Home-theater-designers
Yapay zekayı (AI) keşfetmek, kafa karıştırıcı teknik terimler ve anlamsız jargondan oluşan bir labirente girmek gibi gelebilir. Yapay zekaya aşina olanların bile kendilerini kafa karışıklığı içinde bulmaları şaşırtıcı değil.
Bunu göz önünde bulundurarak, sizi gerekli bilgilerle donatmak için kapsamlı bir yapay zeka sözlüğü oluşturduk. Yapay zekanın kendisinden makine öğrenimine ve veri madenciliğine kadar, tüm temel yapay zeka terimlerini sade ve basit bir dille çözeceğiz.
Android uygulamalarını test etmek için para kazanınGÜNÜN MAKALE VİDEOSU İÇERİKLE DEVAM ETMEK İÇİN KAYDIRIN
İster yeni başlayan biri olun ister yapay zeka meraklısı olun, aşağıdaki yapay zeka kavramlarını anlamak sizi yapay zekanın gücünü ortaya çıkarmaya daha da yaklaştıracaktır.
1. Algoritma
Algoritma, makinelerin bir sorunu çözmek veya bir görevi gerçekleştirmek için izlediği bir dizi talimat veya kuraldır.
2. Yapay Zeka
AI, makinelerin insan zekasını taklit etme ve genellikle akıllı varlıklarla ilişkilendirilen görevleri gerçekleştirme yeteneğidir.
3. Yapay Genel Zeka (AGI)
Güçlü yapay zeka olarak da adlandırılan AGI, insanlara benzer gelişmiş zeka yeteneklerine sahip bir yapay zeka türüdür. Sırasında yapay genel zeka Bir zamanlar öncelikli olarak teorik bir kavram ve araştırma için zengin bir oyun alanı olan birçok AI geliştiricisi, şimdi insanlığın önümüzdeki on yıl içinde AGI'ye ulaşacağına inanıyor.,
4. Geri yayılım
Geri yayılım, sinir ağlarının doğruluklarını ve performanslarını iyileştirmek için kullandıkları bir algoritmadır. Çıktıdaki hatayı hesaplayarak, bunu ağ üzerinden geri yayarak ve daha iyi sonuçlar elde etmek için bağlantıların ağırlıklarını ve sapmalarını ayarlayarak çalışır.
5. önyargı
AI önyargısı bir modelin belirli tahminleri diğerlerinden daha sık yapma eğilimini ifade eder. Yanlılık, bir modelin eğitim verilerinden veya onun içsel varsayımlarından kaynaklanabilir.
6. Büyük Veri
Büyük veri, geleneksel yöntemlerle işlenemeyecek kadar büyük veya karmaşık veri kümelerini tanımlayan bir terimdir. Karar vermeyi iyileştirmek için değerli içgörüler ve kalıplar çıkarmak için geniş bilgi kümelerini analiz etmeyi içerir.
7. Sohbet robotu
Chatbot, metin veya sesli komutlar aracılığıyla insan kullanıcılarla yapılan konuşmaları simüle edebilen bir programdır. Chatbot'lar, insan benzeri yanıtları anlayabilir ve üretebilir, bu da onları müşteri hizmetleri uygulamaları için güçlü bir araç haline getirir.
8. Bilişsel Hesaplama
Bilişsel hesaplama, algılama, öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi insanın bilişsel yeteneklerini taklit eden sistemler geliştirmeye odaklanan bir yapay zeka alanıdır.
9. Hesaplamalı Öğrenme Teorisi
Makine öğreniminin algoritmalarını ve matematiksel modellerini inceleyen bir yapay zeka dalı. Makinelerin nasıl bilgi edinebileceğini, tahminlerde bulunabileceğini ve performanslarını iyileştirebileceğini anlamak için öğrenmenin teorik temellerine odaklanır.
