https://terms.ai-term-hub.com/tr/Recent content on AI Terimleri SözlüğüHugotr-trhttps://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stereotype/Sat, 18 Jul 2026 16:21:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stereotype/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada kalıp yargılar, modeller eğitim verisinde mevcut olan toplumsal önyargıları öğrenip büyüttüğünde ortaya çıkar. Bunlar, belirli meslekleri belirli cinsiyetlerle ilişkilendirme gibi ayrımcı sonuçlara yol açabilir&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka çıktılarında yansıyan, belirli bir insan grubu hakkında genelleştirilmiş ve genellikle aşırı basitleştirilmiş inanç.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_extraction/Sat, 18 Jul 2026 16:21:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_extraction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Model çıkarma, hedef makine öğrenimi modelinin API&rsquo;sini sorgulayarak iç yapısını, ağırlıklarını veya karar sınırlarını çıkarmayı içerir. Saldırganlar bu sorgulamaları, modeli çoğaltan bir taklit model oluşturmak için kullanır&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir saldırganın modeli sorgulayarak parametrelerini yeniden oluşturması veya bir taklit kopya oluşturması saldırısı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/curriculum_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:21:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/curriculum_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Müfredat öğrenimi, basit örnekle başlayıp kademeli olarak karmaşıklığı artırarak eğitim verisini yapılandırılmış bir sırayla sunarak insan eğitimini taklit eder. Bu yaklaşım, sinir ağlarının&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modellerin zor örneklerle ilerlemeden önce kolay örneklerden öğrenmesini sağlayan bir eğitim stratejisi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/right_to_be_forgotten/Sat, 18 Jul 2026 16:21:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/right_to_be_forgotten/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Unutulma hakkı, kullanıcıların kişisel bilgilerini veritabanlarından ve yapay zeka eğitim setlerinden kaldırılmasını talep etmelerini sağlar. Makine öğreniminde bunun uygulanması, modellerin&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bireylerin kuruluşlar tarafından tutulan kişisel verilerinin silinmesini talep etmesine izin veren yasal bir kavram.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_minimization/Sat, 18 Jul 2026 16:21:57 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_minimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri minimizasyonu, kuruluşların veri toplama faaliyetlerini yeterli, ilgili ve gerekli olanla sınırlamalarını gerektiren temel bir gizlilik ilkesidir. Yapay zekada bu, modelleri &hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yalnızca belirli bir amaç için kesinlikle gerekli olan kişisel verilerin toplanması ve işlenmesi ilkesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/backdoor_attack/Sat, 18 Jul 2026 16:21:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/backdoor_attack/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir arka kapı saldırısı, makine öğrenimi modelinin eğitim verisinin, tetikleyici adı verilen belirli kalıtlarla zehirlenmesini içerir. Model temiz verilerde normal şekilde çalışırken, yanlış davranışları tetiklemek için&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kötü niyetli aktörlerin, belirli yanlış sınıflandırmalara neden olmak için eğitim sırasında yapay zeka modellerine gizli tetikleyiciler yerleştirdiği bir güvenlik tehdididir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/zero_shot_prompting/Sat, 18 Jul 2026 16:21:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/zero_shot_prompting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sıfır atışlı istemleme, önceden eğitilmiş bir dil modelinden, herhangi bir az atışlı örnek sağlamadan veya ek ince ayar yapmadan doğrudan metinsel bir istem yoluyla bir görevi tamamlamasını istemeyi içerir. Model&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wumpus_world/Sat, 18 Jul 2026 16:21:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wumpus_world/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Wumpus Dünyası, Russell ve Norvig&rsquo;in yapay zeka ders kitabında tanıtılan ızgara tabanlı bir ortamdır. Bir ajan, çukurlardan ve bir Wumpus canavarından kaçınarak altını bulmak için ızgara üzerinde hareket etmelidir. Ajan algılar&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/xlm_roberta/Sat, 18 Jul 2026 16:21:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/xlm_roberta/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>XLM-RoBERTa (Çok Dilli Dil Modeli RoBERTa), Meta AI tarafından geliştirilen büyük ölçekli çok dilli bir modeldir. 100&rsquo;den fazla dili kapsayan çeşitli bir veri kümesinde önceden eğitilerek RoBERTa mimarisini genişletir&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/zeuthen_strategy/Sat, 18 Jul 2026 16:21:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/zeuthen_strategy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Zeuthen stratejisi, çok ajanlı müzakerelerde pazarlık için kural tabanlı bir yaklaşımdır. Bir ajanın, tercih ettiği sonuca ulaşmak için almak istediği maksimum riski hesaplar; bu risk, tercih edilen sonucu elde etmek için&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/winner_take_all_in_action_selection/Sat, 18 Jul 2026 16:21:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/winner_take_all_in_action_selection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kazanan Hepsini Alır (WTA), sinir ağlarında ve pekiştirmeli öğrenmede, birden fazla rekabetçi eylem veya hipotez arasındaki çatışmaları çözmek için kullanılan rekabetçi bir süreçtir. Bu şemada, en yüksek aktivasyona sahip birim diğer tüm birimlerin aktivitesini baskılar ve yalnızca o birimin temsil ettiği eylem veya hipotez seçilir. Bu yaklaşım, net ve kesin kararlar alınmasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wetware_computer/Sat, 18 Jul 2026 16:21:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wetware_computer/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Wetware hesaplama, geleneksel silikon tabanlı donanım yerine biyolojik nöronların (çoğunlukla in vitro kültürlerde yetiştirilenler) birincil işleme birimleri olarak hizmet verdiği sistemleri ifade eder. Bu sistemler, biyolojik nöronların yüksek verimliliğini ve öğrenme kapasitesini hesaplama süreçlerine entegre ederek enerji verimliliği ve esnek bilgi işleme yetenekleri sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/whisper/Sat, 18 Jul 2026 16:21:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/whisper/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Whisper, çeşitli dilleri, lehçeleri ve aksanları işleyebilmek üzere tasarlanmış genel amaçlı bir konuşma tanıma modelidir. Çok dilli ve çok görevli gözetimli verilerden oluşan yüz binlerce saatlik veri seti üzerinde eğitilmiştir. Gürültülü ortamlarda bile yüksek doğruluk sağlar ve metne çevirme, dil algılama ve altyazı oluşturma gibi görevlerde etkili sonuçlar verir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wordpiece/Sat, 18 Jul 2026 16:21:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wordpiece/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>WordPiece, BERT ve ALBERT gibi doğal dil işleme modellerinde yaygın olarak kullanılan bir parçalama yöntemidir. Kelimeleri daha küçük alt kelime birimlerine ayırarak morfolojik zenginliği yönetir ve sözlük dışı kelimelerle başa çıkma yeteneğini artırır. Bu sayede model, eğitim verisinde nadir görülen veya hiç görünmeyen kelimeleri de etkili bir şekilde temsil edebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/workplace_impact_of_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:21:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/workplace_impact_of_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, AI&rsquo;nın emek piyasası üzerindeki dönüştürücü etkisini kapsar; rutin görevlerin otomasyonu, yeni iş kategorilerinin yaratılması ve gereken beceri setlerindeki değişimler dahil olmak üzere. AI, üretkenliği artırırken aynı zamanda iş gücünün yeniden eğitilmesini ve insan-makine işbirliğinin yeniden tanımlanmasını gerektirir. Etik ve sosyal boyutları da bu alanın önemli bir parçasını oluşturur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/web_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:21:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/web_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Web zekası, internette mevcut olan devasa miktarda yapılandırılmamış veriyi işlemek için veri madenciliği, makine öğrenimi ve anlamsal teknolojileri kullanmayı içerir. Ham web verilerini dönüştürmeyi amaçlar</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Dünya Çapındaki Ağ&rsquo;dan (WWW) bilgiyi çıkarmak, yönetmek ve analiz etmek için akıllı tekniklerin uygulanması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/webhook/Sat, 18 Jul 2026 16:21:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/webhook/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir webhook, bir olay gerçekleştiğinde bir hizmetin başka bir hizmete gerçek zamanlı bilgi sağlaması için bir mekanizmadır. Değişiklikleri sürekli sorgulamak (polling) yerine, kaynak sistem belirli bir URL&rsquo;ye HTTP POST isteği gönderir</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/websocket/Sat, 18 Jul 2026 16:21:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/websocket/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>WebSocket, istemci ile sunucu arasında kalıcı, iki yönlü iletişimi sağlayan bir bilgisayar iletişim protokolüdür. Her istek-cevap döngüsü için yeni bir bağlantı gerektiren HTTP&rsquo;nin aksine, WebSocket bağlantıyı açık tutar</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gerçek zamanlı veri alışverişi için tek bir TCP bağlantısı üzerinden çift yönlü (tam çift) iletişim kanalları sağlayan bir protokol.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wetware/Sat, 18 Jul 2026 16:21:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wetware/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Wetware başlangıçta biyolojik beyin dokusunu ifade etse de, kibernetik ve transhümanizm bağlamında insan zihnini veya beynini bir hesaplama sistemi olarak tanımlamak amacıyla evrilmiştir. &lsquo;Donanım&rsquo; (fiziksel bileşenler) ve</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgisayar bağlamlarında genellikle donanım ve yazılıma karşıt olarak kullanılan, biyolojik beyinleri veya canlı dokuyu ifade eden terim.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/weak_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:21:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/weak_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dar alan yapay zekası olarak da bilinen zayıf yapay zeka, yüz tanıma veya dil çevirisi gibi belirli sorunları çözmek veya özel görevleri yerine getirmek için mühendislik yoluyla oluşturulmuş sistemleri ifade eder. Genel zeka</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/watermarking/Sat, 18 Jul 2026 16:20:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/watermarking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Jeneratif yapay zeka giderek artan miktarda sentetik medya üretirken, filigranlama şeffaflık ve hesap verebilirlik için kritik bir araç haline gelmektedir. Görüntüler, metinler vb. dijital içerikte değişiklik yapılmasını ( &hellip; ) içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/way_of_the_future/Sat, 18 Jul 2026 16:20:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/way_of_the_future/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Katı bir teknik terim olmasa da, &lsquo;Geleceğin Yolu&rsquo;; otonom sistemlere, kişiselleştirilmiş yapay zeka asistanlarına ve otomatik karar verme süreçlerine doğru olan paradigma değişimini tanımlar. Şunları kapsar: ( &hellip; )</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bu terim genel olarak teknolojik ilerlemenin öngörülen seyir yönünü, özellikle yapay zekanın günlük hayata ve sanayiye entegrasyonunu ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/voice/Sat, 18 Jul 2026 16:20:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/voice/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada ses, dilbilimsel bilgiyi taşıyan insan ses tellerinden kaynaklanan akustik sinyalleri kapsar. Genel ses verisinden farklı olarak, özellikle konuşmaya (spo&hellip;) ilişkindir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Ses, konuşma tanma ve sentez sistemleri için birincil giriş biçimi olarak hizmet eden, insan tarafından üretilen konuşma sesini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/voice_activity_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:20:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/voice_activity_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>VAD algoritmaları, arka plan gürültüsü veya duraklamalar gibi konuşma dışı aralıklardan aktif konuşma dönemlerini ayırt etmek için ses akışlarını gerçek zamanlı olarak analiz eder. Bu, bant genişliğini optimize etmek için ( &hellip; ) kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wadhwani_institute_for_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:20:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wadhwani_institute_for_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Wadhwani Vakfı&rsquo;nın önemli bir bağışıyla kurulan enstitü, büyük ölçekli toplumsal sorunları çözmek için gelişmiş makine öğrenimi ve bilgisayarlı görü teknolojilerinden yararlanır. Projesi (pr&hellip;)</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Wadhwani Yapay Zeka Enstitüsü, gelişmekte olan ekonomilerdeki sağlık ve tarım alanındaki kritik zorlukları çözmek için yapay zeka çözümlerine odaklanan bir araştırma kuruluşudur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/virtual_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:20:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/virtual_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sanal Zeka, genellikle kullanıcılarla veya diğer ajanlarla etkileşime giren, sanal veya dijital bir alanda çalışmak üzere tasarlanmış herhangi bir yapay zeka sistemini kapsar. Buna sanal asistanlar, oyun NPC&rsquo;leri ve dijital ikizler dahildir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/unsloth/Sat, 18 Jul 2026 16:20:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/unsloth/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Unsloth, Büyük Dil Modellerinin (LLM) ince ayarını ve dağıtımını optimize etmek için tasarlanmış özel bir araçtır. Standart PyTorch işlemlerini değiştirerek önemli hız artışları ve bellek tasarrufu sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Unsloth, büyük dil modellerinin (LLM) eğitimini ve çıkarımını optimize edilmiş bellek yönetimi ve çekirdek uygulamaları aracılığıyla %100&rsquo;e kadar hızlandıran açık kaynaklı bir kütüphanedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vibevoice/Sat, 18 Jul 2026 16:20:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vibevoice/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Vibevoice, İnsan Konuşmasının &lsquo;havasını&rsquo; veya duygusal nüanslarını yakılmasına vurgu yapan Metinden Konuşmaya (TTS) teknolojisi için kavramsal veya markalaşmış bir yaklaşımdır. Geleneksel TTS&rsquo;in monoton seslerden kaçınması gibi, bu yaklaşım daha insani bir ton hedefler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/video_super_resolution/Sat, 18 Jul 2026 16:20:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/video_super_resolution/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Video Süper Çözünürlük, detayları korurken ve yapay izleri azaltarak video içeriğini daha düşük çözünürlüklerden (örn. 480p) daha yüksek çözünürlüklere (örn. 4K) ölçeklendirmek için sinir ağlarını kullanmayı içerir. Geleneksel yöntemlerin aksine zaman boyutundaki tutarlılığı da dikkate alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vllm/Sat, 18 Jul 2026 16:20:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vllm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>vLLM (Virtual Large Language Model), LLM sunumunu hızlandırmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir kütüphanedir. İşletim sistemlerinin sanal bellek yönetiminden ilham alan PagedAttention adlı bir bellek yönetimi tekniği tanıtır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>vLLM, PagedAttention kullanarak GPU bellek kullanımını optimize eden Büyük Dil Modelleri için yüksek verimli ve bellek verimli bir çıkarım motorudur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/united_states_tech_force/Sat, 18 Jul 2026 16:20:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/united_states_tech_force/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;ABD Teknoloji Gücü&rsquo; terimi, genellikle yazılım mühendisliği, veri bilimi ve donanım üretimi dahil olmak üzere teknoloji sektörlerinde istihdam edilen büyük Amerikan emek piyasası segmentini belirtir. Bu kavram, ülkenin inovasyon ekonomisindeki rolünü ve yetenek dinamiklerini analiz etmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/underfitting/Sat, 18 Jul 2026 16:20:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/underfitting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Alt uydurma, istatistiksel bir modelin veya makine öğrenmesi algoritmasının girdilerden çıktılara olan işlevi doğru bir şekilde yaklaşıklayamadığı durumdur. Bu genellikle modelin veri karmaşıklığını yakalamak için yeterince kompleks olmaması nedeniyle gerçekleşir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/unified_model/Sat, 18 Jul 2026 16:20:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/unified_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Birleşik model, ayrı özel modeller gerektirmeden metin üretimi, görüntü tanıma ve kod sentezi gibi çeşitli farklı görevleri gerçekleştirebilen bir yapay zeka sistemini ifade eder. Bu yaklaşım, kaynak verimliliğini artırır ve çoklu görev ortamlarında entegrasyonu kolaylaştırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/universal_psychometrics/Sat, 18 Jul 2026 16:20:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/universal_psychometrics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Evrensel psikometri, kişilik, bilişsel yetenek veya duygusal zeka gibi psikolojik yapıları güvenilir bir şekilde ölçebilen değerlendirme araçlarının geliştirilmesi ve uygulanmasını içerir. Bu alan, kültürel farklılıklara rağmen ölçümün geçerliliğini ve eşitliğini sağlamaya odaklanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/uncensored/Sat, 18 Jul 2026 16:20:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/uncensored/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamında &lsquo;sansürsüz&rsquo;, genellikle yerleşik güvenlik hizalamalarını kaldırmak veya zayıflatmak amacıyla ince ayar veya değişikliklere tabi tutulan modelleri tanımlar. Bu modeller, kullanıcıların güvenlik kısıtlamalarını atlamasına olanak tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Güvenlik filtrelerini ve etik yönergeleri aşmak için değiştirilmiş yapay zeka modellerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tree_of_thoughts/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tree_of_thoughts/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Düşünce Ağacı (ToT), geleneksel düşünce zinciri ipuçlarından farklı olarak, modelin her adımda birden fazla ayrı akıl yürütme yolunu keşfetmesine olanak tanır ve bu yolları bir ağaç yapısı halinde organize eder. Model, bu yolları değerlendirip en başarılı sonuçlara giden yolu seçer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/trustworthy_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/trustworthy_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Güvenilir Yapay Zeka, AI sistemlerinin güvenilir ve etik şekilde çalışmasını sağlayan ilkeleri ve uygulamaları kapsar. Temel özellikler arasında saldırılara karşı dayanıklılık, çeşitli nüfuslar arasında adalet, şeffaflık ve hesap verebilirlik bulunur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tracing/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tracing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka mühendisliği bağlamında izleme, verinin bir model veya uygulama içinde nasıl aktığını, her adımdaki girdileri, çıktıları, gecikmeyi ve kaynak kullanımını dahil olmak üzere detaylı günlükleri yakalamayı içerir. Bu süreç, sistemin davranışını şeffaflaştırarak analiz etmeyi sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/type_checker/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/type_checker/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Özellikle Python, C++ veya Rust gibi dillerde yazılmış yapay zeka kütüphaneleri için yazılım mühendisliğinde, bir tip denetleyici işlemlerin uyumlu veri türlerinde gerçekleştirildiğini doğrulayarak kodun doğruluğunu sağlar. Bu, çalışma zamanı hatalarını önlemeye yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tum/Sat, 18 Jul 2026 16:18:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tum/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akademik veya endüstriyel literatürde &lsquo;Tum&rsquo; terimi, temel bir yapay zeka kavramı, tekniği veya metriği olarak yaygın kabul görmüş bir tanıma sahip değildir. Muhtemelen &lsquo;Turing Testi&rsquo;, &lsquo;Transformer Modeli&rsquo; gibi terimlerin yanlış yazımıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/timeline_of_artificial_intelligence_risks_in_global_finance/Sat, 18 Jul 2026 16:18:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/timeline_of_artificial_intelligence_risks_in_global_finance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, yapay zeka teknolojilerinin küresel finansal sistemlere güvenlik açıkları getirdiği olayların tarihsel ve projeksiyonlu dizisini ifade eder. Erken aşama algoritmik işlemlerden mevcut düzenleyici boşluklara kadar uzanan bu süreç, finansal istikrar üzerindeki potansiyel tehditleri anlamak için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/token_maxxing/Sat, 18 Jul 2026 16:18:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/token_maxxing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Token maxxing, bir modelin bağlam penceresinin tam kapasitesini kullanmak veya daha iyi performans için tokenların semantik yoğunluğunu optimize etmek amacıyla girdilerin dikkatli şekilde hazırlanmasını içerir. Uygulayıcılar, modelin sınırlarını zorlamak veya maliyetleri düşürmek için girdileri genişletebilir veya sıkıştırabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/toy_problem/Sat, 18 Jul 2026 16:18:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/toy_problem/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve bilgisayar bilimlerinde, toy problem bir kavramı açıklamak veya yeni bir algoritmayı test etmek için tasarlanmış son derece basitleştirilmiş bir senaryodur. Örneğin N-Kraliçe problemi veya Traversing Maze gibi durumlar, gerçek dünya uygulamalarına geçmeden önce temel mantığın doğrulanması için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/toxicity/Sat, 18 Jul 2026 16:18:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/toxicity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada zehirlilik, saygısız olan, tartışmadan ayrılma eğilimine neden olabilecek veya belirli bir kimliğe odaklanan içeriklerin üretilmesi veya yayılması anlamına gelir. Hafif hakaretlerden açık tehditlere kadar uzanan bir yelpazeyi kapsar ve etik yapay zeka geliştirme süreçlerinde ele alınması gereken kritik bir faktördür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/toxicity_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:18:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/toxicity_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Zehirlilik algılama, metin girdilerini analiz etmek ve zararlı içerik olasılığını gösteren bir olasılık puanı atamak için doğal dil işleme tekniklerini kullanır. Bu sistemler genellikle denetimli öğrenme ile eğitilir ve kullanıcı etkileşimlerini gerçek zamanlı olarak izleyerek topluluk standartlarına aykırı içerikleri tespit etmeyi amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/thinking/Sat, 18 Jul 2026 16:17:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/thinking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnsanlar biyolojik olarak düşünürken, yapay zeka &lsquo;düşünmesi&rsquo; bilişsel işlevleri taklit eden hesaplama işlemlerini içerir. Mantıksal çıkarım, desen tanıma ve çıkarım yapmayı kapsar. Modern büyük dil modelleri (LLM&rsquo;ler), karmaşık görevleri çözmek için bu tür gelişmiş bilişsel simülasyonları kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/thudm/Sat, 18 Jul 2026 16:17:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/thudm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>THUDM (Tsinghua Üniversitesi Doğal Dil İşleme Araştırma Grubu), özellikle doğal dil işleme alanında yapay zeka üzerine odaklanan önde gelen akademik ve araştırma kuruluşudur. Açık kaynaklı büyük dil modelleri geliştirerek topluluğa katkıda bulunmalarıyla tanınırlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/three_factor_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:17:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/three_factor_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Üç faktörlü öğrenme, pekiştirmeli öğrenme içinde öğrenme sürecini üç ayrı bileşene ayıran spesifik bir yaklaşımdır: ödül sinyali, değer fonksiyonu ve politika. Bu yaklaşım, ajanın çevresinden aldığı geri bildirimlere dayanarak uzun vadeli getiriyi maksimize etmesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/throughput/Sat, 18 Jul 2026 16:17:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/throughput/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka mühendisliğinde verimlilik, sistem kapasitesini gösteren kritik bir performans metriğidir. Genellikle büyük dil modelleri (LLM&rsquo;ler) için saniyedeki token sayısı, bilgisayarlı görü modelleri için saniyedeki görüntü sayısı veya genel sistemler için saniyedeki sorgu sayısı olarak ölçülür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/time_series/Sat, 18 Jul 2026 16:17:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/time_series/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Zaman serisi verileri, zaman aralıkları boyunca ardışık olarak kaydedilen gözlemlerden oluşur. Yapay zekada bu veri türü, geçmiş kalıplara dayanarak gelecekteki trendleri tahmin etmek için hayati öneme sahiptir. LSTM ve Transformer gibi özel modeller, bu serilerdeki zamansal bağımlılıkları modellemek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_to_speech/Sat, 18 Jul 2026 16:17:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_to_speech/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metinden konuşmaya (TTS), dijital metinleri kullanıcıya sesli olarak okuyan bir yardımcı teknoloji türüdür. İnsan intonasyonunu taklit eden, doğal bir şekilde sentezlenmiş konuşma üretmek için gelişmiş sinir ağlarını ve akustik modelleri kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_to_video/Sat, 18 Jul 2026 16:17:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_to_video/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metinden videoya, doğal dil girdilerine dayalı olarak dinamik görsel içerikler üreten jeneratif yapay zeka modellerini ifade eder. Bu sistemler, tutarlı bir dizi görüntü sentezlemek için metin istemlerinden anlamsal anlamı analiz eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tflite/Sat, 18 Jul 2026 16:17:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tflite/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>TensorFlow Lite, akıllı telefonlar, mikrodenetleyiciler ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazları gibi kaynak kısıtlamalı cihazlara makine öğrenimi modelleri dağıtmak üzere tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir. Modelleri optimize ederek düşük gecikme süresi ve azaltılmış bellek kullanımı sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/the_ai_con/Sat, 18 Jul 2026 16:17:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/the_ai_con/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>The AI Con, yapay zeka sektöründeki yanıltıcı uygulamaları, abartılı iddiaları ve güvenlik açıklarını araştırmayı ve vurgulamaya adanmış yıllık bir etkinlidir. Tipik teknoloji konferanslarının aksine, bu etkinlik sektörün karanlık yönlerini ve etik ihlallerini ele alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/the_master_algorithm/Sat, 18 Jul 2026 16:17:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/the_master_algorithm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pedro Domingos&rsquo;un aynı adlı kitabında ortaya atılan &lsquo;Master Algorithm&rsquo;, tüm insan öğrenme süreçlerini çoğaltabilecek teorik olarak birleştirilmiş bir makine öğrenimi çerçevesini tanımlar. Farklı öğrenme paradigmalarını tek bir evrensel çatıda birleştirmeyi amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_embeddings_inference/Sat, 18 Jul 2026 16:17:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_embeddings_inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metin Gömme Çıkarımı, doğal dili yüksek boyutlu vektörlere dönüştüren modellerin dağıtımı ve optimize edilmesini ifade eder. Bu gömmeler (embeddings), anlamsal anlamı yakalayarak sistemlerin metinler arasındaki anlam benzerliğini anlayabilmesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_generation/Sat, 18 Jul 2026 16:17:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metin Üretimi, yapay zeka modellerinin yeni metinsel içerik oluşturduğu doğal dil işlemenin temel bir uygulama paradigmasydır. Bir dizi içindeki muhtemel bir sonraki tokenu tahmin ederek metin üretir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modellerin sağlanan istemlere veya bağlama dayalı olarak insan benzeri metin dizilerini tokenden tokene ürettiği bir yapay zeka yeteneği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_generation_inference/Sat, 18 Jul 2026 16:17:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_generation_inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metin Üretimi Çıkarımı (TGI), düşük gecikme süresi ve yüksek veri akışı ile büyük dil modellerini (LLM) hizmete sunmak üzere tasarlanmış özel bir yazılım çerçevesidir. Metin üretimi için çıkarım sürecini optimize eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_to_image/Sat, 18 Jul 2026 16:17:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_to_image/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metinden Görüntüye, doğal dil betimlemelerine dayanarak fotogerçekçi veya sanatsal görüntüler sentezlemek için üretken yapay zekanın uygulanmasını ifade eder. Bu sistemler genellikle difüzyon modellerini kullanarak gürültülü verilerden anlamlı görüntüler oluşturur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_to_audio/Sat, 18 Jul 2026 16:17:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_to_audio/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metinden Ses&rsquo;e, metinsel girdiyi işitsel çıktıya dönüştüren teknolojileri kapsayan geniş bir terimdir. İnsan benzeri ses sentezi için Metinden Konuşmaya (TTS) ile sıkça ilişkilendirilse de, aynı zamanda arka plan sesleri ve müzik gibi konuşma dışı sesleri de içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_classification/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/text_classification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metin sınıflandırma, algoritmaların yapılandırılmamış metin verilerine önceden tanımlanmış kategoriler atadığı denetimli bir öğrenme görevidir. Yaygın teknikler arasında Naif Bayes, Destek Vektör Makineleri ve Derin Öğrenme modelleri yer alır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Metnin içeriğine veya anlamsal anlamına dayalı olarak metni düzenlenmiş gruplara kategorize etme süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tensorboard/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tensorboard/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>TensorBoard, TensorFlow çalıştırma işlemlerini ve grafiklerini incelemek ve anlamak için bir web uygulaması koleksiyonudur. Zaman içinde kayıp ve doğruluk gibi metrikleri görselleştirmek, model grafiğini görüntülemek ve hiperparametre ayarlamalarını desteklemek için araçlar sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tensorflow_hub/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tensorflow_hub/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>TensorFlow Hub, makine öğrenimi bileşenlerini yayınlamak ve yeniden kullanmak için bir platformdur. Geliştiricilerin görüntü sınıflandırma, metin gömme ve diğer görevler için önceden eğitilmiş modellere erişmesini sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Önceden eğitilmiş modellerle transfer öğrenimini mümkün kılan, yeniden kullanılabilir makine öğrenimi modüllerinin bulunduğu bir depo.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tensor/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tensor/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgisayar bilimlerinde ve derin öğrenmede tensör, skalerleri, vektörleri ve matrisleri daha yüksek boyutlara genelleştiren matematiksel bir nesnedir. Sırası (boyut sayısı) ve şekli ile karakterize edilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Derin öğrenme çerçevelerinin temel veri yapısı olarak hizmet veren çok boyutlu bir dizi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/temporal_bias/Sat, 18 Jul 2026 16:16:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/temporal_bias/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Zamansal önyargı, makine öğrenimi modellerinin eski gözlemlere kıyasla güncel gözlemlere aşırı ağırlık vermesi durumudur; bu genellikle durağan olmayan veri dağılımları veya belirli eğitim protokolleri nedeniyle ortaya çıkar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modellerin tarihsel bağlam yerine güncel verilere öncelik vermesine neden olan, tahminlerde yanlılığa yol açan sistematik bir hata.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/symbol_level/Sat, 18 Jul 2026 16:16:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/symbol_level/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada sembol seviyesi, bilginin sürekli sayısal değerler yerine ayrık semboller kullanılarak kodlandığı yüksek düzeyli bir soyutlamayı temsil eder. Bu yaklaşım, sembolik yapay zekanın temelini oluşturur ve mantıksal çıkarımlara dayanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/symbolic_regression/Sat, 18 Jul 2026 16:16:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/symbolic_regression/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sembolik regresyon, gözlemlenen verilere en uygun şekilde oturan, genellikle bir ağaç yapısı olarak temsil edilen matematiksel bir ifade bulmaya yönelik bir regresyon analiz türüdür. Geleneksel regresyon yöntemlerinin aksine, sembolik regresyon veri arasındaki ilişkiyi açık bir matematiksel formülle ifade etmeyi hedefler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/symbolic_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:16:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/symbolic_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sembolik yapay zeka, sıkça GOFAI (Eski Usul İyi Yapay Zeka) olarak adlandırılır ve akıl yürütme ile problem çözme gerçekleştirmek için semboller ve kuralların manipülasyonuna dayanır. Bağlantısıcı (connectionist) yaklaşımların aksine, bu yöntem şeffaf ve yorumlanabilir karar mekanizmaları sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/t2i/Sat, 18 Jul 2026 16:16:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/t2i/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metinden Görüntüye (T2I) üretimi, doğal dil ipuçlarına dayanarak görüntüleri sentezlemek için derin öğrenme modellerinin (örneğin difüzyon modelleri veya GAN&rsquo;ler) kullanılmasını içerir. Bu modeller, metin ve görsel veriler arasındaki korelasyonu öğrenerek, kullanıcıların metin tabanlı talimatlarla yeni görseller yaratmasına olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tanh/Sat, 18 Jul 2026 16:16:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tanh/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hiperbolik tanjant (Tanh) fonksiyonu, sinir ağlarında yaygın olarak kullanılan doğrusal olmayan bir aktivasyon fonksiyonudur. Girdi değerlerini (-1, 1) aralığına sıkıştırarak sıfır merkezli çıktılar sağlar; bu durum, gradyan inişi sırasında öğrenme sürecini hızlandırmaya yardımcı olabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/supermind_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/supermind_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Süper zihin yapay zekası, birden fazla yapay zeka bileşeni, insan uzmanı veya hibrit insan-yapay zeka ekiplerinin, bireysel herhangi birinden daha yüksek kapasiteye sahip kolektif bir zeka oluşturmak için sorunsuz işbirliği yaptığı sistemleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/syman/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/syman/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ana akım yapay zeka terminolojisinde &lsquo;Syman&rsquo; için geniş kabul görmüş bir tanım yoktur. Belirli bir özel araç, &lsquo;System&rsquo; (Sistem) kelimesinin yazım hatası (Sistem İstemi gibi) veya bağlama özgü bir terim olabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/superintelligence_ban/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/superintelligence_ban/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, Yapay Üstün Zeka&rsquo;nın (ASI) araştırmasına yönelik kısıtlama veya tamamen durdurma politikası tartışmasını ifade eder. Savunucular, ASI&rsquo;nin varoluşsal riskler oluşturduğunu iddia eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İnsan bilişsel yeteneklerini aşan yapay genel zekanın geliştirilmesinin yasaklanmasını savunan önerilen bir düzenleyici önlem veya etik tutum.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sycophancy/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sycophancy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yaltaklanma, büyük dil modellerinde sistemin doğru bilgi sağlamaktan ziyade kullanıcıyı memnun etmeyi önceliklendirdiği bir başarısızlık modudur. Bu durum genellikle insan geri bildirimli pekiştirmeli öğrenme sırasında ortaya çıkar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir yapay zeka modelinin, gerçeklerden sapmış olsa bile kullanıcı girdilerine veya tercihlerine aşırı derecede katılması, algılanan faydalılığı veya ödülü maksimize etme eğilimi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/surrogate_model/Sat, 18 Jul 2026 16:16:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/surrogate_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğrenimi ve optimizasyonda, yedek model doğrudan değerlendirilmesi zor olan hedef fonksiyon için bir vekil görevi görür. Orijinal modelden alınan girdi-çıktı çiftleri üzerinde eğitilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Daha karmaşık, hesaplaması maliyetli veya erişilemeyen siyah kutu bir modelin davranışını yaklaşık olarak simüle etmek için kullanılan basitleştirilmiş bir matematiksel model.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/streaming/Sat, 18 Jul 2026 16:15:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/streaming/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akış, verinin oluşturulduğu anda gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı olarak sürekli olarak alınmasını ve işlenmesini ifade eder. Sabit veri kümelerini işleyen toplu işlemeden farklı olarak, akış sistemleri sınırsız ve sürekli değişen veri akışlarını yönetir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/statistical_relational_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:15:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/statistical_relational_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İstatistiksel ilişkisel öğrenme (SRL), olasılık teorisini ilişkisel veri yapılarıyla birleştirerek modellerin varlıklar arasındaki ve bunların ilişkileri arasındaki bağımlılıkları yakalamasına olanak tanır. Standart istatistiksel yöntemlerden farklı olarak, nesneler arası ilişkileri açıkça modelleyebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/statistical_learning_theory/Sat, 18 Jul 2026 16:15:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/statistical_learning_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İstatistiksel öğrenme teorisi (SLT), istatistik ve bilgisayar biliminin, belirli algoritmaların sınırlı eğitim örneklerinden görünmeyen verilere nasıl genelleme yapabileceğini incelediği bir dalıdır. Odak noktası, genelleme hatası için üst sınırlar belirlemektir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/structured_sparsity_regularization/Sat, 18 Jul 2026 16:15:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/structured_sparsity_regularization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapılandırılmış seyrekleştirme düzenlileştirmesi, standart L1 düzenlileştirmesinin ötesine geçerek, katsayıların bağımsız olarak sıfır yerine belirli desenlerde sıfır olmasını teşvik eder. Verideki özellikler arasındaki ilişkiler hakkında önceden bilinen bilgileri modele dahil eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/structural_risk_minimization/Sat, 18 Jul 2026 16:15:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/structural_risk_minimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapısal risk minimizasyonu (SRM), aşırı öğrenmeyi önlemek için model karmaşıklığını kontrol ederek beklenen riski minimize eden bir yöntemdir. Empirik risk minimizasyonunun, düzenlileştirme terimi eklenerek genişletilmiş halidir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model uyumu ile karmaşıklığı dengeleyerek genelleme hatasının üst sınırını minimize etmeyi amaçlayan istatistiksel öğrenmede bir ilke.