\u0130\u015fletmeler, gerekli teknik terminolojiye sahip olmadan \u015firket i\u00e7i yapay zeka giri\u015fimlerini de\u011ferlendirme konusunda ve ekiplerini e\u011fitme zorlu\u011fuyla kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya kal\u0131r. Karma\u015f\u0131k yapay zeka terimleri genellikle tutars\u0131z bir \u015fekilde kullan\u0131l\u0131r veya yanl\u0131\u015f anla\u015f\u0131l\u0131r. Bu da projede yanl\u0131\u015f anlamalara ve etkisiz ya da yanl\u0131\u015f kararlara yol a\u00e7ar.<\/p>\n
Bu y\u00fczden olu\u015fturdu\u011fumuz yapay zeka s\u00f6zl\u00fc\u011f\u00fc, en \u00f6nemli yapay zeka terimlerini a\u00e7\u0131klayarak, bilin\u00e7li kararlar alman\u0131z\u0131 ve ekibinizi yapay zeka d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcnde ba\u015far\u0131yla y\u00f6nlendirmenizi sa\u011flayacak.<\/p>\n
Yapay zeka sistemlerinin, bir yapay zeka sisteminin belirli bir sonuca veya karara nas\u0131l ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131, bir insan\u0131n anlayabilece\u011fi basit terimlerle a\u00e7\u0131klayabilme yetene\u011fidir. Bu, GDPR Madde 22 de dahil olmak \u00fczere bir\u00e7ok yarg\u0131 alan\u0131nda, y\u00fcksek riskli kararlarda kullan\u0131lan yapay zeka sistemleri i\u00e7in yasal ve etik bir gerekliliktir.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, bir bankada kredi ba\u015fvurular\u0131n\u0131 de\u011ferlendiren bir yapay zeka sistemi, sadece bir puan \u00fcretmekle kalmamal\u0131, belirli bir sonuca nas\u0131l ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 da a\u00e7\u0131klayabilmelidir. A\u00e7\u0131klanabilirlik olmadan, bireyler kendilerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde etkileyen otomatik kararlara itiraz etme yasal haklar\u0131n\u0131 kullanamazlar.<\/p>\n
Bir problemi \u00e7\u00f6zmek veya bir hesaplama yapmak i\u00e7in kullan\u0131lan, tan\u0131mlanm\u0131\u015f bir kurallar k\u00fcmesi veya ad\u0131m ad\u0131m talimatlar dizisidir. Yapay zeka, istatistik ve otomasyonda veri i\u015fleme ve g\u00f6revleri y\u00fcr\u00fctmenin temelini olu\u015fturur.<\/p>\n
Bir yapay zeka modelinin e\u011fitim verilerine \u00e7ok fazla uyum sa\u011flamas\u0131 ve bu verilerde iyi performans g\u00f6sterirken yeni, g\u00f6r\u00fclmemi\u015f verilerde k\u00f6t\u00fc performans g\u00f6stermesi durumudur. A\u015f\u0131r\u0131 uyum, modelin \u00f6\u011frenmesini daha geni\u015f ba\u011flamlara genelleme yetene\u011fini azalt\u0131r.<\/p>\n
Az veriyle \u00f6\u011frenme, makine \u00f6\u011freniminde modelin \u00e7ok s\u0131n\u0131rl\u0131 miktarda e\u011fitim verisine dayanarak \u00f6\u011frenmesini ve do\u011fru tahminler veya kararlar vermesini sa\u011flayan bir kavramd\u0131r. Geleneksel makine \u00f6\u011frenimi modelleri, etkili bir \u015fekilde \u00f6\u011frenmek i\u00e7in genellikle b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerine ihtiya\u00e7 duyar. Bununla birlikte, az veriyle \u00f6\u011frenme teknikleri, yapay zeka modellerinin az say\u0131da \u00f6rnekten, genellikle sadece birka\u00e7 veya hatta tek bir \u00f6rnekten genelleme yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu yakla\u015f\u0131m, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri toplaman\u0131n pratik olmad\u0131\u011f\u0131 veya imkans\u0131z oldu\u011fu durumlarda, \u00f6rne\u011fin uzmanla\u015fm\u0131\u015f akademik alanlarda veya nadir dillerde, son derece de\u011ferlidir.<\/p>\n
