Yapay Zeka Terimleri Sözlüğü

A

Activation Function

Bir nöronun çıktısını belirleyen, ağa doğrusal olmayanlık kazandıran fonksiyon.

A

Activation Steering

Modelin iç aktivasyonlarına belirli yön vektörleri ekleyerek davranışını çalışma anında etkileme yöntemi.

A

Active Learning

Modelin, etiketlenmesi en faydalı olacak veri örneklerini kendisinin seçtiği öğrenme stratejisi.

A

Adversarial Attack

Bir modeli yanıltmak amacıyla girdiye insan gözüyle fark edilmeyecek kadar küçük, kasıtlı değişiklikler ekleme yöntemi.

A

Adversarial Example

Modeli yanıltmak amacıyla küçük ama hedefli biçimde değiştirilmiş girdidir.

A

Agent Execution Loop

Bir ajanın hedefi değerlendirip araç seçtiği, sonucu gözlemlediği ve sonraki adımı belirlediği yinelemeli çalışma çevrimi.

A

Agent Supervisor

Birden fazla uzman ajanın görev dağılımını, sonuçlarını ve durma koşullarını yöneten üst seviye bileşen.

A

Agent Swarm

Çok sayıda görece basit ajanın yerel kurallarla birlikte çözüm aradığı dağıtık yaklaşım.

A

Agent Trajectory

Bir ajanın görev boyunca verdiği kararların, araç çağrılarının ve gözlemlerinin sıralı kaydı.

A

Agent-to-Agent Protocol

Bağımsız yapay zeka ajanlarının görev, durum ve sonuç alışverişi yapabilmesi için kullanılan iletişim sözleşmesi.

A

Agentic AI

Modelin yalnızca soru cevaplamakla kalmayıp, bağımsız olarak plan yapıp araç kullanarak çok adımlı görevleri tamamlaması.

A

Agentic RAG

Bir ajanın soruyu parçalayıp farklı kaynaklarda yinelemeli arama yaparak kanıt topladığı RAG mimarisi.

A

AI Agent

Belirli bir hedefe ulaşmak için algılayan, karar veren ve eyleme geçen yazılım varlığı.

A

AI Alignment

Yapay zeka sistemlerinin insan değerleri ve niyetleriyle uyumlu davranmasını sağlama çabası.

A

AI Ethics

Yapay zeka sistemlerinin adil, güvenli ve toplumsal değerlerle uyumlu geliştirilmesini konu alan disiplin.

A

AI Watermarking

Yapay zekâ üretimi içeriğe kaynağı belirlemeye yardımcı görünür veya görünmez işaret eklenmesidir.

A

AI Winter

Yapay zeka araştırmalarına olan ilgi ve finansmanın beklentilerin karşılanmaması nedeniyle keskin şekilde azaldığı dönem.

A

Anomaly Detection

Veri kümesindeki normal örüntüden önemli ölçüde sapan, olağandışı örnekleri belirleme görevi.

A

Answer Relevancy

Üretilen yanıtın kullanıcının gerçek sorusunu doğrudan ve eksiksiz biçimde ele alma düzeyi.

A

Application Programming Interface / API

Farklı yazılımların birbiriyle standart bir şekilde haberleşmesini sağlayan arayüz.

A

Artificial General Intelligence / AGI

İnsan seviyesinde ve her alanda genelleyebilen, henüz ulaşılmamış varsayımsal yapay zeka türü.

A

Artificial Intelligence

Makinelerin insana özgü zeka gerektiren görevleri yerine getirebilmesini sağlayan bilim ve mühendislik alanı.

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

In machine learning, attention is a method that determines the importance of each component in a sequence relative to the other…

A

Attention

Bir dizideki öğelerin birbirleriyle ilişkisini ağırlıklandırarak modelin hangi bilgiye odaklanacağını belirleyen yöntem.

A

Attention Mechanism

Modelin bir çıktı üretirken girdinin hangi kısımlarına daha çok odaklanacağını belirleyen mekanizma.

A

Audit Log

Kim, ne zaman, hangi veriyle ve hangi işlemi yaptı sorularını yanıtlayan değiştirilemez olay kaydıdır.

A

Autoencoder

Girdisini sıkıştırıp tekrar yeniden oluşturmayı öğrenerek verimli temsil öğrenen sinir ağı.

A

AutoML

Model seçimi, hiperparametre ayarı gibi süreçleri otomatikleştiren yaklaşım.

A

Autonomous agent

Bir hedef doğrultusunda çevresini gözlemleyip karar veren ve görevleri sınırlı insan müdahalesiyle yürüten yapay zeka sistemi.

A

Autonomous Vehicle

Bilgisayarlı görü, sensör füzyonu ve karar algoritmalarıyla insan müdahalesi olmadan seyredebilen taşıt.

B

Backpropagation

Sinir ağındaki hatayı çıktıdan girdiye doğru yayarak ağırlıkları güncelleyen eğitim algoritması.

B

Batch

Eğitim sırasında modele aynı anda verilen örnek grubunun boyutu.

B

Benchmark Saturation

Modellerin bir testte üst sınıra yaklaşması nedeniyle testin yeni gelişmeleri ayırt edemez hale gelmesi.

B

Bi-Encoder

Sorgu ve belgeleri ayrı ayrı vektörlere dönüştürerek hızlı benzerlik araması sağlayan model mimarisi.

B

Bias

Eğitim verisindeki dengesizliklerin model çıktılarına yansıyan adaletsiz eğilimi.

