.
• Edge AI
  • Türkçe Açıklama: Edge AI, yapay zeka işlemlerinin merkezi sunucular yerine cihazın kendisinde (kenar cihazlarda) gerçekleştirilmesini ifade eder. Bu, gecikmeyi azaltır ve veri gizliliğini artırır.
• Swarm Intelligence
  • Türkçe Açıklama: Sürü zekası, doğada sürü davranışlarından ilham alan ve dağıtık problem çözme stratejileri geliştiren bir yapay zeka alanıdır. Örnekler arasında karınca kolonileri ve kuş sürüleri bulunur.
• Quantum Computing
  • Türkçe Açıklama: Kuantum bilişim, kuantum mekaniği prensiplerine dayalı olarak hesaplamalar yapar. Kuantum yapay zeka, bu prensipleri kullanarak geleneksel bilgisayarlara göre çok daha hızlı çözümler sunabilir.
• Generative Pre-trained Transformer (GPT)
  • Türkçe Açıklama: Generatif Önceden Eğitilmiş Transformer, doğal dil işleme görevlerinde kullanılan büyük bir dil modelidir. Transformer mimarisini kullanarak metin üretir ve çeşitli dil görevlerinde yüksek performans gösterir. Örnek olarak GPT-3 ve GPT-4 verilebilir.
• Artificial General Intelligence (AGI)
  • Türkçe Açıklama: Genel yapay zeka, insanların gerçekleştirebileceği her türlü bilişsel görevi yerine getirebilecek yetenekteki yapay zekadır. AGI, geniş bir yelpazede öğrenme, problem çözme ve uyum sağlama yeteneklerine sahiptir.
• Artificial Narrow Intelligence (ANI)
  • Türkçe Açıklama: Dar yapay zeka, belirli bir görevi veya dar bir görev kümesini çok iyi yapabilen yapay zekadır. ANI, genel zekaya sahip olmamakla birlikte, tek bir görevde insanlardan daha iyi performans gösterebilir. Örneğin, satranç oynayan yapay zeka.
• Artificial Superintelligence (ASI)
  • Türkçe Açıklama: Süper yapay zeka, insan zekasını her alanda aşan teorik yapay zekadır. ASI, insanların yapamayacağı veya çok daha yavaş yapacağı görevleri gerçekleştirebilir ve insanlık için büyük fırsatlar ve riskler sunar.
• Neural Architecture Search (NAS)
  • Türkçe Açıklama: Sinir mimarisi araması, en iyi sinir ağı mimarisini otomatik olarak bulmayı amaçlayan bir yöntemdir. NAS, model performansını optimize etmek için mimari arama uzayında gezinir.
• Zero-shot Learning
  • Türkçe Açıklama: Sıfır atış öğrenme, modelin hiç görmediği sınıflar için tahmin yapabilme yeteneğidir. Bu, genellikle bilinen sınıflar ve onların açıklamaları aracılığıyla gerçekleştirilir.
• Few-shot Learning
  • Türkçe Açıklama: Az atış öğrenme, modelin sadece birkaç örnekle yeni sınıflar öğrenme yeteneğidir. Bu, modelin hızlı adaptasyon ve genelleme yeteneğini gösterir.
• Meta-learning
  • Türkçe Açıklama: Meta-öğrenme, öğrenmeyi öğrenme sürecidir. Model, yeni görevleri daha hızlı ve verimli bir şekilde öğrenmek için önceki öğrenme deneyimlerini kullanır.
• Transfer Learning
  • Türkçe Açıklama: Transfer öğrenimi, önceden eğitilmiş bir modelin bilgisini, farklı ama benzer bir görevde yeniden kullanma yöntemidir. Bu, özellikle sınırlı veri kümesine sahip yeni bir görevde faydalıdır.
• Federated Learning
  • Türkçe Açıklama: Dağıtık öğrenme, merkezi bir sunucu yerine dağıtık cihazlarda model eğitimi yapılmasını sağlayan bir yöntemdir. Veriler cihazlarda kalır ve sadece model güncellemeleri paylaşılır.
• Swarm Intelligence
  • Türkçe Açıklama: Sürü zekası, doğada sürü davranışlarından ilham alan ve dağıtık problem çözme stratejileri geliştiren bir yapay zeka alanıdır. Örnekler arasında karınca kolonileri ve kuş sürüleri bulunur.
• Explainable AI (XAI)
  • Türkçe Açıklama: Açıklanabilir yapay zeka, yapay zeka modellerinin kararlarını ve iç süreçlerini insanlara anlaşılır hale getirmeyi amaçlar. Bu, güven, doğrulama ve etik kullanımı teşvik eder.
• Reinforcement Learning (RL)
  • Türkçe Açıklama: Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın çevresiyle etkileşime girerek ödül ve ceza sistemine dayalı olarak öğrenmesini sağlayan makine öğrenimi tekniğidir. Bu teknik, oyunlarda ve robotikte yaygın olarak kullanılır.
• Bias and Fairness in AI
  • Türkçe Açıklama: Yapay zekada yanlılık ve adalet, modellerin önyargılı sonuçlar üretmemesi ve adil kararlar alabilmesi için önemli konulardır. Yanlılık, belirli veri kümeleri veya algoritmalar nedeniyle ortaya çıkabilir ve bu da toplumsal eşitsizlikleri pekiştirebilir.
• Ethical AI
  • Türkçe Açıklama: Etik yapay zeka, yapay zeka sistemlerinin etik kurallara ve değerlere uygun olarak tasarlanması ve kullanılması anlamına gelir. Bu, gizlilik, adalet, şeffaflık ve sorumluluk gibi konuları içerir.
• Data Augmentation
  • Türkçe Açıklama: Veri artırma, mevcut veri setini genişletmek ve çeşitlendirmek için kullanılan tekniklerdir. Bu, modelin daha iyi genelleme yapabilmesi için verilerin döndürülmesi, yansıtılması, ölçeklendirilmesi gibi işlemleri içerir.
• Self-Supervised Learning
  • Türkçe Açıklama: Öz-denetimli öğrenme, verilerden kendi etiketlerini oluşturup kullanarak modeli eğiten bir yöntemdir. Bu, genellikle büyük veri kümelerinde etiketleme maliyetlerini azaltmak için kullanılır.
• Quantum Computing
  • Türkçe Açıklama: Kuantum bilişim, kuantum mekaniği prensiplerine dayalı olarak hesaplamalar yapar. Kuantum yapay zeka, bu prensipleri kullanarak geleneksel bilgisayarlara göre çok daha hızlı çözümler sunabilir.
• Hyperparameter Tuning
  • Türkçe Açıklama: Hiperparametre ayarlaması, makine öğrenimi modellerinin performansını optimize etmek için hiperparametrelerin (modelin yapılandırma parametreleri) ayarlanması sürecidir.
• Gradient Descent
  • Türkçe Açıklama: Gradyan inişi, makine öğrenimi modellerinin hata fonksiyonunu minimize etmek için kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır. Model parametreleri, hata fonksiyonunun gradyanı kullanılarak güncellenir.