\u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Zero\u2011Shot ve Few\u2011Shot \u00d6\u011frenme Nedir? LLM\u2019lerde Yeni Y\u00f6ntemler ve Uygulamalar\u0131<\/strong><\/a><\/p>\n Bu, bir modelin herhangi bir anda dikkatini verebilece\u011fi metin miktar\u0131d\u0131r (mesajlar\u0131n\u0131z, payla\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131z belgeler ve yapay zekan\u0131n kendi yan\u0131tlar\u0131).<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, bir yapay zeka uzun bir konu\u015fmada daha \u00f6nce bahsetti\u011finiz bir \u015feyi unutmu\u015f gibi g\u00f6r\u00fcn\u00fcyorsa, ba\u011flam penceresinden \u00e7\u0131km\u0131\u015f olabilir. Temel olarak, konu\u015fman\u0131z uzad\u0131k\u00e7a baz\u0131 \u015feyleri unutabilir.<\/p>\n \u00dcretken Yapay Zeka ba\u011flam\u0131nda, bot (robotun k\u0131saltmas\u0131) genellikle otomatik g\u00f6revleri yerine getirmek \u00fczere programlanm\u0131\u015f bir yaz\u0131l\u0131m uygulamas\u0131na at\u0131fta bulunur. Bu g\u00f6revler, basit, tekrarlayan faaliyetlerden, karar verme ve insan kullan\u0131c\u0131larla etkile\u015fim i\u00e7eren daha karma\u015f\u0131k i\u015flevlere kadar de\u011fi\u015febilir. Genellikle dil anlama ve \u00fcretme, kullan\u0131c\u0131 sorgular\u0131na yan\u0131t verme veya belirli y\u00f6nergeler veya komutlara dayal\u0131 i\u00e7erik olu\u015fturma gibi geli\u015fmi\u015f yeteneklerle donat\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n ChatGPT gibi, do\u011fal dili anlamak ve \u00fcretmek i\u00e7in b\u00fcy\u00fck miktarda metin verisi \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f bir yapay zeka modeli t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. LLM’ler sorular\u0131 yan\u0131tlayabilir, c\u00fcmleleri tamamlayabilir, metni \u00e7evirebilir ve \u00e7e\u015fitli dil tabanl\u0131 g\u00f6revlerde yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Large Language Model (LLM) Nedir? Uygulama \u00d6rnekleri<\/strong><\/a><\/p>\n Karar verme s\u00fcre\u00e7lerini desteklemek amac\u0131yla kal\u0131p ve e\u011filimleri ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in incelenen b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleridir. Basit\u00e7e s\u00f6ylemek gerekirse, hacim ve \u00e7e\u015fitlilik bak\u0131m\u0131ndan b\u00fcy\u00fck verilerdir.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Big Data Nedir? Daha Verimli \u0130\u00e7g\u00f6r\u00fcler \u0130\u00e7in B\u00fcy\u00fck Veri Nas\u0131l Kullan\u0131lmal\u0131d\u0131r?<\/strong><\/a><\/p>\n \u00d6zellikle internet \u00fczerinden insan kullan\u0131c\u0131larla sohbeti sim\u00fcle etmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f bir yaz\u0131l\u0131m uygulamas\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, ChatGPT, geli\u015fmi\u015f ve do\u011fal sesli yan\u0131tlar \u00fcretmek i\u00e7in yapay zeka kullanan geli\u015fmi\u015f bir chatbot t\u00fcr\u00fcd\u00fcr.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Chatbot Nedir? Bir Sohbet Robotu Tasarlama<\/strong><\/a><\/p>\n Anthropic taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen, konu\u015fma ve metin tabanl\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f, g\u00fcvenlik, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve yorumlanabilirli\u011fe odaklanan bir yapay zeka dil modelidir.