B

Big Data

Geleneksel yöntemlerle işlenemeyecek kadar büyük, hızlı üretilen ve çeşitli veri kümelerini ifade eden kavram.

B

Browser Agent

Web sayfalarını açan, içeriklerini değerlendiren ve kontrollü tarayıcı etkileşimleri gerçekleştiren otomasyon ajanı.

C

C2PA

Dijital medyanın köken ve düzenleme bilgisini doğrulamaya yönelik açık teknik standart girişimidir.

C

Cache-Augmented Generation

Sık kullanılan bağlam parçalarını yeniden işlememek için önceden hesaplanan temsil veya prompt önbelleklerinden yararlanan üretim…

C

Canary Release

Yeni sürümün önce küçük bir kullanıcı veya trafik yüzdesine açıldığı kontrollü yayın yöntemidir.

C

Chain-of-Thought

Modelin nihai cevaba adım adım akıl yürüterek ulaşmasını sağlayan prompt tekniği.

C

Chain-of-thought prompting

Bir modelden karmaşık görevi ara adımlara ayırarak çözmesini isteyen istemleme yaklaşımı.

C

Chatbot

Kullanıcılarla doğal dilde diyalog kurmak üzere tasarlanmış yazılım uygulaması.

C

Chunking

Uzun bir belgeyi, işlenebilir küçük anlamlı parçalara bölme işlemi.

C

Citation Accuracy

Bir yanıttaki kaynak işaretlerinin ilgili iddiayı gerçekten destekleyip doğru konuma yönlendirmesi.

C

Classification

Bir girdiyi önceden tanımlanmış kategorilerden birine atayan gözetimli öğrenme görevi.

C

Closed Source Model

Ağırlıkları paylaşılmayan, yalnızca API üzerinden erişilebilen tescilli model.

C

Clustering

Benzer veri noktalarını etiketsiz olarak gruplara ayıran gözetimsiz öğrenme tekniği.

C

Computer Use

Bir AI modelinin ekran görüntüsü alarak fare ve klavyeyi kontrol edip, bir insan gibi bilgisayar arayüzlerinde gezinebilmesini…

C

Computer Vision

Bilgisayarların görüntü ve videolardan anlamlı bilgi çıkarmasını sağlayan alan.

C

Computer-Use Agent

Ekranı yorumlayıp fare ve klavye eylemleriyle masaüstü ya da web uygulamalarını kullanabilen yapay zeka ajanı.

C

Concept Drift

Girdilerle hedef sonuç arasındaki gerçek ilişkinin zaman içinde değişmesidir.

C

Confusion Matrix

Bir sınıflandırma modelinin doğru ve yanlış tahminlerini sınıflara göre gösteren tablo.

C

Constitutional AI

Bir modelin, insan tarafından yazılmış etik ilkeler bütününü (bir anayasa) kullanarak kendi çıktısını eleştirip düzeltmesine…

C

Content Credentials

Dijital içeriğin üretim ve düzenleme geçmişini imzalı meta verilerle taşıyan doğrulama yaklaşımıdır.

C

Context Engineering

Bir yapay zeka sistemine görev için doğru bilgi, araç, bellek ve talimatların düzenli biçimde sunulması disiplini.

C

Context Poisoning

Modelin kararını saptırmak amacıyla bağlam penceresine yanıltıcı veya kötü niyetli bilgi yerleştirilmesi.

C

Context Precision

Getirilen bağlam parçalarının ne kadarının soruyla gerçekten ilgili olduğunu ölçen değerlendirme metriği.

C

Context Recall

Doğru cevabı desteklemek için gereken bilgilerin getirilen bağlamda ne ölçüde bulunduğunu ölçen metrik.

C

Context Window

Bir dil modelinin tek seferde işleyebildiği maksimum token miktarı.

C

Context Window Overflow

Girdi ve üretim tokenlarının modelin izin verdiği toplam bağlam sınırını aşması durumu.

C

Contextual Retrieval

Belge parçalarına kaynak içindeki konumunu açıklayan kısa bağlam ekleyerek arama kalitesini artırma yaklaşımı.

C

Continuous Batching

Model sunucusunun tamamlanan isteklerin yerine yeni istekleri dinamik biçimde aynı hesaplama grubuna alması.

C

Convolutional neural network

A convolutional neural network (CNN) is a type of feedforward neural network that learns features via filter optimization. This…

C

Convolutional Neural Network / CNN

Görüntülerdeki uzamsal örüntüleri filtrelerle tarayarak öğrenen sinir ağı türü.

C

Corrective RAG

Getirilen belgelerin kalitesini değerlendirip yetersiz bağlamda ek arama veya düzeltme yapan RAG yöntemi.

C

Cross-Encoder

Sorgu ve belgeyi birlikte işleyerek aralarındaki uygunluğu tek bir puanla ölçen model.

C

Cross-Validation

Veri kümesini farklı alt kümelere bölerek modelin genelleme performansını güvenilir şekilde ölçme yöntemi.

D

Data Annotation

Ham veriye, gözetimli öğrenme modellerinin eğitimi için doğru etiket veya açıklama ekleme süreci.

D

Data Attribution

Bir model davranışı veya tahmininde hangi eğitim örneklerinin etkili olduğunu belirlemeye çalışan yöntemler.

D

Data Augmentation

Mevcut veriden yeni varyasyonlar türeterek eğitim verisini çoğaltma tekniği.

D

Data Drift

Üretim verisinin dağılımının eğitim verisinden anlamlı biçimde farklılaşmasıdır.