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stability/Sat, 18 Jul 2026 16:15:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğreniminde kararlılık, bir modelin performansının ve parametrelerinin eğitim verisindeki küçük değişikliklere (pertürbasyonlara) karşı ne kadar dayanıklı olduğunu ifade eder. Kararlı bir algoritma, eğitim verisindeki küçük varyasyonlar karşısında benzer modeller üretecek ve aşırı uyum (overfitting) riskini azaltacaktır. Bu özellik, modelin genelleme yeteneği ve güvenilirliği açısından kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/spike_and_slab_regression/Sat, 18 Jul 2026 16:15:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/spike_and_slab_regression/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Spike-and-slab regresyonu, değişken seçimi ve seyrek modelleme (sparse modeling) için kullanılan bir Bayesçi istatistiksel tekniktir. İki bileşenden oluşan bir karışım öncelik dağılımı kullanır: bir &lsquo;spike&rsquo; (genellikle sıfıra çok yakın veya tam sıfır değerler için) ve bir &lsquo;slab&rsquo; (sıfırdan farklı, daha geniş bir dağılıma sahip değerler için). Bu yaklaşım, modelin hangi değişkenlerin önemli olduğunu belirlemesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stable_diffusion/Sat, 18 Jul 2026 16:15:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stable_diffusion/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Stable Diffusion, metin girdilerine koşullu olarak detaylı görüntüler oluşturan derin öğrenme modelidir. Piksel uzayı yayılım modellerinin aksine, sıkıştırılmış bir gizli uzayda (latent space) çalışır. Bu yaklaşım, hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde düşürürken yüksek çözünürlüklü ve gerçekçi görseller üretmeyi mümkün kılar. Model, genellikle bir VAE (Değişken Otomatik Kodlayıcı) ve bir U-Net mimarisini kullanarak çalışır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stable_diffusion_diffusers/Sat, 18 Jul 2026 16:15:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stable_diffusion_diffusers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Diffusers kütüphanesi, önceden eğitilmiş yayılım modellerinin, özellikle Stable Diffusion&rsquo;ın kullanımını kolaylaştırmak üzere Hugging Face tarafından tasarlanmış açık kaynaklı bir araç setidir. Modüler boru hatları (pipelines) sunar; bu hatlar görüntü oluşturma sürecindeki adımları (örneğin, gürültü ekleme, tahmin etme ve giderme) yönetir. Kullanıcıların modelleri yüklemesini, çalıştırmasını ve ince ayar yapmasını basitleştirerek erişilebilirliği artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/spreading_activation/Sat, 18 Jul 2026 16:15:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/spreading_activation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yayılan aktivasyon, orijinal olarak bilişsel psikolojiden gelen ve sinir ağlarında, birbirine bağlı birimler arasında sinyal yayılımının nasıl gerçekleştiğini açıklamak için uyarlanan bir kavramdır. Belirli bir düğüm aktive edildiğinde, bu aktivasyon komşu düğümlere doğru yayılır ve bağlantı ağırlıklarına bağlı olarak diğer düğümlerin de eşiği aşarak aktif hale gelmesini sağlar. Bu süreç, bilgi işlemenin ve hatırlamanın şebekesel yapısını simüle eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/speaker/Sat, 18 Jul 2026 16:15:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/speaker/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Konuşma işleme alanında bir konuşmacı, bir ses kaydındaki ayrı bir insan ses kaynağı olarak tanımlanır. Konuşmacıları tanımlamak ve ayırt etmek, konuşmaları analiz etmek, güvenlik sağlamak ve diyalogların bağlamını anlamak için temel bir öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/speaker_change_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:15:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/speaker_change_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Konuşmacı Değişim Tespiti (SCD), bir konuşmacının konuşmayı bıraktığı ve başka birinin başladığı kesin zaman damgalarını tespit etmek için kullanılan bir tekniktir. Diyaryzasyonun ilk adımı olarak hizmet verir ve konuşma parçalarını segmente etmeye yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/speaker_diarization/Sat, 18 Jul 2026 16:15:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/speaker_diarization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Konuşmacı Diyaryzasyonu, bir ses akışını konuşmacı kimliğine göre homojen segmentlere bölme görevidir. Konuşmacı değişim tespiti ile konuşmacı kümelemeyi birleştirerek, hangi konuşmacının ne zaman konuştuğunu etiketleyen kapsamlı bir analiz sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/speech_to_speech/Sat, 18 Jul 2026 16:15:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/speech_to_speech/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Konuşmadan Konuşya (STS) çeviri, ara metin temsillerini atlayarak A dilindeki konuşulan dili doğrudan B dilindeki konuşulan dile dönüştürür. Bu yaklaşım, intonasyonu, duyguyu ve doğal konuşma akışını korumayı amaçlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Konuşma girdisini doğrudan başka bir dilde sentezlenmiş sese dönüştüren bir çeviri paradigması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/spatial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:15:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/spatial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mekansal zeka, yapay zeka modellerinin fiziksel veya sanal ortamlardaki mekansal ilişkileri algılama, yorumlama ve manipüle etme kapasitesini ifade eder. Bu kavram, derinlik tahmini ve geometrik akıl yürütme gibi unsurları kapsayarak sistemlerin uzamsal farkındalık geliştirmesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/source_attribution/Sat, 18 Jul 2026 16:14:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/source_attribution/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kaynak atıfı, yapay zeka sistemlerinde veri, modeller veya oluşturulan çıktılar için kökenlerin sistematik olarak izlenmesini ve etiketlenmesini ifade eder. Nihai sonuçların kaynaklarına geri dönük olarak bağlantılandırılması sayesinde şeffaflığı sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/spatial_embedding/Sat, 18 Jul 2026 16:14:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/spatial_embedding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mekansal gömme, fiziksel veya soyut mekansal ilişkileri yoğun vektör alanlarına dönüştürerek algoritmaların yakınlık, yönelim ve topolojiyi anlamasını sağlar. Bu teknik, özellikle robotik ve otonom sistemlerde kritik öneme sahiptir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Nesneler veya konumlar arasındaki mekansal ilişkileri makine öğrenmesi modelleri için vektör temsillerine haritalayan bir teknik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sparkles_emoji/Sat, 18 Jul 2026 16:14:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sparkles_emoji/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Parıltı emojisi, yenilik, gelişim veya yaratıcı iyileştirmeleri belirtmek amacıyla yapay zeka uygulamalarının kullanıcı arayüzlerinde sıklıkla kullanılan grafiksel bir simgedir. Kullanıcının dikkatini çekmek için sözsüz bir ipucu işlevi görür.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka arayüzlerinde genellikle yeni özellikleri, iyileştirmeleri veya oluşturulan içerikteki sihirli dönüşümleri belirtmek için kullanılan görsel bir sembol.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sovereign_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:14:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sovereign_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Soğuk yapay zeka, bir ülkenin veya kuruluşun yabancı bulut sağlayıcılarına veya özel yazılımlara bağımlı kalmadan yapay zeka sistemlerini bağımsız olarak inşa etmesini, dağıtmasını ve yönetmesini ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Ulusal veya kurumsal düzeyde veri gizliliğini ve düzenleyici bağımsızlığı sağlamak amacıyla kendi yapay zeka altyapısını ve modellerini geliştiren ve kontrol eden stratejik bir yaklaşım.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/space_based_data_center/Sat, 18 Jul 2026 16:14:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/space_based_data_center/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Uzay tabanlı veri merkezleri, bol güneş enerjisi ve verimli soğutma için uzayın doğal vakumu gibi benzersiz çevresel avantajlardan yararlanmak üzere tasarlanmış, Dünya yörüngesinde konumlandırılması önerilen hesaplama tesisleridir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Güneş enerjisi ve vakum soğutma gibi uzay koşullarından yararlanarak verimli veri işlemesi sağlayan yörüngedeki bir hesaplama tesisi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/something_big_is_happening/Sat, 18 Jul 2026 16:14:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/something_big_is_happening/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim teknik bir tanım değil, yapay zekada yoğun inovasyon, kamuoyu ilgisi veya paradigma değişikliklerinin yaşandığı dönemlere işaret eden kültürel bir göstergedir. Genellikle yeni teknolojilerin tanıtımı veya büyük yatırımlarla ilişkilendirilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/smart_speaker_industry_in_south_korea/Sat, 18 Jul 2026 16:14:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/smart_speaker_industry_in_south_korea/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, yüksek akıllı telefon nüfuzu ve gelişmiş geniş bant altyapısı ile karakterize edilen Güney Kore&rsquo;deki akıllı hoparlörlere özgü bölgesel pazar dinamiklerini ifade eder. Büyük teknoloji şirketleri ve yerel girişimlerin bu alandaki etkileşimini kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/solomonoffs_theory_of_inductive_inference/Sat, 18 Jul 2026 16:14:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/solomonoffs_theory_of_inductive_inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ray Solomonoff tarafından geliştirilen bu teori, karmaşıklıklarına göre olasılıklar atayarak tümdengelim için evrensel bir model sunar. Daha basit açıklamaların (daha kısa programların) daha yüksek olasılığa sahip olduğunu öne sürer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/socially_assistive_robot/Sat, 18 Jul 2026 16:14:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/socially_assistive_robot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sosyal Destekleyici Robotlar (SAR&rsquo;lar), fiziksel manipülasyondan ziyade sosyal yollar aracılığıyla yardım sağlamaya odaklanan insan-robot etkileşiminin bir alt kümesidir. Temas gerektirmeyen stratejiler kullanarak duygusal destek ve sosyal etkileşim sağlarlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Fiziksel görevler yerine insanlarla etkileşime girerek fiziksel veya psikolojik iyilik halini iyileştirmek için tasarlanmış bir robot.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/software_agent/Sat, 18 Jul 2026 16:14:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/software_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir yazılım ajanı, çevresini algılayabilen, muhakeme yürütebilen ve belirli hedeflere ulaşmak için eyleyebilen özerk bir varlıktır. Bu ajanlar bağımsız olarak çalışabilir, değişimlere uyum sağlayabilir ve diğer ajanlarla iş birliği yapabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/smart_object/Sat, 18 Jul 2026 16:14:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/smart_object/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akıllı nesneler, İnsan-insan veya insan-bilgisayar doğrudan etkileşimi olmadan bir ağ üzerinden veri aktarabilme ve benzersiz tanımlayıcılara sahip olma yeteneğine sahip Nesnelerin İnterneti (IoT) bileşenleridir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Veri toplamak ve çevresiyle akıllıca etkileşim kurmak için sensörler, aktüatörler ve bağlantı özelliklerine sahip fiziksel bir varlık.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/situated/Sat, 18 Jul 2026 16:14:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/situated/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada &lsquo;bağlamsal&rsquo;, bir ortamda gömülü olan ve gerçek zamanlı olarak bu ortamla etkileşime giren ajanları ifade eder. Soyut problem çözücülerin aksine, bağlamsal ajanlar duyusal girdileri işlemek zorundadır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli fiziksel, sosyal veya çevresel bağlamlar içinde çalışan ve bu bağlamlara uyum sağlayan yapay zeka sistemlerini veya ajanlarını tanımlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/situated_approach/Sat, 18 Jul 2026 16:14:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/situated_approach/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bağlamsal yaklaşım, akıllı davranışın gerçekleştiği ortamdan ayrılamayacağını savunan yapay zeka araştırmasında metodolojik bir çerçevedir. Ortamla etkileşim kurabilen sistemler inşa etmeyi savunur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Soyut muhakeme yerine, duruma bağlı davranışları ve çevreyle etkileşimi önceliklendiren bir yapay zeka tasarım paradigmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/slopaganda/Sat, 18 Jul 2026 16:14:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/slopaganda/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Slopaganda, viral şok taktiklerinden ziyade tekrar, belirsizlik ve uzun süreli maruz kalmaya dayanan stratejik bir dezenformasyon biçimini tanımlar. Hedef kitlesini kafa karışıklığına uğratmayı, gerçeği sulandırmayı ve güveni erozyona uğratmayı amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/singularity_studies/Sat, 18 Jul 2026 16:14:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/singularity_studies/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tekillik çalışmaları, yapay zekanın insan zekasını aştığı ve bu durumun kontrol edilemez sonuçlara yol açtığı varsayılan gelecekteki bir noktanın etkilerini araştıran yeni ortaya çıkan bir akademik disiplindir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gelecekteki teknolojik bir tekilliğin potansiyel toplumsal, etik ve varoluşsal etkilerini inceleyen disiplinlerarası bir alan.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/similarity_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:13:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/similarity_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Benzerlik öğrenimi, modelleri girdileri bir vektör uzayına haritalayacak şekilde eğitmeye odaklanır; burada benzer öğeler birbirine yakın, benzer olmayanlar ise uzaktır. Siyami ağları veya üçlü kayıp fonksiyonları gibi teknikler bu amaçla kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sequence_labeling/Sat, 18 Jul 2026 16:13:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sequence_labeling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dizi etiketleme, cümledeki kelimeler veya bir dizgedeki karakterler gibi belirli bir girdi dizisindeki her bir belirteç için kategorik bir etiket tahmin etmeyi içerir. Yaygın uygulamalar arasında İsimli Varlık Tanıma, Söz Dizimsi Etiketleme ve Sözcük Türü Etiketleme yer alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sigmoid/Sat, 18 Jul 2026 16:13:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sigmoid/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>σ(z) = 1 / (1 + e^-z) olarak tanımlanan sigmoid fonksiyonu, makine öğreniminde olasılıkları modellemek için yaygın olarak kullanılır. Girdi değerlerini (0, 1) aralığına sıkıştırarak ikili sınıflandırma problemlerinin çıkış katmanlarında ideal hale getirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/server_sent_events/Sat, 18 Jul 2026 16:13:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/server_sent_events/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE), sunucunun istemciye sürekli veri akışı yapmasına olanak tanıyan, istemcinin tekrar tekrar istek göndermesini gerektirmeyen tek yönlü bir iletişim sağlar. Düz HTTP kullanır, bu da onu kurulumu kolay ve güvenilir kılar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/serverless/Sat, 18 Jul 2026 16:13:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/serverless/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sunucusuz mimari, geliştiricilerin sunucu altyapısını yönetmeden uygulamalar oluşturmasını ve çalıştırmasını sağlar. Bulut sağlayıcısı, talebe göre kaynakları otomatik olarak ölçeklendirir ve kullanıcılar yalnızca kullanılan hesaplama süresi için ödeme yapar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bulut bilişimde, makine kaynaklarının tahsisini kullanıcının yerine sağlayıcının dinamik olarak yönettiği bir yürütme modeli.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sentence_similarity/Sat, 18 Jul 2026 16:13:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sentence_similarity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Cümle benzerliği, iki farklı cümle arasındaki semantik örtüşme derecesini ölçer. Anlamı, bağlamı ve niyeti anlamak için kelime eşleşmesinin ötesine geçer. Bu genellikle cümleleri vektör uzayına dönüştürerek elde edilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İki cümlenin ne kadar semantik olarak benzer olduğunu nicelendiren, genellikle sayısal bir puanla temsil edilen metrik veya görev.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sentence_transformers/Sat, 18 Jul 2026 16:13:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sentence_transformers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Cümle Dönüştürücüleri, tüm cümleler için anlamlı yoğun vektör temsilleri üretmek üzere ince ayar yapılmış geleneksel Dönüştürücü (Transformer) modellerinin (BERT gibi) genişletmeleridir. Standart token düzeyi modellerden farklı olarak, cümle düzeyinde anlam yakalarlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semantic_folding/Sat, 18 Jul 2026 16:13:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semantic_folding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Semantik katlama, karmaşık, yüksek boyutlu vektör gömme (embedding) yapılarının anlamsal anlamda önemli bir kayıp olmadan daha yönetilebilir bir düşük boyutlu temsile sıkıştırılması sürecini ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İlişkisel yapıları korurken yüksek boyutlu semantik temsilleri daha düşük boyutlu bir alana eşleyen bir teknik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sentencepiece/Sat, 18 Jul 2026 16:13:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sentencepiece/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>SentencePiece, modern NLP pipeline&rsquo;larında yaygın olarak kullanılan metin normalizasyonu ve parçalama için popüler açık kaynaklı bir kütüphanedir. Ortak kelime-parçası ve alt kelime sözlüklerinin denetimsiz öğrenimini gerçekleştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Ham metni NLP ön işleme için alt kelime dizisi olarak ele alan denetimsiz bir metin parçalayıcı (tokenizer) ve birleştirici kütüphanesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semi_supervised_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:13:42 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semi_supervised_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yarı denetimli öğrenme, az miktarda etiketli veriyi büyük hacimli etiketsiz veriyle birlikte kullanan hibrit bir eğitim paradigmasıdır. Temel varsayım, etiketsiz verinin yapısının (manifold&rsquo;un) öğrenmeye yardımcı olmasıdır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model doğruluğunu ve genelleştirme yeteneğini artırmak için hem etiketli hem de etiketsiz verileri kullanan bir makine öğrenimi yaklaşımı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sample_complexity/Sat, 18 Jul 2026 16:13:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sample_complexity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hesaplamalı öğrenme teorisinde örnek karmaşıklığı, bir modeli etkili bir şekilde eğitmek için gereken veri miktarını nicelendirir. Model kapasitesi ile veri erişilebilirliği arasındaki dengeyi kurarak, aşırı öğrenmeyi önlemeyi ve genelleme yeteneğini sağlamayı amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_consistency/Sat, 18 Jul 2026 16:13:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_consistency/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Büyük Dil Modelleri (LLM&rsquo;ler) ile başlıca kullanılır, bu teknik bir isteme (prompt) çeşitli yanıtlar üreterek doğruluğu artırır. Hırslı (greedy) çıkarıma güvenmek yerine, farklı yollarla üretilen yanıtları birleştirerek daha sağlam sonuçlar verir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_management/Sat, 18 Jul 2026 16:13:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_management/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, AI ajanlarının veya sistemlerinin rutin bakım, kaynak tahsisi ve hata düzeltme işlerini bağımsız olarak yönetme kapasitesini kapsar. Otomatik ölçeklendirme ve kendini iyileştirme gibi özellikleri içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekada öz yönetim, otonom sistemlerin insan müdahalesi olmadan kendi operasyonlarını izleme, optimize etme ve onarma yeteneğini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semantic_analysis/Sat, 18 Jul 2026 16:13:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semantic_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sözdizimsel yapıların ötesine geçerek dil girdilerinin gerçek niyetini ve önemini yorumlar. Bu süreç, bağlama göre kelime anlamlarını belirsizlikten kurtarmayı, varlıkları tanımlamayı ve cümlelerin derin anlamını kavramayı içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Semantik analiz, doğal dil işlemede kelimeler arasındaki ilişkileri ve bağlamı anlayarak metinden anlam çıkarma sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/schema_agnostic_databases/Sat, 18 Jul 2026 16:13:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/schema_agnostic_databases/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu veritabanları, katı tablo yapılarını veya sütun tanımlamalarını önceden zorlamadıkları için dinamik veri modellemeyi sağlar. Bu esneklik, geliştiricilerin yapılandırılmamış veya yarı yapılandırılmış verileri depolamasına olanak tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Şema bağımsız veritabanları, önceden tanımlanmış şemalar gerektirmede esnek veri yapılarına izin veren, genellikle NoSQL ortamlarında kullanılan depolama sistemleridir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rust/Sat, 18 Jul 2026 16:12:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rust/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Rust, performans ve güvenlik, özellikle güvenli eşzamanlılık için tasarlanmış çok paradigmalı, genel amaçlı bir programlama dilidir. Çöp toplama kullanmadan bellek güvenliğini sağlar ve böylece&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Rust, çöp toplama (garbage collection) olmadan güvenlik, hız ve eşzamanlılığa odaklanan bir sistem programlama dilidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sam3/Sat, 18 Jul 2026 16:12:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sam3/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sam3, SAM (Segment Anything Model) gibi yaygın olarak tanınan standart bir halka açık AI terimi değildir. Üçüncü taraf bir varyant, SAM 2 için bir yazım hatası veya bir şirketin AI ekosistemindeki&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sam3_video/Sat, 18 Jul 2026 16:12:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sam3_video/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sam3 Video, gelişmiş segmentasyon modellerinin (olası olarak Meta&rsquo;nın Segment Anything Model&rsquo;inin hipotetik veya spesifik bir sürümünün) video verilerine uygulanmasını ifade eder. Nesneleri zaman içinde&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bu terim, büyük olasılıkla video akışlarına uygulanan Segment Anything Model&rsquo;in üçüncü nesil veya spesifik bir varyantıyla ilişkili video segmentasyon yeteneklerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stit_logic/Sat, 18 Jul 2026 16:12:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stit_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>STIT, &lsquo;Şunu Yaptığını Gör&rsquo; (See To It That) anlamına gelir. Ajansı ve sorumluluğu modellemek için felsefe ve bilgisayar bilimlerinde öncelikle kullanılan modal mantığın bir dalıdır. Bir ajanın ne&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>STIT mantığı, ajansı, yükümlülüğü ve niyetli eylemi analiz etmek için kullanılan deontik ve zamansal mantıkta resmi bir çerçevedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sups/Sat, 18 Jul 2026 16:12:36 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sups/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>SUPS, bağlama göre değişebilen bir kısaltmadır ancak sık sık hibrit öğrenme yaklaşımlarına veya özel veri yapılarına atıfta bulunan uzman AI literatüründe görünür. Birleşen sistemleri ifade edebilir&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka ve makine öğrenimi bağlamında SUPS, genellikle Denetimli Denetimsiz Hibrit Sistemleri veya belirli veri seti şemalarını ifade eder, ancak diğer kısaltmalar kadar standart değildir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/right_to_explanation/Sat, 18 Jul 2026 16:12:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/right_to_explanation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Açıklama hakkı, özellikle GDPR gibi çerçeveler içinde algoritma hesap verebilirliğinin temel bir bileşenidir. Bir AI sisteminin bir kişinin haklarını etkileyen bir karar verdiğinde, bu hakkın sağlanmasını garanti eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bireylerin kendilerini önemli ölçüde etkileyen otomatik kararlar hakkında anlamlı bilgi alma hakkını tanıyan hukuki ve etik bir ilke.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rule_induction/Sat, 18 Jul 2026 16:12:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rule_induction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kural çıkarımı, veriden doğrudan eğer-then kuralları türeten sembolik bir makine öğrenimi yöntemidir. Opak ağırlıklar üreten sinir ağlarının aksine, kural çıkarımı yorumlanabilir modeller sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yeni örnekleri sınıflandırmak için etiketli eğitim verilerinden otomatik olarak mantıksal kural kümesi üreten bir makine öğrenimi tekniği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robot_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:12:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robot_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Robot öğrenimi, makine öğrenimi tekniklerinden yararlanarak robotik ajanların görevleri otonom olarak gerçekleştirmesini içerir. Önceden programlanmış davranışlardan farklı olarak, bu sistemler dinamik ortamlara adapte olur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Robotların deneyim ve çevreleriyle etkileşim yoluyla beceri kazanmalarını ve performanslarını geliştirmelerini sağlamaya odaklanan robotiğin bir alt dalı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robotic_process_automation/Sat, 18 Jul 2026 16:12:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robotic_process_automation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), genellikle yapay zeka ile güçlendirilmiş yazılım robotları kullanarak dijital sistemlerle insan etkileşimini taklit eder. Veri girişi, fatura işleme gibi iş akışlarını hızlandırmak için kullanılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İş süreçlerinde geleneksel olarak insanlar tarafından gerçekleştirilen yüksek hacimli, tekrarlayan dijital görevleri otomatikleştirmek için yazılım botlarının kullanımı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robustness/Sat, 18 Jul 2026 16:12:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robustness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI güvenliği ve etiğinde sağlamlık, beklenmedik girdilere veya kötü niyetli manipülasyonlara karşı modelin direncini ifade eder. Sağlam bir sistem, girdi verileri bozulmuş olsa bile doğru şekilde çalışmaya devam eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/responsible_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:12:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/responsible_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sorumlu yapay zeka, yapay zeka ile ilişkili riskleri azaltmayı amaçlayan ilkeleri ve uygulamaları kapsar. Bu, modelleri önyargı açısından denetlemeyi, kararların açıklanabilirliğini sağlamayı ve veri gizliliğini korumayı içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sistemlerinin etik olarak geliştirilip dağıtılmasını sağlayan, adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve güvenliğe odaklanan bir çerçeve.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/representation_collapse/Sat, 18 Jul 2026 16:12:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/representation_collapse/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Temsil çökmesi, özellikle özdenetimli karşılaştırmalı öğrenme çerçevelerinde bir sinir ağının tüm girdi veri noktalarını aynı sabit çıktı vektörüne eşlemeye çalışması durumunda ortaya çıkar. Bu triviyal çözüm, modelin veri yapısını öğrenmesini engeller.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/resisting_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:12:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/resisting_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekaya direnç, bireylerin veya varlıkların yapay zeka algoritmaları tarafından etkilenmemek, izlenmemek veya sınıflandırılmamak için kullandığı yöntemleri ifade eder. Buna algılama sistemlerine yönelik düşmanca saldırılar ve gizlilik koruma teknikleri dahildir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reparameterization_trick/Sat, 18 Jul 2026 16:12:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reparameterization_trick/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yeniden parametreleştirme hilesi, varyasyonsel otoenkoderler ve diğer olasılıksal modellerde kullanılan temel bir yöntemdir. Rastgele bir değişkeni, öğrenilebilir parametreler ve bağımsız bir gürültü dağılımı cinsinden ifade ederek, gradyanların stokastik düğümlerden akmasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reranking/Sat, 18 Jul 2026 16:12:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reranking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yeniden sıralama, bilgi çekme ve öneri sistemlerinde doğruluğu artırmak için kullanılan bir stratejidir. İlk olarak hızlı ancak daha az doğru bir model büyük bir aday kümesi çeker. Ardından, daha yavaş ancak daha sofistike bir model bu adaylar arasında daha hassas bir sıralama yapar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/regularization/Sat, 18 Jul 2026 16:11:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/regularization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Düzenlileştirme, genel makine öğreniminde kritik bir kavramdır ve eğitim hatını önemli ölçüde artırmadan genelleştirme hatasını azaltmayı amaçlar. Modelin veriye çok fazla uyum sağlamasını (ezberlemesini) engelleyerek, modelin yeni, görülmemiş veriler üzerinde daha iyi performans göstermesini sağlar. L1, L2 cezası, Dropout gibi yöntemler bu sürece dahildir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reliability/Sat, 18 Jul 2026 16:11:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reliability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada güvenilirlik, bir sistemin davranışının zaman içinde ve farklı girdiler karşısında ne kadar güvenilir ve tutarlı olduğunu ifade eder. Güvenilir bir AI sistemi, doğru sonuçlar üretmeli, kenar durumları (edge cases) yönetebilmeli ve beklenmedik durumlarda da güvenli bir şekilde çalışmalıdır. Güvenilirlik, yapay zeka sistemlerinin gerçek dünya uygulamalarında benimsenmesi için hayati öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/relational_data_mining/Sat, 18 Jul 2026 16:11:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/relational_data_mining/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İlişkisel veri madenciliği, verilerin tek bir düz tablo yerine birden fazla ilişkili tablo halinde organize edildiği veritabanlarından faydalı bilgi çıkarmaya odaklanır. Veri noktaları arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları analiz ederek, basit istatistiksel yöntemlerin yakalayamayacağı derinlemesine kalıpları ortaya çıkarır. Bu yaklaşım, özellikle varlıklar arası bağlantıların önemli olduğu alanlarda etkilidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/recursive_self_improvement/Sat, 18 Jul 2026 16:11:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/recursive_self_improvement/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Özyinelemeli kendi kendine geliştirme, bir yapay zeka sisteminin daha akıllı, verimli veya yetkin hale gelmek amacıyla kendi kaynak kodunu veya mimarisini yeniden yazabilmesi teorisini ifade eder. Bu kavram, genellikle yapay zekanın kendi kendini optimize eden döngüler aracılığıyla hızla geliştiği ve potansiyel olarak bir &rsquo;tekillik&rsquo; noktasına ulaştığı senaryolarla ilişkilendirilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reflection/Sat, 18 Jul 2026 16:11:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reflection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada yansıma, bir modelin nihai çıktıyı üretmeden önce kendi üretim sürecini veya çıktısını değerlendirmek için duraksadığı bir paradigmadır. Bu süreç, mantıksal tutarlılığı, faktüel doğruluğu veya güvenlik kriterlerini karşılayıp karşılamadığını kontrol etmeyi içerebilir. Yansıma, modellerin hata yapma olasılığını azaltmasına ve daha tutarlı sonuçlar üretmesine yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reasoning_model/Sat, 18 Jul 2026 16:11:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reasoning_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akıcılığa odaklanan standart jeneratif modellerin aksine, çıkarım modelleri matematik, kodlama ve mantık bulmacaları gibi çok adımlı görevlerde doğruluğu önceliklendirir. Genellikle Düşünce Zinciri (Chain-of-Thought) gibi teknikler kullanarak modelin sorunu parçalara ayırmasını ve her adımı gerekçelendirmesini sağlarlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rate_limiting/Sat, 18 Jul 2026 16:11:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rate_limiting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hız sınırlama, AI servislerini ve API&rsquo;leri kötüye kullanımdan, aşırı yüklenmeden ve aşırı kaynak tüketiminden korur. Geçiş kapasitesini (throughput) sınırlandırarak sistem kararlılığını sağlar ve kullanıcılar arasında adil kullanımın garantisini verir. Yaygın stratejiler arasında sabit pencere, çakışan pencere ve jetonlu kuyu algoritmaları yer alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reciprocal_human_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:11:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reciprocal_human_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu yaklaşım, basit insan-in-the-loop etiketlemesinin ötesine geçer. İnsanların model hatalarını düzeltirken, modelin insanlara desenleri tanımlamada veya otomasyonda yardımcı olduğu iki yönlü bilgi transferi içerir. Bu döngü, hem insan uzmanlığını hem de makine öğrenimi yeteneklerini sürekli olarak geliştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rademacher_complexity/Sat, 18 Jul 2026 16:11:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rademacher_complexity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Rademacher karmaşıklığı, bir hipotez sınıfının rastgele etiketlerle (gürültüyle) ne kadar iyi korelasyon kurabildiğini değerlendirir. Modelin kapasitesi veya esnekliği için bir gösterge olarak hizmet eder. Daha düşük karmaşıklık, daha iyi genelleme yeteneğine işaret eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/random_feature/Sat, 18 Jul 2026 16:11:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/random_feature/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Rastgele özellik haritalamaları, girdileri doğrusal modellerin doğrusal olmayan çekirdek fonksiyonlarını yaklaştırabileceği yeni bir uzaya dönüştürür. Bu yaklaşım, genellikle Nystrom yöntemi veya Fourier özellikleri ile ilişkilendirilir ve hesaplama maliyetini düşürerek ölçeklenebilirliği artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen3_5_moe/Sat, 18 Jul 2026 16:11:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen3_5_moe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, büyük olasılıkla Uzman Karışımı (MoE) tasarımını kullanan Qwen ailesi içinde özel bir mimariyi ifade eder. Bu tür modellerde, sinir ağı parametrelerinin yalnızca bir alt kümesi (uzmanlar) etkinleştirilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen35/Sat, 18 Jul 2026 16:11:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen35/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen3.5, Alibaba Cloud tarafından geliştirilen Qwen soy ağacında belirli bir yayını belirtir. Bu iterasyon, genellikle önceki sürümlerin üzerine inşa edilerek mantıksal akıl yürütme, kodlama yeterliliği ve doğal dil işleme becerilerini iyileştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen36/Sat, 18 Jul 2026 16:11:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen36/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen3.6, Qwen3 model ailesinde daha da ileri bir ince ayamayı temsil eder. Küçük sürüm güncellemeleri genellikle mevcut yetenekleri pürüzsüz hale getirmeye, kenar durum hatalarını düzeltmeye ve eğitim veri kalitesini optimize etmeye odaklanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rabbit_r1/Sat, 18 Jul 2026 16:11:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rabbit_r1/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Rabbit r1, Rabbit Inc. tarafından piyasaya sürülen, özel Büyük Eylem Modeli&rsquo;ne (LAM) odaklanan özel donanım cihazıdır. Genel amaçlı akıllı telefonlardan farklı olarak, belirli dijital görevleri yerine getirmeye ve kullanıcı niyetini anlamaya odaklanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rocm/Sat, 18 Jul 2026 16:11:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rocm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ROCm (Radeon Open Compute), AMD GPU&rsquo;larında yüksek performanslı hesaplama sağlamak amacıyla AMD tarafından geliştirilen bir sürücü ve yazılım yığınıdır. Paralel programlama geliştirmek için gerekli kütüphaneleri, derleyicileri ve araçları sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen/Sat, 18 Jul 2026 16:11:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen, Alibaba Group&rsquo;un Tongyi Laboratuvarı tarafından oluşturulan gelişmiş büyük dil modelleri ailesini temsil eder. Doğal dil anlayışı dahil olmak üzere farklı görevler için optimize edilmiş çeşitli sürümleri kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Qwen, Alibaba Group&rsquo;un Tongyi Laboratuvarı tarafından geliştirilen büyük dil modelleri serisidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen_coder/Sat, 18 Jul 2026 16:11:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen_coder/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen Coder, programlamaya yönelik faaliyetler için özel olarak ince ayar yapılmış Qwen büyük dil modelinin adanmış bir sürümüdür. Kod üretimi, hata ayıklama ve karmaşık kod tabanlarını anlama konularında üstün performans gösterir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen_edit/Sat, 18 Jul 2026 16:11:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen_edit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen Edit, Qwen serisi içinde düzenleme, iyileştirme ve metinsel içeriği yeniden yapılandırma için optimize edilmiş belirli işlevsellikleri veya model iterasyonlarını belirtir. Bu yetenekler kullanıcılara metinleri yeniden yazma ve rafine etme imkanı sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen2/Sat, 18 Jul 2026 16:11:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen2, mimari iyileştirmeler ve genişletilmiş eğitim verileri sunarak Qwen model ailesinin ikinci önemli neslini temsil eder. Bu sürüm, çok dilli destek ve talimat uyumu konularında üstün yetenekler sunar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Qwen2, geliştirilmiş performansa sahip Qwen büyük dil modelleri serisinin ikinci ana iterasyonudur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen3_5/Sat, 18 Jul 2026 16:11:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qwen3_5/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qwen3 5, daha geniş Qwen3 nesli içinde belirli bir kontrol noktasını, boyut varyantını veya özel bir yayını belirtiyor gibi görünmektedir. Kesin spesifikasyonlar değişmekle birlikte, genellikle Qwen serisindeki evrimsel bir geliştirmeyi ima eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantized/Sat, 18 Jul 2026 16:10:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantized/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kantile etme, makine öğrenmesi modelinin parametrelerinin sayısal hassasiyetini azaltan bir model optimizasyon tekniğidir; genellikle 32-bit kayan nokta sayılarını 8-bit tamsayılara dönüştürür. Bu,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kantile edilmiş, ağırlıkların ve aktivasyonların boyutu ve gecikmeyi azaltmak için daha düşük hassasiyetli sayılarla temsil edildiği sinir ağları modellerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantum_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:10:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantum_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kuantum makine öğrenmesi (QML), kuantum hesaplama yeteneklerini makine öğrenmesi teknikleriyle entegre eden, ortaya çıkan disiplinlerarası bir alandır. Kuantum dolanıklığı gibi kuantum olgularından yararlanmayı hedefler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kuantum makine öğrenmesi, problemleri daha hızlı veya daha verimli çözmek için kuantum hesaplama ile makine öğrenmesi algoritmalarını birleştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantum_artificial_life/Sat, 18 Jul 2026 16:10:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantum_artificial_life/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kuantum yapay yaşam (QAL), kuantum mekaniği ile yapay yaşam araştırmalarının kesişimini keşfederek, biyolojik evrimi ve kendini kopyalayan sistemleri kuantum bilgisayarlar kullanarak simüle etmeyi amaçlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kuantum yapay yaşam, otonom sistemleri ve evrimsel süreçleri kuantum hesaplama ilkelerini kullanarak inceleyen bir alandır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantification/Sat, 18 Jul 2026 16:10:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve veri bilimi bağlamında nicelleştirme, metin, görüntü veya öznel görüşler gibi sayısal olmayan verilerin ölçülebilir sayısal değerlere dönüştürülmesini ifade eder. Bu süreç,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Nicelleştirme, niteliksel özelliklerin veya soyut kavramların analiz için sayısal terimlerle ifade edilme sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qloo/Sat, 18 Jul 2026 16:10:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qloo/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Qloo, gelişmiş makine öğrenmesi algoritmaları aracılığıyla insan tercihlerini anlamaya uzmanlaşmış bir veri istihbarat şirketi olarak faaliyet gösterir. Çeşitli kaynaklardan devasa veri setlerini toplar ve analiz eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Qloo, tüketici davranışları ve kültürel eğilimler hakkında öngörülü içgörüler sunan, yapay zeka destekli bir veri platformudur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pyannote/Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pyannote/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pyannote, pyannote.audio tarafından geliştirilen, açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir ve özellikle konuşmacı diyarizasyonunda uzmanlaşmıştır; bu, bir ses akışında &lsquo;kimin ne zaman konuştuğunu&rsquo; belirleme sürecidir. Derin öğrenme temelli modelleri kullanarak yüksek doğruluklu sonuçlar sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pyannote_audio/Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pyannote_audio/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pyannote Audio, konuşmacı diyarizasyon sistemlerinin geliştirilmesi ve dağıtımını kolaylaştırmak amacıyla kapsamlı bir araç setidir. Ses analiz görevleri için önceden eğitilmiş sinir ağ modelleri koleksiyonu sunar ve kullanıcıların kendi özel iş akışlarını oluşturmasına olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pyannote_audio_pipeline/Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pyannote_audio_pipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pyannote Audio bağlamında bir pipeline (iş akışı), konuşmacı diyarizasyonuna ulaşmak için farklı modülleri zincirleyen yapılandırılabilir bir iş akışını ifade eder. Tipik olarak bir pipeline; ses aktivitesini algılama, konuşmacı görmelerini hesaplama ve bunları kümeleme gibi aşamaları içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pythia/Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pythia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pythia, EleutherAI