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:\u00a0<\/strong>Claude AI Nedir? Di\u011fer LLM\u2019den Farklar\u0131 Nelerdir?<\/strong><\/a><\/p>\n \u00c7\u0131kar\u0131m, bir yapay zeka modelinin size yan\u0131t vermek i\u00e7in bilgisini nas\u0131l kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131 ifade eden bir terimdir. Yapay zeka d\u00fc\u015f\u00fcnemez, bu nedenle b\u00fcy\u00fck e\u011fitim verisi k\u00fcmesindeki kal\u0131plara dayanarak tahminlerde bulunur. Her komut g\u00f6nderdi\u011finizde ve bir yan\u0131t ald\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, bu bir \u00e7\u0131kar\u0131md\u0131r.<\/p>\n Bir yapay zeka modeli, her komut g\u00f6nderdi\u011finizde kendini yeniden e\u011fitmez, ancak yan\u0131t\u0131n\u0131z\u0131 \u00fcretmek i\u00e7in zaten bildiklerini kullan\u0131r.<\/p>\n \u00c7\u0131kt\u0131, bir yapay zekan\u0131n olu\u015fturdu\u011fu ve sizin komutlar\u0131n\u0131za verilen yan\u0131t veya i\u00e7eriktir. \u00c7\u0131kt\u0131lar, modele ba\u011fl\u0131 olarak metin, resim, kod, ses veya di\u011fer formatlarda olabilir. \u00d6rne\u011fin, bir yapay zekan\u0131n talimatlar\u0131n\u0131za yan\u0131t olarak yazd\u0131\u011f\u0131 taslak e-posta, onun \u00e7\u0131kt\u0131s\u0131d\u0131r.<\/p>\n Bu terim, Microsoft \u00fcr\u00fcnlerini kullanan herkes i\u00e7in muhtemelen tan\u0131d\u0131k bir terimdir, ancak yapay zeka alan\u0131nda daha geni\u015f bir anlam\u0131 vard\u0131r. Mevcut yaz\u0131l\u0131mlar i\u00e7inde bir profesyonelin yan\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fan yapay zeka ara\u00e7lar\u0131n\u0131 tan\u0131mlar. \u0130\u015f yeri ara\u00e7lar\u0131na entegre edilmi\u015f herhangi bir yapay zeka asistan\u0131d\u0131r. Tamamen devralmadan \u00f6nerilerde bulunabilir veya g\u00f6revleri tamamlayabilir.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, Word’deki Microsoft Copilot, bir \u00f6zet metinden belgeler taslak haline getirebilir, uzun raporlar\u0131 \u00f6zetleyebilir ve siz yazarken d\u00fczenlemeler \u00f6nerebilir.<\/p>\n Makine \u00f6\u011frenmesinin bir alt k\u00fcmesi olup, \u00e7ok katmanl\u0131 sinir a\u011flar\u0131n\u0131 (genellikle “derin” sinir a\u011flar\u0131 olarak adland\u0131r\u0131l\u0131r) kullan\u0131r. \u00d6zellikle g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma, do\u011fal dil i\u015fleme ve metin olu\u015fturma gibi g\u00f6revler i\u00e7in etkilidir.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:\u00a0<\/strong>Derin \u00d6\u011frenme Nedir? Makine \u00d6\u011frenimi ve Yapay Zeka \u0130le Aras\u0131ndaki Farklar Nelerdir?<\/strong><\/a><\/p>\n Bir ki\u015finin g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcn\u00fcn inand\u0131r\u0131c\u0131 bir \u015fekilde de\u011fi\u015ftirildi\u011fi veya sentezlendi\u011fi, yapay zeka taraf\u0131ndan \u00fcretilen aldat\u0131c\u0131 medyad\u0131r. Bunlara dikkat etmeniz gerekir, \u00e7\u00fcnk\u00fc insanlar\u0131n asla yapmad\u0131klar\u0131 veya s\u00f6ylemedikleri \u015feyleri yap\u0131yormu\u015f gibi g\u00f6r\u00fcnmelerine neden olabilirler.<\/p>\n Yapay zekan\u0131n, bilgisayarlar ve insanlar aras\u0131ndaki etkile\u015fime do\u011fal dil arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla odaklanan bir alan\u0131d\u0131r. NLP, yapay zeka modellerinin insan dilini anlamas\u0131n\u0131, yorumlamas\u0131n\u0131 ve \u00fcretmesini sa\u011flar. ChatGPT, NLP tabanl\u0131 bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0NLP (Natural Language Processing) Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme Nedir? \u0130\u015fletmeler NLP\u2019den Nas\u0131l Yararlanabilir?