D

Data Exfiltration

Yetkili ortamdan hassas bilginin izinsiz bir hedefe çıkarılmasıdır.

D

Data Leakage

Test verisine ait bilginin yanlışlıkla eğitim sürecine karışması sonucu modelin performansının yanıltıcı şekilde yüksek görünmesi.

D

Data Lineage

Verinin kaynaktan rapor veya modele kadar geçtiği dönüşümleri gösteren izlenebilirlik bilgisidir.

D

Data Provenance

Bir veri öğesinin kaynağına, üretim koşullarına ve sahiplik geçmişine ilişkin kanıttır.

D

Data/Model Poisoning

Eğitim verisine kasıtlı olarak kötü niyetli örnekler eklenerek modelin davranışının manipüle edilmesi saldırısı.

D

Dataset

Belirli bir görev için toplanmış, düzenlenmiş veri örnekleri koleksiyonu.

D

Decision Tree

Verileri bir dizi evet/hayır sorusuyla dallara ayırarak sınıflandırma veya tahmin yapan model yapısı.

D

Deep Learning

Çok katmanlı yapay sinir ağları kullanarak karmaşık örüntüleri öğrenen makine öğrenmesi alt dalı.

D

Deepfake

Bir kişinin yüzünü veya sesini başka bir içeriğe gerçekçi şekilde yerleştiren yapay zeka üretimi.

D

Deepfake Detection

Yapay olarak üretilmiş ya da değiştirilmiş medya izlerini teknik ve bağlamsal sinyallerle inceleme sürecidir.

D

Differential Privacy

Bir veri kümesine istatistiksel gürültü ekleyerek bireysel kayıtların gizliliğini matematiksel olarak garanti eden teknik.

D

Diffusion Model

Rastgele gürültüden başlayarak adım adım anlamlı görsel veya ses üreten üretici model türü.

D

Digital Twin

Fiziksel bir sistemin gerçek zamanlı verilerle güncellenen sanal kopyası.

D

Dimensionality Reduction

Veri setindeki değişken sayısını, mümkün olduğunca bilgi kaybetmeden azaltma işlemi.

D

Direct Preference Optimization

Tercih edilen ve edilmeyen yanıt çiftleriyle modeli ayrı bir ödül modeli kurmadan hizalayan eğitim yöntemi.

D

Double-Blind Model Evaluation

Yanıtın hangi modelden geldiğini hem değerlendiriciden hem değerlendirme arayüzünden gizleyen kıyaslama düzeni.

D

Dropout

Eğitim sırasında rastgele nöronları devre dışı bırakarak aşırı öğrenmeyi azaltan düzenlileştirme tekniği.

D

Dynamic Benchmark

Soruları veya değerlendirme örneklerini düzenli değiştirerek ezberleme ve eskime etkisini azaltan test yaklaşımı.

E

Edge AI

Modelin bulut yerine cihazın kendisinde (telefon, kamera vb.) çalıştırılması yaklaşımı.

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

Kelime, cümle veya nesnelerin anlamsal ilişkilerini sayısal vektörler olarak temsil eden yöntem.

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Embedding

In machine learning, embedding is a representation learning technique that maps complex, high-dimensional data into a…

E

Emotion Recognition

Yüz ifadesi, ses tonu veya metinden bir kişinin duygusal durumunu tespit etme teknolojisi.

E

Encoder-Decoder Architecture

Girdiyi önce sıkıştırılmış bir temsile kodlayan, ardından bu temsilden çıktı üreten sinir ağı mimarisi.

E

Ensemble Learning

Birden fazla modelin tahminlerini birleştirerek tek bir modelden daha güçlü sonuç üreten yöntem.

E

Epistemic Calibration

Bir modelin ifade ettiği güven düzeyiyle yanıtlarının gerçek doğruluk oranını uyumlu hale getirme süreci.

E

Epoch

Eğitim verisinin tamamının modelden bir kez geçirilmesi anlamına gelen eğitim birimi.

E

Evaluation Harness

Model veya istem sürümlerini aynı veri ve ölçütlerle karşılaştıran otomatik test altyapısıdır.

E

Evaluation Leakage

Test sorularının veya cevaplarının eğitim verisine karışarak ölçülen performansı yapay biçimde yükseltmesi.

E

Expert System

Belirli bir alandaki insan uzmanlığını kural tabanlı bir bilgi tabanıyla taklit eden erken dönem yapay zeka sistemi.

E

Explainable AI / XAI

Bir modelin kararlarının neden ve nasıl verildiğini insan tarafından anlaşılır kılan yöntemler bütünü.

E

Explainable artificial intelligence

Within artificial intelligence (AI), explainable AI (XAI), generally overlapping with interpretable AI or explainable machine…

F

F1 Score

Kesinlik ve duyarlılığın harmonik ortalamasını alan sınıflandırma başarı metriği.

F

Facial Recognition

Bir görüntü veya videodaki yüz özelliklerini analiz ederek kişi kimliğini belirleme veya doğrulama teknolojisi.

F

Faithfulness

Yanıttaki iddiaların verilen bağlam veya kaynaklardan gerçekten desteklenme derecesi.

F

Feature

Bir modelin girdisini oluşturan, veriyi tanımlayan ölçülebilir özellik.

F

Feature Engineering

Ham veriden modelin daha iyi öğrenmesini sağlayacak anlamlı girdi değişkenleri türetme süreci.

F

Feature Store

Makine öğrenmesi özelliklerini eğitim ve çevrim içi tahminde tutarlı biçimde sunan katmandır.