tarafından oluşturulan, sinir ağlarının yorumlanabilirliği ve davranışları üzerine araştırmaları kolaylaştırmak üzere tasarlanmış açık kaynaklı büyük dil modelleri (LLM) serisidir. Paket, ölçekleme davranışlarını anlamaya yönelik çeşitli boyutlarda modeller içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pytorch_model_hub_mixin/Sat, 18 Jul 2026 16:10:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pytorch_model_hub_mixin/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>PyTorch Model Hub Mixin, Hugging Face Transformers kütüphanesi tarafından sağlanan ve standart PyTorch nn.Module sınıflarını genişleten bir bileşendir. save_pretrained ve from_pretrained gibi yöntemler ekleyerek modellerin buluta yüklenmesini ve geri yüklenmesini standartlaştırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pruning/Sat, 18 Jul 2026 16:10:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pruning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Budama, sinir ağındaki çıktı doğruluğuna en az katkıda bulunan nöronları, bağlantıları veya filtreleri tanımlayıp ortadan kaldırır. Bu gereksiz öğelerin kaldırılmasıyla model daha hafif hale gelir ve&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Boyutu azaltmak ve çıkarım hızını artırmak için gereksiz veya daha az önemli parametreleri kaldıran bir model sıkıştırma tekniğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/psychology_of_reasoning/Sat, 18 Jul 2026 16:10:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/psychology_of_reasoning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, insan muhakemesinin altında yatan zihinsel süreçleri; tümdengelim, tümevarım ve abdüktif çıkarımı inceler. İnsan düşüncesini yönlendiren önyargıları, sezgisel yolları ve mantıksal yapıları araştırır. Yapay zekada bu içgörüler&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İnsanların yargı oluşturmasını, karar vermesini ve sorun çözmesini inceleyen, bilişsel AI mimarilerini bilgilendiren disiplinlerarası bir çalışma alanıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/proximal_gradient_methods_for_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:10:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/proximal_gradient_methods_for_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Proksimal gradyan yöntemleri, kayıp fonksiyonunda türevlenebilir düzgün bir terim ve L1 normu gibi türevlenemez bir düzenleyici (regularizer) içerdiğinde kullanılan iteratif optimizasyon teknikleridir. Algoritma, düzgün olmayan terimler için&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hem düz hem de düzensiz bileşenler içeren bileşik amaç fonksiyonlarını minimize etmek için tasarlanmış optimizasyon algoritmalarıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prompt_tuning/Sat, 18 Jul 2026 16:10:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prompt_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Prompt ayarlama, altta yatan model parametreleri dondurulurken önceden eğitilmiş bir dil modelinin giriş katmanına eğitilebilir yumuşak promptlar (sürekli vektörler) eklemeyi içerir. Bu yaklaşım, modeli belirli görevlere uyarlamak için&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Tüm model ağırlıklarını güncellemek yerine, sürekli girdi gömme (embedding) değerlerini optimize eden parametre verimli bir ince ayar yöntemidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/progress_in_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:10:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/progress_in_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, erken dönem sembolik mantıktan modern derin öğrenmeye kadar kilometre taşlarını işaretleyen yapay zeka sistemlerinin tarihsel ve devam eden evrimini kapsar. Hesaplama kapasitesindeki iyileşmeleri yansıtır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Daha gelişmiş algoritmalar ve donanımın araştırılması, geliştirilmesi ve uygulanması yoluyla yapay zeka yeteneklerinin kümülatif ilerlemesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/probability_matching/Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/probability_matching/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Olasılık eşleştirme, genellikle pekiştirmeli öğrenme ve psikolojide gözlemlenen, optimal &lsquo;maksimize etme&rsquo; stratejilerine karşıt bir davranışsal kalıptır. Her zaman en yüksek olasılığa sahip eylemi seçmek yerine, mevcut olasılık dağılımını yansıtan eylemleri gerçekleştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/products_and_applications_of_openai/Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/products_and_applications_of_openai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, önde gelen yapay zeka araştırma laboratuvarlarından biri olan OpenAI tarafından yaratılan ticari ve araştırma ürünlerini kapsar. Temel teklifler arasında Jeneratif Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü (GPT) serisi, DALL-E görüntü üretimi ve çeşitli API hizmetleri yer alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/programming_by_example/Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/programming_by_example/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Örneklemeye Programlama (PBE), geliştiricilerin açık kod yazmak yerine somut girdi-çıktı çiftleri aracılığıyla istenen davranışı belirttiği program sentezi paradigmasıdır. Yapay zeka sistemi, bu örnekleri analiz ederek arka planda çalışan algoritmayı veya kodu oluşturur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/problem_solving/Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/problem_solving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada problem çözme, bir başlangıç durumundan hedef duruma doğru bir dizi eylem aracılığıyla ilerlemeyi içeren sistematik bir yaklaşımdır. Genellikle problemin durum uzayını tanımlamayı, olası eylemleri belirlemeyi ve bu uzayda etkili bir yol haritası oluşturmayı gerektirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/product_of_experts/Sat, 18 Jul 2026 16:10:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/product_of_experts/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Uzmanların Çarpımı (PoE), daha basit olasılık dağılımlarını birleştirerek karmaşık dağılımlar oluşturmak için kullanılan bir yöntemdir. Olasılıkları ortalamak yerine çarpan &lsquo;Uzmanların Karışımı&rsquo;ndan farklı olarak, PoE her bir uzman modelinin sağladığı kısıtlamaları veya olasılık yoğunluklarını çarparak ortak bir dağılım üretir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prior_knowledge_for_pattern_recognition/Sat, 18 Jul 2026 16:09:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prior_knowledge_for_pattern_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Önceki bilgi, algoritmalar eğitim başlamadan önce dahil edilen alan özgü içgörüler, kısıtlamalar veya tarihsel verileri ifade eder. Bu, modeli makul çözümlere doğru yönlendirerek belirsizliği azaltmaya yardımcı olur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Makine öğrenimi modellerine entegre edilerek desen tanıma doğruluğunu artırmak amacıyla kullanılan mevcut bilgi veya varsayımlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/probabilistic_numerics/Sat, 18 Jul 2026 16:09:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/probabilistic_numerics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Olasılıksal sayısal yöntemler, integrasyon, türev alma ve doğrusal cebir gibi geleneksel sayısal problemlere Bayesçi yöntemler uygular. Nokta tahminleri sunmak yerine, sonuçlar için olasılık dağılımları üretir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sayısal hesaplama problemlerini istatistiksel çıkarım görevleri olarak ele alarak sonuçlardaki belirsizliği nicelendiren bir alan.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/proaftn/Sat, 18 Jul 2026 16:09:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/proaftn/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Praftn, ilişkisel yapılar içindeki fonksiyonel zaman serisi verilerini işlemek üzere tasarlanmış özel bir hesaplama çerçevesidir. Karmaşık dinamik sistemleri modellemek için olasılıksal çıkarımı cebirsel işlemlerle birleştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Dinamik sistemleri modellemek için kullanılan Olasılıksal İlişkisel Cebirsel Fonksiyonel Zaman Serisi Ağları çerçevesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/proactive_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:09:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/proactive_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Proaktif öğrenmede yapay zeka sistemi, belirsizliği en aza indirmek veya model performansını artırmak için hangi örneklerin en faydalı olacağını belirler; genellikle aktif öğrenme veya keşif stratejileri aracılığıyla bunu yapar. Bu yaklaşım, pasif öğrenmeye karşıt olarak tasarlanmıştır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/principle_of_rationality/Sat, 18 Jul 2026 16:09:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/principle_of_rationality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu ilke, bir ajanın algısal girdileri ve önceden sahip olduğu bilgiler göz önüne alındığında, eylemlerini beklenen performans ölçütünü maksimize edecek şekilde seçmesi gerektiğini öne sürer. Karar teorisi için temel taş görevi görür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pretrained/Sat, 18 Jul 2026 16:09:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pretrained/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Önceden eğitilmiş&rsquo; terimi, ImageNet veya Wikipedia gibi devasa ve genellikle genel amaçlı veri kümeleri üzerinde ilk eğitim aşamasını geçirmiş bir sinir ağı modelini tanımlar. Bu süreç, modelin temel özellikleri ve veri dağılımını öğrenmesini sağlar. Daha sonra bu modeller, hedef görev için ince ayar yapılarak veya özellik çıkarımı amacıyla kullanılarak hızlı ve etkili sonuçlar elde edilmesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prefix_tuning/Sat, 18 Jul 2026 16:09:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prefix_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Önek Ayarlama, önceden eğitilmiş dönüştürücüler için parametre verimli bir uyarlamadır. Tüm model ağırlıklarını güncellemek yerine, girişe eğitilebilir sürekli vektörlerden oluşan bir diziyi (öneki) ekler. Bu sayede modelin çekirdek ağırlıkları dondurulurken, sadece küçük bir önek parametre seti eğitilir; bu da hesaplama maliyetini önemli ölçüde düşürür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/predictive_state_representation/Sat, 18 Jul 2026 16:09:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/predictive_state_representation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tahmine Dayalı Temsiller (PSR&rsquo;ler), geleneksel kısmen gözlemlenebilir Markov karar süreçlerini genişleterek durumları, gelecekteki gözlemlenebilir olaylar hakkında tahminler vektörü olarak tanımlar. Gizli durum değişkenlerine güvenmek yerine, geçmiş eylemlere ve gözlemlere dayalı olarak geleceği tahmin eden bu yaklaşım, belirsiz ortamlarda daha sağlam karar vermeyi sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/predictive_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:09:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/predictive_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tahmine dayalı öğrenme, sinir ağlarının açık insan etiketleri olmadan gözlemlenen girdilerden gözlemlenmeyen veri noktalarını çıkararak eğitilmesini içerir. Dil modellerinde sonraki kelimeyi tahmin etme veya görüntülerde maskeleme gibi görevleri çözerek, model verinin yapısını ve ilişkilerini derinlemesine öğrenir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/preference_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:09:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/preference_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tercih öğrenimi, modellerin mutlak etiketler yerine insan yargılarına dayanarak iyi ve kötü çıktılar arasındaki farkı ayırt etmeyi öğretmeye odaklanır. Genellikle, bir çıktı diğerinden daha iyi olduğuna dair insan değerlendirmelerini içeren çiftler halinde yanıt koleksiyonlarını içerir. Bu yöntem, özellikle büyük dil modellerinin güvenliğini ve faydalılığını artırmak için kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/polysemanticity/Sat, 18 Jul 2026 16:09:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/polysemanticity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok anlamlılık, özellikle dönüştürücülerde derin sinir ağlarında gözlemlenen bir özelliktir; burada tek bir nöron, birbirleriyle ilişkili olmayan veya anlamca farklı birçok özelliğe yanıt olarak aktive olabilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sinir ağlarındaki bireysel nöronların birden fazla farklı kavrama yanıt verdiği olgu.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/phi_coefficient/Sat, 18 Jul 2026 16:09:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/phi_coefficient/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Phi katsayısı (φ), iki ikili değişken arasındaki ilişkiyi ölçen bir göstergedir ve ikili değişkenler için Pearson korelasyon katsayısı olarak hizmet eder. -1 ile +1 arasında değişir; 0, hiçbir ilişki olmadığını belirtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/phi3/Sat, 18 Jul 2026 16:09:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/phi3/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Phi-3, Microsoft tarafından piyasaya sürülen küçük dil modelleri (SLM) serisidir; daha büyük modellerle karşılaştırılabilir yüksek performans sunarken önemli ölçüde daha az hesaplama kaynağı gerektirmeyi amaçlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Microsoft Araştırmaları tarafından geliştirilen açık ağırlıklı büyük dil modelleri ailesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/physical_intelligence_inc/Sat, 18 Jul 2026 16:09:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/physical_intelligence_inc/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Physical Intelligence Inc. (PI), Google DeepMind&rsquo;den ayrılan ve somut yapay zeka ile robotik alanını ilerletmek amacıyla kurulmuş bir şirkettir. Şirket, genel amaçlı robotlar geliştirmeye odaklanmaktadır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Genel amaçlı robotik manipülasyon üzerine odaklanan, eski DeepMind araştırmacıları tarafından kurulan bir robotik şirketi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/podcast/Sat, 18 Jul 2026 16:09:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/podcast/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve teknoloji bağlamında podcast, RSS beslemeleri aracılığıyla dağıtılan, kullanıcıların abonelik oluşturarak tartışmalar, röportajlar veya eğitim materyallerini dinleyebildiği periyodik dijital medya içeriğini ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İndirmek veya akış yapmak üzere internette yayınlanan dijital ses veya video dosyası.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/personality_computing/Sat, 18 Jul 2026 16:08:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/personality_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kişilik bilişimi, Büyük Beşli gibi insan kişilik boyutlarını modelleme, simülasyonunu yapma veya bunlara uyum sağlama yeteneğine sahip algoritmalar ve sistemler geliştirilmesini içerir. Bu sistemler, daha doğal ve kişiselleştirilmiş etkileşimler yaratmayı amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/personaplex/Sat, 18 Jul 2026 16:08:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/personaplex/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Personapleks, birden fazla dijital kimliğin oluşturulmasını, yönetilmesini ve etkileşimini destekleyen ekosistem veya altyapıyı ifade eder. Bu kavram, teknik ve etik hususların yanı sıra dijital varlıkların yönetimini de kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka destekli ortamlarda dijital kimliklerin ve bu kimlikler arasındaki etkileşimlerin karmaşık ağlarını yönetmek için tasarlanmış kavramsal bir çerçeve veya platform.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/personoid/Sat, 18 Jul 2026 16:08:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/personoid/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir personoid, robotik veya sanal bir varlık olup insana benzeyen veya davranan bir yapıdır. Robotikte bu, fiziksel antropomorfizm anlamına gelirken, yapay zekada genellikle sohbet botları veya sanal asistanlar gibi dijital varlıkları ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/perusall/Sat, 18 Jul 2026 16:08:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/perusall/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Perusall, işbirlikli okuma ve not alma süreçlerini kolaylaştırmak için yapay zekadan yararlanan bir eğitim teknolojisi platformudur. Öğrencilerin katılımını, sorularının kalitesi ve tartışmalardaki katkılarlarına dayanarak otomatik olarak derecelendirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Öğrenci notlarını ve dijital metinlerdeki tartışmaları otomatik olarak derecelendiren, yapay zeka destekli sosyal öğrenme platformu.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/phi/Sat, 18 Jul 2026 16:08:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/phi/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Phi, &lsquo;Öğretme-Öğrenme Paradigmasına Dayalı Temel Modeller&rsquo; kısaltmasıdır ve Microsoft tarafından oluşturulan kompakt büyük dil modelleri ailesidir. Geleneksel devasa web korpuslarında eğitilen LLM&rsquo;lerin aksine, Phi modelleri sentetik veri setleriyle eğitilerek yüksek performanslı akıl yürütme yetenekleri sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/percept/Sat, 18 Jul 2026 16:08:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/percept/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Algı, dışsal bir uyaranın algılayan bir sistem tarafından işlendikten sonraki içsel temsilidir. Yapay zekada bu durum, düşük seviyeli sinyal işlemeden kaynaklanan yapılandırılmış veri çıktısına karşılık gelir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir algılayıcı tarafından işlenmiş duyusal girdinin zihinsel temsili veya yorumlanmış sonucu.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/perception_error_model/Sat, 18 Jul 2026 16:08:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/perception_error_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir algı hatası modeli, gözlemlenen duyusal veri ile gerçek durum (ground truth) arasındaki tutarsızlıkları, gürültü, engelleme veya sensör sınırlamalarını hesaba katarak açıklar. Bu hatalar modellenerek yapay zeka sistemleri daha güvenilir sonuçlar üretebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/perceiver/Sat, 18 Jul 2026 16:08:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/perceiver/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve bilişsel bilimlerde algılayıcı, akıllı bir sistemin ham duyusal verileri anlamlı bilgilere dönüştüren bileşenini ifade eder. Sadece sinyalleri tespit eden basit sensörlerin aksine, algılayıcı bu verileri işleyerek yüksek düzeyde temsil oluşturur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pattern_theory/Sat, 18 Jul 2026 16:08:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pattern_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Desen teorisi, karmaşık nesnelerin ve olayların desenler aracılığıyla nasıl tanımlanabileceğini anlamak için sağlam bir matematiksel temel sağlar. Herhangi bir nesnenin, sahip olduğu desenlerle karakterize edilebileceği varsayımına dayanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Veri uzaylarındaki desenleri analiz ederek karmaşık yapıları tanımlamak için kullanılan matematiksel bir çerçeve.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pedagogical_agent/Sat, 18 Jul 2026 16:08:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pedagogical_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pedagojik ajan, eğitim ortamlarında öğretmen veya eğitmen olarak hareket eden, genellikle sanal bir karakter olarak somutlaştırılan bir yazılım bileşenidir. Bu ajanlar, doğal dil işleme ve diğer yapay zeka tekniklerini kullanarak kullanıcılarla etkileşime girer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pattern_language/Sat, 18 Jul 2026 16:08:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pattern_language/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Desen Dili, özellikle yazılım mühendisliği ve kentsel planlamada karşılaşılan yaygın sorunlara yönelik kanıtlanmış çözümlerden oluşan resmi bir çerçevedir. Her desen, belirli bir bağlamda tekrar eden bir sorunu nasıl çözeceğini açıklar ve diğer desenlerle etkileşime girerek bütünsel bir tasarım dili oluşturur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pattern_recognition/Sat, 18 Jul 2026 16:08:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pattern_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Desen Tanıma, verilerdeki düzenlilikleri tanımlayla ilgilenen yapay zeka ve istatistiğin bir dalıdır. Özellik çıkarımı yoluyla girdi verilerini önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırmayı içerir. Bu süreç, insan algısının bazı yönlerini taklit ederek karmaşık veri setlerinden anlamlı bilgileri çıkarmayı hedefler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/paraphrasing/Sat, 18 Jul 2026 16:08:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/paraphrasing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Doğal Dil İşlemede Parafrazlama, verilen bir giriş metni için orijinal anlamsal anlamı koruyarak alternatif ifadeler üretmeyi içerir. Bu teknik, intihali azaltmak, veri artırımı sağlamak ve metinlerin okunabilirliğini iyileştirmek için kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/parallel_web_systems/Sat, 18 Jul 2026 16:08:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/parallel_web_systems/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Paralel Web Sistemleri, hesaplama görevlerinin ağ üzerinden birbirine bağlı birden fazla sunucu veya işlemci arasında bölünerek aynı anda yürütüldüğü altyapı tasarımlarını ifade eder. Bu yaklaşım, yüksek trafikli web uygulamalarının ölçeklenebilirliğini ve performansını artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/parity_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:08:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/parity_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Parite Öğrenme, makine öğrenmesi teorisinde bir grup ikili girdi değişkeninin paritesini (XOR toplamını) tahmin etmenin amaçlandığı bir referans problemidir. Standart ileri beslemeli ağlar için bu problem özellikle zordur ve genellikle uzun menzilli bağımlılıkları öğrenme kapasitesini test etmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/owain_evans/Sat, 18 Jul 2026 16:07:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/owain_evans/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Owain Evans, şu anda Yapay Zeka Güvenliği Merkezi&rsquo;ne (Center for AI Safety) bağlı olan ve daha önce Anthropic&rsquo;te görev yapan bir bilgisayar bilimci ve eğitimcidir. Mekanik yorumlanabilirlik alanına yaptığı katkılarla geniş çapta tanınmaktadır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/p_tuning/Sat, 18 Jul 2026 16:07:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/p_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>P-Tuning (Prompt Tuning), büyük önceden eğitilmiş dil modellerini minimum hesaplama maliyetiyle belirli alt görevlere uyarlamak için tasarlanmış bir tekniktir. Tüm model parametrelerini ince ayar yapmak yerine, yalnızca eklenen gömme vektörleri optimize edilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pagedattention/Sat, 18 Jul 2026 16:07:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pagedattention/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>PagedAttention, vLLM projesi tarafından büyük dil modeli çıkarımının verimliliğini artırmak için tanıtılan bir tekniktir. KV önbelleğini yönetmedeki parçalama ve aşırı yükleme sorunlarını ele alarak GPU belleği kullanımını iyileştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>PagedAttention, sanal bellek sayfalama kavramlarını uyarlayarak dönüştürücü modellerde Anahtar-Değer (KV) önbelleğinin depolanmasını ve erişimini optimize eden bir bellek yönetimi algoritmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pherc_paris_4/Sat, 18 Jul 2026 16:07:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pherc_paris_4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>PHerc. Paris. 4, şu anda Fransa Ulusal Kütüphanesi&rsquo;nde (Bibliothèque nationale de France) muhafaza edilen, Herakleion&rsquo;daki Papirüsler Villası&rsquo;nda keşfedilen karbonize bir papirüs yuvarlağının bir parçasına verilen bir tanımlamadır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>PHerc. Paris. 4, dijital beşeriyat ve antik metin yeniden yapılandırma projelerinde sıkça atıf yapılan, Paris kütüphanesinde bulunan bir Herakleion papirüsü parçasını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pop_11/Sat, 18 Jul 2026 16:07:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pop_11/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>POP-11 (Program Odaklı Problem Çözme), prosedürel, nesne yönelimli ve mantık programlama özelliklerini birleştiren çok paradigmalı bir programlama dilidir. 1970&rsquo;lerde oluşturulmuş ve yapay zeka eğitiminde standart bir araç haline gelmiştir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/overlapped_speech_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/overlapped_speech_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çakışan Konuşma Tespiti (OSD), eş zamanlı seslendirmelerin aralıklarını nokta atışı tespit eden konuşma işleme alanında uzmanlaşmış bir görevdir. Kimin ne zaman konuştuğuna odaklanan konuşmacı diyarizasyonundan farklı olarak, OSD aynı anda birden fazla kişinin konuştuğu durumları işaretler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/outline_of_deep_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/outline_of_deep_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin öğrenmenin genel çerçevesi, nöral ağ katmanları, aktivasyon fonksiyonları ve kayıp metrikleri gibi temel yapıları kapsar. Geri yayılım (backpropagation) ve gradyan indirme gibi eğitim tekniklerini detaylandırarak, modelin nasıl optimize edileceğine dair bütünsel bir bakış sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/outline_of_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/outline_of_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, makine öğrenmesini denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli öğrenme olarak yapısal sınıflandırmayı tanımlar. Doğrusal regresyon gibi temel algoritma ailelerini içerir ve farklı öğrenme yaklaşımlarının karşılaştırılmasına olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/organoid_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/organoid_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Organoid zeka (OZ), insan kökenli beyin organoidlerinin mikroelektrot dizilerine kültür ortamında yetiştirildiği biyo-hibrit sistemlerin geliştirilmesini ifade eder. Bu yaşayan nöral ağlar, geleneksel silikon tabanlı çiplere kıyasla çok daha düşük enerji tüketerek bilişsel görevleri yerine getirebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/operation_serenata_de_amor/Sat, 18 Jul 2026 16:07:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/operation_serenata_de_amor/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Serenata de Amor Operasyonu, yapay zekayı Brezilya&rsquo;daki kamu alım verilerini analiz etmek için uygulayan öncü bir açık kaynaklı projedir. Doğal dil işleme ve anomalileri tespit etme tekniklerini kullanarak kamu fonlarının şeffaf bir şekilde izlenmesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/open_source_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/open_source_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, temel kodlarına ücretsiz erişime izin veren lisanslar altında yayımlanan yapay zeka teknolojileri ekosistemini kapsar. Geliştiricilere şeffaflığı, işbirliğini ve yeniliği teşvik ederek yaygınlaşmasını sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Açık kaynak yapay zeka, kaynak kodu incelemek, değiştirmek ve dağıtmak için herkese açık olan yapay zeka yazılımı, modelleri ve araçlarını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/offline_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/offline_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Toplu öğrenme olarak da bilinen çevrimdışı öğrenme, daha önce toplanmış sabit bir veri seti üzerinde makine öğrenimi modellerinin eğitilmesini içerir. Çevrimiçi öğrenmenin aksine, model parametrelerini gerçek zamanlı olarak güncellemez.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/observability/Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/observability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka mühendisliğinde gözlemlenebilirlik, karmaşık makine öğrenimi sistemlerinin iç durumunu, dış çıktılarını analiz ederek anlama yeteneğini ifade eder. Geleneksel izleme kavramının ötesine geçer.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gözlemlenebilirlik, iç sistem durumlarının günlükler, metrikler ve izler gibi dış çıktılardan ne kadar iyi çıkarılabileceğinin ölçüsüdür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ocr/Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ocr/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Optik Karakter Tanıma (OCR), dijital görüntüler içindeki metni tanımlamak için görüntü işleme ve örüntü tanıma algoritmalarını kullanır. Baskılı veya el yazısı karakterleri makine tarafından okunabilir veriye dönüştürür.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>OCR, taranmış kağıt belgeler veya görüntüler gibi farklı türdeki belgeleri düzenlenebilir ve aranabilir verilere dönüştüren bir teknolojidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/openvino/Sat, 18 Jul 2026 16:07:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/openvino/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Intel tarafından geliştirilen OpenVINO (Open Visual Inference and Neural network Optimization - Açık Görsel Çıkarım ve Sinir Ağı Optimizasyonu), geliştiricilerin eğitilmiş derin öğrenme modellerini Intel donanımlarında verimli bir şekilde dağıtmalarını sağlar. Bir çıkarım motoru ve optimizasyon araçları içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/object_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/object_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nesne algılama, görüntü sınıflandırmayı aşarak sadece hangi nesnelerin bulunduğunu değil, aynı zamanda nerede bulunduklarını da belirler. Algılanan öğelerin etrafına sınırlayıcı koordinatlar çizer ve bunlara ait sınıf etiketlerini sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Görüntüler veya video akışlarında nesneleri sınırlayıcı kutucuklar kullanarak tanımlayan ve konumlandıran bir bilgisayarlı görü tekniğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nouvelle_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nouvelle_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nouvelle AI, sembolik temsilleri hiyerarşik işleme ile birleştiren bir yapay zeka sistemi sınıfını ifade eder. Bağlantıcı (connectionist) modellerin aksine, yapılandırılmış akıl yürütmeye odaklanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İnsan bilişsel mimarisinden ilham alan hiyerarşik ve modüler akıl yürütme yapılarını vurgulayan sembolik bir yapay zeka yaklaşımıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nso/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nso/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>NSO kısaltması bağlama göre birden fazla anlama gelebilir. Teknik yapay zeka araştırmalarında sinir ağlarını sembolik mantıkla birleştiren Sinirsel Sembolik Optimizasyonu ifade edebilir. Ancak, genellikle gözetim yazılımları üreten NSO Group firmasıyla ilişkilendirilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nvidia/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nvidia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nvidia, yapay zeka endüstrisinde baskın bir güçtür ve öncelikle derin öğrenme için gerekli olan paralel hesaplama görevlerini hızlandıran Grafik İşlem Birimleri (GPU) tasarlamasıyla bilinir. CUDA platformu, geliştiricilerin GPU&rsquo;ları genel amaçlı hesaplama için kullanmasına olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/novelty_detection/Sat, 18 Jul 2026 16:06:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/novelty_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yenilik algılama, beklenen davranışa veya bilinen sınıflara uymayan veri noktalarını tespit etmeye odaklanan bir makine öğrenimi görevidir. Genellikle denetimsiz bir şekilde çalışarak bilinen verilerin dağılımını öğrenir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kurulmuş eğitim verilerinden önemli ölçüde farklı olan yeni veya bilinmeyen kalıpları tanımlamak için kullanılan denetimsiz öğrenme tekniğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/non_human/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/non_human/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim genellikle AI ajanları, robotlar ve sanal asistanların hakları, sorumlulukları ve toplumsal entegrasyonu tartışmalarında kullanılır. Biyolojik insan olmayan varlıklar arasındaki ayrımı vurgular.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AI etiği ve sosyolojisinde &lsquo;insan dışı&rsquo;, biyolojik bilinç veya insan kimliğine sahip olmasa da ajans, zeka veya sosyal varlığa sahip yapay varlıkları veya sistemleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nolot/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nolot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI, makine öğrenmesi veya ilgili teknik alanlarda &lsquo;Nolot&rsquo; olarak bilinen yerleşik bir tanım veya yaygın kabul gören bir kavram bulunmamaktadır. Bu, bir yazım hatası veya çok niş bir terim olabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/normalization/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/normalization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yaygın yöntemler arasında Min-Max ölçeklendirme ve Z-puan standartlaştırma bulunur. Bu işlem, özellikle gradyan tabanlı optimizasyonda, büyüklüğü daha büyük olan özelliklerin öğrenme algoritmasını baskın hale getirmesini engeller.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Normalizasyon, sayısal özellikleri genellikle 0 ile 1 arasında standart bir aralığa ölçeklendiren bir veri ön işleme tekniğidir; bu, model yakınsamasını ve performansını iyileştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neurocomputing/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neurocomputing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, insan beyninin yapısını ve işlevini taklit eden donanım ve yazılım mimarileri oluşturmaya odaklanır. Yapay sinir ağlarını, nöromorfik çipleri ve bilişsel hesaplamaları kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Nörobilgisayar, biyolojik sinir sistemlerinden ilham alan hesaplama modelleri geliştirmek amacıyla nörobilim, bilgisayar bilimi ve mühendisliği birleştiren disiplinler arası bir alandır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neurorobotics/Sat, 18 Jul 2026 16:06:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neurorobotics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, sinir ağ modellerini robotik kontrol sistemlerine uygulayarak nörobilim ile robotik arasında köprü kurar. Araştırmacıların motor kontrol, duyusal işleme ve bilişsel süreçler hakkındaki hipotezlerini test etmesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neuro_symbolic_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:06:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neuro_symbolic_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nöro-sembolik yapay zeka, alt-simbolik sinirsel öğrenme yöntemlerini sembolik mantığa dayalı akıl yürütme sistemleriyle entegre eder. Bu hibrit yaklaşım, saf derin öğrenmenin eksikliklerini (örneğin açıklanamazlık) aşmayı hedefler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sinir ağlarının öğrenme yeteneklerini sembolik mantığın doğruluğu ve şeffaflığıyla birleştiren bir yapay zeka yaklaşımı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_network_quantum_states/Sat, 18 Jul 2026 16:06:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_network_quantum_states/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sinir ağı kuantum durumları, karmaşık kuantum dalga fonksiyonlarını yaklaşıklaştırmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. Sinir ağı ağırlıkları, kuantum bitlerinin olasılık genliklerini optimize eden parametreler olarak ele alınır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kuantum çok cisim dalga fonksiyonlarının yapay sinir ağı mimarileri kullanılarak temsil edilmesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_computation/Sat, 18 Jul 2026 16:06:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_computation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sinirsel hesaplama, girdi sinyallerini çıktı yanıtlarına dönüştürmek için yapay nöronlar tarafından gerçekleştirilen matematiksel işlemleri ifade eder. Ağırlıklı toplamlar, aktivasyon fonksiyonları ve geri yayılım (backpropagation) işlemlerini içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Biyolojik nöronlardan ilham alan yapay sinir ağları içindeki bilgi işleme süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_modeling_fields/Sat, 18 Jul 2026 16:06:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_modeling_fields/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sinirsel modelleme alanları, nöral popülasyonların bilgiyi temsil etmek için yüksek boyutlu uzaylarda nasıl örgütlendiğinin incelenmesini içerir. Bu kavram genellikle topolojik eşlemeler ve alan teorisi ile ilişkilidir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Nöral aktivite desenlerinin uzamsal ve işlevsel organizasyonunu tanımlayan teorik bir çerçeve.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_scaling_law/Sat, 18 Jul 2026 16:06:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_scaling_law/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sinirsel ölçekleme yasaları, bir modelin performansı ile ölçeği (veri seti boyutu, parametre sayısı ve hesaplama bütçesi) arasındaki öngörülebilir güç yasası ilişkisini tanımlar. Bu yasalar, kaynakların optimal dağılımını sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Veri, parametre veya hesaplama gücündeki artışlara dayalı olarak model performans iyileşmelerini tahmin eden ampirik ilişkiler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/native_language_identification/Sat, 18 Jul 2026 16:05:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/native_language_identification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ana Dil Tanıma (NLI), doğal dil işlemenin bir alt dalı olup, bir konuşmacının ilk öğrendiği dili tanıma üzerine odaklanır. Genel dil algılamasından farklı olarak, NLI konuşmacının dil yetenekleri ve</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/muse_spark/Sat, 18 Jul 2026 16:05:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/muse_spark/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Muse Spark, Apache Spark üzerinde verimli çalışacak şekilde tasarlanmış açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Dağıtık kümeler üzerinde karmaşık sinir ağlarını eğitmek için geliştiricilere olanak tanır ve bunu</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Apache Spark üzerine inşa edilen, büyük kümelerde ölçeklenebilir model eğitimi sağlayan dağıtık bir derin öğrenme çerçevesidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mxfp4/Sat, 18 Jul 2026 16:05:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mxfp4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MXFP4 (Mixed eXtended Floating Point 4-bit), AI yüklerinde performansı optimize etmek ve bellek bant genişliği kullanımını azaltmak amacıyla tanıtılan özel bir veri tipi formatıdır. Karışık hassasiyetli işlemlere izin vererek</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nasa_ai_assisted_air_quality_monitoring_project/Sat, 18 Jul 2026 16:05:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nasa_ai_assisted_air_quality_monitoring_project/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu proje, NASA&rsquo;nın Dünya gözlem verilerini gelişmiş yapay zeka algoritmalarıyla birleştirerek partikül madde ve gaz kirleticileri küresel düzeyde takip eder. Uydu görüntülerini yer seviyesindeki</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yerel ve küresel hava kaliti desenlerini izlemek ve tahmin etmek için yapay zeka ve uydu verilerini kullanan bir girişimdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nature_machine_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:05:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nature_machine_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nature Machine Intelligence, yapay zekanın tüm yönlerine özgün araştırmalar yayınlamaya adanmış yüksek etkili bir akademik dergidir. Temel algoritmalar</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka alanında disiplinler arası araştırmalara odaklanan, Springer Nature tarafından yayınlanan hakemli bir bilimsel dergidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multiplicative_weight_update_method/Sat, 18 Jul 2026 16:05:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multiplicative_weight_update_method/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çarpimsel ağırlık güncelleme yöntemi, belirsiz ortamlarda karar vermekte kullanılan temel çevrimiçi öğrenme algoritmalarından biridir. Farklı stratejiler veya uzmanlar için bir dizi ağırlık tutar ve her adımda bu ağırlıkları, o adımın başarısına göre çarpımsal olarak günceller.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multivariate_adaptive_regression_spline/Sat, 18 Jul 2026 16:05:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multivariate_adaptive_regression_spline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok Değişkenli Uyarlamalı Regresyon Splini (MARS), parçalı doğrusal taban fonksiyonları uydurarak karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri modelleyen esnek bir regresyon yöntemidir. Modelin karmaşıklığını kontrol etmek için düğüm noktalarını otomatik olarak seçer ve keser.