<\/strong><\/a><\/p>\n Bir yapay zeka modelini e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131lan veri k\u00fcmesidir. \u00dcretken yapay zeka durumunda, e\u011fitim verileri temel olarak modelin \u00e7\u0131kt\u0131 \u00fcretmek i\u00e7in \u00f6\u011frendi\u011fi metin, resim veya di\u011fer i\u00e7erik t\u00fcrlerini i\u00e7erir.<\/p>\n Adalet, \u015feffafl\u0131k, hesap verebilirlik ve \u00f6nyarg\u0131lar\u0131n azalt\u0131lmas\u0131na \u00f6ncelik veren, yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n sorumlu karar alma s\u00fcre\u00e7lerini ve t\u00fcm payda\u015flar i\u00e7in adil sonu\u00e7lar\u0131 desteklemesini sa\u011flayan, belirlenen y\u00f6nergeler ve de\u011ferlerle tutarl\u0131, \u00e7evresel ve toplumsal etkileri de i\u00e7eren yapay zeka sistemlerinin geli\u015ftirilmesi ve uygulanmas\u0131n\u0131 ifade eder.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Etik Yapay Zeka Nedir?<\/strong><\/a><\/p>\n Etiketleme, yapay zeka modellerini e\u011fitmek ve ince ayar yapmak i\u00e7in kullan\u0131lan verilerin etiketlenmesi veya i\u015faretlenmesi i\u015flemidir. Bu veriler metin, resim veya ses gibi \u00e7e\u015fitli bi\u00e7imlerde olabilir. Metin tabanl\u0131 \u00fcretken yapay zekada, etiketleme c\u00fcmleleri kategorize etmeyi, s\u00f6zc\u00fck t\u00fcrlerini belirlemeyi veya metin par\u00e7ac\u0131klar\u0131nda duygu i\u015faretlemeyi i\u00e7erebilir. Bu etiketlenmi\u015f veri k\u00fcmeleri, yapay zekan\u0131n \u00fcretmesi veya yorumlamas\u0131 gereken verilerin kal\u0131plar\u0131n\u0131, ba\u011flamlar\u0131n\u0131 ve inceliklerini \u00f6\u011frenmesini ve anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flayan temel yap\u0131 ta\u015flar\u0131 haline gelir.<\/p>\n Google DeepMind taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen, \u00e7e\u015fitli uygulamalar i\u00e7in dil anlama ve \u00fcretmeye odaklanm\u0131\u015f bir yapay zeka dil modelidir.<\/p>\n Yapay zeka modellerinin bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u00e7indeki nesneleri, insanlar\u0131 veya \u00f6zellikleri tan\u0131mlad\u0131\u011f\u0131 bir bilgisayar g\u00f6r\u00fc\u015f\u00fc g\u00f6revidir. Genellikle y\u00fcz tan\u0131ma ve otonom ara\u00e7lar gibi uygulamalarda kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0G\u00f6r\u00fcnt\u00fc \u0130\u015fleme Nedir? Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r? Ne \u0130\u00e7in Kullan\u0131l\u0131r?<\/strong><\/a><\/p>\n Hal\u00fcsinasyonlar yapay zeka modellerinin \u00fcretti\u011fi yanl\u0131\u015f veya yan\u0131lt\u0131c\u0131 sonu\u00e7lard\u0131r. Bu hatalar, yetersiz e\u011fitim verisi, model taraf\u0131ndan yap\u0131lan yanl\u0131\u015f varsay\u0131mlar veya modeli e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131lan verilerdeki \u00f6nyarg\u0131lar da dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli fakt\u00f6rlerden kaynaklanabilir. Yapay zeka hal\u00fcsinasyonlar\u0131 kavram\u0131, yapay zeka taraf\u0131ndan \u00fcretilen bilgilerin ele\u015ftirel bir \u015fekilde de\u011ferlendirilmesi ve do\u011frulanmas\u0131 ihtiyac\u0131n\u0131n alt\u0131n\u0131 \u00e7izmektedir; \u00e7\u00fcnk\u00fc yaln\u0131zca yapay zeka \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131na g\u00fcvenmek, yanl\u0131\u015f bilgilerin veya kusurlu analizlerin yay\u0131lmas\u0131na yol a\u00e7abilir.