F

Federated Learning

Verinin merkezi bir sunucuya taşınmadan, cihazlarda yerel olarak model eğitimi yapılmasını sağlayan yöntem.

F

Few-shot Learning

Modele birkaç örnek göstererek yeni bir görevi öğretme yöntemi.

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

Önceden eğitilmiş bir modelin belirli bir göreve özel veriyle yeniden eğitilmesi.

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Fine-tuning

In deep learning, fine-tuning is the process of adapting a computational model trained for one task to perform a different…

F

Foundation Model

Geniş ve çeşitli veriyle eğitilip birçok farklı göreve uyarlanabilen büyük ölçekli model.

F

Function Calling

Bir dil modelinin, tanımlı bir fonksiyonu doğru parametrelerle çağırmayı önermesini sağlayan yetenek.

F

Fuzzy Logic

Kesin doğru/yanlış yerine derece derece doğruluk değerleriyle çalışan mantık sistemi.

G

Generative adversarial network

A generative adversarial network (GAN) is a class of machine learning frameworks and a prominent framework for approaching…

G

Generative Adversarial Network / GAN

Birbirine karşı yarışan üretici ve ayırt edici iki ağdan oluşan üretici model mimarisi.

G

Genetic Algorithm

Doğal seçilim ilkelerinden esinlenerek çözümleri nesiller boyunca evrimleştiren optimizasyon yöntemi.

G

Gradient Descent

Kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için model parametrelerini adım adım güncelleyen optimizasyon algoritması.

G

Graph of Thoughts

Akıl yürütme adaylarının yalnızca ağaç değil, birleşebilen ve yeniden kullanılabilen bir grafik halinde düzenlenmesi.

G

Graph RAG

Yanıt üretiminde varlık ve ilişkilerden oluşan bilgi grafiğini belge parçalarıyla birlikte kullanan RAG yaklaşımı.

G

Graphics Processing Unit / GPU

Paralel hesaplamada uzmanlaşmış, yapay zeka eğitiminde yaygın kullanılan işlemci türü.

G

Guardrails

Yapay zeka sistemlerinin zararlı, yanlış veya politika dışı çıktı üretmesini engelleyen kontrol mekanizmaları.

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

Yapay zeka modelinin gerçekte var olmayan bilgiyi kendinden emin bir şekilde üretmesi.

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Hallucination

In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or artificial hallucination is a response generated by AI that…

H

Human-in-the-Loop

Yapay zekâ kararının belirli aşamalarda insan onayı veya düzeltmesiyle tamamlanmasıdır.

H

Human-on-the-Loop

Sistem otomatik çalışırken insanın sonuçları gözetip gerektiğinde müdahale ettiği denetim modelidir.

H

Hybrid Search

Anahtar kelime ve anlamsal vektör aramasının sonuçlarını birlikte kullanan bilgi erişim yöntemi.

H

Hyperparameter

Eğitim öncesinde belirlenen ve veriden öğrenilmeyen, modelin davranışını şekillendiren ayar değeri.

H

Hypothetical Document Embeddings

Soru için varsayımsal bir cevap belgesi üretip onun gömmesiyle gerçek belgeleri arama yöntemi.

I

Image Segmentation

Bir görüntüyü piksel düzeyinde anlamlı bölgelere ayıran bilgisayarlı görü görevi.

I

In-context Learning

Modelin, ağırlıkları güncellenmeden yalnızca promptta verilen örneklerden görevi öğrenmesi.

I

Indirect Prompt Injection

Kötü niyetli talimatın kullanıcıdan değil modelin okuduğu web sayfası veya belgeden gelmesidir.

I

Inference

Eğitilmiş bir modelin yeni girdiler üzerinde tahmin veya çıktı ürettiği aşama.

J

Jailbreak

Bir modelin güvenlik kısıtlamalarını atlatmak için özel olarak tasarlanmış prompt teknikleri.

J

Jailbreak Attack

Bir modelin güvenlik veya kullanım politikalarını atlatmaya yönelik sistematik istem girişimidir.

K

K-Nearest Neighbors / KNN

Bir veri noktasını, ona en yakın k komşusunun çoğunluk sınıfına göre sınıflandıran basit algoritma.

K

Knowledge Cutoff

Bir modelin eğitim verisinin kapsadığı son tarih; bu tarihten sonraki olayları bilmemesi.

K

Knowledge Distillation

Büyük ve karmaşık bir modelin bilgisinin daha küçük bir modele aktarılması süreci.

K

KV Cache

Transformer modelinin önceki tokenlara ait anahtar ve değer tensörlerini yeniden hesaplamadan sakladığı hızlandırma belleği.

L

Large Language Model / LLM

Devasa metin verisiyle eğitilmiş, insan diline benzer metin üretebilen yapay zeka modeli.

L

Late Interaction

Sorgu ve belge token vektörlerini ayrı hesaplayıp eşleştirmeyi arama sırasında gerçekleştiren erişim yaklaşımı.

L

Latent Space

Verinin sıkıştırılmış, temel özelliklerini temsil eden soyut çok boyutlu uzay.

L

Live Benchmarking

Bir yapay zeka sistemini sabit testler yerine düzenli yenilenen görevlerle sürekli değerlendirme uygulaması.

L

LLM-as-a-Judge

Bir dil modelinin başka model çıktılarının kalitesini belirli bir rubriğe göre puanlaması.

L

Logistic Regression

Bir olayın olma olasılığını tahmin ederek ikili sınıflandırma yapan istatistiksel model.