10. Bilgisayar Görüşü
Bilgisayar görüşü makinelerin dijital görüntülerden ve videolardan görsel bilgi çıkarma yeteneğini ifade eder. Bilgisayarla görme algoritmaları, nesne algılama, yüz tanıma, tıbbi görüntüleme ve otonom araçlar gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
11. Veri Madenciliği
Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden değerli bilgiler elde etme sürecidir. Karar vermeyi iyileştirmek için verilerdeki kalıpları, ilişkileri ve eğilimleri belirlemek için istatistiksel analiz ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.
12. Veri Bilimi
Veri bilimi, bilimsel yöntemler, algoritmalar ve sistemler kullanarak verilerden içgörü çıkarmayı içerir. Veri madenciliğinden daha kapsamlıdır ve karmaşık sorunları çözmek için veri toplama, veri görselleştirme ve tahmine dayalı modelleme dahil olmak üzere çok çeşitli etkinlikleri kapsar.
13. Derin Öğrenme
Derin öğrenme, çok miktarda veriden öğrenmek için çok katmanlı (sinir ağı içindeki birbirine bağlı düğümler) yapay sinir ağlarını kullanan bir yapay zeka dalıdır. Makinelerin aşağıdakiler gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmesini sağlar: doğal dil işleme , görüntü ve konuşma tanıma.
14. Üretken AI
Generative AI, metin, ses, video ve simülasyonlar oluşturabilen yapay zeka sistemlerini ve algoritmaları tanımlar. Bu AI sistemleri, mevcut verilerden kalıpları ve örnekleri öğrenir ve bu bilgiyi yeni ve orijinal çıktılar oluşturmak için kullanır.
15. Halüsinasyon
AI halüsinasyonu bir modelin olgusal olarak yanlış, ilgisiz veya anlamsız sonuçlar ürettiği durumları ifade eder. Bu, bağlam eksikliği, eğitim verilerindeki sınırlamalar veya mimari gibi çeşitli nedenlerle olabilir.
16. Hiperparametreler
Hiperparametreler, bir algoritmanın veya makine öğrenimi modelinin nasıl öğrendiğini ve davrandığını tanımlayan ayarlardır. Hiperparametreler, öğrenme oranını, düzenlileştirme gücünü ve ağdaki gizli katman sayısını içerir. Modelin performansına ihtiyaçlarınıza göre ince ayar yapmak için bu parametrelerle kurcalayabilirsiniz.
17. Büyük Dil Modeli (LLM)
Bir LLM, çok miktarda veri üzerinde eğitilmiş bir makine öğrenimi modelidir ve kullanıcı girdilerine anlamlı, bağlamsal yanıtlar üretmek için belirli bir bağlamda bir sonraki belirteci üretmek için denetimli öğrenmeyi kullanır. 'Büyük' kelimesi, dil modeli tarafından kapsamlı parametrelerin kullanıldığını gösterir. Örneğin, GPT modelleri yüz milyarlarca parametre kullanır çok çeşitli NLP görevlerini yerine getirmek için.
18. Makine Öğrenimi
Makine öğrenme makinelerin açıkça programlanmadan öğrenmesi ve tahminler yapması için bir yoldur. Bu, bir bilgisayarı verilerle beslemek ve verilerdeki kalıpları tanımlayarak onu kararlar veya tahminler yapması için güçlendirmek gibidir.
19. Sinir Ağı
Bir sinir ağı, insan beyninden ilham alan bir hesaplama modelidir. Katmanlar halinde düzenlenmiş birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşur. Her nöron, ağdaki diğer nöronlardan girdi alarak kalıpları öğrenmesine ve karar vermesine olanak tanır. Sinir ağları, makine öğrenimi modellerinde çok çeşitli görevlerde başarılı olmalarını sağlayan önemli bir bileşendir.
20. Doğal Dil Üretimi (NLG)
Doğal dil üretimi, yapılandırılmış verilerden insan tarafından okunabilen metinlerin oluşturulmasıyla ilgilenir. NLG, içerik oluşturma, sohbet robotları ve sesli asistanlarda uygulamalar bulur.