<\/p>\n Yapay zeka modelinin e\u011fitilmesinden \u00f6nce yap\u0131land\u0131r\u0131lan ve \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini ve performans\u0131n\u0131 etkileyen ayarlard\u0131r. \u00d6rnekler aras\u0131nda \u00f6\u011frenme oran\u0131 ve toplu i\u015flem boyutu bulunur.<\/p>\n \u00d6nceden e\u011fitilmi\u015f bir yapay zeka modelini al\u0131p, belirli g\u00f6revleri yerine getirmek veya belirli alanlarda uzmanla\u015fmak \u00fczere ayarlayan bir s\u00fcre\u00e7tir. Genellikle g\u00f6reve uygun daha k\u00fc\u00e7\u00fck bir veri k\u00fcmesi kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Fine-Tuning Nedir? Yapay Zeka Modellerini Kendi \u0130htiyac\u0131n\u0131za Uyumlu Hale Getirin<\/strong><\/a><\/p>\n Bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n bir yan\u0131t olu\u015fturmak i\u00e7in \u00fcretken bir yapay zeka modeline verdi\u011fi girdi veya sorudur. \u0130stem ne kadar spesifik ve net olursa, yapay zekadan gelen \u00e7\u0131kt\u0131 o kadar iyi olur.<\/p>\n Yapay zeka sistemlerinden daha iyi sonu\u00e7lar almak i\u00e7in istemleri dikkatlice tasarlama uygulamas\u0131d\u0131r. Farkl\u0131 g\u00f6revler ve ba\u011flamlar i\u00e7in yerle\u015fik tekniklere sahip de\u011ferli bir beceridir.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, bir istemde hedef kitleyi, format\u0131, tonu ve uzunlu\u011fu belirtmek temel istem m\u00fchendisli\u011fidir. Daha geli\u015fmi\u015f teknikler aras\u0131nda rol istemi (yapay zekaya belirli bir uzman gibi davranmas\u0131n\u0131 s\u00f6ylemek), d\u00fc\u015f\u00fcnce zinciri istemi (ad\u0131m ad\u0131m ak\u0131l y\u00fcr\u00fctmesini istemek) ve kar\u015f\u0131tl\u0131k istemi (kendi sonu\u00e7lar\u0131na kar\u015f\u0131 arg\u00fcman \u00fcretmesini istemek) yer al\u0131r.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:\u00a0<\/strong>Prompt M\u00fchendisli\u011fi Nedir? ChatGPT ve Di\u011fer LLM\u2019lerden Maksimum Verim Alman\u0131n Yollar\u0131<\/strong><\/a><\/p>\n Kurumsal yapay zeka, b\u00fcy\u00fck ve karma\u015f\u0131k i\u015fletmeler i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015fmak \u00fczere tasarlanm\u0131\u015f yapay zeka sistemlerini ifade eder. T\u00fcketici veya ba\u011f\u0131ms\u0131z i\u015f ara\u00e7lar\u0131ndan farkl\u0131 olarak, bu sistemler performans, g\u00fcvenlik ve kontrol\u00fcn pazarl\u0131k konusu olmad\u0131\u011f\u0131 ortamlar i\u00e7in geli\u015ftirilmi\u015ftir.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:\u00a0<\/strong>Kurumsal Yapay Zeka Nedir?<\/strong><\/a><\/p>\n Bilgisayarlar\u0131n verilerden \u00f6\u011frenmesini ve a\u00e7\u0131k\u00e7a programlanmadan g\u00f6revlerdeki performanslar\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmesini sa\u011flayan yapay zekan\u0131n bir alt k\u00fcmesidir. Makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131, kal\u0131plar\u0131 belirlemek ve kararlar veya tahminler yapmak i\u00e7in verileri kullan\u0131r.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Makine \u00d6\u011frenmesi Nedir?