L

Long Context

Bir modelin tek istekte çok büyük miktarda metin, kod veya belgeyi birlikte işleyebilme kapasitesi.

L

Long Short-Term Memory / LSTM

Uzun dizilerdeki bağımlılıkları daha iyi öğrenebilen gelişmiş RNN türü.

L

Loss Function

Modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki farkı ölçen fonksiyon.

L

Lost in the Middle

Uzun bağlamın orta bölümündeki bilginin model tarafından baş ve sona göre daha az kullanılabilmesi olgusu.

L

Low-Rank Adaptation

Büyük modelleri, tüm parametreleri değiştirmeden verimli şekilde ince ayar yapmaya olanak tanıyan teknik.

M

Machine Learning

Sistemlerin açıkça programlanmadan verilerden örüntü öğrenerek tahmin yapmasını sağlayan yöntemler bütünü.

M

Machine Learning Operations

Makine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesi, dağıtılması ve izlenmesi süreçlerini otomatikleştiren mühendislik disiplini.

M

Mechanistic Interpretability

Bir sinir ağının iç katmanlarındaki hangi devrelerin, hangi kavramı nasıl temsil ettiğini tersine mühendislikle çözmeyi amaçlayan…

M

Mixture of experts

Mixture of experts (MoE) is a machine learning technique where multiple expert networks (learners) are used to divide a problem…

M

Mixture of Experts / MoE

Girdiye göre yalnızca ilgili 'uzman' alt ağların etkinleştirildiği verimli model mimarisi.

M

Model Card

Bir modelin yetenekleri, sınırlamaları ve önerilen kullanım alanlarını belgeleyen standart doküman.

M

Model Collapse

Modellerin, yapay zeka tarafından üretilmiş verilerle tekrar tekrar eğitilmesi sonucu çeşitlilik ve kalite kaybetmesi durumu.

M

Model Compression

Bir modelin boyutunu ve hesaplama maliyetini azaltırken performansını mümkün olduğunca koruma teknikleri bütünü.

M

Model Context Protocol

Yapay zeka uygulamalarının veri kaynakları ve araçlarla standart bir arayüz üzerinden bağlantı kurmasını sağlayan açık protokol.

M

Model Context Protocol / MCP

Yapay zeka modellerinin harici araçlara, veri kaynaklarına ve servislere standart bir arayüzle bağlanmasını sağlayan açık…

M

Model Drift

Bir modelin üretimdeki davranışının zamanla eğitim dönemindeki başarı düzeyinden uzaklaşmasıdır.

M

Model Extraction

Bir modelin davranışını çok sayıda sorguyla taklit edecek ikinci bir model üretme saldırısıdır.

M

Model Merging

Birden fazla eğitilmiş modelin ağırlıklarını yeni bir eğitim süreci olmadan tek modelde birleştirme yöntemi.

M

Model Registry

Model sürümlerini, sahiplerini, ölçümlerini ve yayın durumlarını merkezi olarak yöneten katalogdur.

M

Model Robustness

Bir modelin, gürültülü, beklenmedik veya kasıtlı olarak manipüle edilmiş girdiler karşısında güvenilir performans gösterebilme…

M

Multi-agent System

Birden fazla yapay zeka ajanının iş birliği veya rekabet içinde birlikte çalıştığı sistem.

M

Multi-Query Retrieval

Tek kullanıcı sorusundan farklı ifade ve bakış açılarına sahip birden çok arama sorgusu üretme tekniği.

M

Multimodal AI

Metin, görsel, ses gibi farklı veri türlerini birlikte işleyebilen yapay zeka sistemi.

M

Multimodal Embedding

Metin, görsel, ses veya videoyu ortak bir vektör uzayında temsil eden sayısal kodlama.

M

Multimodal learning

Metin, görüntü, ses veya video gibi birden fazla veri türünü birlikte işleyerek ortak temsil öğrenen yapay zeka yaklaşımı.

N

Naive Bayes

Bayes teoremine dayanan, özniteliklerin birbirinden bağımsız olduğunu varsayan basit olasılıksal sınıflandırıcı.

N

Named Entity Recognition / NER

Metin içindeki kişi, yer, kurum gibi özel isimleri tespit edip sınıflandıran NLP görevi.

N

Named-entity recognition

Named-entity recognition (NER) (also known as (named) entity identification, entity chunking, and entity extraction) is a subtask…

N

Narrow AI / ANI

Belirli, sınırlı bir görevde uzmanlaşmış, o alanın dışında genelleme yapamayan yapay zeka türü.

N

Natural Language Generation / NLG

Yapılandırılmış veri veya bir temsilden akıcı, insan diline benzer metin üretme süreci.

N

Natural Language Processing / NLP

Bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretmesini sağlayan alan.

N

Natural Language Understanding / NLU

Bir makinenin, insan dilinin anlamını ve niyetini kavramasını sağlayan NLP alt dalı.

N

Needle-in-a-Haystack Test

Uzun bir bağlam içine yerleştirilen belirli bilginin model tarafından bulunup kullanılmasını ölçen test.

N

Neural architecture search

Bir yapay sinir ağının katman, bağlantı ve hiperparametre yapısını otomatik yöntemlerle keşfetme tekniği.

N

Neural Network

İnsan beynindeki nöron bağlantılarından esinlenen, katmanlı düğümlerden oluşan hesaplama modeli.

O

Object Detection

Bir görüntüdeki nesnelerin hem sınıfını hem de konumunu belirleyen bilgisayarlı görü görevi.

O

Online Learning

Modelin, veriler geldikçe sürekli ve artımlı olarak güncellendiği öğrenme yaklaşımı.