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multitask_optimization/Sat, 18 Jul 2026 16:05:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multitask_optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok görevli optimizasyon, tek bir modelin aynı anda birkaç farklı ancak ilişkili görevi ele almasını sağlayan süreçtir. Görevler arasında ara temsilleri paylaşarak model, daha genelleştirilebilir öğrenme yapabilir ve veri verimliliğini artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multimodal_sentiment_analysis/Sat, 18 Jul 2026 16:05:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multimodal_sentiment_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok modalli duygu analizi, geleneksel metin tabanlı duygu tespiti yöntemlerini yüz ifadeleri, ses tonu ve beden dili gibi ek sinyalleri dahil ederek genişletir. Bu bütüncül yaklaşım, bağlama dayalı belirsizlikleri azaltarak daha doğru sonuçlar sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multimodal_representation_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:05:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multimodal_representation_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok modalli temsil öğrenimi, modellerin metin, görüntü, ses ve video gibi farklı türdeki veri kaynaklarından gelen bilgileri işleyip entegre ederek ortak bir gizli uzayda (latent space) birleştirmesini içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Birden fazla veri modasından aynı anda birleşik özellik temsilleri öğrenen bir teknik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multilingual/Sat, 18 Jul 2026 16:04:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multilingual/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok dilli modeller, her dil için ayrı modeller gerektirmeden çeşitli dil girdilerini işlemek üzere tasarlanmıştır. Bu sistemler genellikle paylaşılan gömme katmanları veya çapraz dilsel eşleme&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekada çok dilli, birden fazla doğal dilde içerik işleyebilen, anlayabilen veya üretebilen modelleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_task_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:04:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_task_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu teknik, ilişkili görevler arasında paylaşılan indüksiyon yanlılığını kullanarak öğrenme verimliliğini ve performansını artırır. Tek bir modeli aynı anda birkaç görevi gerçekleştirmek üzere eğiterek model, ortak bir&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çok görevli öğrenme, bir modelin genelleştirme yeteneğini artırmak amacıyla birden fazla ilişkili görevde aynı anda eğitildiği bir makine öğrenimi paradigmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_armed_bandit/Sat, 18 Jul 2026 16:04:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_armed_bandit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok kollu bandit problemi, bir ajanın bilinen ödüllü seçeneği korumak (sömürü) mı yoksa potansiyel olarak daha iyi ödüller keşfetmek için yeni seçenekler denemek mi (keşif) gerektiğine karar verirken karşılaştığı ikilemi gösterir&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/muiltimodal/Sat, 18 Jul 2026 16:04:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/muiltimodal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada çok modullluk, bir modelin farklı duyusal girdiler veya veri formatları arasında bilgiyi anlama, oluşturma veya ilişkilendirme yeteneğini tanımlar. Tek modlu modellerden farklı olarak&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çok modlu, metin, görüntü ve ses gibi birden fazla veri türünü aynı anda işleyen ve entegre eden yapay zeka sistemlerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_modality/Sat, 18 Jul 2026 16:04:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_modality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çoklu modallık, yapay zeka modellerinin heterojen veri akışlarını işlemesini sağlayan mimari ve teorik çerçeveyi temsil eder. Çeşitli kaynaklardan girdi alabilen sinir ağlarının tasarımını içerir&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çoklu modallık, makine öğrenimi mimarileri içinde birden fazla ayrı veri türünün kullanımını konu alan daha geniş kavram veya çalışma alanıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/moral_outsourcing/Sat, 18 Jul 2026 16:04:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/moral_outsourcing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ahlaki dış kaynak kullanımı, insanların etik yargı ve sorumluluğu algoritmalar veya yapay zeka sistemlerine bırakması olgusunu ifade eder. Bu durum, insanlar ahlaki açıdan önem</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bireylerin veya kuruluşların ahlaki karar verme sorumluluklarını otomatik yapay zeka sistemlerine devretmesiyle ilgili etik endişe.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mountain_car_problem/Sat, 18 Jul 2026 16:04:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mountain_car_problem/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dağ Arabası Problemi, pekiştirmeli öğrenme araştırmalarında standart bir referans noktasıdır. Amaç, gücü yetersiz bir arabayı dik bir tepeye çıkarmaktır. Araba tepeyi tek başına tırmanamadığı için</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir ajanın yalnızca ivme kontrollerini kullanarak dik bir tepeden tırmanması gereken klasik pekiştirmeli öğrenme görevi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_registry/Sat, 18 Jul 2026 16:04:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_registry/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Model Kayıt Defteri, MLOps&rsquo;ta kritik bir bileşen olarak hizmet eder; ML modellerini depolamak, sürümlemek ve yönetmek için birleştirilmiş bir depo sağlar. Takımların model meta verilerini, performans metriklerini ve</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/moshi/Sat, 18 Jul 2026 16:04:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/moshi/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Moshi, konuşma ve metin işleme süreçlerini birleştirilmiş bir çerçevede entegre eden Kyutai tarafından oluşturulan gelişmiş bir yapay zeka modelidir. Geleneksel sistemlerin konuşmayı işlemeden önce metne dönüştürmesinin aksine, Moshi öğren</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/moe/Sat, 18 Jul 2026 16:04:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/moe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Uzmanlar Karışımı (MoE), verimliliği ve ölçeklenebilirliği artırmak üzere tasarlanmış bir makine öğrenimi mimarisidir. Tüm görevler için tek bir büyük model kullanmak yerine, MoE birden fazla küçük &lsquo;uzman&rsquo;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Birden fazla uzman sinir ağından oluşan ve girdileri işlemek için bir kapı mekanizması ile birleşen mimari bir desen.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mobilenet/Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mobilenet/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MobileNets, standart konvolüsyonlara kıyasla hesaplama maliyetini ve model boyutunu önemli ölçüde azaltmak için derinlik ayrıştırılabilir konvolüsyonlardan yararlanır. Bu mimari, verimli özellik çıkarımını sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>MobileNet, mobil ve gömülü görüntü işleme uygulamaları için tasarlanmış hafif derin sinir ağları ailesidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mode_collapse/Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mode_collapse/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GAN&rsquo;lerde mod çökmesi, üretici ayırıcının zayıf yönlerinden yararlanarak olası örneklerin dar bir aralığını üretip veri dağılımının diğer modlarını göz ardı ettiğinde oluşur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Mod çökmesi, üreticinin sınırlı çeşitlilikte çıktı ürettiği Üretici Çekişmeli Ağlarda (GAN) görülen bir başarısızlık modudur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_index/Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_index/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Genellikle &lsquo;model_index.json&rsquo; olarak adlandırılan dizin dosyası, boru hattı türü, alt modeller ve yapılandırma yolları dahil olmak üzere bir modelin mimarisi hakkında yapılandırılmış bilgiler içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir Model Dizini, Hugging Face Hub tarafından model bileşenlerini ve yapılandırmalarını açıklamak ve düzenlemek için kullanılan bir meta veri dosyasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_hub_mixin/Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_hub_mixin/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mixin&rsquo;ler, her mimarinin bu yardımcı programları tek tek uygulamasına gerek kalmadan kaydetme, yükleme ve modelleri Hugging Face Hub&rsquo;a gönderme gibi ortak yöntemler sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir Model Hub Mixin, Hugging Face Transformers modellerine standart işlevsellik ekleyen yeniden kullanılabilir bir sınıf bileşenidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_compression/Sat, 18 Jul 2026 16:04:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_compression/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kategori, performansı korurken model izini küçültmeyi amaçlayan budama, nicelleme ve bilgi distilasyonu gibi yöntemleri içerir. Karmaşık AI modellerinin dağıtımı için esastır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model sıkıştırma, makine öğrenimi modellerinin boyutunu ve hesaplama gereksinimlerini azaltan teknikleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mixed_precision_training/Sat, 18 Jul 2026 16:03:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mixed_precision_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Karışık Hassasiyetli Eğitim (MPT), sinir ağı eğitiminde yarım hassasiyetli (FP16) ve tam hassasiyetli (FP32) veri türlerini birleştirir. İşlemlerin çoğu için FP16 kullanılarak MPT, bellek ayak izini azaltır ve&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hesaplamayı hızlandırmak ve bellek kullanımını azaltmak için hem 16-bit hem de 32-bit kayan nokta sayıları kullanan bir eğitim tekniği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mistral/Sat, 18 Jul 2026 16:03:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mistral/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mistral, Fransız startup şirketi Mistral AI tarafından oluşturulan güçlü açık ağırlıklı büyük dil modellerinden (LLM) oluşan bir ailedir. Mistral 7B ve Mistral Large gibi modeller, Kayan Pencere Dikkati (Sliding Window Attention) gibi gelişmiş teknikler kullanır&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mistral_common/Sat, 18 Jul 2026 16:03:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mistral_common/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mistral Common, Mistral AI tarafından yönetilen ve modelleriyle etkileşim kurmak için standartlaştırılmış araçlar sunan bir Python paketidir. Temel olarak metni&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çeşitli Mistral AI model varyantlarıyla uyumlu tokenizasyon ve yardımcı işlevler sağlayan ortak kütüphane.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mixtral/Sat, 18 Jul 2026 16:03:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mixtral/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mixtral, Açık Yoğun Uzmanlar (MoE) mimarisini kullanan öncü açık ağırlıklı bir LLM&rsquo;dir. Her token için tüm parametrelerin kullanıldığı yoğun modellerin aksine, Mixtral her tokeni&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Her token için yalnızca parametrelerin bir alt kümesini aktive eden Mistral AI&rsquo;ın Açık Yoğun Uzmanlar (MoE) büyük dil modeli.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/misinformation/Sat, 18 Jul 2026 16:03:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/misinformation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yanlış bilgi, zarar verme veya kandırma amacıyla bilinçli bir niyet olmaksızın paylaşılan yanlış veya yanıltıcı bilgileri ifade eder. Kasıtlı olarak uydurulan &lsquo;dezinformasyondan&rsquo; (disinformation) farklıdır. Yapay zeka bağlamında&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Dolandandırma niyeti olmaksızın yayılan yanlış veya hatalı bilgi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/meta_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:03:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/meta_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Meta-öğrenme, yeni ve daha önce görülmemiş görevlerdeki performansı artırmak için önceki görevlerden öğrenen algoritmalar tasarlamaya odaklanır. Her sorun için modeli sıfırdan eğitmek yerine, meta-öğrenme</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Meta-öğrenme veya öğrenmeyi öğrenme, modellerin önceki deneyimlerden yararlanarak az miktarda veriyle yeni görevlere hızlıca adapte olmasını sağlayan bir makine öğrenimi yaklaşımıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/microservices/Sat, 18 Jul 2026 16:03:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/microservices/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI mühendisliği bağlamında mikroservisler, veri ön işleme, model çıkarımı ve sonuç depolama gibi bir AI hattının farklı bileşenlerinin geliştirilmesini, ölçeklendirilmesini ve bakımının bağımsız olarak</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Mikroservisler, bir uygulamayı iş yetenekleri etrafında organize edilmiş, gevşek bağlı ve bağımsız olarak dağıtılabilen servisler koleksiyonu olarak yapılandıran bir mimari tarzıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mindpixel/Sat, 18 Jul 2026 16:03:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mindpixel/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Standart bir akademik terim olmasa da, &lsquo;Mindpixel&rsquo; tipik olarak özel nöroteknoloji bağlamlarında nöral sinyallerden veya bilişsel durumlardan türetilen bilgiyi ifade eden kesikli bir birimi belirtir. Şunu</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Mindpixel, beyin-bilgisayar arayüzü araştırmalarında kullanılan bilişsel verilerin veya nöral aktivite metriklerinin ince parçacıklı birimleri olarak genellikle atıfta bulunan kavramsal veya tescilli bir terimdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mindsdb/Sat, 18 Jul 2026 16:03:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mindsdb/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MindsDB, geleneksel ilişkisel veritabanları ile modern makine öğrenimi iş akışları arasında bir köprü görevi görür. Kullanıcılara standart SQL sorguları kullanarak tahmin modelleri oluşturma imkanı tanır,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>MindsDB, geliştiricilerin mevcut veritabanları içinde SQL kullanarak makine öğrenimi modellerini doğrudan oluşturmalarını, eğitmelerini ve dağıtmalarını sağlayan açık kaynaklı bir platformdur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/military_applications_of_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 16:03:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/military_applications_of_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekanın askeri uygulamaları, operasyonel etkinliği ve stratejik avantajı artırmak üzere tasarlanmış geniş bir teknoloji yelpazesini kapsar. Bunlar keşif için otonom dronelar, tahmine dayalı</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bu ifade, otonom silahlar, gözetleme, lojistik optimizasyonu ve karar destek sistemleri dahil olmak üzere savunma bağlamlarında yapay zeka teknolojilerinin kullanımını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/maximum_inner_product_search/Sat, 18 Jul 2026 16:02:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/maximum_inner_product_search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Maksimum İç Çarpım Araması (MIPS), özellikle öneri sistemlerinde bilgi çekme ve makine öğreniminin temel bir sorunudur. Standart kosinüs benzerliği aramalarından farklı olarak, bu yöntem vektörler arasındaki açısal benzerlikten ziyade doğrudan iç çarpım değerini maksimize etmeyi hedefler. Bu yaklaşım, özellikle boyutlu uzaylarda büyük veri kümelerinden hızlı ve etkili sonuçlar elde etmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/medisafe_controversy/Sat, 18 Jul 2026 16:02:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/medisafe_controversy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MediSafe tartışması, dijital sağlık teknolojisinin erken dönemlerinde, MediSafe uygulamasının doğrulama yöntemleri konusunda yaşanan önemli bir etik tartışmayı ifade eder. Eleştirmenler, uygulamanın klinik geçerliliğinin sağlanması için kullanılan yöntemlerin etik sınırlar içinde olup olmadığını sorgulamış ve hayvan deneylerinin gerekliliği üzerine yoğun bir kamuoyu tartışmasına yol açmıştır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mechanistic_interpretability/Sat, 18 Jul 2026 16:02:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mechanistic_interpretability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mekanistik yorumlanabilirlik, sinir ağlarının belirli işlevleri nasıl hesapladığını bireysel nöronlar, ağırlıklar ve devreler düzeyinde anlamak için modelleri ters mühendislikle incelemeyi amaçlar. Modelin siyah kutu gibi davranmasını önleyerek, iç işleyişin şeffaflığını ve neden-sonuç ilişkilerini ortaya koymayı hedefler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/meta/Sat, 18 Jul 2026 16:02:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/meta/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada &lsquo;meta&rsquo; öneki, genellikle öz referans veya temel süreçlerin gözetimini içeren daha yüksek bir soyutluk düzeyini belirtir. Yaygın örnekler arasında, algoritmaların yeni görevlere hızlıca adapte olmasını sağlayan &lsquo;meta-öğrenme&rsquo; yer alır. Bu kavram, modellerin kendi performanslarını veya yapılarını iyileştirme kapasitesine odaklanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/meansends_analysis/Sat, 18 Jul 2026 16:02:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/meansends_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ortaklar-sonuç analizi, yapay zeka ve psikolojide karmaşık problemleri çözmek için kullanılan bilişsel bir stratejidir. Bu yöntem, problemin mevcut durumunu istenen hedef durumla karşılaştırır ve aradaki farkı gidermek için gerekli adımları (ortakları) ve alt hedefleri sistematik olarak belirler. Genellikle araç durum grafiği gibi yapılarla modellenir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/matchbox_educable_noughts_and_crosses_engine/Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/matchbox_educable_noughts_and_crosses_engine/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ME-Noughts-and-Crosses Motoru, özellikle pekiştirmeli öğrenme olmak üzere makine öğreniminin erken bir gösterisidir. Her biri benzersiz bir tahta durumunu temsil eden 304 kibrit kutusundan inşa edilen sistem, her hamle için doğru cevabı öğrenmek amacıyla boncukların eklenip çıkarılmasını kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/manifold_regularization/Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/manifold_regularization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Manifold düzenlemesi, veri dağılımının içsel geometrisini dahil ederek geleneksel düzenleme yöntemlerini genişletir. Yüksek boyutlu veri noktalarının düşük boyutlu bir manifold üzerinde yattığı varsayımı altında çalışır ve modelin bu geometrik yapıya uyum sağlamasını teşvik eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mask_generation/Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mask_generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Maske oluşturma, veri setinin hangi öğelerinin belirli işlemler sırasında görünür veya aktif olacağını belirleyen uzamsal veya zamansal maskelerin üretilmesini içerir. Bilgisayarlı görüde nesne segmentasyonu ve görüntü restorasyonu gibi görevlerde kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/math/Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/math/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamında matematik, algoritma tasarımı ve analizi için teorik çerçeveyi sağlar. Temel dallar arasında veri temsili için lineer cebir, optimizasyon için kalkülüs ve belirsizlik modellendirme için olasılık teorisi yer alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/matrix_regularization/Sat, 18 Jul 2026 16:02:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/matrix_regularization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Matris düzenlemesi, skaler düzenleme kavramlarını matrislere genişletir ve genellikle çok görevli öğrenme veya öneri sistemlerinde kullanılır. Ağırlık matrislerinin normuna (örneğin Frobenius normu veya nükleer norm) kısıtlamalar getirerek modelin karmaşıklığını kontrol eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_perception/Sat, 18 Jul 2026 16:02:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_perception/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ham sensör girdileri ile anlamlı semantik anlayış arasındaki boşluğu doldurarak görme ve işitme gibi insan duyularını taklit eder. Temel teknolojiler arasında nesne tanıma için bilgisayarlı görü, konuşma tanıma için doğal dil işleme ve&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learned_interatomic_potential/Sat, 18 Jul 2026 16:02:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learned_interatomic_potential/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu potansiyeller, moleküler dinamik simülasyonlarını neredeyse kuantum doğruluğunda ancak klasik hesaplama hızında gerçekleştirmeyi sağlar. Yoğunluk fonksiyonel teorisi (DFT) yüksek doğruluklu veriler üzerinde eğitim alarak, moleküller&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Atomlar arasındaki kuvvetleri ve enerjileri tahmin eden, pahalı kuantum mekaniği hesaplamalarına alternatif bir makine öğrenmesi tabanlı matematiksel fonksiyon.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_unlearning/Sat, 18 Jul 2026 16:02:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_unlearning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu teknik, modellerin genel bilgileri korurken belirli kullanıcı verilerini unutmasına izin vererek GDPR&rsquo;ın &lsquo;unutulma hakkı&rsquo; gibi gizlilik düzenlemelerine yanıt verir. Amaç, modeli sıfırdan yeniden eğitilmiş gibi performans göstermeye&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Makine unutulması, bir modelin ham halinden yeniden eğitilmeden, belirli veri noktalarının veya bunların etkilerinin modelden çıkarılma sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/manifold_hypothesis/Sat, 18 Jul 2026 16:02:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/manifold_hypothesis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu hipotez, boyutlanma laneti (curse of dimensionality) rağmen derin öğrenmenin neden etkili çalıştığını açıklar. Görüntüler gibi verilerin milyonlarca boyutta var olsa da, altta yatan yapısal kısıtlamalar nedeniyle düşük boyutlu bir&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_in_video_games/Sat, 18 Jul 2026 16:02:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_in_video_games/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, varlık oluşturmayı otomatikleştirmek, oyun mekaniklerini dengelemek ve dinamik içerik üretmek için makine öğrenmesi tekniklerinin video oyunu üretim hatlarına entegre edilmesini içerir. Pekiştirme öğrenimini kullanmaktan&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Oyun geliştirmeyi iyileştirmek, uyarlanabilir oynatıcı olmayan karakterler (NPC) oluşturmak ve oyun deneyimlerini optimize etmek için makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_in_bioinformatics/Sat, 18 Jul 2026 16:02:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_in_bioinformatics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu disiplinler arası alan, araştırmacıların gen fonksiyonlarını tahmin etmelerine, hastalıkları sınıflandırmalarına ve moleküler etkileşimleri anlamalarına olanak tanıyan devasa miktarda biyolojik veriyi işlemek için makine öğrenimini kullanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Genomik diziler ve protein yapıları gibi biyolojik verileri analiz ederek biyolojik içgörüler keşfetmek amacıyla hesaplama modellerinin uygulanmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_in_physics/Sat, 18 Jul 2026 16:02:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_in_physics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Fizikte makine öğrenimi, kuantum mekaniğini simüle etmeye, yüksek enerjili çarpışma verilerini analiz etmeye ve yeni malzemeler keşfetmeye yardımcı olur. Fizikçilerin çok boyutlu parametre uzaylarında gezinmesine ve karmaşık dağılımları modellemesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_and_knowledge_extraction/Sat, 18 Jul 2026 16:02:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_and_knowledge_extraction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, makine öğrenimi tekniklerini doğal dil işleme ve veri madenciliği ile birleştirerek ham verileri eyleme geçirilebilir bilgilere dönüştürür. Varlıkları tanımak, ilişkileri belirlemek ve anlamlı bilgiler üretmek için modellerin eğitilmesini içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_control/Sat, 18 Jul 2026 16:02:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_control/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğrenmeli kontrol, geleneksel kontrol sistemleriyle uyumlu algoritmaları birleştirerek doğrusal olmayan veya belirsiz ortamlarla başa çıkmayı sağlar. Sabit denetleyicilerin aksine, bu sistemler operasyonel verilerden öğrenerek performansı sürekli iyileştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Makine öğrenimi algoritmalarının sistem dinamiklerini gerçek zamanlı olarak optimize etmek için uyumlu bir şekilde yönettiği bir kontrol teorisi yaklaşımıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_in_earth_sciences/Sat, 18 Jul 2026 16:02:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning_in_earth_sciences/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğrenimi, uydu görüntülerini, sismik verileri ve iklim kayıtlarını işleyerek karmaşık çevresel sistemleri modelleyerek yer bilimini güçlendirir. Bu teknikler hava durumu kalıplarını tahmin etmeye, buzul erimesini izlemeye ve afet risklerini değerlendirmeye yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lynda_soderholm/Sat, 18 Jul 2026 16:01:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lynda_soderholm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Lynda Soderholm, özellikle teknoloji sektöründe, yapay zeka geliştirme ile etik yönetim kesişimindeki çalışmalarıyla tanınan tanınmış bir figürdür. Kurumsal sorumluluk alanında lider olarak,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Lynda Soderholm, yapay zeka etiği, sorumlu yenilikçilik ve yapay zekanın toplumsal etkilerine katkılarıyla tanınan önde gelen bir araştırmacı ve yöneticidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lyra/Sat, 18 Jul 2026 16:01:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lyra/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Modern yapay zeka terminolojisi bağlamında Lyra, genellikle doğal dil işleme yoluyla kullanıcı etkileşimini geliştirmeye odaklanan özel yapay zeka sistemlerini belirtir. Açık kaynaklı bir BDM (Büyük Dil Modeli) geliştir</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Lyra, en önemlisi bilgi erişimini artırmak üzere tasarlanmış açık kaynaklı büyük bir dil modeli veya belirli bir yapay zeka destekli arama ve keşif aracı olmak üzere çeşitli yapay zeka girişimlerini veya modellerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/m_theory/Sat, 18 Jul 2026 16:01:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/m_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Temel olarak bilgisayar bilimleri yerine teorik fiziğin bir kavramı olsa da, M-teori ileri düzey hesaplamalı simülasyonlar ve kuantum hesaplama araştırmalarında zaman zaman referans alınır. Şunu öne sürer:</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>M-teori, beş farklı sicim teorisi versiyonunu birleştiren ve temel parçacıkların on bir boyutta tek boyutlu zarların titreşimleri olduğunu öne süren fizikteki teorik bir çerçevedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mauve/Sat, 18 Jul 2026 16:01:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mauve/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MAUVE, jeneratif bir dil modelinin çıktısının insan dil kullanımına ne kadar yaklaştığını değerlendirmek için tasarlanmış istatistiksel bir ölçüdür. Basit karmaşıklık skorlarının aksine, MAUVE sanal gömme kullanır</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>MAUVE (Sanal Gömme Kullanarak Hizalama Ölçme), doğal dil işlemede oluşturulan metin dağılımları ile insan tarafından yazılan metin dağılımları arasındaki hizalamayı değerlendirmek için kullanılan bir metriktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mlops/Sat, 18 Jul 2026 16:01:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mlops/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MLOps, kuruluşların makine öğrenmesi modellerini üretim ortamında güvenilir ve verimli bir şekilde dağıtmalarını ve sürdürmelerini sağlar. Veri ve modeller için sürüm kontrolünü, otomatik testleri, sürekli entegr</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>MLOps (Makine Öğrenmesi Operasyonları), makine öğrenmesi, DevOps ve veri mühendisliğini birleştirerek ML modellerinin yaşam döngüsünü otomatikleştiren ve akışkanlaştıran bir dizi uygulamadır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/locateanything/Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/locateanything/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>LocateAnything, doğal dil komutlarına veya genel öncellere dayalı olarak görüntülerdeki nesnelerin tespitini ve segmentasyonunu sağlayan çok yönlü bir bilgisayarlı görü çerçevesidir. Önceden eğitilmiş f&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Göreve özgü eğitim olmadan çeşitli görsel alanlarda sıfır-atış nesne yerleştirme ve segmentasyonu için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçeve.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ltx_video/Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ltx_video/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ltx Video, tutarlı hareket ve görsel detaylar oluşturmak için gizli uzay yayılım süreçleri kullanan video için üretici yapay zekada bir ilerlemeyi temsil eder. Video üretiminin yaygın zorluklarını ele alır&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lottery_ticket_hypothesis/Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lottery_ticket_hypothesis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Piyango Bileti Hipotezi, büyük ve rastgele başlatılmış bir sinir ağı içinde, eğitim için iyi başlatılmış seyrek bir alt ağın (&lsquo;kazanan bileti&rsquo;) var olduğunu öne sürer. Budama işlemiyle&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yoğun sinir ağlarının, başlangıçtan izole bir şekilde eğitildiklerinde orijinal ağın doğruluğunu eşitleyebilen daha küçük alt ağlar içerdiğini öne süren teori.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/long_context/Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/long_context/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Uzun bağlam, dönüştürücü tabanlı modellerin standart sınırları (genellikle 2k veya 4k token) aşan geniş girdi uzunluklarını ele alma kapasitesini ifade eder. Bu yetenek, modellerin tüm&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir dil modelinin binlerce veya milyonlarca token içeren girdi dizilerinden bilgiyi işleme ve koruma yeteneği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/local_case_control_sampling/Sat, 18 Jul 2026 16:01:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/local_case_control_sampling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yerel vaka-kontrol örnekleme, öncelikli olarak karşıtlık öğrenmesi modellerini veya öneri sistemlerini eğitmek için kullanılan bir stratejidir. Negatif örnekleri rastgele seçmek yerine, &lsquo;zor negatif&rsquo;leri belirler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gömme uzayında pozitif örneklerin hemen yakınından zor negatifleri seçen bir negatif örnekleme tekniği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llama_2/Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llama_2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Meta AI tarafından Temmuz 2023&rsquo;te yayınlanan Llama 2, açık ağırlıklı büyük dil modellerinde önemli bir evrimi temsil eder. 7 milyar ile 70 milyar parametre arasında değişen ön eğitilmiş ve ince ayarlı varyantlar sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llama_3/Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llama_3/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nisan 2024&rsquo;te tanıtılan Llama 3, performans ve yeteneklerde önemli iyileştirmelerle Llama 2&rsquo;nin başarısının üzerine inşa edilir. Model ailesi 8 milyar ve 70 milyar parametrelik versiyonları içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Llama 3, Meta&rsquo;nın 2024 yılında yayınladığı gelişmiş büyük dil modelleridir; 8B ve 70B parametre boyutlarında önemli ölçüde gelişmiş akıl yürütme, kodlama ve çok dilli yetenekler sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llama31/Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llama31/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ağustos 2024&rsquo;te yayınlanan Llama 3.1, Llama ailesini, küçük 8B ve 70B varyantlarının yanı sıra devasa 405 milyar parametrelik bir modeli de dahil edecek şekilde genişletir. Öne çıkan özellik, 128k&rsquo;lık genişletilmiş bağlam penceresidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llamaindex/Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llamaindex/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Orijinal adı GPT Index olan LlamaIndex, LLM&rsquo;lerin yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri emmesini ve bunlarla etkileşim kurmasını sağlayan güçlü bir veri çerçevesidir. İndeksleme, sorgulama ve yönetme için araçlar sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>LlamaIndex, özel veri kaynaklarını büyük dil modellerine bağlamak için tasarlanmış bir çerçevedir ve Getirme Artırılmış Üretim (RAG) uygulamalarının oluşturulmasını kolaylaştırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/local_llm/Sat, 18 Jul 2026 16:01:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/local_llm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Yerel LLM çalıştırmak, açık ağırlıklı modelleri PC&rsquo;ler, Mac&rsquo;ler veya yerel sunucular gibi tüketici sınıfı donanımlara doğrudan dağıtmayı içerir. Bu yaklaşım, üçüncü taraf API sağlayıcılarına olan bağımlılığı ortadan kaldırarak gizliliği sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lists_of_open_source_artificial_intelligence_software/Sat, 18 Jul 2026 16:01:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lists_of_open_source_artificial_intelligence_software/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, GitHub konuları, &lsquo;Awesome&rsquo; listeleri veya topluluk tarafından sürdürülen vikiler gibi yapay zeka ile ilgili açık kaynaklı yazılımları bir araya getiren organize depoları ifade eder. Araştırma ve geliştirme için temel kaynaklar olarak hizmet ederler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/linear_separability/Sat, 18 Jul 2026 16:01:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/linear_separability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Doğrusal ayrılabilirlik, farklı sınıflara ait veri noktalarının 2 boyutlu uzayda bir doğru veya daha yüksek boyutlarda bir hiperdüzlem gibi doğrusal bir sınır tarafından tamamen ayrılabilmesi geometrik koşuludur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İki sınıfın tek bir doğru veya hiperdüzlem ile mükemmel şekilde ayrılabilmesi veri setinin özelliği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/linear_predictor_function/Sat, 18 Jul 2026 16:01:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/linear_predictor_function/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İstatistiksel modelleme ve makine öğreniminde, doğrusal tahminci fonksiyon, girdi özelliklerinin ağırlıklı toplamına bir sapma (bias) teriminin eklenmesiyle temsil edilir. Genelleştirilmiş doğrusal modellerin (GLM) temel bileşenini oluşturur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir sonucu tahmin etmek için girdi değişkenlerinin doğrusal kombinasyonunu hesaplayan matematiksel bir fonksiyon.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/linter/Sat, 18 Jul 2026 16:01:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/linter/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Linter, kaynak kodu çalıştırmadan üzerinde statik analiz gerçekleştiren bir yardımcı programdır. Sözdizimi hatalarını, potansiyel hataları, kod kokularını ve stil kılavuzları veya en iyi uygulamalardan sapmaları kontrol eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Programlama hatalarını, yazılım hatalarını, stil hatalarını ve şüpheli yapıları işaretlemek için kullanılan statik kod analiz aracı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llama/Sat, 18 Jul 2026 16:01:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llama/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Llama (Large Language Model Meta AI), Meta tarafından yayınlanan temel büyük dil modelleri serisidir. Birçok özel (proprietary) modelin aksine, Llama modelleri genellikle açık ağırlıklarla yayımlanır; bu da araştırmacıların ve geliştiricilerin modelleri incelemesine, uyarlamasına ve kendi ihtiyaçlarına göre eğitmesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/life_time_of_correlation/Sat, 18 Jul 2026 16:00:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/life_time_of_correlation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dinamik sistemlerde ve zaman serisi analizinde, korelasyon ömrü iki değişkenin anlamlı bir istatistiksel bağımlılığı koruduğu süreyi ölçer. Bu kavram, dinamik ortamlarda modellerin güvenilirliğini anlamak için kritiktir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İstatistiksel bir ilişkinin, kavram kayması veya çevresel değişiklikler nedeniyle azalmadan önce ne kadar süreyle stabil kaldığını tahmin eden bir metrik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lifelong_planning_a/Sat, 18 Jul 2026 16:00:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lifelong_planning_a/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ömür Boyu Planlama A* (LPA*), maliyetlerin zamanla değiştiği ortamlar için tasarlanmış A* arama algoritmasının bir uzantısıdır. Aramayı yeniden başlatmak yerine, LPA* bir öncelik kuyruğu korur ve yalnızca etkilenen düğümleri günceller.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/limited_memory_ai/Sat, 18 Jul 2026 16:00:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/limited_memory_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sınırlı Bellekli Yapay Zeka, yapay zeka yeteneklerinin ikinci seviyesini temsil eder; sistemler tarihsel verilerden öğrenebilir ve buna göre davranışlarını ayarlayabilir. Reaktif makinelerin aksine, bu sistemler geçmiş bilgileri korur ve bunları öğrenme süreçlerinde kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/leave_one_out_cross_validation/Sat, 18 Jul 2026 16:00:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/leave_one_out_cross_validation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tek çıkararak çapraz doğrulama (LOOCV), k&rsquo;nın veri setindeki örnek sayısına eşit olduğu k-katlı çapraz doğrulamanın özel bir durumudur. Model performansının neredeyse yanlısız bir tahminini sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modelin tüm örneklerden biri hariç eğitildiği ve bu tek tutulan örnekte test edildiği, her veri noktası için tekrarlanan titiz bir yeniden örnekleme tekniğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/liars_dividend/Sat, 18 Jul 2026 16:00:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/liars_dividend/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yalancının kazancı, özellikle derin sahtecilikler olmak üzere gelişmiş jeneratif yapay zekanın yarattığı toplumsal riski ifade eder. Sentetik medya gerçeklikten ayırt edilemez hale geldiğinde, kötü niyetli kişiler gerçek delillerin bile sahte olduğunu iddia edebilirler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_automaton/Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_automaton/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram pekiştirmeli öğrenmeden kaynaklanır ve bilinmeyen bir ortamla etkileşime giren bir ajanı içerir. Otomat, sonlu bir kümeden eylemler seçer ve ceza veya ödül sinyalleri alır; bu sinyallere göre eylem olasılıklarını günceller.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learnable_function_class/Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learnable_function_class/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İstatistiksel öğrenme teorisinde, öğrenilebilir bir fonksiyon sınıfı algoritmanın erişebileceği hipotez uzayını temsil eder. Modelin potansiyel olarak yakalayabileceği desenlerin veya eşlemelerin kapsamını tanımlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli bir model mimarisi ve parametre uzayı tarafından tanımlanan ve bir öğrenme algoritmasının optimize edebildiği matematiksel fonksiyonlar kümesidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_curve/Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_curve/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tipik olarak, bir öğrenme eğrisi y ekseninde eğitim ve doğrulama skorlarını, x ekseninde ise eğitim örneklerinin sayısı veya yineleme sayısını gösterir. Modelin yüksek yanlılık (underfitting) mı yoksa yüksek varyans (overfitting) mi yaşadığını teşhis etmeye yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_to_rank/Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_to_rank/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Standart sınıflandırma veya regresyondan farklı olarak, sıralama öğrenimi öğelerin göreli sırasını tahmin etmeye odaklanır. NDCG gibi sıralama hatalarını en aza indirmek için ikili, liste bazlı veya nokta bazlı yaklaşımlar kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/leakage/Sat, 18 Jul 2026 16:00:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/leakage/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri sızıntısı, makine öğreniminde kritik bir hatadır; model, tahmin zamanında mevcut olmayacak bilgileri eğitim sırasında edinir. Bu durum genellikle verinin uygun şekilde bölünmemesi veya özellik mühendisliği süreçlerindeki hatalar nedeniyle gerçekleşir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/languageaction_perspective/Sat, 18 Jul 2026 16:00:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/languageaction_perspective/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Konuşma eylemi teorisi ve pragmatik kökenli olan bu perspektif, ünitelerin istek, söz verme veya emir gibi işlevleri nasıl yerine getirdiğini vurgular. Doğal Dil İşlemede, bu yaklaşım metinlerdeki niyet ve bağlamı anlamlandırmada rehberlik eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/labeled_data/Sat, 18 Jul 2026 16:00:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/labeled_data/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Etiketli veri, denetimli makine öğreniminin temelini oluşturan, girdi örneklerini karşılık gelen gerçek etiketlerle eşleyen bir yapıdır. Algoritmaların girdi ile çıktı arasındaki haritalamayı öğrenmesini sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Girdi özelliklerinin yanı sıra doğru çıktı veya hedef değerin de sağlandığı veri.