<\/strong><\/a><\/p>\n Bir yapay zeka modelinin boyutu, parametre say\u0131s\u0131 ile k\u0131salt\u0131lm\u0131\u015f bi\u00e7imde verilir. K\u00fc\u00e7\u00fck modellerin yaln\u0131zca birka\u00e7 y\u00fcz milyon parametresi vard\u0131r. 200 milyon parametreli bir modelin 200 milyon parametresi vard\u0131r. Daha b\u00fcy\u00fck modellerin 13 milyar veya 60 milyar parametresi vard\u0131r.<\/p>\n GPT gibi bir yapay zeka modelinin, belirli g\u00f6revler i\u00e7in ince ayar yap\u0131lmadan \u00f6nce b\u00fcy\u00fck miktarda metin verisi \u00fczerinde e\u011fitildi\u011fi s\u00fcre\u00e7tir. \u00d6n e\u011fitim, modelin dil kal\u0131plar\u0131n\u0131, dilbilgisini, ger\u00e7ekleri ve genel bilgileri \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar.<\/p>\n RAG, bir yapay zeka modelinin yan\u0131t olu\u015fturmadan \u00f6nce veri tabanlar\u0131 veya belgeler gibi harici kaynaklardan ilgili bilgileri almas\u0131n\u0131 sa\u011flayan bir tekniktir. Bu, modelin orijinal e\u011fitim verilerinin ve bilgi s\u0131n\u0131r\u0131n\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7mesine, daha g\u00fcncel yan\u0131tlar veya \u00f6zel bilgiler elde etmesine ve genellikle daha g\u00fcvenilir yan\u0131tlar vermesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, bir hukuk ara\u015ft\u0131rma arac\u0131, ara\u015ft\u0131rma \u00f6zetini haz\u0131rlamadan \u00f6nce yaln\u0131zca e\u011fitildi\u011fi verilere g\u00fcvenmek yerine, bir firman\u0131n kendi dava veri taban\u0131n\u0131 arayarak RAG kullanmaktad\u0131r.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:\u00a0<\/strong>RAG (Retrieval-Augmented Generation) Nedir? Yapay Zeka Modellerinde Yeni D\u00f6nem<\/strong><\/a><\/p>\n \u0130nsan beyninden esinlenerek tasarlanm\u0131\u015f ve kal\u0131plar\u0131 tan\u0131mak i\u00e7in geli\u015ftirilmi\u015f bir dizi algoritmad\u0131r. Sinir a\u011flar\u0131, verilerin ge\u00e7ti\u011fi ve tahminler veya kararlar vermek i\u00e7in i\u015flendi\u011fi birbirine ba\u011fl\u0131 “n\u00f6ron” katmanlar\u0131ndan olu\u015fur.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Sinir A\u011flar\u0131 Nedir? Sinir A\u011flar\u0131 Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/strong><\/a><\/p>\n Sohbet Yapay Zekas\u0131 veya Konu\u015fma Yapay Zekas\u0131, makinelerin insan dilini do\u011fal ve konu\u015fma tarz\u0131nda anlamas\u0131n\u0131, i\u015flemesini ve yan\u0131tlamas\u0131n\u0131 sa\u011flamaya odaklanan yapay zeka dal\u0131n\u0131 ifade eder. Bu teknoloji, kullan\u0131c\u0131larla insan benzeri konu\u015fmalar\u0131 sim\u00fcle etmek, ba\u011flamsal olarak alakal\u0131 ve tutarl\u0131 yan\u0131tlar sa\u011flamak \u00fczere tasarlanm\u0131\u015f sohbet botlar\u0131 ve sanal asistanlar\u0131n temelini olu\u015fturur. Konu\u015fma Yapay Zekas\u0131, diyalogu yorumlamak ve diyaloga girmek i\u00e7in do\u011fal dil i\u015fleme (NLP), makine \u00f6\u011frenimi (ML) ve bazen de konu\u015fma tan\u0131ma unsurlar\u0131n\u0131 birle\u015ftirir.<\/p>\n Takviyeli \u00d6\u011frenme, bir ajan\u0131n belirli bir hedefe ula\u015fmak i\u00e7in bir ortamda eylemler ger\u00e7ekle\u015ftirerek karar vermeyi \u00f6\u011frendi\u011fi bir \u00f6\u011frenme algoritmas\u0131 t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. \u00d6\u011frenme s\u00fcreci, \u00f6d\u00fcl veya ceza \u015feklinde geri bildirimle y\u00f6nlendirilir; istenen eylemler i\u00e7in pozitif peki\u015ftirme ve istenmeyen eylemler i\u00e7in negatif peki\u015ftirme sa\u011flan\u0131r. Ajan, deneme yan\u0131lma yoluyla k\u00fcm\u00fclatif \u00f6d\u00fcl\u00fcn\u00fc en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karmay\u0131 \u00f6\u011frenir ve zamanla stratejisini veya politikas\u0131n\u0131 kademeli olarak geli\u015ftirir.