O

Open Source Model

Ağırlıkları ve genellikle kodu herkese açık şekilde paylaşılan yapay zeka modeli.

O

Optical Character Recognition / OCR

Görüntü içindeki basılı veya el yazısı metni düzenlenebilir dijital metne dönüştüren teknoloji.

O

Orchestration

Birden fazla model, ajan veya aracın koordineli şekilde bir iş akışında yönetilmesi.

O

Outcome Reward Model

Bir çözümün yalnızca nihai sonucunu başarı veya kalite açısından puanlayan model.

O

Output Guardrail

Model yanıtını kullanıcıya ulaşmadan önce politika, gizlilik ve biçim kuralları açısından denetleyen kontrol katmanı.

O

Overfitting

Modelin eğitim verisini ezberleyip yeni verilerde genelleme yapamaması durumu.

P

Parameter

Bir modelin eğitim sırasında öğrendiği, davranışını belirleyen sayısal değerler.

P

Parent Document Retrieval

Aramada küçük parçalarla eşleşip modele bu parçaların ait olduğu daha geniş üst bölümü verme tekniği.

P

Perplexity

Bir dil modelinin bir metin dizisini ne kadar iyi tahmin ettiğini ölçen istatistiksel metrik.

P

Plan-and-Execute

Ajanın görevi önce alt adımlara ayırıp ardından bu planı kontrollü biçimde yürütmesi yaklaşımı.

P

Position Bias

Bir değerlendiricinin içerikten bağımsız olarak ilk veya son gösterilen seçeneği tercih etme eğilimi.

P

Precision

Modelin pozitif dediği tahminlerin gerçekte ne kadarının doğru olduğunu ölçen metrik.

P

Preference Data

İki veya daha fazla model çıktısı arasında hangisinin daha iyi olduğuna ilişkin karşılaştırmalı eğitim verisi.

P

Prefix Cache

Aynı token önekiyle başlayan model isteklerinin hesaplanmış anahtar-değer durumunu yeniden kullanma tekniği.

P

Principal Component Analysis / PCA

Veri setindeki en fazla varyansı açıklayan boyutları bularak veriyi daha az boyuta indirgeyen istatistiksel yöntem.

P

Process Reward Model

Son cevabın yanında akıl yürütmedeki ara adımların kalitesini puanlayan ödül modeli.

P

Prompt Caching

Bir isteğin sabit kalan uzun kısımlarını (sistem talimatı, belge içeriği) sunucu tarafında önbelleğe alarak hem maliyeti hem…

P

Prompt Drift

Bir yapay zekâ uygulamasındaki istemlerin zamanla amaçtan veya onaylı şablondan uzaklaşmasıdır.

P

Prompt Engineering

Yapay zeka modellerinden istenen çıktıyı almak için giriş metinlerini (prompt) tasarlama sanatı ve bilimi.

P

Prompt Injection

Modelin güvenilir talimatlarını geçersiz kılmaya çalışan kötü niyetli istem tekniğidir.

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

Model ağırlıklarının daha az bit ile temsil edilerek boyut ve hesaplama maliyetinin azaltılması.

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Quantization

In mathematics and digital signal processing, quantization is the process of mapping input values from a large set to output…

Q

Query Rewriting

Kullanıcının sorusunu arama sisteminin daha iyi sonuç bulacağı açık ve bağlamlı bir sorguya dönüştürme işlemi.

R

Random Forest

Çok sayıda karar ağacının tahminlerini birleştiren popüler topluluk öğrenmesi algoritması.

R

Rate Limiting

Bir kullanıcı veya anahtarın belirli sürede yapabileceği istek sayısını denetleme yöntemidir.

R

Reasoning Model

Çok adımlı problemleri çözmek için yanıt öncesinde daha uzun hesaplama süreci kullanan model sınıfı.

R

Recall

Gerçek pozitif örneklerin ne kadarının model tarafından doğru şekilde bulunduğunu ölçen metrik.

R

Recommendation System

Kullanıcı davranışına göre ilgi çekebilecek ürün veya içerikleri öneren sistem.

R

Rectified Linear Unit

Negatif girdileri sıfırlayan, pozitifleri olduğu gibi geçiren yaygın aktivasyon fonksiyonu.

R

Recurrent neural network

Yinelemeli sinir ağı, düğümler arası bağların zamansal bir dizi doğrultusunda yönlü çizge oluşturduğu bir yapay sinir ağı…

R

Recurrent Neural Network / RNN

Sıralı verideki bağımlılıkları yakalamak için önceki adımların bilgisini taşıyan sinir ağı türü.

R

Red Teaming

Bir yapay zeka sisteminin güvenlik açıklarını ve istenmeyen davranışlarını bulmak için kasıtlı olarak saldırgan gibi test…

R

Reflexion Agent

Ajanın önceki denemelerini eleştirip çıkarımlarını sonraki denemede kullandığı öz değerlendirme yaklaşımı.

R

Regression

Bir girdiye karşılık sürekli sayısal bir değeri tahmin eden gözetimli öğrenme görevi.

R

Regularization

Modelin aşırı öğrenmesini önlemek için kayıp fonksiyonuna ek kısıtlar ekleyen teknikler.

R

Reinforcement Learning

Bir ajanın ödül-ceza mekanizmasıyla deneme yanılma yoluyla optimum davranışı öğrendiği yöntem.

