Yapay Zeka Terimler Sözlüğü

Yapay Zeka Terimler Sözlüğü

A

• Agent: Belirli bir görevi yerine getirmek için çevresiyle etkileşime giren yapay zeka birimi.
• Algoritma: Bir problemi çözmek için izlenen adım adım talimatlar dizisidir. Bir plan veya tarif gibi düşünülebilir.
• Arttırılmış Gerçeklik (AR): Gerçek dünya üzerine dijital verilerin katman olarak eklendiği teknolojidir.

B

• Bias (Önyargı): Yapay zekanın verilerden dolayı geliştirdiği hatalı veya taraflı davranış biçimi.
• Bilişsel Bilişim: İnsan beyninin düşünme ve öğrenme yetilerini taklit eden sistemlerdir. Yapay zekâ, makine öğrenmesi, doğal dil işleme ve büyük veri gibi teknolojileri içerir.
• Bot: Belirli görevleri otomatik olarak yapan yazılım parçacığıdır.
• Bulanık Mantık: Net değil, yaklaşık değerlere göre karar veren sistemdir.
• Büyük Veri: Sosyal medya gibi kaynaklardan hızla ve büyük miktarda toplanan çeşitli verilerdir. Bu veriler analiz edilerek kişiye özel öneriler ve içerikler sunulur.

C

• Chatbot: Sesli veya yazılı olarak kullanıcıdan gelen soru ve talepleri gerçekleştiren dijital araçlardır.

D

• DALL-E: Yazılı metni görsele dönüştüren yapay zeka modelidir.
• Dar Yapay Zeka: Sadece tek bir görevi yapabilen yapay zekadır.
• Deepseek: Derin araştırma.
• Derin Öğrenme (Deep Learning): Çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla çalışan, insan benzeri öğrenme kabiliyeti olan yapay zeka tekniği.
• Dil Modeli (Language Model): İnsan dilini anlayan ve üretim yapabilen yapay zeka modelleridir.
• Doğal Dil İşleme: İnsan dilini kavraması ve metinleri makine diline uyarlayıp işlenmesine olanak sağlayan bir yöntemdir.

E

• Etik: Yapay zekanın geliştirilmesi ve uygulanmasında ahlaki sorumlulukları içeren ilkeler bütünüdür.

F

• Fine-Tuning: Var olan bir yapay zeka modelinin özel bir görev için yeniden eğitilmesi işlemidir.

G

• Gemini: Google tarafından tasarlanmış, kişisel, proaktif ve güçlü yapay zeka asistanınızdır.
• Genel Yapay Zeka: Kendi kendine öğrenen yazılımlar tasarlamaya yarayan yapay zeka.
• Görüntü Tanıma: Görsellerdeki nesneleri tanımaya ve sınıflandırmaya yönelik yapay zeka yeteneğidir.
• Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Bilgisayara, doğru cevapları (etiketleri) göstererek öğretilen yöntem.
• Gözetimsiz Öğrenme: Hiçbir datası olmadan bir konu hakkında kendi kendine doğru veya yanlış bir öğrenme sistemi.
• GPT (Generative Pre-trained Transformer): Önceden eğitilmiş, metin üretebilen güçlü bir dil modelidir.

H

• Halüsinasyon: Yapay zekanın yanlış veya uydurma bilgi üretmesidir.

İ

• İnsan Gibi Öğrenme: Yapay zekanın deneyim ve geri bildirimlerle karar verme becerisi geliştirmesidir.
• İstem: (Bkz: Prompt)

K

• Kümeleme (Clustering): Aynı küme içerisinde özelliklerine veya niteliklerine göre sınıflandırmaya yarayan veri analiz tekniğidir.

L

• LLM (Large Language Model): Çok büyük veriyle eğitilmiş, doğal dil işleme yetenekleri gelişmiş dil modelidir.

M

• Makine Öğrenmesi: Verilerden örüntü öğrenen ve tahmin yapabilen algoritmalar bütünüdür.
• Metin Üretimi (Text Generation): Bir yapay zeka sisteminin insan dil kalıp ve stillerini taklit ederek yazılı içerik ürettiği bir süreçtir. Bu süreç, doğal insan iletişimine benzeyen tutarlı ve anlamlı metinler üretmeyi içerir.
• Midjourney: Metinlerin açıklamalarına uygun görsel oluşturmaya yarayan araçtır.
• Model Eğitimi: Yapay zekaya veriyle bilgi kazandırma sürecidir.

N

• Nöral Ağ: İnsan beyninden esinlenerek tasarlanmış, veriler üzerinde öğrenme yapan algoritmalardır.

O

• Otonom: Bir sistemin dış müdahale olmadan kendi kararlarını alabilmesidir.

Ö

• Önyargı: İnsanlarda da olduğu gibi, kaynağını aldığı veriyi yanlış bilgilendirme.
• Örüntü Tanıma (Pattern Recognition): Verilerdeki benzerlikleri, kuralları veya yapıları fark etme.

P

• Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Doğru ya da yanlış sonuçlara göre ödüllendirme sistemiyle öğrenen yapay zeka türüdür.
• Prompt: Türkçe’de “istem” olarak geçen, yapay zekaya ne yapması gerektiğini belirten girdidir.
• Prompt Engineering: Yapay zekadan en iyi çıktıyı almak için istemlerin (prompt’ların) tasarlanma sürecidir.

R

• Robotik: Doğal olmayan, makineleşme, robotlar.

S

• Sınıflandırma: Bir grup veriyi ortak özelliklerine göre farklı sınıflara ayırma işlemi.
• Sohbet Botu (Chatbot): İnsanlarla yazılı ya da sesli olarak konuşabilen yapay zeka yazılımıdır.

T

• Transformer: Doğal dil işleme alanında devrim yaratan bir yapay zeka modelleme mimarisidir.
• Turing Testi: Amacı, bir makinenin düşünebildiğini söyleyebilmenin mantıksal olarak mümkün olup olmadığını sorgulamaktır. Turing testine göre makine, gönüllü bir insanla birlikte, sorgulayıcının görüş alanının dışında bir yere saklanır.

U

• Underfitting: Bir modelin veriyi yeterince iyi öğrenememesi durumu. Model veriyi anlayamaz, hem eğitim hem test verisinde kötü sonuç verir.

Ü

• Üretken Yapay Zeka (Generative AI): Yazılı metin, ses, görüntü veya video şeklinde yeni içerik üretmek için tasarlanmış yapay zeka modelleri anlamına gelir.

V

• Veri Etiketleme: Verilerin ne olduğunu belirtme işlemi.
• Veri Mahremiyeti: Kullanıcı verilerinin gizliliğinin korunması ilkesi. Yapay zeka uygulamalarında kritik bir konudur.

Y

• Yapay Sinir Ağları: İnsan beyninin öğrenmesini kopyalayan bir öğrenme şekli.
• Yapay Zekâ (AI): İnsan zekâsına benzer şekilde öğrenebilen, karar verebilen ve problem çözebilen sistemlerin genel adıdır.