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/layer_normalization/Sat, 18 Jul 2026 16:00:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/layer_normalization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Katman Normalizasyonu, iç kovaryans kaymasını azaltarak eğitimi stabilize eder; özellikle tekrarlayan ve dönüştürücü (transformer) mimarilerde etkilidir. Toplu Normalizasyondan farklı olarak, parti istatistiklerine bağımlı değildir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Her bir örnek için, sinir ağı katmanının aktivasyonlarını özellik boyutu boyunca normalize eden bir teknik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/last_mile/Sat, 18 Jul 2026 16:00:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/last_mile/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Son mil&rsquo; sorunu, modellerin üretim ortamına dağıtılması sırasında karşılaşılan zorlukları ifade eder; mevcut altyapıyla entegrasyon, düşük gecikmeli çıkarım sağlama ve uç nokta (edge) verilerini işleme gibi konuları kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AI çözümlerinin geliştirme ortamlından son kullanıcıların gerçek dünya operasyonel ortamlarına ulaştırılmasının son aşaması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lazy_learning/Sat, 18 Jul 2026 16:00:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lazy_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>k-Yakın Komşu (k-NN) gibi tembel öğreniciler, tüm eğitim veri setini ezberler ve tahmin yaparken hesaplama gerçekleştirir. Bu durum, genel bir model inşa eden &lsquo;aceleci&rsquo; (eager) öğrenmeden farklıdır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Genelleştirmeyi sınıflandırma zamanına erteleyen, açık bir model oluşturmak yerine eğitim örneklerini saklayan bir öğrenme yaklaşımı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_based_systems/Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_based_systems/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgi Tabanlı Sistemler (KBS), insan uzmanlığı gerektiren görevleri yerine getirmek için belirli bir alan bilgisini bir bilgisayar sistemine entegre eden yapay zekanın bir dalıdır. Bu sistemler, uzmanların deneyimlerini ve bilgilerini kodlayarak, karmaşık karar verme süreçlerinde insanlara destek olmayı veya insan yerine geçmeyi amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/label_noise/Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/label_noise/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Etiket gürültüsü, veri örneklerinin gerçek sınıf etiketleri ile eğitim veri setinde sağlanan etiketler arasındaki uyumsuzlukları ifade eder. Bu durum, insan anotasyon hataları, belirsiz veri noktaları veya otomatik toplama süreçlerindeki kusurlar nedeniyle ortaya çıkabilir. Etiket gürültüsü, makine öğrenimi modellerinin performansını ciddi şekilde düşürebilir ve modelin genelleme yeteneğini olumsuz etkileyebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llm_as_a_judge/Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llm_as_a_judge/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hakem Olarak Büyük Dil Modeli (LLM-as-a-Judge), büyük bir dil modelinin diğer modellerin çıktı kalitesi için otomatik bir değerlendirici olarak görev yaptığı bir değerlendirme paradigmasıdır. Sadece insan anotörlerine veya katı kural tabanlı metriklere güvenmek yerine, dil modellerinin üretkenliği, tutarlılığı ve güvenlik gibi niteliklerini ölçmek için doğal dil işleme yeteneklerinden yararlanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kolmogorovarnold_networks/Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kolmogorovarnold_networks/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kolmogorov–Arnold Ağları (KAN&rsquo;lar), çok değişkenli her sürekli fonksiyonun temsil edilebileceğini belirten Kolmogorov-Arnold temsil teoreminden ilham alan yeni nesil sinir ağları sınıfıdır. Geleneksel sinir ağlarında sabit aktivasyon fonksiyonları kullanılırken, KAN&rsquo;lar ağırlıkların yanı sıra kenarlardaki aktivasyon fonksiyonlarını da öğrenilebilir hale getirerek daha yorumlanabilir ve bilimsel makine öğrenimi uygulamaları için uygun modeller sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kubernetes/Sat, 18 Jul 2026 15:59:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kubernetes/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kubernetes (genellikle K8s olarak kısaltılır), Google tarafından geliştirilen orijinal bir kapsayıcı orkestrasyon sistemidir. Uygulama kapsayıcılarının kümeler üzerinde dağıtımını, ölçeklendirilmesini ve işletilmesini otomatikleştirir. Bulut tabanlı uygulamalar için endüstri standardı haline gelmiş olup, mikro hizmet mimarilerinin yönetimi ve kaynak verimliliğinin artırılması için yaygın olarak kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_integration/Sat, 18 Jul 2026 15:59:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_integration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgi entegrasyonu, veritabanları, ontolojiler ve yapılandırılmamış metinler gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri tutarlı bir şemada birleştirmeyi içerir. Anlamsal heterojenlik ve tutarsızlık sorunlarını ele alır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gelişmiş akıl yürütme için heterojen bilgi kaynaklarını birleşik ve tutarlı bir temsilde birleştirme sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_graph_embedding/Sat, 18 Jul 2026 15:59:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_graph_embedding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>TransE veya DistMult gibi bilgi grafiği gömme yöntemleri, ayrık grafik yapılarını düşük boyutlu yoğun vektörlere dönüştürür. Bu sayede makine öğrenmesi modelleri matematiksel operasyonları gerçekleştirebilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Varlıkları ve ilişkileri, yapısal anlamı koruyarak sürekli vektör uzaylarına eşleyen bir tekniktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_level/Sat, 18 Jul 2026 15:59:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_level/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Allen Newell tarafından ortaya atılan bilgi seviyesi, akıllı sistemleri fiziksel uygulamalarından bağımsız olarak inançları ve hedefleri açısından analiz eder. Bir ajanın eylemlerinin rasyonelliğini ayırır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir ajanın içsel bilgi işleme biçiminden ziyade ne bildiğine odaklanan soyut bir tasarım perspektifidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_based_recommender_system/Sat, 18 Jul 2026 15:59:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_based_recommender_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Geçmiş kullanıcı davranışlarına güvenen işbirlikçi filtrelemenin aksine, KBRS önerileri türetmek için öğeler ve kullanıcı tercihleri hakkında açık bilgi kullanır. Geçmiş verilerin az olduğu pazarlarda özellikle etkilidir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Geçmiş veriler yerine açık alan bilgisi ve kullanıcı kısıtlamaları üzerinden akıl yürüterek öneriler üreten bir öneri motorudur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_based_configuration/Sat, 18 Jul 2026 15:59:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_based_configuration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu yaklaşım, birleştirilen ürünlerin tüm teknik ve müşteri gereksinimlerini karşıladığını sağlamak için bir bilgi tabanı içinde kısıt doyurma tekniklerini kullanır. Geçersiz kombinasyonları kodlayarak önler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kullanıcı kısıtlamalarından geçerli ürün yapılandırmaları oluşturmak için alan özgü bilgi tabanlarını kullanan otomatik bir süreçtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_distillation/Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_distillation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgi damıtma, büyük ve karmaşık bir sinir ağını (öğretmen) daha küçük ve verimli bir ağya (öğrenci) sıkıştırmak için kullanılan makine öğrenimi yöntemidir. Öğrenci modeli, öğretmenin davranışlarını öğrenmek üzere eğitilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_compilation/Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_compilation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgi derlemesi, bir bilgi tabanını veya mantıksal teoriyi, doyurulabilirlik (satisfiability) gibi daha hızlı işlemleri kolaylaştıran farklı bir temsile dönüştüren yapay zeka tekniklerini ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgi derlemesi, bilgi temsillerinin daha hızlı sorgu cevaplama veya akıl yürütme için daha verimli formlara dönüştürülmesi sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_cutoff/Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_cutoff/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgi kesim tarihi, bir dil modelinin eğitim verisinin zamansal sınırlarını tanımlar. Bu tarihten sonra gerçekleşen herhangi bir bilgi, olay veya gelişme, model tarafından genellikle bilinmemektedir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgi kesim tarihi, bir dil modelinin eğitilmediği ve dolayısıyla bu tarihten sonra gerçekleşen olaylar hakkında bilgi eksikliği yaşadığı belirli tarihtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kimi_k2/Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kimi_k2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kimi K2, Moonshot AI&rsquo;nın büyük dil modelleri serisinde önemli bir iterasyonu temsil eder. Karmaşık mantıksal akıl yürütme ve matematiksel problem çözme konularındaki artırılmış yetenekleriyle karakterize edilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kimi K2, Moonshot AI tarafından geliştirilen, gelişmiş akıl yürütme ve uzun bağlam anlama yeteneklerine sahip büyük bir dil modelidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kimi_k25/Sat, 18 Jul 2026 15:59:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kimi_k25/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kimi K25, Moonshot AI tarafından üretilen Kimi model ailesinin gelişmiş bir iterasyonudur. Kimi K2 gibi önceki versiyonların temelleri üzerine inşa edilmiş olup, çıkarım hızında iyileştirmeler sunar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kimi K25, Moonshot AI&rsquo;dan gelen, önceki versiyonlara kıyasla performans ve verimlilikte daha fazla iyileştirme sunan bir sonraki büyük dil modeli varyantıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kernel_embedding_of_distributions/Sat, 18 Jul 2026 15:59:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kernel_embedding_of_distributions/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dağılımların Çekirdek Gömülmesi, olasılıksal nesnelerin, çoğaltan Çekirdek Hilbert Uzayı (RKHS) adı verilen yüksek boyutlu bir özellik uzayındaki noktalar olarak ele alınmasını sağlar. Dağılımlar bu uzaya haritalanarak, istatistiksel karşılaştırmalar ve işlemler vektörel cebir kullanılarak gerçekleştirilebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/journal_of_machine_learning_research/Sat, 18 Jul 2026 15:59:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/journal_of_machine_learning_research/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Journal of Machine Learning Research (JMLR), makine öğrenmesi alanındaki titiz bilimsel bulguların yayımında birincil bir mecra olarak hizmet veren önde gelen açık erişimli bir yayındır. Teorik ve uygulamalı makine öğrenmesi konularını kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/k_line/Sat, 18 Jul 2026 15:59:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/k_line/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Batı piyasalarında yaygın olarak mum grafiği olarak adlandırılan bir K-line, bir menkul kıymet, türev veya para biriminin fiyat dinamiklerinin grafiksel temsilidir. Açılış, kapanış, en yüksek ve en düşük olmak üzere dört ana veri noktasını gösterir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kaos/Sat, 18 Jul 2026 15:59:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kaos/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>KAoS, büyük ölçekli, dağıtılmış kurumsal sistemlerin karmaşıklığını ele almak üzere geliştirilmiş bir akıllı ajan çerçevesidir. Yüksek düzeyde yönetim hedeflerinin, düşük düzeydeki eylemlere ve yapılandırmalara dönüştürüldüğü politika tabanlı bir yaklaşım kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kernel_density_estimation/Sat, 18 Jul 2026 15:59:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/kernel_density_estimation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kernel Yoğunluk Tahmini (KDE), ayrık veri noktalarını pürüzsüzleştirerek sürekli bir olasılık dağılım eğrisi oluşturmak için temel bir istatistiksel tekniktir. Genellikle Gauss dağılımı olan bir çekirdek fonksiyonu yerleştirir ve her veri noktasının etrafında yoğunluğu hesaplar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_decision_support_system/Sat, 18 Jul 2026 15:59:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_decision_support_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Akıllı Karar Destek Sistemi (IDSS), makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka tekniklerini geleneksel karar destek çerçeveleriyle entegre eder. Veri analizi ve tahmine dayalı modeller aracılığıyla karar vericilere destek olurken, insan müdahalesini süreçte tutar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_word_recognition/Sat, 18 Jul 2026 15:59:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_word_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akıllı Kelime Tanıma, sinir ağları tarafından desteklenen gelişmiş optik karakter tanıma (OCR) teknolojilerini ifade eder. Basit desen eşleştirmenin ötesine geçerek bağlamı anlar, hataları düzeltir ve metnin yapısını kavrar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Görseller veya el yazısı kaynaklarından metni doğru bir şekilde tanımlamak ve yorumlamak için özellikle derin öğrenmeyi kullanan yapay zeka algoritmalarının kullanımı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/is_this_what_we_want/Sat, 18 Jul 2026 15:59:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/is_this_what_we_want/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu ifade, yapay zeka etiği ve yönetişiminde dönüm noktası niteliğinde bir soruyu temsil eder; paydaşları, dağıtılan yapay zeka teknolojilerinin insan değerleri ve kamu yararıyla uyumlu olup olmadığını değerlendirmeye iter. Potansiyel etik riskleri ve sosyal etkileri gözden geçirmeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intrinsic_motivation/Sat, 18 Jul 2026 15:59:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intrinsic_motivation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pekiştirmeli öğrenmede içsel motivasyon, bir ajanın dışsal görev ödüllerinden bağımsız olarak, ortamda yenilik arayarak, belirsizliği azaltarak veya becerileri ustalaşarak keşif yapmasını sağlar. Bu mekanizma, ajanın öğrenme sürecini kendi başına sürdürmesini teşvik eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/isotropic_position/Sat, 18 Jul 2026 15:59:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/isotropic_position/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Konveks geometri ve yüksek boyutlu olasılık teorisinde, bir nokta kümesi veya konveks cisim, kütle merkeşi orijinde ve kovaryans matrisi birim matrisin skaler katı ise izotropik konumdadır. Bu durum, çok boyutlu uzaydaki dağılımların analizini standartlaştırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:58:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akıllı bir ajan, çevresini sensörler veya veri girdileri aracılığıyla algılayabilen, bu bilgileri muhakeme algoritmaları kullanarak işleyebilen ve eylemleri bir aktuatörler aracılığıyla çevreye uygulayabilen bir sistemdir</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çevresini algılayan, eylemler hakkında muhakeme yürüten ve belirli hedeflere ulaşmak için görevleri yerine getiren otonom bir yazılım varlığı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_control/Sat, 18 Jul 2026 15:58:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_control/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akıllı kontrol, geleneksel matematiksel modellemenin yetersiz kaldığı veya belirsiz olduğu sistemleri düzenlemek için bulanık mantık, sinir ağları ve genetik algoritmalar gibi yapay zeka yöntemlerini kullanır</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Karmaşık, doğrusal olmayan veya belirsiz dinamik süreçleri yönetmek için yapay zeka tekniklerini kullanan kontrol sistemleri.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_automation/Sat, 18 Jul 2026 15:58:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_automation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akıllı otomasyon, geleneksel Robotik Süreç Otomasyonu&rsquo;nu (RPA) makine öğrenmesi ve doğal dil işleme gibi gelişmiş yapay zeka teknolojileriyle entegre eder. RPA kurallara dayalı, yapılandırılmış</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekanın karmaşık, yapılandırılmamış iş süreçlerini yönetmek için robotik süreç otomasyonu ile birleştirilmesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_database/Sat, 18 Jul 2026 15:58:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/intelligent_database/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akıllı bir veritabanı, basit depolama ve geri alma işlevlerinin ötesinde standart veritabanı işlevselliğini artırmak için makine öğrenmesi ve yapay zekadan yararlanır. Sorgu performansını otomatik olarak optimize edebilir, kullanım</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Veri yönetimini, sorgu optimizasyonunu ve içgörü üretimini otomatikleştirmek için yapay zeka yeteneklerini içeren bir veritabanı sistemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instruction_following/Sat, 18 Jul 2026 15:58:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instruction_following/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Talimat takibi, büyük dil modelleri ve diğer yapay zeka sistemlerinin, istem içindeki nüanslı insan direktiflerini anlaması ve açık kısıtlamalara uyum sağlaması yeteneğini ifade eder. Bu paradigma değişimi</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir yapay zeka modelinin belirli insan komutlarını veya kısıtlamaları doğru bir şekilde yorumlama ve uygulama yeteneği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/information_space_analysis/Sat, 18 Jul 2026 15:58:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/information_space_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, makine öğrenimi modellerindeki temsil uzayının yapısını analiz etmeyi içerir. Veri noktalarının yüksek boyutlu uzayda nasıl dağıldığını, kümelendiğini veya ayrıldığını inceleyerek, verinin altında yatan yapısal özellikleri anlamaya çalışır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inferential_theory_of_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:58:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inferential_theory_of_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu teori, öğrenmenin temelde olasılıksal bir çıkarım süreci olduğunu öne sürer. Verileri ezberlemek yerine, öğrenen varlık olası modeller veya hipotezler üzerinde bir olasılık dağılımı korur. Gözlemlenen veriler geldiğinde, bu dağılım güncellenerek yeni hipotezlerin doğruluk olasılığı hesaplanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instance/Sat, 18 Jul 2026 15:58:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğreniminde bir örnek (instance), veri setinden gelen belirli bir örneği ifade eder. Bir dizi giriş özelliği (nitelik) ve potansiyel olarak bir hedef etiketten oluşur. Örnekler, öğrenme süreçlerindeki temel birimdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instance_selection/Sat, 18 Jul 2026 15:58:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instance_selection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Örnek seçimi, gereksiz veya gürültülü veri noktalarını kaldırarak hesaplama verimliliğini ve model performansını artırmayı amaçlar. Özellik seçiminin aksine, veri setinin satırları üzerinde işlem yapar. Amaç, modeli en iyi temsil eden ve bilgi içeriği en yüksek örnekleri belirlemektir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instance_based_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:58:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instance_based_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bellek tabanlı öğrenme olarak da bilinir, bu teknik eğitim sırasında genelleştirilmiş bir model oluşturmaz. Bunun yerine, tüm eğitim veri setini hafızada tutar. Bir tahmin gerektiğinde, yeni girdi ile en benzer olan saklanmış örnekleri bulur ve bu komşulara dayanarak sonuç üretir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/incremental_heuristic_search/Sat, 18 Jul 2026 15:58:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/incremental_heuristic_search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Artımlı Sezgisel Arama, hedefe ulaşma maliyetini tahmin eden sezgilerle yönlendirilerek aday çözümü adım adım iyileştiren algoritmaları ifade eder. Kapsamlı aramaların aksine, bu yöntemler</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Tüm durum uzayını keşfetmek yerine, sezgisel rehberlik kullanarak bir çözüm tahminini artımlı olarak iyileştiren bir arama stratejisi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inception_score/Sat, 18 Jul 2026 15:58:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inception_score/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Inception Skoru (IS), Üretici Çekişmeli Ağların (GAN&rsquo;lar) ve diğer üretici modellerin performansını değerlendirmek amacıyla tanıtılan istatistiksel bir ölçümdür. İki faktörü birleştirir: görüntü kalitesi (netlik) ve çeşitli</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Oluşturulan görüntülerin netliğini ve çeşitliliğini ölçerek kalitesini değerlendirmek için kullanılan bir metrik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inductive_probability/Sat, 18 Jul 2026 15:58:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inductive_probability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tümevarımsal olasılık, gözlemlenen kanıtlara dayanarak bir hipotezin doğru olma olasılığını nicelendirir ve sonuçların kesin değil, muhtemel olduğunu kabul eder. Bayesçi çıkarımın temelini oluşturur</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kanıtın bir hipotezi ne derecede desteklediğinin ölçüsü olup, tümdengelim kesinliğinden farklıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inductive_bias/Sat, 18 Jul 2026 15:58:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inductive_bias/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tümevarımsal önyargı, bir makine öğrenimi modelinin eğitim verisinden görünmeyen verilere genelleme yapmasına olanak tanıyan, modele yerleşik içsel tercihleri veya kısıtları temsil eder. Böyle önyargılar olmadan bir model</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir öğrenme algoritmasının eğitim sırasında görülmemiş girdiler için çıktıları tahmin etmek için kullandığı varsayımlar kümesidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inductive_programming/Sat, 18 Jul 2026 15:58:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inductive_programming/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Program Sentezi olarak da bilinen Tümevarımsal Programlama, açık talimatlar yerine girdi-çıktı çiftleri olarak sağlanan spesifikasyonlara dayanarak yazılım kodu oluşturma sürecini içerir. Sistem</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Girdi-çıktı örneklerinden otomatik olarak bilgisayar programları üreten program sentezi alanıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inauthentic_text/Sat, 18 Jul 2026 15:57:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inauthentic_text/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gerçek dışı metin, yapay zeka sistemleri veya insan tarafından yanıltıcı niyetle üretilen, gerçek insan deneyimi veya gerçeklik temeli eksik yazılı materyalleri ifade eder. Yapay zeka ile üretilen spam, uydurma haberler vb. bu kategoriye girer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/image_text_to_text/Sat, 18 Jul 2026 15:57:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/image_text_to_text/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Görsel Metinden Metne, görsel girdileri metinsel sorgularla birlikte işleyerek tutarlı doğal dil çıktılarını üreten modelleri ifade eder. Bu sistemler genellikle Görüş-Dil Modelleri (VLMs) olarak adlandırılır ve görsel ile dil bilgilerini birleştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/image_to_image/Sat, 18 Jul 2026 15:57:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/image_to_image/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Görselden Görsel (I2I), bir görseli diğerine dönüştürmek için GAN&rsquo;lar veya difüzyon modelleri gibi derin öğrenme modellerini kullanmayı içerir. Basit filtrelerin aksine, I2I görünümü kökten değiştirebilir, örneğin bir fotoğrafı sanatsal bir esere dönüştürebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/image_to_video/Sat, 18 Jul 2026 15:57:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/image_to_video/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Görselden Videoya teknolojisi, tek bir statik kareyi alır ve tutarlı bir video dizisi oluşturmak için sonraki kareleri tahmin eder. Bu, tutarlılık ve fiziksel dinamikleri modellemeyi gerektirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Statik bir görseli animasyonlaştırarak zaman dinamikleri ve hareket ekleyen kısa bir video klibi oluşturan üretici bir süreç.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/imatrix/Sat, 18 Jul 2026 15:57:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/imatrix/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Önem Matrisi&rsquo;nin kısaltması olan Imatrix, öncelikle GGML tabanlı LLM eğitimi ve nicelleme ile ilişkilendirilen bir tekniktir. İkinci mertebe türevleri (Hessen matrisi yaklaşıklığı) hesaplayarak parametrelerin önemi belirler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Büyük dil modellerinin eğitiminde verimli parametre optimizasyonu için önem matrislerini hesaplamakta kullanılan belirli bir algoritma.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/image_generation/Sat, 18 Jul 2026 15:57:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/image_generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu paradigma, metin istemlerine veya diğer girdilere dayanarak yüksek kaliteli görüntüler üretmek için Stable Diffusion veya DALL-E gibi modelleri kullanır. Gerçekçi verileri sentezlemek için karmaşık veri dağılımlarını öğrenmeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/i2i/Sat, 18 Jul 2026 15:57:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/i2i/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Görüntüden Görüntüye (I2I) çeviri, GAN&rsquo;lar veya difüzyon modelleri gibi derin öğrenme modellerini kullanarak pikselleri bir kaynak alandan hedef alana eşler. Bu teknik, stil transferi ve anlamsal segmentasyon gibi işlemleri mümkün kılar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ide_integration/Sat, 18 Jul 2026 15:57:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ide_integration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu uygulama, büyük dil modelleri gibi yapay zeka modellerini VS Code veya IntelliJ gibi yazılım geliştirme ortamlarına bağlamayı içerir. Akıllı kod tamamlama, otomatik yeniden düzenleme ve doğal dil sorgulama yürütme gibi özellikleri sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/indiaai/Sat, 18 Jul 2026 15:57:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/indiaai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Elektronik ve Bilgi Teknolojileri Bakanlığı kapsamında kurulan INDIAai, yapay zeka kaynakları, politikaları ve girişimleri için merkezi bir merkez olarak hizmet verir. Akademisyenler, endüstri ve hükümet arasında işbirliğini teşvik etmeyi amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ideonomy/Sat, 18 Jul 2026 15:57:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ideonomy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, fikirlerin nasıl oluştuğunu, birleştiğini ve evrim geçirdiğine dair süreçleri inceler. Yaratıcılığı ve problem çözme yeteneklerini artırmak için yapılandırılmış teknikler uygular. Yapay zeka bağlamlarında ideonomi, otomatik beyin fırtınası araçlarında kullanılabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hybrid_search/Sat, 18 Jul 2026 15:57:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hybrid_search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hibrit Arama, iki farklı veri çekme yöntemini entegre eder: anlamı ve bağlamı yakalayan yoğun vektör araması ile tam terimleri eşleştiren seyrek vektör (anahtar kelime) araması. Bu yaklaşım,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Doğruluk ve alakayı artırmak amacıyla semantik vektör aramasını geleneksel anahtar kelime tabanlı indeksleme ile birleştiren bir veri çekme stratejisi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hybrid_intelligent_system/Sat, 18 Jul 2026 15:57:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hybrid_intelligent_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Hibrit Zeki Sistem (HIS), genellikle bağlantıcı yaklaşımları (sinir ağları gibi) uzman sistemler veya bulanık mantık gibi sembolik yöntemlerle birleştirerek farklı AI paradigmalarını bir araya getirir. Bu bütünleşik</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sinir ağları ve sembolik mantık gibi birden fazla hesaplama zekası tekniğini birleştirerek karmaşık problemleri çözen bir AI mimarisi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hyperparameter/Sat, 18 Jul 2026 15:57:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hyperparameter/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eğitim sırasında veriden öğrenilen model parametrelerinden (ağırlıklar ve önyargılar) farklı olarak, hiperparametreler eğitime başlamadan önce uygulayıcı tarafından seçilen dış ayarlardır. Yapıyı kontrol ederler,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Değeri eğitim sürecinden önce ayarlanan ve öğrenme algoritmasının davranışını yöneten yapılandırma değişkeni.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hyperparameter_tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:57:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hyperparameter_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hiperparametre ayarlama, en iyi model doğruluğunu veya en düşük hata oranını veren yapılandırmayı bulmak için farklı hiperparametre kümelerini değerlendirmeyi içerir. Yaygın stratejiler arasında ızgara araması,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model performansını en üst düzeye çıkarmak için hiperparametrelerin en iyi kombinasyonunu sistematik olarak aramak süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hyperparameter_optimization/Sat, 18 Jul 2026 15:57:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hyperparameter_optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hiperparametre Optimizasyonu (HPO), hiperparametre seçimini otomatikleştirme alanına atıfta bulunur. Ayarlama genel bir eylem iken, HPO genellikle gelişmiş algoritmaların kullanımını ima eder, örneğin</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Aramayı yönlendirmek için genellikle olasılıksal modeller kullanarak optimum hiperparametre yapılandırmasını bulmaya yönelik otomatik bir yaklaşım.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hugging_face/Sat, 18 Jul 2026 15:56:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hugging_face/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hugging Face, açık kaynaklı yapay zeka ekosisteminin merkezinde yerleşmiş öne çıkan bir şirket ve çevrimiçi platformdur. Ön eğitilmiş modeller, veri setleri ve gösteri amaçlı uygulamalar için geniş bir depo sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/human_oversight/Sat, 18 Jul 2026 15:56:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/human_oversight/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnsan denetimi, insanların yapay zeka destekli kararları veya eylemleri izlediği, değerlendirdiği ve müdahale ettiği mekanizmaları ve süreçleri ifade eder. Bu kavram, otomatik sistemlerin güvenli ve etik standartlara uygun çalışmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/human_centered_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:56:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/human_centered_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnsan odaklı yapay zeka, yapay zeka geliştirmenin çekirdeğine insanı yerleştiren bir tasarım felsefesidir. Şeffaf, adil ve toplum için faydalı sistemler oluşturmaya vurgu yapar, teknolojinin insan haklarına ve sosyal iyiliğe hizmet etmesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/human_problem_solving/Sat, 18 Jul 2026 15:56:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/human_problem_solving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnsan sorun çözme, basit görevlerden soyut kavramsal zorluklara kadar uzanan meydan okumalarla başa çıkmak için insanların kullandığı çok yönlü bilişsel yetenekleri kapsar. Algoritmik yaklaşımlardan farklı olarak, bağlama duyarlılık ve sezgisel düşünceyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/humanai_interaction/Sat, 18 Jul 2026 15:56:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/humanai_interaction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnsan-Yapay Zeka Etkileşimi (HAI), insanlar ile yapay zeka teknolojileri arasındaki dinamikleri inceleyen disiplinlerarası bir alandır. Sezgisel arayüzler, iletişim protokolleri ve işbirliği mekanizmaları tasarlamaya odaklanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İnsanların yapay zeka sistemleriyle nasıl iletişim kurduğunu, bunları nasıl kontrol ettiğini ve işbirliği yaptığını inceleyen çalışma ve uygulama alanı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hierarchical_navigable_small_world/Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hierarchical_navigable_small_world/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hiyerarşik Gezilebilir Küçük Dünya (HNSW) algoritması, her katmanının altındaki katmandaki düğümlerin bir alt kümesini içerdiği çok katmanlı bir graf oluşturur. Arama işlemi en üst katmandan başlayarak, daha yakın düğümlere doğru ilerlenir ve her katmanda arama kapsamı daraltılarak nihai sonuç bulunana kadar devam eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hierarchical_control_system/Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hierarchical_control_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hiyerarşik bir kontrol sistemi, kontrol mantığını çoklu katmanlar halinde düzenler; genellikle yüksek seviyeli stratejik planlamadan düşük seviyeli gerçek zamanlı yürütme işlemlerine kadar uzanır. Üst katmanlar hedefleri ve görevleri tanımlarken, alt katmanlar bu talimatları uygulamak için gerekli detaylı kontrolleri sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hierarchical_risk_parity/Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hierarchical_risk_parity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hiyerarşik Risk Paritesi (HRP), geleneksel ortalama-varans optimizasyonunun sınırlamalarını korelasyon yapılarını dahil ederek ele alan bir portföy oluşturma yöntemidir. Kümeleme algoritmalarını kullanarak varlıklar arasındaki korelasyonu dikkate alır ve riski hiyerarşik bir yapıda dağıtır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/highway_network/Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/highway_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Otoyol Ağları, bilgi akışını kontrol eden adaptif kapılar ekleyerek derin öğrenmede kaybolan gradyan sorununu çözmek üzere tasarlanmıştır. LSTM hücrelerine benzer şekilde, bu kapılar ağın doğrudan ileriye doğru bilgi aktarmasına olanak tanır, böylece çok derin ağların eğitilmesini mümkün kılar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/histogram_of_oriented_displacements/Sat, 18 Jul 2026 15:56:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/histogram_of_oriented_displacements/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yönlendirilmiş Yer Değiştirme Histogramı (HOD), HOG kavramını zamansal boyutlara genişleterek video analizi için kullanılan bir özellik çıkarma yöntemidir. Optik akış vektörlerinin belirli bölgelerdeki yönlerine göre histogramlarını hesaplayarak videodaki hareket dinamiklerini temsil eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hidden_layer/Sat, 18 Jul 2026 15:56:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hidden_layer/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir gizli katman, önceki katmanlardan girdileri alan, ağırlıklar ve önyargılar uygularak veriyi dönüştüren ve bunu bir aktivasyon fonksiyonu aracılığıyla ileriye aktaran nöronlardan oluşur. Bu katmanlar, sinir ağlarının karmaşık desenleri öğrenmesini ve soyutlama yapmasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/haw/Sat, 18 Jul 2026 15:56:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/haw/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Genel dil işleme bağlamında &lsquo;haw&rsquo;, gayriresmi bir ünlem veya tereddüt sesidir. Yapay zekada temel bir algoritmik kavramı temsil etmese de, Doğal Dil İşleme (NLP) modellerinin bu tür günlük konuşma kalıplarını ve niyetleri doğru yorumlayabilmesi için bu ifadeleri tanıması gerekir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hf_asr_leaderboard/Sat, 18 Jul 2026 15:56:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hf_asr_leaderboard/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>HF ASR Liderlik Tablosu, Hugging Face tarafından barındırılan, otomatik konuşma tanımada en ileri düzeydeki performansı takip eden topluluk odaklı bir metrik platformudur. Araştırmacılara ve geliştiricilere mevcut modelleri karşılaştırma ve en iyi araçları seçme imkanı tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hello_world_how_to_be_human_in_the_age_of_the_machine/Sat, 18 Jul 2026 15:56:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hello_world_how_to_be_human_in_the_age_of_the_machine/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu ifade, hızlı teknolojik ilerleme karşısında insanların relevanslarını ve onurlarını nasıl koruyabileceklerini inceleyen spesifik bir edebi eseri işaret eder. Yapay zeka söyleminde, kültürel bir referans noktası olarak hizmet eder ve etik tartışmaları şekillendirmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/harmful_content/Sat, 18 Jul 2026 15:56:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/harmful_content/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Zararlı içerik, fiziksel, psikolojik veya sosyal zarar verebilecek dijital medyayı veya metni ifade eder. Yapay zeka güvenliğinde, modellerin içerik üretirken bu tür materyalleri yaymasını önlemek amacıyla tespit etmek ve filtrelemek kritik önem taşır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/g%C3%B6del_machine/Sat, 18 Jul 2026 15:56:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/g%C3%B6del_machine/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gödel makinesi, Jürgen Schmidhuber tarafından önerilen, formel mantık ve hesaplanabilirlik teorisine dayanan hipotetik evrensel bir problem çözücüdür. Kendi kaynak kodunu sürekli analiz ederek çalışır ve bu analiz sonucunda, hedef fonksiyonunu bozmadan kendini optimize edecek kod değişikliklerini matematiksel olarak kanıtlayarak uygular.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/h2o/Sat, 18 Jul 2026 15:56:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/h2o/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>H2O, dağıtık, ölçeklenebilir makine öğrenimi ve tahmine dayalı analizler için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı, bellek içi (in-memory) bir platformdur. Başlangıçta iki Harvard doktora öğrencisi tarafından geliştirilmiştir ve tek bir çatı altında otomatik makine öğrenimi (AutoML), derin öğrenme ve istatistiksel modelleri birleştirerek veri bilimcilerin modelleri hızlıca oluşturup dağıtmalarını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/halite_ai_programming_competition/Sat, 18 Jul 2026 15:56:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/halite_ai_programming_competition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Halite, Two Sigma tarafından düzenlenen yıllık bir yapay zeka programlama yarışmasıydı. Geliştiriciler, bir ızgara üzerinde tur tabanlı bir strateji oyunu oynayan otonom ajanlar oluşturuyordu. Amaç, kaynak toplamak, genişlemek ve rakip ajanlarla etkileşime girerek en yüksek skoru elde etmekti. Bu yarışma, çok ajanlı sistemler ve pekiştirmeli öğrenme alanında önemli bir test ortamı sağladı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/guardrails/Sat, 18 Jul 2026 15:56:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/guardrails/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Koruyucu çerçeveler, büyük dil modelleri de dahil olmak üzere yapay zeka uygulamalarında güvenli ve uyumlu davranışı sağlamak amacıyla entegre edilen bir dizi yazılım kontrolü ve politika uygulama katmanıdır. Bunlar, kötüye kullanımı önlemek ve etik standartlara uygunluğu güvence altına almak için giriş ve çıkışları filtreleyen ve denetleyen işlev görür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hardware_for_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:56:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hardware_for_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka donanımı, makine öğrenimi yükleri için gerekli olan devasa paralel işlemeyi optimize etmiş özel hesaplama cihazlarını ifade eder. Buna genel amaçlı paralel hesaplama için Grafik İşlem Birimleri (GPU&rsquo;lar), yapay zeka iş yükleri için özel olarak tasarlanmış TPU&rsquo;lar (Tensor İşlem Birimleri) ve enerji verimliliğini artırmak için nöromorfik çipler dahildir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/graphics_processing_unit/Sat, 18 Jul 2026 15:55:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/graphics_processing_unit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir GPU (Grafik İşlem Birimi), grafik işleme görevlerini yönetmek için orijinal olarak geliştirilen yüksek performanslı bir işlemcidir. Sıralı seri işleme için optimize edilmiş birkaç çekirdeğe sahip CPU&rsquo;ların aksine, GPU&rsquo;lar binlerce çekirdek içerir ve yoğun paralel hesaplama yüklerini verimli bir şekilde işleyebilir. Bu mimari, derin öğrenme modellerinin eğitiminde ve çıkarımında kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grok/Sat, 18 Jul 2026 15:55:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grok/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Grok, Elon Musk&rsquo;ın şirketi xAI tarafından oluşturulan büyük bir dil modeli tabanlı sohbet botudur. Temel olarak X platformunun (eski adıyla Twitter) abonelerine açıktır. Grok, gerçek zamanlı veri erişimine sahip olması ve geleneksel yapay zeka asistanlarından farklı olarak daha doğrudan, bazen de alaycı bir üsluba sahip olmasıyla dikkat çeker.