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme (Reinforcement Learning) Nedir?<\/strong><\/a><\/p>\n Geni\u015f ve \u00e7e\u015fitli veriler \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f, bir\u00e7ok farkl\u0131 g\u00f6reve uyarlanabilen b\u00fcy\u00fck bir yapay zeka modelidir. \u00c7o\u011fu ticari yapay zeka arac\u0131, bir temel model \u00fczerine kuruludur veya ondan t\u00fcretilmi\u015ftir.<\/p>\n \u00d6rne\u011fin, bir \u015firket, yasal ara\u015ft\u0131rma arac\u0131 veya sa\u011fl\u0131k dok\u00fcmantasyon asistan\u0131 gibi \u00f6zel bir yapay zeka \u00fcr\u00fcn\u00fc geli\u015ftirdi\u011finde, genellikle s\u0131f\u0131rdan bir model e\u011fitmek yerine bir temel model \u00fczerine in\u015fa eder. GPT-4, Claude ve Gemini’nin hepsi temel modellerdir.<\/p>\n Token, yapay zeka modellerinin girdiyi i\u015flemek ve yan\u0131tlar \u00fcretmek i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131 bir metin par\u00e7as\u0131d\u0131r (kelime veya alt kelime). Dillerde tokenler tek bir harf kadar k\u0131sa veya tam bir kelime kadar uzun olabilir.<\/p>\n GPT (\u00dcretken \u00d6nceden E\u011fitilmi\u015f Transformer) dahil olmak \u00fczere, en geli\u015fmi\u015f yapay zeka modellerinin \u00e7o\u011funun omurgas\u0131n\u0131 olu\u015fturan bir sinir a\u011f\u0131 mimarisi t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. Transformer’lar girdi verilerini paralel olarak i\u015fler ve karma\u015f\u0131k dil g\u00f6revlerini daha verimli bir \u015fekilde ele alabilir.<\/p>\n Bir makinenin insan davran\u0131\u015f\u0131ndan ay\u0131rt edilemeyecek kadar zekice davran\u0131\u015f sergileyip sergileyemeyece\u011fini de\u011ferlendirmek i\u00e7in Alan Turing taraf\u0131ndan \u00f6nerilen bir testtir. Bir yapay zeka Turing Testini ge\u00e7erse, yan\u0131tlar\u0131n\u0131n insan benzeri oldu\u011fu ve insanlar\u0131n bunun bir makine oldu\u011funu anlayamayaca\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir.<\/p>\n A\u011f\u0131n “u\u00e7” noktalar\u0131ndaki cihazlara (ak\u0131ll\u0131 telefonlar veya IoT cihazlar\u0131 gibi) yerle\u015ftirilen yapay zeka sistemleri, bulut sunucular\u0131na ba\u011f\u0131ml\u0131 kalmadan ger\u00e7ek zamanl\u0131 i\u015flemeye olanak tan\u0131r.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:\u00a0<\/strong>Edge AI Nedir?<\/strong><\/a><\/p>\n API, yaz\u0131l\u0131m uygulamalar\u0131n\u0131n ileti\u015fim kurmas\u0131n\u0131 ve veri payla\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayan bir dizi protokold\u00fcr. Yapay zekada, API’ler genellikle makine \u00f6\u011frenimi modellerine ve di\u011fer i\u015flevlere eri\u015fim sa\u011flar.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0API (Application Programming Interface) Nedir? Yaz\u0131l\u0131m Geli\u015ftirmede API Kullan\u0131m\u0131 ve Pop\u00fcler API Uygulamalar\u0131<\/strong><\/a><\/p>\n B\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerinden \u00f6\u011frendi\u011fi kal\u0131plara dayanarak metin, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc, ses veya video gibi yeni i\u00e7erikler olu\u015fturabilen bir yapay zeka t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. \u0130nsan benzeri metin yan\u0131tlar\u0131 \u00fcreten ChatGPT, \u00fcretken yapay zekaya bir \u00f6rnektir.