21. Doğal Dil İşleme (NLP)
Doğal dil işleme makinelerin insan tarafından okunabilir metin veya konuşmayı yorumlama, anlama ve bunlara yanıt verme yeteneğidir. Duyarlılık analizi, metin sınıflandırması ve soru yanıtlama gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.
22. Açık AI
OpenAI, 2015 yılında San Francisco, ABD merkezli kurulmuş bir yapay zeka araştırma laboratuvarıdır. Şirket, insanlar kadar akıllı görünebilen yapay zeka araçları geliştirir ve kullanır. OpenAI'nin en bilinen ürünü ChatGPT, Kasım 2022'de piyasaya sürüldü ve çok çeşitli konularda yanıtlar sağlama yeteneği nedeniyle en gelişmiş sohbet robotu olarak müjdelendi.
23. Örüntü Tanıma
Örüntü tanıma, bir yapay zeka sisteminin verilerdeki kalıpları tanımlama ve yorumlama yeteneğidir. Örüntü tanıma algoritmaları, yüz tanıma, dolandırıcılık tespiti ve konuşma tanımada uygulamalar bulur.
24. Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN)
Geri besleme bağlantılarını kullanarak sıralı verileri işleyebilen bir tür sinir ağı. RNN'ler önceki girdilerin hafızasını tutabilir ve NLP ve makine çevirisi gibi görevler için uygundur.
25. Takviyeli Öğrenme
Takviyeli öğrenme, bir yapay zeka temsilcisinin deneme yanılma yoluyla etkileşimler yoluyla karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenimi tekniğidir. Aracı, eylemlerine dayalı olarak bir algoritmadan ödüller veya cezalar alır ve zaman içinde performansını artırması için ona rehberlik eder.
26. Denetimli Öğrenme
Modelin, istenen çıktıya sahip etiketli veriler kullanılarak eğitildiği bir makine öğrenimi yöntemi. Model, etiketli verilerden genelleme yapar ve yeni veriler üzerinde doğru tahminler yapar.
27. Simgeleştirme
Belirteçleştirme, bir metin belgesini belirteç adı verilen daha küçük birimlere bölme işlemidir. Bu belirteçler sözcükleri, sayıları, tümcecikleri, sembolleri veya bir programın birlikte çalışabileceği metindeki herhangi bir öğeyi temsil edebilir. Belirteçleştirmenin amacı, hesaplama açısından verimsiz ve modellemesi zor olan tüm metni tek bir dize olarak işlemeden yapılandırılmamış verilerden en anlamlı şekilde yararlanmaktır.
28. Turing Testi
Alan Turing tarafından 1950'de tanıtılan bu test, bir makinenin bir insandan ayırt edilemeyen zeka sergileme yeteneğini değerlendirir. bu turing testi hangisinin hangisi olduğunu bilmeden bir insan ve bir makine ile etkileşime giren bir insan yargıcı içerir. Hakem, makineyi insandan ayırt edemezse, makinenin testi geçtiği kabul edilir.
29. Denetimsiz Öğrenme
Modelin etiketlenmemiş veri kümelerinden çıkarımlar yaptığı bir makine öğrenimi yöntemi. Görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için verilerdeki kalıpları keşfeder.
Yapay Zeka Dilini Kucaklamak
Yapay zeka, teknolojiyle etkileşim biçimimizi değiştiren, hızla gelişen bir alandır. Bununla birlikte, sürekli olarak ortaya çıkan pek çok yeni moda sözcükle, alandaki en son gelişmelere ayak uydurmak zor olabilir.
Bazı terimler bağlam olmadan soyut görünse de, temel bir makine öğrenimi anlayışıyla birleştirildiğinde anlamları netleşir. Bu terim ve kavramları anlamak, yapay zeka alanında bilinçli kararlar vermenizi sağlayacak güçlü bir temel oluşturabilir.