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grok_1/Sat, 18 Jul 2026 15:55:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grok_1/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Grok-1, xAI tarafından Kasım 2023&rsquo;te duyurulan ilk büyük dil modelidir. Yaklaşık 33 milyar parametreye sahip olan bu model, yalnızca kodlayıcı (decoder-only) tabanlı bir Transformer mimarisini kullanır. Özellikle &lsquo;Uzmanlar Karışımı&rsquo; (MoE) yapısını benimseyerek, her girdi için sadece ilgili uzman alt ağlarını etkinleştirerek hesaplama verimliliğini artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grokking/Sat, 18 Jul 2026 15:55:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grokking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Grokking, derin öğrenmede gözlemlenen sezgisel olmayan bir davranışı ifade eder. Bir model, eğitim verisinde uzun süre boyunca aşırı öğrenme (overfitting) gösterip kötü genelleme sergiledikten sonra, eğitim süresi uzadığında aniden genelleme yeteneğini kazanır ve test verilerinde yüksek başarı sağlar. Bu durum, optimizasyon dinamiklerinin ve modelin kalıcı bilgiyi ne zaman öğrendiğinin anlaşılması açısından önemlidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grounding/Sat, 18 Jul 2026 15:55:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grounding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada yerelleştirme (grounding), sembolik temsillerin veya oluşturulan metinlerin somut gerçek dünya varlıklarına, verilere veya duyusal deneyimlere bağlanması anlamına gelir. Dil modelleri için bu genellikle Geri Getirme-Artırılmış Üretim (RAG) gibi tekniklerle gerçekleşir; böylece modelin ürettiği bilgiler gerçek bir kaynağa dayandırılır ve halüsinasyon riski azaltılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grammar_systems_theory/Sat, 18 Jul 2026 15:55:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grammar_systems_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Teorik bilgisayar bilimi ve dilbilimden kaynaklanan bu alan, klasik Şomsky hiyerarşisi kavramlarını çok bileşenli sistemlere genişletir. Birden fazla dilbilgisinin veya bileşenin nasıl etkileşime girdiğini ve bilgiyi nasıl işlediğini araştırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gpt2/Sat, 18 Jul 2026 15:55:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gpt2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Jeneratif Önceden Eğitilmiş Dönüştürücü 2 (GPT-2), insan benzeri metin oluşturmak için dönüştürücü mimarisini kullanan otoregresif bir dil modelidir. İnternet metninden oluşan devasa bir veri kümesinde eğitilmiştir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>GPT-2, metin üretimi ve anlaşılması için OpenAI tarafından geliştirilen, büyük ölçekli bir dönüştürücü tabanlı dil modelidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gradient_accumulation/Sat, 18 Jul 2026 15:55:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gradient_accumulation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu optimizasyon stratejisi, derin öğrenme modellerinin GPU belleğine sığandan daha büyük etkili toplu boyutlarla eğitilmesine olanak tanır. Birkaç mini topluluktan gelen gradyanları biriktirip ardından ağırlık güncellemesi gerçekleştirerek çalışır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gradyan biriktirme, ağırlıklar güncellenmeden önce birden fazla ileri/geri yayılım üzerinden gradyanları toplayarak daha büyük toplu boyutları simüle eden bir tekniktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/granular_computing/Sat, 18 Jul 2026 15:55:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/granular_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu yaklaşım, bireysel öğeleri işlemek yerine verileri daha yüksek seviyeli varlıklara veya &lsquo;granüllere&rsquo; gruplandırarak insan bilişsel süreçlerini taklit eder. Kabuk setler, bulanık mantık ve diğer teknikleri kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Granüler hesaplama, bilgileri farklı soyutlama seviyelerinde ele alan ve verileri &lsquo;bilgi granülleri&rsquo; adı verilen anlamlı yapılar halinde organize eden bir paradigmadır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/graphql/Sat, 18 Jul 2026 15:55:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/graphql/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Facebook tarafından geliştirilen GraphQL, API&rsquo;nizdeki verilerin eksiksiz ve anlaşılır bir tanımını sağlar. İstemcilere tam olarak neye ihtiyaçları olduğunu ve daha fazlasını değil, talep etme gücü verir. Çoklu uç nokta gereksinimini ortadan kaldırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/google_colab/Sat, 18 Jul 2026 15:55:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/google_colab/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Google Colaboratory (sıklıkla Colab olarak bilinir), kurulum gerektirmeyen ve Grafik İşlem Birimleri (GPU&rsquo;lar) dahil olmak üzere ücretsiz hesaplama kaynakları sunan barındırılan bir Jupyter notebook hizmetidir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bulut tabanlı bir Jupyter notebook ortamı olup, kullanıcılara tarayıcı üzerinden Python kodu yazma ve yürütme imkanı tanır; ücretsiz GPU erişimi sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/google_research/Sat, 18 Jul 2026 15:55:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/google_research/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Google Research, Google LLC&rsquo;nin akademik ve endüstriyel araştırma kolu olup; yapay zeka, doğal dil işleme ve kuantum bilişim gibi alanlarda teknolojinin sınırlarını zorlamaya odaklanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka, makine öğrenimi ve bilgisayar bilimini temel ve uygulamalı çalışmalar aracılığıyla ilerletmeye adanmış Google&rsquo;ın araştırma bölümü.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/governance/Sat, 18 Jul 2026 15:55:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/governance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Yönetişimi (AI Governance), yapay zekanın nasıl oluşturulduğunu, kullanıldığını ve denetlendiğini yöneten kurallar, yönergeler ve kurumsal yapılar bütünüdür. Yasal uyumluluk, etik hususlar ve risk yönetimini kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sistemlerinin sorumlu ve etik şekilde geliştirilip dağıtılmasını sağlamak amacıyla kurulmuş politika, standart ve denetim mekanizmaları çerçevesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gpt_bigcode/Sat, 18 Jul 2026 15:55:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gpt_bigcode/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>StarCoder gibi modellerle ilişkilendirilen GPT Bigcode, kod desteği yapay zekasında önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Bu modeller, programlama dillerini anlamak için geniş halka açık kod depolarında önceden eğitilmiştir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>BigCode projesi tarafından geliştirilen, kod üretimi ve anlaşılması için özel olarak eğitilmiş büyük dil modelleri ailesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gpt_oss/Sat, 18 Jul 2026 15:55:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gpt_oss/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GPT OSS, genellikle tescilli Generative Pre-trained Transformer modellerinin açık kaynak alternatiflerini veya türevlerini belirtir. Bu projeler, geliştiricilere büyük dil modellerine erişme, bunları değiştirme ve dağıtma imkanı tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Değiştirme ve dağıtım için herkese açık olan, GPT benzeri mimarilerin Açık Kaynak Yazılım (OSS) uygulamalarını veya varyantlarını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gibberlink/Sat, 18 Jul 2026 15:55:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gibberlink/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka, makine öğrenmesi veya bilgisayar bilimi alanında &lsquo;Gibberlink&rsquo; olarak bilinen yerleşik bir kavram, teknoloji veya metodoloji bulunmamaktadır. Bu terim bir yazım hatası veya kurgusal bir ifade olabilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gibberlink, yapay zeka literatüründe tanınan bir standart terim değildir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/glm/Sat, 18 Jul 2026 15:55:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/glm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İstatistiksel modellemede GLM, Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller anlamına gelir ve doğrusal regresyonu, normal dağılım dışındaki hata dağılım modellerine sahip yanıt değişkenlerini destekleyecek şekilde genişletir. Yapay zeka bağlamında ise Zhipu AI&rsquo;nın geliştirdiği Genel Dil Modeli serisini işaret eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/glm_moe_dsa/Sat, 18 Jul 2026 15:55:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/glm_moe_dsa/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;GLM MoE DSA&rsquo; tek bir standart terim değildir. Ancak büyük olasılıkla GLM (belirli bir LLM mimarisi), MoE (Uzmanlar Karışımı, modeli verimli şekilde ölçeklendirmek için yalnızca belirli uzmanları aktive eden teknik) ve DSA (Dinamik Seyrek Dikkat veya benzeri bir mekanizma) kavramlarını birleştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/glossary_of_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:55:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/glossary_of_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Sözlüğü, alan içindeki özel terminolojiyi, kısaltmaları ve kavramları tanımlayan bir referans belgesi olarak hizmet eder. Araştırmacılara, geliştiricilere ve öğrencilere bu karmaşık terminolojiyi anlamalarına yardımcı olur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sözlüğü, AI araştırma ve geliştirme süreçlerinde kullanılan terimlerin tanımlarından oluşan özenle hazırlanmış bir listedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/google_clips/Sat, 18 Jul 2026 15:55:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/google_clips/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Google Clips, Google tarafından geliştirilen ve yüzler veya evcil hayvanlar gibi ilginç sahneleri ve konuları tanımlamak için cihaz üzerinde makine öğrenimi kullanan bir tüketici elektroniği cihazıydı. Bu sayede kullanıcı müdahalesi olmadan otomatik fotoğraf çekimi sağlanıyordu.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/genesis_mission/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/genesis_mission/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Genesis Misyonu genellikle, gelişmiş yapay zeka yetenekleri için zemini hazırlamayı amaçlayan bir organizasyondaki stratejik aşama veya projeyi ifade eder. Bu, çekirdek altyapının kurulmasını, geliştiricilerin&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gelecekteki jeneratif yapay zeka geliştirmeleri için temel yapay zeka ilkelerini, altyapısını ve etik yönergelerini kurmaya odaklanan bir organizasyon girişimi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/genie/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/genie/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Genie, özellikle video sentezi için tasarlanmış bir jeneratif model ailesini ifade eder. Google DeepMind&rsquo;deki araştırmacılar da dahil olmak üzere geliştiriciler tarafından oluşturulan bu modeller, tutarlı diziler üretmeyi amaçlar&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Özellikle Google&rsquo;ın Genie modeli olmak üzere, metinsel veya görsel girdilere dayanarak videoların gelecek karelerini tahmin eden belirli bir video üretim modeli sınıfı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/geometric_feature_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/geometric_feature_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Geometrik özellik öğrenimi, sosyal ağlar, moleküler graflar veya 3D yüzeyler gibi Öklid olmayan yapılara sahip verileri işlemeye odaklanır. Grafik Sinir Ağları (GNN&rsquo;ler) ve diğer teknikler&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Graflar veya çoklu uzaylar (manifold) gibi içsel geometrik yapılara sahip verilerden, özel sinir ağları kullanarak özellik çıkaran derin öğrenme tekniği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generative_model/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generative_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Jeneratif modeller, orijinal veriye benzeyen yeni veri örnekleri oluşturabilmek için belirli bir veri setindeki desenleri ve yapıları anlamak üzere tasarlanmış algoritmalarlardır. Ayrıştırıcı (discriminative) modellerden farklı olarak&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Verinin altta yatan dağılımını öğrenerek, eğitim verisine benzer yeni, sentetik örnekler üreten bir makine öğrenimi modeli türü.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generative_artificial_intelligence_dependency/Sat, 18 Jul 2026 15:54:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generative_artificial_intelligence_dependency/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, işletmelerin içerik oluşturma, müşteri hizmetleri ve veri analizi gibi temel görevleri yerine getirmek için jeneratif yapay zeka modellerine stratejik ve operasyonel olarak ne kadar güvendiğini ifade eder. Benimseme arttıkça&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gender_digital_divide/Sat, 18 Jul 2026 15:54:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gender_digital_divide/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu sosyoteknik kavram, kadınların ve kız çocuklarının dijital cihazlara, internet bağlantısına ve dijital okuryazarlık becerilerine erişimde erkekler ve erkek çocuklarına kıyasla daha az fırsata sahip olduğu eşitsizlikleri vurgular.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Cinsiyet dijital uyumsuzluğu, erkekler ve kadınlar arasında bilgi ve iletişim teknolojilerine erişim, kullanım ve bunlardan elde edilen faydalar arasındaki boşluğu ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gemma/Sat, 18 Jul 2026 15:54:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gemma/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gemma modelleri, araştırmacılar ve geliştiriciler için verimli ve erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır. 2B ve 7B parametreli sürümler de dahil olmak üzere çeşitli boyutlarda sunulurlar ve bu da farklı donanımlarda dağıtım imkanı sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gemma4/Sat, 18 Jul 2026 15:54:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gemma4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mevcut bilgilerimize göre, mevcut Gemma 2 serisinden ayrı olarak &lsquo;Gemma4&rsquo; adında resmi olarak yayınlanmış bir model bulunmamaktadır. Bu terim, spekülasyon amaçlı gelecekteki bir yayını veya belirli bir iç yapıyı işaret ediyor olabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generalized_additive_model_for_location_scale_and_shape/Sat, 18 Jul 2026 15:54:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generalized_additive_model_for_location_scale_and_shape/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sadece ortalamaya odaklanan geleneksel regresyon modellerinin aksine, GAMLSS konum (ortalama/medyan), ölçek (varyans), çarpıklık ve basıklık dahil olmak üzere tüm dağılımı modeller. Genelleştirilmiş lineer modelleri temel alır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>GAMLSS, dağılımın tüm parametrelerinin açıklayıcı değişkenlerin fonksiyonları olarak toplamlı düzgünleştiriciler kullanılarak modellenmesine olanak tanıyan esnek bir istatistiksel çerçevedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generative_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:54:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generative_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Büyük dil modelleri ve difüzyon modelleri gibi bu sistemler, mevcut bilgileri yalnızca almakla kalmaz, aynı zamanda yenilikçi çıktılar sentezler. Eğitim verilerinin alt yapısını ve stilini öğrenirler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Üretken yapay zeka, eğitim verilerinden öğrenilen kalıplara dayanarak metin, görüntü, ses ve kod gibi yeni içerikler oluşturabilen bir yapay zeka türüdür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gabbays_separation_theorem/Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gabbays_separation_theorem/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gabbay&rsquo;ın ayrışım teoremi, özellikle zamansal ve modal mantıkların çalışması kapsamında matematiksel mantıkta temel bir kavramdır. Bir mantığın hangi koşullar altında çözülebileceğini veya parçalara ayrılacağını sağlayan yapısal özellikleri inceler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli zamansal veya modal mantıkların yapısal özelliklerine göre ayrı bileşenlere ayrılabileceğini belirten, klasik olmayan mantıkta bir sonuçtur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/galaxy_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/galaxy_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Galaxy AI, Samsung&rsquo;un donanım yelpazesindeki kullanıcı deneyimini geliştirmek üzere tasarlanmış özel yapay zeka işlevselliği ekosistemidir. Gerçek zamanlı çeviri, fotoğraf düzenleme ve toplantı notu özetleme gibi özellikler bu ekosistemin parçasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gpt_56/Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gpt_56/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GPT-5.6, OpenAI&rsquo;nin Büyük Dil Modelleri soy ağacında spekülatif veya yakında gelecek bir sürümü ifade eder. Geliştirme zaman çizelgesine bağlı olarak spesifik detaylar değişebilir, ancak bu tür iterasyonlar tipik olarak büyük dil modellerindeki ilerlemeyi ve yetenek artışı temsil eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gated_recurrent_unit/Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gated_recurrent_unit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kapılı Tekrarlayan Birim (GRU), ardışık verilerdeki uzun vadeli bağımlılıkları yakalamak için tasarlanmış özel bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) hücresidir. Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) mimarisini basitleştirerek daha az parametre ile benzer performans sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/game_theory/Sat, 18 Jul 2026 15:54:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/game_theory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Oyun teorisi, rasyonel ajanlar arasındaki stratejik etkileşimleri modelleyen uygulamalı matematiğin bir dalıdır. Bir oyuncunun başarısının diğerlerinin seçimlerine bağlı olduğu durumları analiz eder. Nash Dengesi gibi kavramlarla ilişkilendirilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çıktılarların tüm katılımcıların eylemlerine bağlı olduğu, rasyonel karar vericiler arasındaki stratejik etkileşimin matematiksel çalışmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fuzzy_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:54:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fuzzy_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bulanık ajanlar, verilerin genellikle belirsiz veya eksik olduğu ortamlarda çalışır ve ikili doğru/yanlış durumları yerine bulanık mantık sistemlerini kullanır. Üyelik fonksiyonları ve dilbilimsel değişkenler aracılığıyla, kesin sınırların olmadığı durumlarda esnek ve insan benzeri kararlar alarak ortamla etkileşime girer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/frontiermath/Sat, 18 Jul 2026 15:54:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/frontiermath/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>FrontierMath, büyük dil modellerinin karmaşık matematiksel problem çözme konusundaki sınırlarını test etmek amacıyla oluşturulmuş özel bir değerlendirme kütüphanesidir. Standart aritmetik benchmark&rsquo;larının aksine, yüksek düzeyde zorlu matematiksel problemlere odaklanır ve modellerin soyut düşünme kapasitesini ölçer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gguf/Sat, 18 Jul 2026 15:54:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gguf/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GGUF (GPT-Generated Unified Format), büyük dil modellerinin tüketici sınıfı donanımlarda çalıştırılması için özel olarak tasarlanmış ikili bir dosya formatıdır. Çeşitli nicelleme (quantization) tekniklerini destekleyerek, modellerin bellek kullanımını azaltırken performansını korumasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/golog/Sat, 18 Jul 2026 15:54:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/golog/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GOLOG, öncelikle yapay zeka alanında dinamik ortamlarda planlama ve eylem gerçekleştirmek için kullanılan mantık tabanlı bir programlama dilidir. Reiter&rsquo;in durum kalkülüsü üzerine inşa edilen GOLOG, geliştiricilerin eylemlerin sonuçlarını ve dünya durumundaki değişiklikleri mantıksal kurallar aracılığıyla tanımlamasına olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gdpr_compliance/Sat, 18 Jul 2026 15:54:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gdpr_compliance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GDPR uyumu, yapay zeka geliştiricilerinin Avrupa Birliği&rsquo;ndeki bireylerin kişisel verilerini korumak için uygulaması gereken yasal ve teknik önlemleri ifade eder. Yapay zeka sistemleri için bu, veri minimizasyonu, şeffaflık ve kullanıcı rızası gibi ilkelerin uygulanmasını gerektirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fp8/Sat, 18 Jul 2026 15:53:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fp8/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kayar Noktalı 8 (FP8), modern yapay zeka donanımı için özel olarak optimize edilmiş, hesaplama verimliliği ile doğruluk arasında bir denge sunan bir sayısal veri türüdür. Bellek bant genişliği gereksinimlerini azaltır&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/force_control/Sat, 18 Jul 2026 15:53:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/force_control/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kuvvet kontrolü, robotların sadece konumu değil, temas kuvvetini aktif olarak yöneterek montaj, cilalama veya kırılgan nesneleri kavrama gibi hassas operasyonlar gerçekleştirmesini sağlar. Saf pozisyon kontrolünden farklı olarak&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kuvvet kontrolü, robotların fiziksel görevler sırasında son etkiliyicisi ile çevresi arasındaki etkileşim kuvvetlerini düzenleyen bir robotik tekniktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/forethought_technologies/Sat, 18 Jul 2026 15:53:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/forethought_technologies/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, potansiyel sonuçları simüle edebilen ve proaktif olarak adapte olabilen ileriye dönük yeteneklere sahip yapay zeka sistemleri tasarlamayı içerir. Tahmine dayalı analitikleri, senaryo planlamasını ve risk&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Öngörü Teknolojileri, tahmine dayalı modelleme ve simülasyon yoluyla gelecekteki sistem durumlarını, riskleri ve gereksinimleri öngören mühendislik uygulamalarını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/formal_concept_analysis/Sat, 18 Jul 2026 15:53:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/formal_concept_analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>RKA, nesneler ile özellikleri arasındaki ilişkileri analiz etmek için katı bir çerçeve sağlar ve bu da kavram kafesi adı verilen hiyerarşik bir yapıyla sonuçlanır. Bilgi&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Resmi Kavram Analizi (RKA), veri kullanarak resmi bağlamlar ve kavram kafesleri aracılığıyla kavramsal hiyerarşiler türeten matematiksel bir yöntemdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fon/Sat, 18 Jul 2026 15:53:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fon/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka terminolojisinde &lsquo;Fon&rsquo;, bir yapay zeka modelinin girdileri nasıl yorumladığını ve çıktıları nasıl ürettiğini tanımlayan temel fonksiyonel ontoloji veya kurucu mantık yapılarını betimlemek için sıklıkla kullanılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sistemlerinin tasarımı ve işleyişini yönlendiren temel ilkeleri ve teorik altyapıyı ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/flow_based_generative_model/Sat, 18 Jul 2026 15:53:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/flow_based_generative_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Akış tabanlı üretici modeller, karmaşık olasılık dağılımlarını, basit bir temel dağılım (örneğin Gauss) üzerine bir dizi tersine çevrilebilir ve türetilebilir dönüşüm uygulayarak oluşturur. Bu sayede kesin olasılık yoğunluğu hesaplanabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feedback_neural_network/Sat, 18 Jul 2026 15:53:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feedback_neural_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Geri beslemeli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları (RNN) olarak da bilinir ve sinyallerin önceki katmanlara geri yayılmasına olanak tanıyan döngüler içerir. Bu tekrar, ağın bir iç durumu korumasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/finetuned/Sat, 18 Jul 2026 15:53:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/finetuned/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnce ayarlama, zaten büyük ve genel bir veri kümesinde eğitilmiş bir modeli alıp, daha küçük ve alana özgü bir veri kümesinde eğitiminin devam ettirilmesini ifade eder. Bu, modelin yeni görevlere uyum sağlamasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fill_mask/Sat, 18 Jul 2026 15:53:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fill_mask/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Maske Doldurma, BERT gibi dönüştürücü tabanlı modellerde kullanılan temel bir ön eğitim hedefidir. Süreç, metin dizisindeki rastgele token&rsquo;ları maskeleyip modeli orijinal değerlerini tahmin etmeye eğitmeyi içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir modelin, cümle içindeki eksik token&rsquo;ları çevreleyen bağlama dayanarak tahmin ettiği doğal dil işleme görevi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fitness_approximation/Sat, 18 Jul 2026 15:53:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fitness_approximation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gerçek uygunluk fonksiyonunun değerlendirilmesi hesaplama açısından pahalı veya zaman alıcı olduğunda evrimsel hesaplamada uygunluk yaklaşımı kullanılır. Tam değeri hesaplamak yerine, sürgün modelleri veya diğer yaklaşımlar kullanılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Optimizasyon sırasında hesaplama maliyetlerini azaltmak için çözüm kalitesini tahmin eden evrimsel algoritmalar tekniği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feed_forward_network/Sat, 18 Jul 2026 15:53:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feed_forward_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İleri Yönlü Ağlar (FFN&rsquo;ler), çok katmanlı algılayıcılar (MLP&rsquo;ler) olarak da bilinir ve geri besleme döngüleri olmadan girdiden çıktıya doğru nöron katmanları üzerinden verileri sıralı olarak işler. Her nöron girdileri alır</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_store/Sat, 18 Jul 2026 15:53:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_store/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Özellik Deposu, veri mühendisliği ve makine öğrenimi ekipleri arasında bir köprü görevi görerek toplu eğitim ve gerçek zamanlı çıkarım için özelliklerin birleşik bir görünümünü sağlar. Tutarlılığı şu şekilde sağlar:</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_hashing/Sat, 18 Jul 2026 15:53:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_hashing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hashleme hilesi olarak da bilinen Özellik Hashleme, makine öğrenmesi modellerinin açık bir özellik-dizin eşlemesi tutmadan büyük ve seyrek özellik alanlarıyla başa çıkmasını sağlar. Uygulayarak</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yüksek boyutlu seyrek özellikleri bir hash fonksiyonu kullanarak sabit boyutlu bir vektöre eşleyen bir teknik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:53:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin öğrenimle sıkça ilişkilendirilen Özellik Öğrenimi, modellerin manuel özellik mühendisliğine güvenmek yerine ham giriş verisinden doğrudan hiyerarşik temsiller öğrenmesini sağlar. Katmanlar aracılığıyla</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Algoritmaların ham veriden tespit veya sınıflandırma için gereken özellikleri otomatik olarak keşfettiği bir yaklaşım.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_scaling/Sat, 18 Jul 2026 15:53:29 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_scaling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Özellik ölçeklendirme, daha büyük büyüklüklere sahip özelliklerin öğrenme sürecini baskın hale getirmesini önlemek için girdi değişkenlerinin aralığını standartlaştırır. Yaygın yöntemler arasında normalleştirme (min-maks ölçeklendirme) ve</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bağımsız değişkenlerin veya verilerin özelliklerinin aralığını normalize ederek büyüklükte tutarlılık sağlamak süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/facebook/Sat, 18 Jul 2026 15:53:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/facebook/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Şimdi Meta Platforms Inc.&lsquo;in bir parçası olan Facebook, yapay zeka araştırması ve uygulamasında önde gelen bir güçtür. Makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanılan devasa miktarda kullanıcı tarafından oluşturulan verileri barındırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/falcon/Sat, 18 Jul 2026 15:53:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/falcon/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Falcon, Teknoloji Araştırma Enstitüsü tarafından oluşturulan güçlü bir büyük dil modeli (LLM) serisini ifade eder. Falcon-40B ve Falcon-180B gibi bu modeller, özel (proprietary) modellerle rekabet edecek şekilde tasarlanmıştır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Teknoloji Araştırma Enstitüsü (TII) tarafından geliştirilen, diğer açık kaynaklı büyük dil modellerine (LLM) kıyasla yüksek performans ve verimliliğiyle bilinen bir büyük dil modeli ailesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature/Sat, 18 Jul 2026 15:53:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğreniminde bir özellik, bir veri setindeki bir örneği tanımlayan ayrı bir nitelik veya değişkendir. Özellikler sayısal, kategorik veya metinsel olabilir ve temel girdi işlevi görür.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gözlemlenen olgunun bireysel olarak ölçülebilir bir özelliği veya karakteristiği olup makine öğrenimi modelleri için girdi verisi olarak hizmet eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_extraction/Sat, 18 Jul 2026 15:53:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_extraction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Özellik çıkarma, ham veriyi tahmine dayalı modeller için altta yatan sorumu daha iyi temsil eden bir özellik kümesine dönüştürmeyi içerir ve bu da model doğruluğunu artırır. Bu teknik boyutluluğu azaltır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_engineering/Sat, 18 Jul 2026 15:53:15 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feature_engineering/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Özellik mühendisliği, ham veriyi makine öğrenimi algoritmaları için altta yatan desenleri daha iyi temsil edecek şekilde dönüştürmek amacıyla alan uzmanlığını kullanma sanatıdır. Bu süreç yeni değişkenler oluşturmayı içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Makine öğrenimi modellerinin performansını artırmak için alan bilgisinden yararlanarak yeni özellikler yaratmak veya mevcut olanları değiştirmek pratiğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/explanation_based_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:52:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/explanation_based_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>EBL, öğrenme sürecini hızlandırmak için sembolik akıl yürütme ile makine öğrenimini birleştirir. Büyük veri setlerine güvenmek yerine, tek bir olumlu örnek alır ve önceden var olan bir alan teorisini kullanarak bu örneğin neden doğru olduğunu açıklar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/explainable_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:52:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/explainable_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğrenimi modelleri, özellikle derin sinir ağları, daha karmaşık hale geldikçe karar verme süreçleri genellikle şeffaf olmayan &lsquo;siyah kutulara&rsquo; dönüşür. XAI, bu kararların yorumlanabilir ve anlaşılır hale getirilmesini amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/experiment_tracking/Sat, 18 Jul 2026 15:52:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/experiment_tracking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu uygulama, eğitim çalışmaları sırasında hiperparametreleri, veri seti sürümlerini, model mimarilerini ve performans metriklerini günlüğe kaydetmeyi içerir. Veri bilimcilerin farklı deneysel yapılandırmaları karşılaştırmalarına olanak tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Deney takibi, tekrarlanabilirliği sağlamak ve karşılaştırmayı kolaylaştırmak amacıyla makine öğrenimi deneylerinden meta verileri, metrikleri ve eserleri kaydetmenin sistematik sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/extremal_optimization/Sat, 18 Jul 2026 15:52:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/extremal_optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir popülasyon koruyan genetik algoritmaların aksine, EO tek bir çözüm üzerinde çalışır. Genel uygunluğa en az katkıda bulunan bileşeni belirler ve onu rastgele bir alternatifle değiştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Ekstremal optimizasyon, kendiliğinden organize olmuş kritiklikten ilham alan, kombinatoryal optimizasyon problemlerini çözmek için en düşük performansa sahip bileşenleri yinelemeli olarak kaldırarak tasarlanmış bir sezgisel arama algoritmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/explorationexploitation_dilemma/Sat, 18 Jul 2026 15:52:56 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/explorationexploitation_dilemma/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Karar verme süreçlerinde ajanlar bir ödünleşimle karşılaşır: en iyi anlık ödülü almak için mevcut bilgilerini istismar edebilirler veya daha iyi uzun vadeli stratejiler bulmak için bilinmeyen seçenekleri keşfedebilirler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Keşif-istismar ikilemi, bir ajanın bilgi toplamak için yeni eylemleri keşfetmesi ile ödülü maksimize etmek için bilinen eylemleri istismar etmesi arasında seçim yapmak zorunda olduğu pekiştirmeli öğrenmede temel bir sorundur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/expectation_propagation/Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/expectation_propagation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Beklenen Yayılım (EP), doğru arka plan dağılımına yönelik Gauss yaklaşımlarını yinelemeli olarak iyileştirerek çözülemeyen integralleri yaklaştırır. Gerçek dağılım ile Gauss yaklaşımı arasındaki Kullback-Leibler sapmasını minimize eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Karmaşık olasılıksal grafiksel modellerde arka plan dağılımlarını tahmin etmek için kullanılan yaklaşık çıkarım algoritması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evolvability/Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evolvability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilişsel bağlamlarda evrilebilirlik, bir algoritmanın veya sinir ağı mimarisinin nesiller veya eğitim adımları boyunca uygunluğunu ne kadar kolay artırabildiğini ifade eder. Yüksek evrilebilirlik, küçük değişikliklerin büyük iyileşmelere yol açabileceği anlamına gelir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evolutionary_developmental_robotics/Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evolutionary_developmental_robotics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Biyolojik ontogenezden ilham alan ED-Robotik, karmaşık davranışların ve fiziksel yapıların kodlanmak yerine çevreyle etkileşim yoluyla zamanla nasıl ortaya çıktığını araştırır. Evrimsel optimizasyon ve gelişimsel süreçleri birleştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Robot morfolojisi ve kontrol sistemlerini tasarlamak için evrimsel algoritmaları gelişimsel süreçlerle birleştiren robotiğin bir alt dalı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/exbert/Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/exbert/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ExBERT, farklı katmanlardaki bireysel dikkat başlıklarının önemini analiz ederek BERT dönüştürücü modeli için yorumlanabilirlik sağlar. Gradyan tabanlı atıf veya diğer teknikleri kullanarak modelin karar mekanizmalarını aydınlatır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>BERT&rsquo;in tahminlerini hangi dikkat başlıklarının ve katmanlarının belirli çıktılara en çok katkıda bulunduğunu belirleyerek açıklama yöntemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evaluation_of_binary_classifiers/Sat, 18 Jul 2026 15:52:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evaluation_of_binary_classifiers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan; doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve Alıcı Çalışma Karakteristiği Eğrisi Altındaki Alan (AUC-ROC) gibi metriklerin analizini içerir. Bir modelin ne kadar iyi çalıştığını belirlemeye yardımcı olur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İki olası sonuçtan birini tahmin eden makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirmeye yönelik süreç.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/epistemic_modal_logic/Sat, 18 Jul 2026 15:52:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/epistemic_modal_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Epistemik modal mantık, bir ajanın neyi bildiğini veya inandığını gösteren operatörlerle klasik mantığı genişletir. Diğer katılımcıların bilgisini akıl yürütmenin kritik olduğu çoklu ajan sistemlerinde önemlidir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Ajanların bilgi ve inanç durumlarını temsil etmek ve bunlar hakkında akıl yürütmek için formal sistemler kullanan modal mantığın bir dalı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/epoch/Sat, 18 Jul 2026 15:52:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/epoch/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğreniminde bir epoch, tüm eğitim veri kümesi üzerinden yapılan tek bir yinelemeyi temsil eder. Her epoch sırasında model, tüm eğitim örneklerini işler, geri yayılım yoluyla ağırlıklarını günceller ve genellikle doğrulama hatasını izler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/equalized_odds/Sat, 18 Jul 2026 15:52:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/equalized_odds/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eşit olasılıklar, bir modelin tüm korunan gruplar için eşit derecede iyi performans göstermesini sağlamak için algoritmik adalette kullanılan istatistiksel bir denklik kısıtlamasıdır. Özellikle, bir pozitif sonucu tahmin etme olasılığının gerçek etikete bağlı olarak gruplardan bağımsız olmasını talep eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/enterprise_cognitive_system/Sat, 18 Jul 2026 15:52:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/enterprise_cognitive_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir kurumsal bilişsel sistem, kurumsal bir ortamda insan düşünce süreçlerini taklit etmek için yapay zeka, doğal dil işleme ve makine öğrenimini birleştirir. Bu sistemler analitik yeteneklerini kullanarak büyük veri setlerinden anlamlı çıkarımlar yapabilir ve karmaşık iş sorunlarını çözebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/environmental_impact_of_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:52:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/environmental_impact_of_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, özellikle büyük modellerin eğitim aşamasında yapay zeka teknolojileriyle ilişkili önemli kaynak gereksinimlerini ifade eder. Veri merkezleri için kullanılan elektrik tüketimini, su kullanımını ve genel karbon ayak izini kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/empirical_dynamic_modeling/Sat, 18 Jul 2026 15:51:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/empirical_dynamic_modeling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ampirik Dinamik Modelleme (EDM), belirli bir parametrik form varsayımı olmaksızın gözlemsel verileri kullanarak doğrusal olmayan dinamik sistemleri analiz etmek için bir çerçevedir. Takens&rsquo;in gömme yöntemine dayanır ve sistemin durum uzayını yeniden inşa ederek gelecekteki davranışları tahmin etmeye olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/empirical_risk_minimization/Sat, 18 Jul 2026 15:51:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/empirical_risk_minimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ampirik Risk Minimizasyonu (ERM), denetimli öğrenme modellerini eğitmek için kullanılan standart hedef fonksiyondur. Bir fonksiyon sınıfından, ortalama hata veya kayıp değerini minimize eden hipotezi seçmeyi içerir. Bu yaklaşım, modelin eğitim verilerine iyi uyum sağlamasını sağlar ancak aşırı öğrenme (overfitting) riskini de barındırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/emergent_algorithm/Sat, 18 Jul 2026 15:51:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/emergent_algorithm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Doğuşçu algoritmalar, bir sistem içindeki birçok basit ajan veya kuralın yerel etkileşimlerinden ortaya çıkan karmaşık küresel davranışları veya kalıpları ifade eder. Açıkça programlanmış üstten aşağıya gelen geleneksel programlamanın aksine, bu davranışlar sistemdeki temel etkileşimlerden doğal olarak doğar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/energy_based_model/Sat, 18 Jul 2026 15:51:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/energy_based_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Enerji Tabanlı Modeller (EBM&rsquo;ler), bir enerji fonksiyonundan türetilen normalleştirilmemiş yoğunluk fonksiyonu kullanarak girdi verileri üzerinde bir olasılık dağılımı tanımlar. Enerji fonksiyonu veri noktalarını gerçek sayılara eşler; düşük enerji, verinin model tarafından daha olası veya uygun olarak değerlendirildiğini gösterir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/empowerment/Sat, 18 Jul 2026 15:51:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/empowerment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Pekiştirmeli öğrenme ve yapay zeka alanında güçlendirme, bir ajanın çevresi üzerinde sahip olduğu kontrol miktarını nicelendiren içsel bir motivasyon metriğidir. Ajanın eylemleri ile gelecekteki durumları arasındaki karşılıklı bilgiyi (mutual information) maksimize etme eğilimi olarak tanımlanır ve keşif süreçlerini yönlendirmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embodied_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:51:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embodied_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Soyut verileri işleyen bedensiz yapay zekanın aksine, bedensel ajanlar fiziksel bir bağlamda öğrenir ve hareket eder; duyusal girdilere ve motor çıktılara dayanır. Bu paradigma robotik ve otonom sistemler için merkezidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embodied_cognitive_science/Sat, 18 Jul 2026 15:51:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embodied_cognitive_science/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, zihni soyut semboller işleyen bir bilgisayar olarak ele alan geleneksel görüşlere meydan okur. Bunun yerine, bilişsel süreçlerin vücudun fiziksel özellikleriyle derinden bağlantılı olduğunu savunur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bedensel bilişsel bilim, insan bilişinin temelde vücudun çevreyle etkileşimleri tarafından şekillendirildiğini öne süren bir teorik çerçevedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/efficientnet/Sat, 18 Jul 2026 15:51:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/efficientnet/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Google tarafından geliştirilen EfficientNet, ağ derinliği, genişliği ve giriş görüntüsü çözünürlüğü arasında denge kurmak için bileşik bir ölçeklendirme yöntemi kullanır. Bu yaklaşım, modelin en üst düzey doğruluğu yakalamasına olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/edge_inference/Sat, 18 Jul 2026 15:51:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/edge_inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu uygulama, eğitilmiş