<\/p>\n \u0130lgili \u0130\u00e7erik:<\/strong>\u00a0Generative AI Nedir? \u00dcretkenlik Nas\u0131l Maksimize Edilebilir?<\/strong><\/a><\/p>\n Yapay zeka modelinin ald\u0131\u011f\u0131 komut veya girdiye g\u00f6re \u00fcretti\u011fi \u00e7\u0131kt\u0131d\u0131r. ChatGPT i\u00e7in yan\u0131t, kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorusuna veya iste\u011fine kar\u015f\u0131l\u0131k olarak \u00fcretti\u011fi metin olacakt\u0131r.<\/p>\n Yapay s\u00fcper zeka, yarat\u0131c\u0131l\u0131k, genel bilgi seviyesi ve problem \u00e7\u00f6zme yetenekleri de dahil olmak \u00fczere t\u00fcm alanlarda insan zekas\u0131n\u0131 a\u015fan bir yapay zeka a\u015famas\u0131n\u0131 ifade eder. \u0130nsan bili\u015fsel yetenekleriyle e\u015fle\u015fmeyi ama\u00e7layan Yapay Genel Zeka’n\u0131n aksine s\u00fcper yapay zeka, bilimsel anlay\u0131\u015f, genel bilgi ve sosyal beceriler de dahil olmak \u00fczere hemen hemen her alanda en iyi insan beyinlerinden \u00e7ok daha geli\u015fmi\u015f bir yapay zekay\u0131 temsil eder.<\/p>\n \u00d6\u011frenme, ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme, problem \u00e7\u00f6zme ve do\u011fal dili anlama gibi temel olarak insan zekas\u0131 gerektiren g\u00f6revleri yerine getirebilen sistemler olu\u015fturmaya odaklanan bir bilgisayar bilimi dal\u0131d\u0131r.<\/p>\nBa\u011flam Penceresi (Context Window)<\/strong><\/h3>\n
Bot<\/strong><\/h3>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modeli (LLM)<\/strong><\/h3>\n
B\u00fcy\u00fck Veri (Big Data)<\/strong><\/h3>\n
Chatbot<\/strong><\/h3>\n
Claude<\/strong><\/h3>\n
\u00c7\u0131kar\u0131m (Inference)<\/strong><\/h3>\n
\u00c7\u0131kt\u0131 (Output)<\/strong><\/h3>\n
Copilot<\/strong><\/h3>\n
Derin \u00d6\u011frenme (Deep Learning)<\/strong><\/h3>\n
Deepfake<\/strong><\/h3>\n
Do\u011fal Dil \u0130\u015fleme (NLP)<\/strong><\/h3>\n
E\u011fitim Verileri (Training Data)<\/strong><\/h3>\n
Etik Yapay Zeka<\/strong><\/h3>\n
Etiketleme (Annotation)<\/strong><\/h3>\n
Gemini<\/strong><\/h3>\n
G\u00f6r\u00fcnt\u00fc Tan\u0131ma<\/strong><\/h3>\n
Hal\u00fcsinasyon<\/strong><\/h3>\n
Hiperparametre<\/strong><\/h3>\n
\u0130nce Ayar (Fine-Tuning)<\/strong><\/h3>\n
\u0130stem (Prompt)<\/strong><\/h3>\n
\u0130stem M\u00fchendisli\u011fi (Prompt Engineering)<\/strong><\/h3>\n
Kurumsal Yapay Zeka (Enterprise AI)<\/strong><\/h3>\n
Makine \u00d6\u011frenimi (Machine Learning)<\/strong><\/h3>\n
Model Boyutu<\/strong><\/h3>\n
\u00d6n E\u011fitim (Pre-training)<\/strong><\/h3>\n
Retrieval-augmented Generation (RAG)<\/strong><\/h3>\n
Sinir A\u011flar\u0131 (Neural Networks)<\/strong><\/h3>\n
Sohbet Yapay Zekas\u0131 (Chat AI)<\/strong><\/h3>\n
Takviyeli \u00d6\u011frenme (Reinforcement Learning)<\/strong><\/h3>\n
Temel Model (Foundation Model)<\/strong><\/h3>\n
Token<\/strong><\/h3>\n
Transformer Modeli<\/strong><\/h3>\n
Turing Testi<\/strong><\/h3>\n
U\u00e7 Yapay Zeka (Edge AI)<\/strong><\/h3>\n
Uygulama Programlama Aray\u00fcz\u00fc (API)<\/strong><\/h3>\n
\u00dcretken Yapay Zeka (GenAI)<\/strong><\/h3>\n
Yan\u0131t (Response)<\/strong><\/h3>\n
Yapay S\u00fcper Zeka (Artificial Super Intelligence)<\/strong><\/h3>\n
Yapay Zeka (Artificial Intelligence)<\/strong><\/h3>\n