R

Reinforcement learning from human feedback

In machine learning, reinforcement learning from human feedback (RLHF) is a technique to align an intelligent agent with human…

R

Reinforcement Learning from Human Feedback / RLHF

Modelin insan tercihlerine göre ödüllendirilerek hizalandığı eğitim yöntemi.

R

Reranking

İlk arama sonuçlarını daha güçlü bir modelle ikinci kez değerlendirerek en ilgili parçaları üste taşıma işlemi.

R

Responsible AI

Yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtımında etik, güvenlik ve şeffaflık ilkelerinin uygulanması yaklaşımı.

R

Retrieval-augmented generation

Bilgiyle Zenginleştirilmiş Yanıtlama , üretken yapay zeka modellerinin yeni bilgileri getirmesine ve bu bilgileri yanıtlarında…

R

Retrieval-Augmented Generation / RAG

Modelin cevap üretirken harici bir bilgi kaynağından ilgili veriyi çekip bağlama ekleyen yöntem.

R

Robotics

Fiziksel dünyada algılama, karar verme ve hareket edebilen makinelerin tasarım ve kontrolüyle ilgilenen alan.

S

Safe Completion

Riskli bir isteği yalnızca reddetmek yerine zararsız ve yararlı bir alternatifle yanıtlamayı amaçlayan güvenlik yaklaşımı.

S

Sandboxing

Kod veya araç işlemlerini sınırlı izinlere sahip yalıtılmış bir ortamda çalıştırma yaklaşımıdır.

S

Self-Attention

Bir dizideki her öğenin aynı dizideki diğer tüm öğelerle ilişkisini hesaplayan dikkat türü.

S

Self-Consistency

Birden çok bağımsız çözüm örneği üretip en tutarlı veya çoğunlukta olan cevabı seçme tekniği.

S

Self-RAG

Modelin ne zaman bilgi getireceğini ve ürettiği yanıtın kaynaklarla desteklenip desteklenmediğini değerlendirdiği yaklaşım.

S

Self-Supervised Learning

Modelin, veri içindeki bir kısmı diğer kısımlardan tahmin ederek etiketsiz veriden öğrenmesi.

S

Semantic Chunking

Belgeleri sabit karakter sayısı yerine anlam veya konu değişimine göre parçalara ayırma yöntemi.

S

Semantic Router

Bir isteği anlamına göre uygun modele, araca veya bilgi kaynağına gönderen karar bileşeni.

S

Semantic Search

Anahtar kelime eşleşmesi yerine sorgunun anlamına dayalı sonuç getiren arama yöntemi.

S

Semi-supervised Learning

Az miktarda etiketli ve çok miktarda etiketsiz veriyi birlikte kullanan öğrenme yöntemi.

S

Sentiment Analysis

Bir metnin olumlu, olumsuz veya nötr duygusal tonunu belirleme görevi.

S

Shadow Deployment

Yeni modelin gerçek trafiği görüp kullanıcıya yanıt vermeden paralel çalıştırılmasıdır.

S

Shared Workspace

Birden fazla ajanın görev durumu, kanıt ve ara çıktıları paylaştığı kontrollü bilgi alanı.

S

Sigmoid Function

Çıktıyı 0 ile 1 arasına sıkıştıran S şeklindeki aktivasyon fonksiyonu.

S

Softmax Function

Bir vektördeki değerleri toplamı 1 olan olasılık dağılımına dönüştüren fonksiyon.

S

Speculative Decoding

Küçük bir taslak modelin önerdiği tokenları daha büyük modelle topluca doğrulayarak üretimi hızlandıran çıkarım tekniği.

S

Speech Recognition

Sesli konuşmayı yazılı metne dönüştüren teknoloji.

S

Speech-Language Model

Konuşma sinyalini dil temsilleriyle birlikte işleyerek dinleme ve yanıt üretme yeteneği sağlayan model.

S

State-Machine Agent

Ajan davranışını açık durumlar ve izinli geçişlerle sınırlayan kontrol mimarisi.

S

Structured Output

Model yanıtının önceden tanımlanmış JSON şeması veya veri biçimine uymasını zorunlu kılan üretim yöntemi.

S

Structured Outputs

Bir dil modelinin yanıtını, önceden tanımlanmış bir JSON şemasına harfiyen uyacak şekilde üretmesini garanti eden özellik.

S

Style Transfer

Bir görüntünün içeriğini korurken başka bir görüntünün sanatsal stilini uygulayan teknik.

S

Superintelligence

İnsan zekasını tüm alanlarda kayda değer ölçüde aşan, varsayımsal ileri düzey yapay zeka.

S

Supervised Learning

Modelin etiketli veri kullanarak girdi-çıktı ilişkisini öğrendiği yöntem.

S

Support Vector Machine / SVM

Sınıflar arasındaki en geniş boşluğu bularak veriyi ayıran gözetimli öğrenme algoritması.

S

Swarm Intelligence

Basit kuralları izleyen çok sayıda ajanın etkileşiminden ortaya çıkan kolektif akıllı davranış.

S

Sycophancy

Bir dil modelinin doğruyu söylemek yerine kullanıcının inandığı veya duymak istediği şeye uyum sağlayarak yanlış ya da abartılı…

S

Symbolic AI

Bilgiyi semboller ve mantıksal kurallarla temsil edip işleyen, istatistiksel öğrenmeden önceki klasik yapay zeka yaklaşımı.

S

Synthetic Data

Gerçek veri yerine yapay olarak üretilen, istatistiksel özellikleri benzer veri.

S

Synthetic Evaluation

Gerçek kullanıcı verisi yerine kontrollü olarak üretilen test örnekleriyle model veya ajan performansını ölçme yöntemi.