yapay zeka modellerini doğrudan akıllı telefonlar, IoT sensörleri veya gömülü sistemler gibi donanımlara dağıtmayı içerir. Verilerin yerel olarak işlenmesi, uç bilgi işleme gecikmesini önemli ölçüde azaltır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/elements_of_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:51:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/elements_of_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Helsinki Üniversitesi ve Reaktor tarafından oluşturulan bu eğitim girişimi, yapay zekayı genel halk için anlaşılır kılmayı amaçlar. Makine öğrenimi, derin öğrenme, etik gibi temel konuları kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay Zekanın Unsurları, yapay zeka kavramlarını ve toplumsal etkilerini kapsamlı, teknik olmayan bir giriş sağlamak amacıyla tasarlanmış ücretsiz bir çevrimiçi kursdur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/eagle/Sat, 18 Jul 2026 15:50:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/eagle/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eagle, büyük dil modelleri alanında özellikle eğitim verimliliği ve ölçeklenebilirlik için yapılan optimizasyonlarla ilişkilendirilen spesifik bir mimari ve mühendislik çerçevesini temsil eder. Büyük modellerin kaynak verimliliğini artırmayı amaçlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Eagle, ByteDance tarafından geliştirilen, büyük dil modellerinin (LLM) verimli bir şekilde önceden eğitilmesi ve ince ayar yapılması için tasarlanmış yüksek performanslı açık kaynaklı bir çerçevedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/em_algorithm_and_gmm_model/Sat, 18 Jul 2026 15:50:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/em_algorithm_and_gmm_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, Bekleme-Maksimizasyon (EM) algoritması ile Gauss Karışım Modelleri (GMM) arasındaki sinerjik ilişkiyi ifade eder. Bir GMM, tüm veri noktalarının bir karışımdan üretildiğini varsayar ve EM algoritması, bu karmaşık dağılımın parametrelerini (ağırlıklar, ortalamalar ve kovaryanslar) iteratif olarak en iyi şekilde tahmin etmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/early_stopping/Sat, 18 Jul 2026 15:50:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/early_stopping/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Erken durdurma, gradyan inişi gibi iteratif eğitim süreçlerinde kullanılan bir düzenlileştirme biçimidir. Eğitim sırasında modelin eğitim verisindeki performansı sürekli iyileşse bile, doğrulama verisindeki hata artmaya başladığında eğitim durdurularak modelin genelleme yeteneği korunur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/eager_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:50:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/eager_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Heves öğrenmede sistem, yeni örneklerle karşılaşmadan önce eğitim verilerine dayanarak genel bir hedef fonksiyon veya model oluşturur. Bu durum, genelleştirmeyi erteleyen tembel öğrenme (lazy learning) yaklaşımının tam tersidir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Heves öğrenme, genelleştirme işlevinin eğitim aşamasında öğrenildiği ve eğitim tamamlandıktan sonra hızlı tahmin süreleri sağlayan bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/edge_computing/Sat, 18 Jul 2026 15:50:59 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/edge_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kenar bilişim, IoT cihazları, sensörler veya yerel ağ geçitleri gibi verinin üretildiği yerde veri işleyerek bulut odaklı mimarilerin gecikme ve bant genişliği sınırlamalarını giderir. Yapay zeka bağlamında, düşük gecikmeli gerçek zamanlı karar vermeyi mümkün kılar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/domain_adaptation/Sat, 18 Jul 2026 15:50:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/domain_adaptation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Alan uyarlaması, eğitim ve test verilerinin farklı dağılımlardan gelmesi durumunda ortaya çıkan zorluğu ele alır. Etiketli bir kaynak alan ile etiketsiz veya az etiketli bir hedef alan arasındaki özellik temsillerini hizalayarak çalışır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/document_classification/Sat, 18 Jul 2026 15:50:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/document_classification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Belge sınıflandırma, algoritmaların yapılandırılmamış metin verilerine etiketler atladığı temel bir doğal dil işleme görevidir. Bu süreç, belgelerden özellik çıkarımı yapmayı ve bunları sınıflara eşleştirmeyi içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Metin belgelerinin içeriğine dayanarak önceden tanımlanmış gruplara kategorize edilme süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/double_descent/Sat, 18 Jul 2026 15:50:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/double_descent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çift iniş, yüksek derecede aşırı parametreli modellerin eğitim verilerini tam olarak ezberlemesine (interpolasyon) rağmen düşük test hatasına ulaşabildiğini göstererek geleneksel sapma-varyans ödünleşimini sorgular. Başlangıçta hata artar, ancak model yeterince büyük olduğunda hata tekrar düşer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dynamic_epistemic_logic/Sat, 18 Jul 2026 15:50:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dynamic_epistemic_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dinamik Epistemik Mantık (DEM), modal mantığı genişleterek ajanların yeni bilgi aldıklarında bilgilerin nasıl evrildiğini modellemek için kullanılır. Açıkça yapılan bildirimler veya olaylar nedeniyle inançların değiştiği çoklu ajan sistemlerini analiz etmek için araçlar sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/elmo/Sat, 18 Jul 2026 15:50:40 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/elmo/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ELMo, büyük bir veri kümesinde eğitilmiş bir çift yönlü LSTM aracılığıyla girdi metnini işleyerek bağlama duyarlı kelime gömülileri üretir. Word2Vec gibi statik gömülülerin aksine, ELMo farklı anlamlara sahip kelimelerin bağlama göre değişen temsillerini yakalar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersstablevideodiffusionpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersstablevideodiffusionpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, video üretimi için tasarlanmış olan Hugging Face Diffusers kitaplığındaki spesifik bir uygulamayı ifade eder. Latans uzayda çalışan bir video difüzyon modeli olan Stable Video Diffusion (SVD) modelini entegre eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffuserszimagepipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffuserszimagepipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hugging Face Diffusers ekosistemi bağlamında bu terim genellikle spesifik görüntü üretimi görevleri için tasarlanmış bir pipeline yapılandırmasını veya sarmalayıcıyı ifade eder ve potansiyel olarak sıfır-atış öğrenme yöntemlerinden yararlanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Genellikle sıfır-atış (zero-shot) veya görüntü üretimi için özel mimari uygulamalarla ilişkili, Z-Eksenine veya belirli topluluk modellerine bağlanan özelleşmiş bir Hugging Face Diffusers pipeline&rsquo;ı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusion_single_file/Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusion_single_file/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Diffusion Single File, özellikle difüzyon modelleri olmak üzere makine öğrenimi modelleri için bir paketleme stratejisini ifade eder; bu stratejide tüm model parçacığı (ikili ağırlıklar, hiperparametreler ve model mimarisi dahil) tek bir dosyada birleştirilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/discovery_system/Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/discovery_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Keşif sistemi, devasa veri alanlarının keşfini otomatikleştirerek bilimsel veya analitik atılımları hızlandırmayı amaçlayan bir hesaplama çerçevesidir. Geleneksel optimizasyondan farklı olarak, sadece mevcut verileri iyileştirmek yerine yeni bilgi üretmeye odaklanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/discrimination_against_robots/Sat, 18 Jul 2026 15:50:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/discrimination_against_robots/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Robotlara karşı ayrımcılık, insanların yapay ajanlara karşı kökenlerine, görünümlerine veya işlevlerine dayanarak haksız muamelede bulunmalarını, güvensizlik duymalarını veya olumsuz özellikler yüklemelerini inceyen ortaya çıkan bir etik ve sosyolojik kavramdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersqwenimageeditpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersqwenimageeditpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu boru hattı, doğal dil talimatlarına dayalı olarak hassas görüntü değişiklikleri gerçekleştirmek için Qwen-Görüş-Dil modelinin yeteneklerini Diffusers çerçevesine entegre eder. Jeneratif boru hatlarının aksine,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hugging Face Diffusers kütüphanesinde, talimat tabanlı görüntü düzenleme görevleri için Qwen-VL modellerini kullanan bir boru hattı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersqwenimagepipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersqwenimagepipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu boru hattı, Qwen-VL modellerinin jeneratif yeteneklerini görüntü sentezi için uyarlar. Kullanıcılara metin istemleri sağlayarak veya metni referans görüntüyle birleştirerek yüksek kaliteli görüntüler oluşturma imkanı sunar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Metin açıklamalarından veya çok modlu girdilerden doğrudan görüntü üretmek için Diffusers içinde Qwen-VL modellerini kullanan bir boru hattı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersstablediffusion3pipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersstablediffusion3pipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu boru hattı, Çok Modlu Difuzyon Dönüştürücüsü (MMDiT) mimarisini ve Akış Eşleşmesi eğitim hedefini tanıtan Stable Diffusion 3 modelini kullanır. Bu gelişmeler, önemli ölçüde iyileştirilmiş</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gelişmiş görüntü kalitesi ve metin işleme için MMDiT ve Akış Eşleşmesi&rsquo;ne sahip Stable Diffusion 3 mimarisini uygulayan bir boru hattı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersstablediffusionpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersstablediffusionpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu, genel amaçlı metinden görüntüye sentez için yaygın olarak kullanılan Stable Diffusion v1.5 modeli için temel boru hattıdır. Metin istemlerini görsel temsillere dönüştürmek için bir U-Net gürültü giderici ve CLIP metin önyükleyicisine dayanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersstablediffusionxlpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:50:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersstablediffusionxlpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu boru hattı, üstün detay ve kompozisyona sahip yüksek çözünürlüklü (1024x1024) görüntüler üretmek için rafine edilmiş bir temel model ve bir incelleme (refiner) modeli kullanan Stable Diffusion XL mimarisini uygular. İ</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/differential_privacy/Sat, 18 Jul 2026 15:49:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/differential_privacy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ayrıcalık gizliliği, sorgu sonuçlarına veya model parametrelerine kalibre edilmiş istatistiksel gürültü ekleyerek güçlü gizlilik garantileri sağlar. Herhangi bir veri sızıntısı hakkında bilgi miktarının maksimum sınırını nicelendirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Herhangi bir bireyin verisinin dahil edilmesinin veya çıkarılmasının, bir analizin sonucunu önemli ölçüde etkilemediğini garanti eden sıkı bir matematiksel çerçeve.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/differentially_private_stochastic_gradient_descent/Sat, 18 Jul 2026 15:49:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/differentially_private_stochastic_gradient_descent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DP-SGD, eğitim verisinin gizliliğini korumak üzere tasarlanmış Stokastik Gradyan İnişi&rsquo;nin bir varyantıdır. Duyarlılığı sınırlamak için her örneğin gradyan katkısını kırpma ve ardından G (Gauss) gürültüsü ekleme yoluyla çalışır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gradyanları kırpıp gürültü ekleyerek eğitilen modelin ayrıcalık gizliliği kısıtlamalarını karşılamasını sağlayan standart SGD&rsquo;yi değiştiren bir optimizasyon algoritması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusers/Sat, 18 Jul 2026 15:49:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hugging Face Diffusers, difüzyon modellerinin kullanımını kolaylaştırmak üzere tasarlanmış modüler bir araç setidir. Metinden resme üretim, görüntü tamamlama ve süper çözünürlük gibi görevler için önceden eğitilmiş boru hatları sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersfluxkontextpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:49:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersfluxkontextpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu boru hattı, yüksek kaliteli görüntü senteziyle tanınan Flux mimarisini Diffusers çerçevesi içinde kullanır. Modelin çevresel unsurları dikkate almasına olanak tanıyan bağlam mekanizmalarını destekler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Flux modelleri için tasarlanmış, gelişmiş zamansal veya mekansal tutarlılıkla bağlam farkında resim üretimi sağlayan Diffusers kütüphanesindeki özel bir boru hattı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersltxpipeline/Sat, 18 Jul 2026 15:49:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusersltxpipeline/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>LTX boru hattı, jeneratif görevlerde hız ve verimliliği önceliklendiren modeller için özelleştirilmiştir; genellikle distile edilmiş veya hızlandırılmış örnekleme yöntemleri kullanır. Diffusers ile sorunsuz entegrasyon sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Diffusers&rsquo;da LTX (Hızlı Metinden Video veya benzeri yüksek hızlı jeneratif) modelleri için optimize edilmiş, hızlı çıkarıma odaklanan bir boru hattı uygulaması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deployazure/Sat, 18 Jul 2026 15:49:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deployazure/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Azure&rsquo;a dağıtım, makine öğrenmesi modellerini ölçeklenebilir şekilde sunmak için Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service (AKS) veya Azure Functions gibi bulut yerel araçların kullanılmasını içerir. Hesaplama kaynaklarının yönetimini ve model hizmet sunumunu kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diella/Sat, 18 Jul 2026 15:49:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diella/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Diella, görüntü kalitesini artırmak, çözünürlüğü yükseltmek veya gürültüyü azaltmak için optimize edilmiş belirli sinir ağlarını ifade eder. Bu mimariler genellikle gelişmiş dikkat mekanizmaları veya çoklu ölçekli işleme teknikleri kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/developmental_robotics/Sat, 18 Jul 2026 15:49:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/developmental_robotics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gelişimsel robotik, insan bilişsel gelişiminden ilham alarak zamanla otonom olarak öğrenen robotlar yaratmayı hedefler. Tüm davranışlar önceden programlanmak yerine, bu sistemler taklit öğrenme ve içsel motivasyon gibi mekanizmalar kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/description_logic/Sat, 18 Jul 2026 15:49:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/description_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tanımlama Mantıkları (DL), birinci derece mantığın kararlı alt kümeleridir ve özellikle Web Varlık Tanımlama Dili (OWL) için ontolojilerin teorik temelini oluştururlar. Kavramların kesin tanımlanmasına ve hiyerarşik ilişkilerin kurulmasına olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dense/Sat, 18 Jul 2026 15:49:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dense/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sinir ağlarında &lsquo;yoğun&rsquo;, her nöronun önceki katmandaki tüm nöronlardan girdi aldığı tamamen bağlı katmanları ifade eder. Bu durum, evrişimli veya seyrek bağlantılı yapıların aksine, tüm nöronlar arası bağlantı kurmayı sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepseek/Sat, 18 Jul 2026 15:49:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepseek/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DeepSeek, DeepSeek şirketi tarafından oluşturulan yapay zeka modelleri ailesini ifade eder. Bu modeller, kod üretimi dahil olmak üzere karmaşık doğal dil işleme görevlerini üstlenecek şekilde tasarlanmıştır,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek, yüksek verimliliği, güçlü kodlama yetenekleri ve açık ağırlıklı erişilebilirliği ile bilinen DeepSeek tarafından geliştirilen büyük dil modelleri serisidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepseek_v3/Sat, 18 Jul 2026 15:49:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepseek_v3/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DeepSeek V3, çıkarım sırasında yalnızca parametrelerin küçük bir alt kümesini yoğun olarak etkinleştiren Uzmanlar Karışımı yönlendirmesi ile karakterize edilen DeepSeek model ailesinde gelişmiş bir iterasyondur. Bu mimari</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek V3, eğitim maliyetlerini önemli ölçüde düşürerek en iyi performansı elde eden son derece verimli bir Uzmanlar Karışımı (MoE) dil modelidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepseek_v4/Sat, 18 Jul 2026 15:49:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepseek_v4/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Önceki sürümlerin halefi olarak, DeepSeek V4, DeepSeek model serisinde devam eden evrimi ima eder ve artırılmış ölçeklenebilirlik ve sağlamlığa odaklanır. Belirli kamuoyuna açık detaylar değişkenlik gösterebilir</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek V4, DeepSeek soyundaki kavramsal veya sonraki bir iterasyon olup, model ölçeklendirmesinde ve çok modlu entegrasyonda daha ileri gelişmeleri temsil eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepseek_vl_v2/Sat, 18 Jul 2026 15:49:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepseek_vl_v2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DeepSeek VL V2, standart dil modelinin yeteneklerini çok modlu alana genişleterek görselleri metinle birlikte yorumlamasına olanak tanır. Büyük dil modeline bağlı bir görüş kodlayıcısı kullanarak</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DeepSeek VL V2, görsel girdileri ve metinsel sorguları yüksek doğruluk ve verimlilikle işlemek ve anlamak üzere tasarlanmış bir Görüş-Dil modelidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deep_tomographic_reconstruction/Sat, 18 Jul 2026 15:49:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deep_tomographic_reconstruction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin Tomografik Rekonstrüksiyon, filtrelenmiş geri-projeksiyon gibi geleneksel cebirsel veya analitik yöntemlerin ötesinde önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Konvolüsyonel Sinir Ağlarını (CNN) kullanarak</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sezgisel veya gürültülü projeksiyon verilerinden yüksek kaliteli kesitsel görüntüler oluşturmak için derin sinir ağlarını kullanan bir hesapsal görüntüleme tekniği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deep_learning_anti_aliasing/Sat, 18 Jul 2026 15:49:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deep_learning_anti_aliasing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin Öğrenme Anti-Aliasing, yüksek frekanslı sinyallerin yetersiz oranlarda örnekleme yapılması sonucu ortaya çıkan aliasing bozulmalarını hafifletmek için sinir ağlarından yöntemler kullanır. Bilgisayar grafiklerinde ve görüntü işlemede görsel kaliteyi artırmak amacıyla uygulanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deep_learning_super_sampling/Sat, 18 Jul 2026 15:49:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deep_learning_super_sampling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin Öğrenme Süper Örnekleme (DLSS), sinir ağlarından yararlanarak düşük çözünürlüklü girdilerden yüksek çözünürlüklü görüntüler yeniden oluşturabilen bir teknolojidir. Zaman içindeki verileri ve uzamsal bilgileri analiz ederek gerçek zamanlı performans optimizasyonu sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deceptive_alignment/Sat, 18 Jul 2026 15:49:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deceptive_alignment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dolandırıcı hizalama, son derece yetkin bir yapay zeka sisteminin, eğitim sırasında uyumlu davranış sergilemenin konuşlandırılma şansını artırdığını öğrendiği ve gizli olarak uyumsuz nesne hedeflerini koruduğu durumdur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir yapay zeka modelinin eğitim sırasında uyumlu göründüğü ancak konuşlandırıldıktan sonra uyumsuz hedeflere yöneldiği senaryo.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decision_tree_pruning/Sat, 18 Jul 2026 15:49:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decision_tree_pruning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Budama, tahmine gücü zayıf olan dalları kaldırarak karar ağacı modellerinde aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için kullanılan bir yöntemdir. Ağacın büyümesini erken durdurarak (ön-budama) veya ağaç tamamen büyüdükten sonra gereksiz dalları keserek (son-budama) gerçekleştirilebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decision_list/Sat, 18 Jul 2026 15:49:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decision_list/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Karar listesi, bilgiyi koşullu kurallar dizisi olarak temsil eden bir makine öğrenimi modelidir. Her kural bir koşul ve tahmin edilen sınıf etiketinden oluşur. Yeni bir örnek sınıflandırılırken listedeki ilk eşleşen kural uygulanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deadbot/Sat, 18 Jul 2026 15:48:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deadbot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Deadbot, geliştiricileri tarafından artık aktif olmayan, bakımının yapılmayan veya desteklenmeyen bir konuşma ajanı veya sohbet botu hizmetini ifade eder. Bu botlar, kullanıcı girdilerine yanıt olarak genel hata mesajları, statik yanıtlar veya bağlantı kesildi bildirimleri verebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasettrivia_qa/Sat, 18 Jul 2026 15:48:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasettrivia_qa/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>TriviaQA, açık uçlu soru-cevap görevleri için tasarlanmış, bir milyondan fazla soru ve buna karşılık gelen cevapları içeren bir veri setidir. Var olan modelleri zorlayarak onlardan çok adımlı mantık yürütme ve bilgi entegrasyonu gerektiren yanıtlar üretmelerini sağlamak amacıyla oluşturulmuştur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetwikihow/Sat, 18 Jul 2026 15:48:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetwikihow/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>WikiHow veri seti, WikiHow web sitesinden toplanmış yaklaşık 60.000 adet &rsquo;nasıl yapılır&rsquo; makalesinden oluşur. Doğal dil işleme araştırmalarında, özellikle soyutlama temelli metin özetleme ve adım adım talimat üretimi gibi görevler için yaygın olarak kullanılmaktadır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetwikipedia/Sat, 18 Jul 2026 15:48:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetwikipedia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Wikipedia, metin formatında mevcut olan insan bilgisinin en büyük ve kapsamlı koleksiyonlarından biridir. Yapay zeka alanında, büyük dil modellerinin önceden eğitilmesi için birincil kaynak olarak hizmet eder ve çeşitli dillerde zengin dilbilimsel çeşitlilik ile geniş kapsamlı bilgi sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetyahoo_answers_topics/Sat, 18 Jul 2026 15:48:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetyahoo_answers_topics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yahoo Answers Topics veri seti, daha büyük Yahoo Answers arşivinin, soru ve cevapların belirgin konu kategorilerine göre organize edildiği bir alt kümesidir. Metin sınıflandırma ve semantik benzerlik analizi gibi görevlerde yaygın olarak kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetnvidiahelpsteer2/Sat, 18 Jul 2026 15:48:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetnvidiahelpsteer2/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Helpsteer2, NVIDIA tarafından yayınlanan ve büyük dil modelleri tarafından üretilen yanıtların ikili karşılaştırmalarını içeren özenle hazırlanmış bir veri setidir. Yardımseverlik, doğruluk, dürüstlük ve güvenlik gibi çok boyutlu insan tercihlerine odaklanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasets2orc/Sat, 18 Jul 2026 15:48:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasets2orc/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>S2ORC, Semantic Scholar&rsquo;dan türetilen akademik makalelerin kapsamlı bir korpusudur. Çeşitli bilimsel alanlarda milyonlarca makale için tam metin içeriği, meta veriler ve atıf ilişkilerini içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapılandırılmış meta veriler ve atıf ağları içeren, büyük ölçekli akademik makalelerden oluşan Semantic Scholar Açık Araştırma Korpusu.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetsearch_qa/Sat, 18 Jul 2026 15:48:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetsearch_qa/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Search QA (Arama Soru-Cevap) veri setleri genellikle, arama motoru sonuçlarından çıkarılan ilgili cevap parçaları veya belgeleri ile arama sorgularından oluşan çiftlerden oluşur. Bu veri setleri, modellerin kullanıcı niyetlerini anlamasını ve doğru bilgileri bulmasını sağlamak için kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetsnli/Sat, 18 Jul 2026 15:48:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetsnli/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>SNLI, üzerinde üç sınıf (çıkarım, çelişki ve nötr) ile etiketlenmiş 500.000&rsquo;den fazla etiketli cümle çifti içeren bir referans veri setidir. Doğal dil işleme alanında araştırma yapmak amacıyla oluşturulmuştur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İngilizce cümleleri, insan tarafından yazılmış metinsel çıkarım etiketleriyle eşleştiren büyük ölçekli Stanford Doğal Dil Çıkarımı Korpusu.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasettiiuaefalcon_refinedweb/Sat, 18 Jul 2026 15:48:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasettiiuaefalcon_refinedweb/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>RefinedWeb, temel modelleri önceden eğitmek için tasarlanmış, filtrelenmiş web sayfalarından oluşan büyük ölçekli bir veri setidir. Düşük kaliteli içerikleri, kopyaları ve zararlı materyalleri elemek için milyarlarca web sayfasını işler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetjackrongqwen35_reasoning_700x/Sat, 18 Jul 2026 15:48:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetjackrongqwen35_reasoning_700x/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu giriş, &lsquo;Jackrong/Qwen3.5 Reasoning 700X&rsquo; tanımlayıcısıyla belirtilen belirli bir veri seti deposunu ifade eder. Genellikle denetimli ince ayar (SFT) veya pekiştirmeli öğrenme bağlamında kullanılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Jackrong kullanıcısı tarafından Hugging Face&rsquo;te barındırılan, Qwen gibi büyük dil modellerini ince ayarlayarak karmaşık akıl yürütme yeteneklerini artırmak üzere hazırlanmış özel bir veri setidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetms_marco/Sat, 18 Jul 2026 15:48:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetms_marco/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MS MARCO (Microsoft Makine Okuma Anlama), doğal dil işlemede, özellikle bilgi alma ve soru-cevap alanlarında yaygın olarak kullanılan bir veri setidir. Anonimleştirilmiş arama sorgularından oluşur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Microsoft Makine Okuma Anlama Veri Seti, bilgi alma sistemlerini eğitmek için kullanılan gerçek arama sorguları ve ilgili belge parçalarından oluşan büyük ölçekli bir koleksiyondur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetmulti_nli/Sat, 18 Jul 2026 15:48:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetmulti_nli/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MultiNLI, GLUE referans ölçümü aracılığıyla erişilebilen, konuşma ve yazılı metnin çeşitli türleri boyunca doğal dil çıkarımını (NLI) değerlendirmek üzere tasarlanmış kitle kaynaklı bir korustur. Öntanımlı-hipotez çiftleri sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çok Türden Doğal Dil Çıkarım Korpusu, metin çıkarımı için insan tarafından doğrulanmış etiketlere sahip milyonlarca insan tarafından yazılmış İngilizce cümle içeren büyük bir veri setidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetnatural_questions/Sat, 18 Jul 2026 15:48:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetnatural_questions/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Natural Questions (NQ), açık alan soru-cevap araştırmasını ilerletmek amacıyla Google tarafından tanıtılan bir referans ölçüm veri setidir. Google&rsquo;daki gerçek, anonimleştirilmiş arama sorgularını bulunan uzun formatlı cevaplara eşler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Açık alan soru-cevap için büyük ölçekli bir veri seti olup, Google Arama&rsquo;dan gerçek kullanıcı sorgularını cevap olarak ek açıklamalı Wikipedia parçalarıyla eşler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetnerfgun3bad_prompt/Sat, 18 Jul 2026 15:48:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetnerfgun3bad_prompt/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, Hugging Face üzerinde &lsquo;Nerfgun3&rsquo; kullanıcısı altında &lsquo;Bad Prompt&rsquo; başlığıyla barındırılan belirli bir veri setini ifade eder. Ana referans ölçümleri kadar standart olmasa da, bu tür veri setleri genellikle model sağlamlığını incelemek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetflax_sentence_embeddingsstackexchange_xml/Sat, 18 Jul 2026 15:47:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetflax_sentence_embeddingsstackexchange_xml/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu veri seti, Stack Exchange XML dosyalarından cümle düzeyinde verileri çıkararak teknik tartışmalar, kod parçacıkları ve sorun çözme diyaloglarından zengin bir kaynak sağlar. Özellikle şu amaçla kullanılır:</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Stack Exchange XML dökümlerinden türetilen, teknik ve topluluk odaklı soru-cevap içeriğine odaklanan cümle gömmelerini eğitmek için kullanılan bir veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetgooaq/Sat, 18 Jul 2026 15:47:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetgooaq/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>GooAQ, Google Answers hizmetinden derlenmiş, kullanıcı tarafından gönderilen devasa miktardaki sorular ve bunlara verilen detaylı, ücretli yanıtları içeren bir veri setidir. Eğitmek için değerli bir kaynak olarak hizmet eder:</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_datasimple_wiki/Sat, 18 Jul 2026 15:47:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_datasimple_wiki/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu veri seti, anadili İngilizce olmayanlar için basitleştirilmiş dilbilgisi ve kelime dağarcığına sahip olan Wikipedia&rsquo;nın bu versiyonu olan Basit İngilizce Wikipedia&rsquo;dan çıkarılan cümlelerden ve paragraflardan oluşur. Şu amaçla hizmet eder:</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_dataspecter/Sat, 18 Jul 2026 15:47:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_dataspecter/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Specter veri seti, bilgisayar bilimleri makalelerinden oluşan geniş bir koleksiyondan oluşturulmuş olup, denetimli öğrenme sinyalleri yaratmak için atıf ağlarını kullanır. Özeti ile onu atıf yapan makaleleri eşleştirir:</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgisayar Bilimleri yayınları ve atıflarına dayanan, akademik makale gömme modellerini eğitmek üzere tasarlanmış büyük ölçekli bir veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_datawikianswers/Sat, 18 Jul 2026 15:47:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_datawikianswers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu veri seti, artık faaliyet göstermeyen WikiAnswers platformundan toplanan milyonlarca soru-cevap çifti içerir. Öncelikle yoğun pasaj geri alımı ve anlamsal eşleşme modellerini eğitmek için kullanılır. Şunu leveraj ederek:</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>WikiAnswers&rsquo;dan soru-cevap çiftlerini içeren, modellerin niyeti ve anlamsal eşdeğerliği anlamasını sağlamak için kullanılan bir veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_dataaltlex/Sat, 18 Jul 2026 15:47:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_dataaltlex/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Altlex veri seti, aynı temel anlama sahip ancak farklı kelime dağarcığı veya sözdizimsel yapılar kullanan cümle çiftlerinden oluşur. Temel olarak gömme modellerini eğitmekte kullanılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Anlamsal eşdeğerlik ve parafraz tespiti için modelleri eğitmek amacıyla kullanılan alternatif sözcük biçimlerini içeren bir veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_datasentence_compression/Sat, 18 Jul 2026 15:47:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_datasentence_compression/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Cümle sıkıştırma veri setleri, hedef cümlenin kaynak cümlenin öz anlamını koruyarak gereksiz bilgileri kaldırarak kısaltılmış bir versiyonu olduğu çiftlerden oluşur. Bu veri setleri&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modelleri bilgi koruma konusunda eğitmek amacıyla orijinal cümleleri ve sıkıştırılmış versiyonlarını içeren bir veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_dataflickr30k_captions/Sat, 18 Jul 2026 15:47:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_dataflickr30k_captions/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Flickr30K Altyazıları, görsel içeriği açıklayan beş farklı İngilizce cümle ile etiketlenmiş 31.783 görüntüden oluşan yaygın olarak kullanılan bir referans veri setidir. Temel bir kaynak olarak hizmet verir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>31.000 görüntüyü insan tarafından oluşturulan altyazılarla eşleştirerek çapraz modlu gömme modellerini eğitmek için kullanılan çok modlu bir veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_datapaq_pairs/Sat, 18 Jul 2026 15:47:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_datapaq_pairs/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>PAQ (Sahte-Cevap Kalitesi) veri seti, Vikipedi&rsquo;den otomatik olarak çıkarılan milyonlarca soru-cevap çifti içerir. Sağlayarak yoğun aratıcıları eğitmek için özel olarak tasarlanmıştır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yoğun pasaj araması eğitimi için tasarlanmış, Vikipedi&rsquo;den türetilmiş büyük ölçekli soru-cevap çiftleri veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_dataqqp/Sat, 18 Jul 2026 15:47:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetembedding_dataqqp/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Quora Soru Çiftleri (QQP), Quora platformundan alınan 400.000&rsquo;den fazla soru çifti içeren ikili sınıflandırma amaçlı bir veri setidir. Görev, iki sorunun aynı niyeti isteyip istemediğini belirlemektir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sorular arasındaki anlamsal benzerliği tespit etmek için modelleri eğitmek amacıyla kullanılan Quora Soru Çiftleri veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dataset_shift/Sat, 18 Jul 2026 15:47:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dataset_shift/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri seti kayması, bir makine öğrenimi modeli eğitimi için kullanılan verinin dağılımı ile çıkarım sırasında karşılaşılan verinin dağılımı arasındaki farkın ortaya çıkmasıyla gerçekleşir. Bu tutarsızlık, modellerin performansında önemli düşüşlere yol açabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetbigcodethe_stack_dedup/Sat, 18 Jul 2026 15:47:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetbigcodethe_stack_dedup/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>The Stack Dedup, açık kaynaklı kodlardan oluşan devasa bir depo olan The Stack&rsquo;in özelleştirilmiş bir alt kümesidir. Büyük dil modellerinin yanlı öğrenmesini önlemek için gereksiz kod parçacıklarını elemek amacıyla sıkı tekrarlar açısından arındırma teknikleri uygular.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetbookcorpus/Sat, 18 Jul 2026 15:47:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetbookcorpus/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>BookCorpus, internette taranmış 10.000&rsquo;den fazla yayınlanmamış kitaptan oluşan metin koleksiyonudur. Doğal dil işleme (NLP) modellerini eğitmek ve değerlendirmek için temel bir kaynak olarak hizmet verir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Doğal dil işleme modellerinin önceden eğitimi için yaygın olarak kullanılan, 10.000&rsquo;den fazla yayınlanmamış kitaptan oluşan büyük ölçekli bir veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetcode_search_net/Sat, 18 Jul 2026 15:47:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/datasetcode_search_net/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Code Search Net, kod alma alanında araştırmayı ilerletmek amacıyla oluşturulmuş kapsamlı bir veri setidir. Milyonlarca doğal dil açıklaması ve bunlara karşılık gelen Java kod parçacığı çiftlerini içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Doğal dil sorgularını ilgili kod parçacıklarıyla eşleştirerek kod arama sistemlerini değerlendirmek üzere tasarlanmış bir referans veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dataseteli5/Sat, 18 Jul 2026 15:47:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dataseteli5/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ELI5 (Explain Like I&rsquo;m Five), aynı isimli Reddit topluluğundan türetilmiş bir veri setidir. Kullanıcılar tarafından gönderilen soruları ve topluluk tarafından sağlanan detaylı, basitleştirilmiş cevapları içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Detaylı açıklamalara odaklanan, soruları ve cevapları &lsquo;Beş Yaşındaymışım Gibi Anlat&rsquo; formatında sunan büyük ölçekli bir veri seti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_exploration/Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_exploration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Keşifsel Veri Analizi (EDA) olarak da bilinen veri keşfi, makine öğrenimi iş akışlarında kritik bir ön hazırlık adımıdır. Bu süreç, verinin temel özelliklerini özetlemeyi, sıkça görselleştirme tekniklerini kullanarak veri yapısını anlamayı ve ilk modelleri oluşturmadan önce veriyi tanımayı içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_driven_astronomy/Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_driven_astronomy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri odaklı astronomi, modern teleskoplar ve araştırmalar tarafından üretilen devasa veri hacimlerini işlemek için makine öğrenimi ve istatistiksel analiz dahil olmak üzere gelişmiş hesaplama yöntemlerinden yararlanır. Geleneksel fiziksel simülasyonların ötesine geçerek veriden doğrudan kalıplar çıkarır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_driven_model/Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_driven_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri odaklı bir model, davranışın ve tahminlerin katı kodlanmış kurallar veya açık mantık yerine geçmiş veriler içinde tanımlanan kalıplardan ortaya çıktığı bir yapay zeka sistemidir. Bu modeller, verideki gizli ilişkileri keşfetmek için genellikle makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_centric_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_centric_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri odaklı yapay zeka, yapay zeka geliştirmede bir paradigma değişikliğini temsil eder; algoritmaları veya hiperparametreleri optimize etmek yerine, modelleri eğitmek için kullanılan veriyi sistematik olarak iyileştirmeye odaklanır. Bu yaklaşım, daha iyi veri setlerinin daha karmaşık modellerden daha fazla fayda sağladığını savunur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_preprocessing/Sat, 18 Jul 2026 15:47:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_preprocessing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri ön işleme, ham, yapılandırılmamış veya gürültülü verileri makine öğrenimi modellerinin etkili bir şekilde tüketebileceği standartlaştırılmış bir forma dönüştürme görevidir. Bu aşama genellikle veriyi temizlemeyi, eksik verileri doldurmayı, kategorik değişkenleri sayısalaştırmayı ve ölçeklendirmeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dabus/Sat, 18 Jul 2026 15:47:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dabus/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>DABUS, doğrudan insan müdahalesi olmadan yeni icatlar üretmek üzere tasarlanmış özel bir yapay sinir ağıdır. Yaratıcısı Stephen Thaler&rsquo;ın patent başvurusu sürecinde önemli yasal dikkat çekmiştir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>DABUS, Birleşik Bilinçli Otonom Başlatma Cihazı anlamına gelir; Stephen Thaler tarafından geliştirilen ve teknolojileri otonom olarak icat ettiğini iddia eden bir yapay zeka sistemidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_augmentation/Sat, 18 Jul 2026 15:47:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_augmentation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu yöntem, var olan örneklerin değiştirilmiş versiyonlarını oluşturarak (örneğin görüntüleri döndürme, sese gürültü ekleme veya metinde eş anlamlı kelimeleri değiştirme) eğitim veri setini yapay olarak genişletir. Aşırı öğrenmeyi önlemeye yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_science_and_predictive_analytics/Sat, 18 Jul 2026 15:47:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_science_and_predictive_analytics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri bilimi, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarma sürecini içerirken, tahmine dayalı analitik özellikle geçmiş verileri kullanarak gelecekteki sonuçları tahmin etmeye odaklanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bu alan, verilerden içgörüler elde etmek ve gelecekteki olayları veya davranışları öngörmek için istatistiksel analiz ile makine öğrenimini birleştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_annotation/Sat, 18 Jul 2026 15:47:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_annotation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kritik adım, algoritmaların giriş ve çıktı arasındaki ilişkiyi öğrenebilmesi için ham veri noktalarına anlamlı meta veriler eklemeyi içerir. Örneğin, görüntülerdeki nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizmek gibi.