S

Synthetic Media

Tamamen veya kısmen algoritmalarla üretilen görüntü, ses, video ya da metin içeriğidir.

S

System Prompt

Bir modelin genel davranışını, rolünü ve kurallarını belirleyen, kullanıcı mesajından önce verilen talimat.

T

Task Contamination

Bir değerlendirme görevinin biçim veya içeriğinin model eğitiminde doğrudan ya da dolaylı bulunması.

T

Technological Singularity

Yapay zekanın kendini özyinelemeli olarak geliştirerek insan kontrolünün ve öngörüsünün ötesine geçtiği varsayımsal an.

T

Temperature

Modelin çıktı üretirken ne kadar rastgele veya öngörülebilir davranacağını kontrol eden ayar.

T

Tensor Processing Unit / TPU

Google tarafından geliştirilen, yapay zeka iş yükleri için özel tasarlanmış hızlandırıcı çip.

T

Test-Time Compute

Bir modelin yanıt vermeden önce daha fazla arama, örnekleme veya doğrulama yapmasına ayrılan ek hesaplama bütçesi.

T

Text-to-3D Generation

Yazılı bir açıklamadan üç boyutlu model veya sahne üreten yapay zeka yeteneği.

T

Text-to-Image Generation

Yazılı bir açıklamadan özgün bir görsel üreten yapay zeka yeteneği.

T

Text-to-speech

Speech synthesis is the artificial production of human speech. A computer system used for this purpose is called a speech…

T

Text-to-Speech / TTS

Yazılı metni doğal ve akıcı konuşma sesine dönüştüren teknoloji.

T

Text-to-Video Generation

Yazılı bir açıklamadan hareketli, tutarlı bir video üreten yapay zeka yeteneği.

T

Thinking Budget

Bir akıl yürütme modelinin çözüm üretirken kullanabileceği token veya hesaplama miktarını belirleyen sınır.

T

Time Series Analysis

Zaman içinde sıralı toplanan verilerdeki örüntüleri inceleyerek gelecek değerleri tahmin etme yöntemi.

T

Token

Bir dil modelinin metni işlerken kullandığı en küçük anlam birimi.

T

Tokenization

Ham metni modelin işleyebileceği token dizisine dönüştürme süreci.

T

Tool Hallucination

Modelin mevcut olmayan bir aracı, parametreyi veya araç sonucunu gerçekmiş gibi üretmesi.

T

Tool Learning

Bir modelin dış araçların ne işe yaradığını ve hangi koşullarda çağrılması gerektiğini öğrenmesi.

T

Tool Use

Bir modelin görevi tamamlamak için hesap makinesi, arama motoru gibi harici araçları çağırabilmesi.

T

Tool-Result Validation

Bir ajanın dış araçtan aldığı veriyi kararlarında kullanmadan önce biçim, kaynak ve tutarlılık açısından sınaması.

T

Top-p / Top-k Sampling

Bir sonraki kelimeyi seçerken olasılık dağılımını sınırlayan örnekleme stratejileri.

T

Training Data

Bir modelin öğrenme sürecinde kullanılan örnekler bütünü.

T

Transfer Learning

Bir görevde öğrenilen bilginin farklı ama ilişkili bir göreve aktarılması.

T

Transformer

Dikkat mekanizmasını temel alan, günümüz büyük dil modellerinin mimari temelini oluşturan sinir ağı yapısı.

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Transformer

In deep learning, the transformer is a family of artificial neural network architectures based on the multi-head attention…

T

Tree of Thoughts

Bir modelin tek bir akıl yürütme yolu yerine birden fazla aday düşünce dalını araştırdığı yöntem.

T

Turing Test

Bir makinenin insan benzeri zeka sergileyip sergilemediğini ölçmeyi amaçlayan klasik test.

U

Underfitting

Modelin veri içindeki örüntüleri yeterince öğrenemeyecek kadar basit kalması durumu.

U

Unsupervised Learning

Modelin etiketsiz veri içindeki gizli yapı ve örüntüleri kendi başına keşfettiği yöntem.

V

Vector Database

Embedding vektörlerini depolayıp anlamsal benzerlik araması yapmaya olanak tanıyan veritabanı türü.

V

Verbosity Bias

Daha uzun yanıtların aynı doğrulukta olmasa bile daha kaliteli sanılması eğilimi.

V

Vibe Coding

Kod detaylarına hakim olmadan, isteneni doğal dille tarif ederek AI'ya üretici-yürütücü rolü verilen, sonucu deneyerek ilerlenen…

V

Virtual Assistant

Sesli veya yazılı komutlarla kullanıcıya günlük görevlerinde yardımcı olan yapay zeka uygulaması.

V

Vision-Language Model

Görseller ile doğal dili birlikte anlayıp bunlar hakkında metin üretebilen çok modlu model.

V

Vision-Language Model / VLM

Hem görüntüleri hem metni anlayıp ilişkilendirebilen çok modlu model türü.

W

Weight Quantization

Model ağırlıklarını daha düşük bit genişliğinde temsil ederek bellek ve hesaplama ihtiyacını azaltma işlemi.

W

Weight Sparsification

Model ağırlıklarının bir bölümünü sıfırlayarak hesaplama ve bellek gereksinimini azaltma tekniği.

W

Weights

Sinir ağındaki bağlantıların gücünü belirleyen, eğitimle güncellenen sayısal değerler.

Z

Zero-shot Learning

Modelin hiç örnek görmeden yeni bir görevi yerine getirebilmesi.