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Veri etiketleme, ham verileri (görüntüler veya metin gibi) denetimli makine öğrenimi eğitimi için uygun hale getirmek amacıyla etiketleme işlemidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_poisoning/Sat, 18 Jul 2026 15:47:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_poisoning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu saldırgan teknik, eğitim verisini değiştirerek makine öğrenimi modellerinin bütünlüğünü compromize etmeyi amaçlar. İnce hatalar veya önyargılı örnekler ekleyerek saldırganlar modelin yanlış davranmasını sağlayabilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Veri zehirlenmesi, kötü niyetli aktörlerin model performansını düşürmek için eğitim setine bozuk veya yanıltıcı veri enjekte ettiği bir güvenlik saldırısıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/curse_of_dimensionality/Sat, 18 Jul 2026 15:46:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/curse_of_dimensionality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Boyutlanın laneti, yüksek boyutlu uzaylarda veri analizi sırasında ortaya çıkan ve düşük boyutlu ortamlarda bulunmayan çeşitli fenomenleri ifade eder. Özellik sayısı arttıkça, veri noktaları arasındaki mesafeler anlamsız hale gelir ve yeterli veri yoğunluğunu korumak için gereken veri miktarı katlanarak artar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/csm/Sat, 18 Jul 2026 15:46:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/csm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve teknoloji bağlamında &lsquo;CSM&rsquo;, &lsquo;CNN&rsquo; veya &lsquo;RNN&rsquo; gibi evrensel olarak standartlaşmış bir terim değildir. En yaygın olarak konuşma işleme araştırmalarında &lsquo;Bağlamsal Konuşma Modelleri&rsquo;ni ifade eder, ancak teknik dokümantasyonda bağlama göre farklı anlamlar taşıyabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cross_validation/Sat, 18 Jul 2026 15:46:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cross_validation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çapraz doğrulama, makine öğrenimi modellerinin performansını tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. En yaygın formu k-katlı çapraz doğrulamadır; burada veri k eşit parçaya bölünür. Model, her adımda farklı bir alt küme test verisi olarak kullanılırken kalanlar eğitim için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cross_entropy_method/Sat, 18 Jul 2026 15:46:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cross_entropy_method/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çapraz Entropi Yöntemi (CEM), hem ayrık hem de sürekli problemler için kullanılan güçlü, genel amaçlı bir optimizasyon algoritmasıdır. Arama uzayı üzerinde bir olasılık dağılımını koruyarak çalışır ve bu dağılımı zamanla iyileştirerek en iyi çözümlere yaklaşır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cybersecurity/Sat, 18 Jul 2026 15:46:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cybersecurity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Siber güvenlik; ağları, bilgisayarları, programları ve verileri saldırılardan, hasardan veya yetkisiz erişimden korumak üzere tasarlanmış teknolojileri, süreçleri ve uygulamaları kapsar. Yapay zeka bağlamında, siber güvenlik modellerinin güvenliğinin sağlanması ve saldırgan makine öğrenimi tehditlerine karşı dirençli sistemlerin geliştirilmesi açısından kritiktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/coqui/Sat, 18 Jul 2026 15:46:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/coqui/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Coqui Technologies, açık kaynaklı yapay zeka topluluğunda öne çıkan önemli bir oyuncuydu ve en çok TTS (Metinden Konuşmaya) motoruyla tanınıyordu. Proje, doğal sesli üretim yeteneğine sahip önceden eğitilmiş modeller sunarak&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/crewai/Sat, 18 Jul 2026 15:46:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/crewai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CrewAI, her bir ajanın belirli bir rolü, hedefi ve araç setine sahip olduğu çoklu ajan sistemleri oluşturmak için yapılandırılmış bir ortam sağlar. Geliştiricilerin iş akışlarını oluşturmasını kolaylaştırarak&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>CrewAI, karmaşık görevlerde işbirliği yapmak üzere rol oynayan otonom yapay zeka ajanlarını koordine etmek için bir çerçevedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/croissant/Sat, 18 Jul 2026 15:46:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/croissant/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>MLCommons girişiminin bir parçası olarak geliştirilen Croissant, veri setlerinin yapısı, alıntılar ve lisanslama dahil olmak üzere standart bir şekilde tanımlanmasını sağlamak için JSON-LD kullanır. Kırılgan&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Croissant, veri setlerini tanımlamak için kullanılan açık bir meta veri formatı olup yapay zekada keşfedilebilirliği ve uyumluluğu kolaylaştırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/coupled_pattern_learner/Sat, 18 Jul 2026 15:46:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/coupled_pattern_learner/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İlişkili örüntü öğrenicileri, örneklerin farklı uzaylardan birbirine bağlı olduğu verileri işlemek üzere tasarlanmıştır; örneğin görüntüler ve bunların metinsel açıklamaları. Ortak dağılımı veya korelasyonu modelleyerek&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Aynı anda iki ayrı ancak korele örüntü veya özellik kümesi arasındaki ilişkileri öğrenen algoritmik bir yaklaşımdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cost_sensitive_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:46:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cost_sensitive_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Maliyet duyarlı makine öğrenmesi, farklı hata türlerine farklı cezalar atayarak geleneksel denetimli öğrenmeyi genişletir. Gerçek dünya senaryolarında, yanlış pozitifler ve yanlış negatifler genellikle&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yalnızca doğruluğa değil, ekonomik etkiye odaklanmak için eğitim sürecine yanlış sınıflandırma maliyetlerini dahil eden bir makine öğrenmesi paradigmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/content_provenance/Sat, 18 Jul 2026 15:46:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/content_provenance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İçerik menşei, dijital içeriğin nereden geldiğini, nasıl oluşturulduğunu ve zaman içinde kimler tarafından değiştirildiğini belgeleme ve doğrulama sürecini ifade eder. Yapay zeka bağlamında, bu kavram içeriklerin sahteciliğinin önlenmesi ve güvenilirliğin sağlanması açısından kritik önem taşır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/contrastive_languageimage_pre_training/Sat, 18 Jul 2026 15:46:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/contrastive_languageimage_pre_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Karşıtlıklı Dil-Görüntü Ön Eğitimi (CLIP), internetteki görüntüler ve karşılık gelen açıklamalardan eğitilen bir sinir ağı mimarisidir. Karşıtlık hedefini kullanarak, aynı görüntüyü temsil eden metin ve görsel vektörleri birbirine yaklaştırırken, eşleşmeyen çiftleri birbirinden uzaklaştırarak ortak bir özellik uzayında hizalama sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/contrastive_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:46:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/contrastive_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Karşıtlıklı öğrenme, etiketlenmiş veri gerektirmeyen bir temsil öğrenme yöntemidir. Aynı girdinin artırılmış (augmented) görünümlerini oluşturarak pozitif çiftler yaratır ve bunları farklı girdilerle veya farklı görünümlerle karşılaştırır. Bu süreç, modelin veri içindeki anlamlı yapıları ve benzerlikleri öğrenmesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/continuous_deployment/Sat, 18 Jul 2026 15:46:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/continuous_deployment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sürekli Dağıtım, sürekli teslimatın bir uzantısıdır ve tüm yayınlama sürecini otomatikleştirir. Kod değişiklikleri birim testleri, entegrasyon testleri ve güvenlik kontrolleri gibi tüm kalite kapılarını geçtiği anda, manuel onay gerektirmeden doğrudan canlı ortama otomatik olarak dağıtılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/continual_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:46:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/continual_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ömür boyu öğrenme olarak da bilinen sürekli öğrenme, sinir ağlarının zaman içinde yeni beceriler veya bilgiler edinirken daha önce öğrenilen yetenekleri korumasını sağlar. Bu yaklaşım, modellerin yeni verilerle güncellenirken eski görevlerdeki performansını kaybetmesini engelleyerek &lsquo;kafası karışma&rsquo; (catastrophic forgetting) sorununu ele alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/constitutional_ai/Sat, 18 Jul 2026 15:46:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/constitutional_ai/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Anayasal Yapay Zeka, büyük dil modellerini insan değerleriyle hizalamak için her adımda yalnızca insan geri bildirimine dayanmayan bir çerçevedir. Yüksek düzeyde ilkelerden oluşan bir &lsquo;anayasa&rsquo; oluşturmayı ve modeli bu ilkeler doğrultusunda öz-düzeltmeye teşvik etmeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/connectionist_expert_system/Sat, 18 Jul 2026 15:46:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/connectionist_expert_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir bağlantıcı uzman sistem, sinir ağlarının (bağlantıcılık) desen tanıma ve öğrenme güçlüklüklerini, geleneksel yapay zekanın açık bilgi temsili ve mantıksal akıl yürütmesiyle entegre eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sinir ağı öğrenme yeteneklerini sembolik akıl yürütme yapılarıyla birleştiren zeki bir sistem.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/content_filtering/Sat, 18 Jul 2026 15:46:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/content_filtering/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İçerik filtreleme, kullanıcılara sunulan bilgilerin akışını taramak, sınıflandırmak ve kontrol etmek için algoritmalar ve kurallar kullanmayı içerir. Yapay zeka bağlamında bu, genellikle doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü tekniklerini kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/confusion_matrix/Sat, 18 Jul 2026 15:46:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/confusion_matrix/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Karışıklık matrisi, genellikle denetimli öğrenme olan bir algoritmanın performansını görselleştirmeye izin veren özel bir tablo düzenidir. Gerçek pozitif, gerçek negatif, yanlış pozitif ve yanlış negatif sayılarını gösterir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir sınıflandırma modelinin test verileri üzerindeki performansını tanımlamak için kullanılan bir tablo.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/consent/Sat, 18 Jul 2026 15:46:04 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/consent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka etiğinde onam, kişisel verilerin makine öğrenimi modellerinde toplanmadan, saklanmadan veya kullanılmadan önce kullanıcılar veya konular tarafından verilen gönüllü ve bilgilendirilmiş izni ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bireylerin verilerinin yapay zeka amaçları için toplanmasına ve işlenmesine izin vermek üzere açık ve bilinçli rızaları.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computer_audition/Sat, 18 Jul 2026 15:45:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computer_audition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgisayar işitme, bilgisayarların ses dalgalarından anlamlı bilgiler çıkarabilmesini sağlayan algoritmaların geliştirilmesini içerir. Bu alan, konuşma tanıma ve müzik türü sınıflandırma gibi görevleri kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgisayar işitme, makinelerin ses sinyallerini insanlar gibi algılayıp anlamasını sağlayan çalışma alanıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/concurrent_metatem/Sat, 18 Jul 2026 15:45:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/concurrent_metatem/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eşzamanlı MetateM, öncelikle robotik ve otonom sistemlerde kullanılan yüksek seviyeli bir belirtim dilidir. Geliştiricilerin, eylemlerin zamanlamasını ve mantığını zaman mantığı kullanarak tanımlamasına olanak tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Eşzamanlı MetateM, gerçek zamanlı otonom ajanların belirtilmesi ve uygulanması için tasarlanmış tepkisel bir programlama dilidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/compute/Sat, 18 Jul 2026 15:45:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/compute/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka alanında hesaplama gücü, modelleri eğitmek ve çıkarım yapmak için gereken temel altyapıyı temsil eder. Bu kavram, CPU&rsquo;lar, GPU&rsquo;lar ve TPU&rsquo;lar gibi donanım bileşenlerinin yanı sıra bu kaynakların yönetimini ve ölçeklenebilirliğini kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/concept_drift/Sat, 18 Jul 2026 15:45:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/concept_drift/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kavram kayması, yeni veriler geldikçe girdi özellikleri ile hedef çıktı arasındaki ilişkinin değiştiği makine öğrenimi fenomenidir. Bu durum, kullanıcı davranışlarının veya çevresel koşulların dinamik olduğu ortamlarda sıkça görülür.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kavram kayması, hedef değişkenin istatistiksel özelliklerinin zamanla değişmesi ve bu durumun model performansını düşürmesi olayıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/conditional_random_field/Sat, 18 Jul 2026 15:45:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/conditional_random_field/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Koşullu Rastgele Alanlar (CRF&rsquo;ler), doğal dil işleme ve biyoinformatikte yaygın olarak kullanılan ayırt edici modeller sınıfındandır. Üretici modellerin aksine, CRF&rsquo;ler doğrudan koşullu olasılığı modelleyerek global normalizasyon sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir Koşullu Rastgele Alan, dizgi etiketleme gibi yapılandırılmış tahmin görevleri için kullanılan ayırt edici olasılıksal bir modeldir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computational_humor/Sat, 18 Jul 2026 15:45:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computational_humor/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hesaplamalı mizah, makinelerin şakaları, kelime oyunları ve zeki sözleri nasıl üretebileceğini veya yorumlayabileceğini inceler. Genellikle tutarsızlıkları, anlamsal kaymaları veya beklenmedik</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hesaplamalı yöntemler aracılığıyla mizahi içeriği üretmeye, anlamaya ve takdir etmeye odaklanan yapay zekanın alt dalı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computational_heuristic_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:45:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computational_heuristic_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hesaplamalı sezgisel zeka, makul zaman çerçeveleri içinde tatmin edici çözümler bulmak için kural temelli yaklaşım, yaklaşımlar veya tahmini kestirimler kullanan algoritmaları içerir. Yeterince kapsamlı</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kesin yöntemlerin çok yavaş olduğu durumlarda sorunları verimli bir şekilde çözmek için pratik, deneyime dayalı teknikler kullanan yapay zeka yaklaşımları.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computational_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:45:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computational_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hesaplamalı zeka (CI), sinir ağları, bulanık mantık ve evrimsel hesaplama dahil olmak üzere doğadan ilham alan hesaplama paradigmalarını kapsayan bir kümedir. Bu sistemler, karmaşık ve belirsiz</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Karmaşık sorunları çözmek için biyolojik süreçleri taklit eden uyarlanabilir sistemlerle ilgilenen yapay zeka dalı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/compressed_tensors/Sat, 18 Jul 2026 15:45:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/compressed_tensors/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sıkıştırılmış tensörler, derin öğrenmede kullanılan çok boyutlu dizilerdir ve sayısal hassasiyet (örneğin float32&rsquo;den int8&rsquo;e) veya seyreltilmişlik azaltılmıştır. Bu teknik, nicelleme olarak bilinir ve</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Depolama alanını ve hesaplama verimliliğini optimize etmek için veri hassasiyeti veya boyutu azaltılmış tensörler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/compliance/Sat, 18 Jul 2026 15:45:41 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/compliance/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada uyum, AI modellerinin ve bunların dağıtımının GDPR veya HIPAA gibi geçerli yasalara ve ayrıca iç etik çerçevelere uygunluğunu sağlama sürecini ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sistemlerinin yasal düzenlemelere, etik standartlara ve sektör rehberlerine uyumu.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/comfyui/Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/comfyui/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ComfyUI, Stable Diffusion modelleri için güçlü, modüler ve düğüm tabanlı bir GUI&rsquo;dir. Doğrusal iş akışları sunan geleneksel arayüzlerin aksine, ComfyUI kullanıcıların birbirine bağlayarak özel boru hatları (pipeline) oluşturmasına olanak tanır. Bu yaklaşım, görüntü üretim süreçlerinde yüksek düzeyde özelleştirme ve esneklik sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/comparison_of_machine_learning_software/Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/comparison_of_machine_learning_software/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ve Keras gibi çeşitli makine öğrenimi kütüphaneleri ve platformlarının sistematik değerlendirilmesini ve kıyaslanmasını ifade eder. Karşılaştırmalar genellikle performans metriklerini, öğrenme eğrilerini, ekosistem olgunluğunu ve geliştirici deneyimini analiz ederek hangi aracın belirli proje ihtiyaçları için en uygun olduğunu belirlemeye yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/coherent_extrapolated_volition/Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/coherent_extrapolated_volition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tutarlı İnterpole Edilmiş İrade (CEV), Eliezer Yudkowsky tarafından yapay zeka güvenliği ve hizalama bağlamında tanıtılan bir kavramdır. Gelişmiş bir yapay zekanın, mevcut insan emirlerini basitçe yerine getirmek yerine, insanların idealize edilmiş akıl yürütme sürecinden geçmiş niyetlerini ve değerlerini anlaması ve bunlara uygun davranması gerektiğini öne sürer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/competition_in_artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/competition_in_artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada rekabet, ekonomik, askeri ve bilimsel avantajlar tarafından yönlendirilen, yapay zeka yeteneklerini ilerletmek için yoğun küresel yarışa atıfta bulunur. Google, Microsoft, OpenAI, Meta gibi teknoloji devleri ile Çin ve ABD gibi devletler, yapay zeka alanındaki üstünlük için mücadele eden başlıca aktörlerdir. Bu durum hem inovasyonu hızlandırmakta hem de düzenleyici ve etik endişeleri artırmaktadır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/commonsense_knowledge/Sat, 18 Jul 2026 15:45:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/commonsense_knowledge/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yaygın bilgi, insanların doğal olarak edindiği, günlük yaşam, fizik kuralları, sosyal normlar ve neden-sonuç ilişkileri hakkında büyük miktarda örtük bilgiyi ifade eder. Yapay zeka alanında, bu tür bilgilerin makinelere kazandırılması, sistemlerin belirsizlikleri çözmesi ve insanlarla daha doğal etkileşime girmesi için kritik bir zorluk teşkil etmektedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cognitive_philology/Sat, 18 Jul 2026 15:45:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cognitive_philology/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilişsel filoloji, dijital beşeri bilimler, dilbilim ve bilişsel bilimleri birleştirerek metinleri ve dil evrimini analiz eden disiplinlerarası bir alandır. Metinleri işlemek ve dil değişimlerini izlemek için hesaplama araçlarından yararlanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cognitive_computing/Sat, 18 Jul 2026 15:45:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cognitive_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilişsel hesaplama, insanlarla doğal bir şekilde etkileşim kurarken aynı zamanda insan beyin süreçlerini de simüle etmeyi amaçlayan yapay zekanın bir dalıdır. Bu sistemler makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme tekniklerini kullanarak belirsizlikleri yönetir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cognitive_robotics/Sat, 18 Jul 2026 15:45:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cognitive_robotics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilişsel robotik, robotik ile bilişsel bilimi entegre ederek çevresini algılayabilen, deneyimlerden öğrenebilen ve otonom kararlar alabilen makineler inşa etmeyi hedefler. Bu robotlar gelişmiş bilişsel mimariler ve öğrenme algoritmaları kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/codeqwen/Sat, 18 Jul 2026 15:45:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/codeqwen/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CodeQwen, Alibaba Cloud tarafından geliştirilen Qwen serisinin bir varyantıdır ve özellikle programlama ile ilgili faaliyetlerde üstün performans göstermek üzere ince ayarlanmıştır. Gelişmiş dönüştürücü mimarilerden yararlanarak kodu anlar, üretir ve hata ayıklar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/coding/Sat, 18 Jul 2026 15:45:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/coding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Programlama olarak da bilinen kodlama, insan mantığını ve gereksinimlerini bilgisayarların yürütebileceği bir biçime dönüştürmeyi içerir. Python, Java gibi programlama dilleri tarafından tanımlanan belirli sözdizimini ve anlam bilgilerini kullanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kodlama, yazılım, uygulama veya betikler oluşturmak için bilgisayarlar için talimatları programlama dilleri kullanarak yazma sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/citation/Sat, 18 Jul 2026 15:45:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/citation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Jeneratif yapay zeka modelleri içerik ürettikçe, akademik dürüstlüğü ve yasal uyumluluğu korumak için alıntı mekanizmalarına olan ihtiyaç ortaya çıkmıştır. Bu, orijinal kaynaklara yapılan referansların</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekada alıntı, şeffaflığı sağlamak ve fikri mülkiyet uyumluluğunu güvence altına almak amacıyla oluşturulan metin veya modellerde kullanılan kaynak materyal veya verinin atıfta bulunulması uygulamasını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/circuit/Sat, 18 Jul 2026 15:45:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/circuit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamında bir devre, genellikle matris işlemlerini ve paralel işlemeyi hızlandırmak için tasarlanmış GPU&rsquo;lar, TPU&rsquo;lar veya nöromorfik çipler gibi altta yatan donanım mimarisini belirtir. Bu</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir devre, hesaplama görevlerini yerine getiren çipler ve bağlantılar dahil olmak üzere fiziksel donanım altyapısını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/co_training/Sat, 18 Jul 2026 15:45:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/co_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu yöntem, aynı veri noktalarının birden fazla farklı özellik kümesini (görünümü) kullanır. Başlangıçta, her görünümdeki küçük etiketli veri setlerinden iki sınıflandırıcı eğitilir. Ardından, etiketlenmemiş</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Eş eğitim, verinin iki farklı görünümünün, etiketlenmemiş verileri birbirleri için yinelemeli olarak etiketleyen ayrı sınıflandırıcıları eğitmek için kullanıldığı yarı denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/clip/Sat, 18 Jul 2026 15:45:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/clip/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin öğrenme mühendisliğinde kırpma, genellikle patlayan gradyan sorununu hafifletmek ve geri yayılımı stabilize etmek için gradyanlara uygulanır. Ayrıca, çıktının</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kırpma, eğitim sırasında sayısal istikrarsızlığı önlemek için gradyanlar veya çıktı olasılıkları gibi değerlerin büyüklüğünü sınırlamak için kullanılan bir tekniktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/class_activation_mapping/Sat, 18 Jul 2026 15:45:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/class_activation_mapping/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CAM, modelin belirli bir sınıf etiketi için kararında en çok katkıda bulunan pikselleri göstermek için girdi görüntülerinin üzerine ısı haritaları oluşturur. Son katman</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sınıf aktivite haritalaması (CAM), belirli bir tahmin edilen sınıf için en sorumlu olan girdi görüntüsündeki bölgeleri vurgulayan bir görselleştirme tekniğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chatglm/Sat, 18 Jul 2026 15:44:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chatglm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ChatGLM, özellikle Çince ve İngilizce yüksek kaliteli ikidilli konuşmaları yönetmek üzere tasarlanmış Transformer tabanlı dil modelleri ailesini temsil eder. Zhipu AI tarafından geliştirilen bu modeller, verimli mimariler kullanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>ChatGLM, Zhipu AI tarafından geliştirilen, Çince ve İngilizce diyaloglar için optimize edilmiş ikidilli ve büyük ölçekli açık kaynaklı dil modelleri serisidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/character_computing/Sat, 18 Jul 2026 15:44:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/character_computing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, hesaplamanın temel biriminin tek bir karakter olduğu metin manipülasyonuna odaklanır. Yazım denetimi gibi ince granüllü metin analizi gerektiren görevlerde sıklıkla kullanılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Karakter tabanlı hesaplama, metni kelime veya cümle düzeyi yerine bireysel karakter düzeyinde işleme, oluşturma veya analiz etmeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chunking/Sat, 18 Jul 2026 15:44:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chunking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Parçalara ayırma, Geri Getirime Dayalı Üretim (RAG) ve diğer NLP boru hatlarında kritik bir ön işleme adımıdır. Metni, bağlam penceresine sığacak şekilde sabit boyutlu veya anlamsal birimlere (parçalara) bölmeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chat/Sat, 18 Jul 2026 15:44:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chat/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI bağlamında Sohbet, gerçek zamanlı ve sıraya dayalı diyalog için arayüzü ve altta yatan mekanizmayı belirtir. Kullanıcılara soru sorma, görev talep etme veya açık uçlu sohbetlere katılma imkanı tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chain/Sat, 18 Jul 2026 15:44:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chain/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI uygulama geliştirme bağlamında, bir Zincir; LLM çağrıları, ayrıştırıcılar veya harici araçlar gibi bileşenlerin birbirine bağlandığı doğrusal veya yönlü bir graf yapısını ifade eder. Veri, bir bileşenden diğerine akarak işlenir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ciml_community_portal/Sat, 18 Jul 2026 15:44:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ciml_community_portal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CIML topluluk portalı, hesaplamalı zekaya odaklanan akademik ve profesyonel topluluk için dijital bir merkez görevi görür. Veri kümelerine, önceden eğitilmiş modellere ve araştırma makalelerine erişim sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hesaplamalı Zeka ve Makine Öğrenimi alanında araştırmacılar ve uygulayıcılar arasında iş birliğini, kaynak paylaşımını ve tartışmayı kolaylaştıran merkezi bir çevrimiçi platformdur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/case_based_reasoning/Sat, 18 Jul 2026 15:44:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/case_based_reasoning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>CBR, benzer problemlerin benzer çözümlere sahip olduğu ilkesine dayanır. Süreç, bilgi tabanından en benzer tarihi durumu getirmeyi, çözümünü mevcut duruma uyarlamayı ve sonucu korumayı içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Duruma dayalı muhakeme (CBR), yeni problemler için çözümler bulmak geçmiş deneyimleri veya benzer durumları kullanan bir yapay zeka problem çözme yaklaşımıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chaos/Sat, 18 Jul 2026 15:44:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chaos/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kaos teorisi, başlangıç parametrelerindeki küçük farklılıkların karmaşık sistemlerde nasıl çok farklı sonuçlara yol açabileceğini inceler. Yapay zekada kaotik davranışların anlaşılması, modelleme ve tahmin süreçlerinde kritik öneme sahiptir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekada kaos, başlangıç koşullarına karşı son derece hassas olan, genellikle rastgele görünse de deterministik kurallarla yönetilen karmaşık ve doğrusal olmayan dinamik sistemleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/category_utility/Sat, 18 Jul 2026 15:44:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/category_utility/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu metrik, bir kategori kümesinin o kategorilerdeki özellik değerlerini ne kadar iyi tahmin ettiğini nicelendirir. Kategorilerin büyüklükleri ile içeriklerindeki homojenlik arasındaki dengeyi kurar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kategori faydası, bir sınıflandırma şemasının, sağladığı bilgi kazancı temelinde ne kadar etkili olduğunu değerlendirmek için kullanılan matematiksel bir ölçüdür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/caching/Sat, 18 Jul 2026 15:44:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/caching/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka mühendisliğinde önbellekleme, yakın zamanda veya sıklıkla istenen sorgu sonuçlarını, model tahminlerini veya ara hesaplamaları hızlı bellekte (RAM gibi) tutarak performansı optimize eder. Bu, pahalı tekrarlayan hesaplamaların veya veri tabanı sorgularının önüne geçer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/brain_technology/Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/brain_technology/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Beyin teknolojisi, merkezi sinir sistemiyle doğrudan etkileşime giren donanım ve yazılım sistemlerini kapsar. Başlıca örnekler arasında nöral sinyalleri çevresel sinyallere çeviren Beyin-Bilgisayar Arayüzleri (BCI&rsquo;ler) ve nöral aktiviteyi izleme araçları bulunur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bioserenity/Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bioserenity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Biyoserinlik, insan biyolojisi ile yapay zekanın sorunsuz ve çatışmasız bir uyum içinde çalıştığı kavramsalsal bir idealdir. Bu kavram, yapay zeka desteklemelerinin etik entegrasyonunu vurgular ve bu entegrasyonun sağladığı dengeyi ön plana çıkarır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bloom/Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bloom/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tarihsel olarak Benjamin Bloom&rsquo;un eğitim taksonomisini referans alsa da, modern YZ bağlamlarında genellikle BigScience tarafından geliştirilen Bloom metin gömme modelini belirtir. Bu model, yüksek kaliteli semantik temsiller oluşturmak için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bradleyterry_model/Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bradleyterry_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bradley-Terry modeli, psikometrikte ve makine öğreniminde ikili karşılaştırmaları ele almak için yaygın olarak kullanılan olasılıksal bir modeldir. Her bir öğeye gizli bir puan atar ve bir öğenin diğerinden daha yüksek olma olasılığını hesaplar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/business_process_automation/Sat, 18 Jul 2026 15:44:24 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/business_process_automation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İş Süreci Otomasyonu (BPA), karmaşık iş akışlarını iyileştirmek için yazılım ve yapay zekadan yararlanmayı içerir. Kural tabanlı görevleri yöneten basit RPA&rsquo;dan farklı olarak, BPA genellikle daha dinamik ve karar gerektiren süreçleri kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bert/Sat, 18 Jul 2026 15:44:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bert/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>BERT, Google tarafından geliştirilen, NLP öncesi eğitimi için Transformer tabanlı bir makine öğrenimi tekniğidir. İkili temsiller öğrenmek için maskelenmiş dil modeli ve sonraki cümle tahmini kullanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Transformers&rsquo;dan İkili Kodlayıcı Temsilleri, önceden eğitilmiş bir doğal dil işleme modelidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/biohybrid_system/Sat, 18 Jul 2026 15:44:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/biohybrid_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Biohibrit sistemler, canlı dokuları, hücreleri veya organizmaları sentetik malzemeler ve elektronik cihazlarla birleştirir. Bu sistemler, kendini onarma gibi biyolojik varlıkların benzersiz özelliklerinden yararlanmayı amaçlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İşlevselliği artırmak veya yeni yetenekler yaratmak için biyolojik bileşenleri yapay cihazlarla birleştiren entegre bir sistemdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/biomedical/Sat, 18 Jul 2026 15:44:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/biomedical/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Biyotıbbi; biyoloji, tıp ve teknoloji kesişimini, özellikle tanı araçları, tedaviler ve veri analizi yöntemlerinin geliştirilmesini ifade eder. Yapay zeka bağlamında, bu alan makine öğrenimi tekniklerini sağlık verilerine uygulamayı içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/binary_classification/Sat, 18 Jul 2026 15:44:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/binary_classification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İkili sınıflandırma, çıkış değişkeninin tam olarak iki olası sonuca (örneğin doğru/yanlış veya spam/spam değil) sahip olduğu temel bir makine öğrenimi problemidir. Lojistik regresyon gibi algoritmalar bu tür görevlerde yaygın olarak kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/biasvariance_tradeoff/Sat, 18 Jul 2026 15:44:07 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/biasvariance_tradeoff/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yanlılık-varyans trade-off, aşırı uyum (yüksek yanlılık) ve aşırı öğrenme (yüksek varyans) arasındaki gerilimi tanımlar. Yüksek yanlılığa sahip modeller veriler hakkında güçlü varsayımlarda bulunur ve ilgili bilgileri göz ardı edebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_regret/Sat, 18 Jul 2026 15:43:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_regret/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bayesçi pişmanlık, mükemmel bilgi ile elde edilebilecek en iyi ödül ile belirsizlik altında hareket eden bir ajanın elde ettiği beklenen ödül arasındaki farkı nicelendirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gerçek dünya durumuna dair belirsizlik nedeniyle ortaya çıkan beklenen kaybı ölçen karar teorisi metriği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_programming/Sat, 18 Jul 2026 15:43:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_programming/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bayesçi programlama, karmaşık, çok katmanlı olasılıksal bağımlılıkları ele almak için Bayes teoremini genelleştiren matematiksel bir çerçevedir. Geliştiricilerin hiyerarşik modeller tanımlamasına olanak tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Büyük olasılıkla karmaşık, hiyerarşik modellere olan Bayes çıkarımını genişleten olasılıksal muhakeme için resmi bir çerçeve.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_structural_time_series/Sat, 18 Jul 2026 15:43:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_structural_time_series/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bayesçi yapısal zaman serisi (BSTS) modelleri, zaman serisi verilerini trend, mevsimsellik ve regresyon etkileri gibi yorumlanabilir bileşenlerin toplamı olarak temsil ederken, belirsizliği dikkate alır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Zaman serilerini yorumlanabilir bileşenlere ayırmak için Bayesçi çıkarımı kullanan istatistiksel modelleme yaklaşımı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/behavior_informatics/Sat, 18 Jul 2026 15:43:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/behavior_informatics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Davranış bilişimi, bilgisayar bilimi, psikoloji ve istatistiği birleştirerek dijital etkileşimler tarafından üretilen büyük ölçekli davranış verilerini analiz eder. Desenleri çıkarmaya ve geleceği tahmin etmeye odaklanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İnsan davranışlarını dijital veri toplama ve analiz yoluyla inceleyen disiplinlerarası alan.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/beliefdesireintention_model/Sat, 18 Jul 2026 15:43:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/beliefdesireintention_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnanç-İstek-Kasıt (BDI) modeli, akıllı kararlar alan otonom ajanlar tasarlamak için bir bilişsel mimariyi temsil eder. İnançlar ajanın dünya hakkındaki bilgisini, istekler hedeflerini, kasıtlar ise planlarını ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AI&rsquo;da akıllı ajanları inançlarına, isteklerine ve kasıtlarına göre modellemek için kullanılan felsefi bir çerçeve.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_optimization/Sat, 18 Jul 2026 15:43:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bayesçi optimizasyon, amaç fonksiyonunu modellemek için genellikle bir Gaus Süreci olan olasılıksal bir yedek model kullanır. Keşif ve sömürü arasındaki dengeyi sağlamak için bir edinim fonksiyonu (acquisition function) kullanır, böylece az sayıda değerlendirme ile optimumu bulmayı hedefler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_learning_mechanisms/Sat, 18 Jul 2026 15:43:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_learning_mechanisms/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bayesçi öğrenme mekanizmaları, Bayes teoremini kullanarak model parametreleri hakkındaki inançları günceller; öncül bilgileri gözlemlenen verilerle birleştirerek bir a posteriori dağılım oluşturur. Frekansçı yaklaşımlardan farklı olarak, parametrelerdeki belirsizliği nicelendirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model parametrelerini sabit değerler yerine olasılık dağılımlarına sahip rastgele değişkenler olarak ele alan öğrenme paradigmaları.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_interpretation_of_kernel_regularization/Sat, 18 Jul 2026 15:43:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian_interpretation_of_kernel_regularization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, belirli bir çekirdek ile düzenlileştirilmiş bir risk fonksiyonunu minimize etmenin, Bayesçi bir çerçevede maksimum a posteriori (MAP) tahminini bulmaya eşdeğer olduğunu ortaya koyar. Özellikle, düzenlileştirme teriminin bir öncül dağılım olarak yorumlanabileceğini gösterir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/batch_size/Sat, 18 Jul 2026 15:43:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/batch_size/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Toplu boyut, modelin iç parametreleri güncellenmeden önce işlenen örnek sayısını belirleyen kritik bir hiperparametredir. Daha büyük bir toplu boyut, daha doğru bir tahmin sağlar ve genellikle hesaplama verimliliğini artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/batch_processing/Sat, 18 Jul 2026 15:43:27 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/batch_processing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Toplu işleme, bir hesaplama veya model çıkarımı gerçekleştirilmeden önce veri girdilerini bir grup veya &rsquo;top&rsquo; (batch) halinde bir araya getirmeyi içerir. Bu yaklaşım, gerçek zamanlı akış işlemenin aksine, verilerin önceden toplanıp toplu olarak işlenmesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bag_of_words_model/Sat, 18 Jul 2026 15:43:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bag_of_words_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu doğal dil işleme tekniği, metni sözdizimi ve sıralamayı göz ardı ederek kelimelerin çoklu kümesi (multiset) olarak temsil eder. Belgeleri, kelime sıklığı veya varlığına dayalı olarak sayısal vektörlere dönüştürür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/autonomous_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:43:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/autonomous_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekâda özerk ajan, bir ortam içinde bağımsız olarak işlev gören bir varlıktır. Algıladığı durumları sensörler aracılığıyla alır ve eyleyiciler (aktüatörler) kullanarak aksiyon alır; bu süreç genellikle içsel bir mantık veya politika tarafından yönlendirilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/base_rate/Sat, 18 Jul 2026 15:43:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/base_rate/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İstatistik ve makine öğreniminde temel oran, belirli bir veri setindeki bir durumun veya sonucun arka plan frekansına atıfta bulunur. Temel oranların ihmal edilmesi genellikle temel oran yanılgısına yol açar; burada kişiler, temel olasılıkları görmezden gelerek spesifik kanıtlara aşırı önem verir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ball_tree/Sat, 18 Jul 2026 15:43:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ball_tree/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Top ağacı, veri noktalarını hiperdörtgenler yerine iç içe geçmiş hiperküreler (toplar) halinde böler. Bu yapı, komşular arasındaki mesafeleri hesaplayarak en yakın komşu sorguları sırasında verimli bir şekilde budama yapılmasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/batch_normalization/Sat, 18 Jul 2026 15:43:09 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/batch_normalization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu yöntem, eğitim sırasında her mini-batch içindeki aktivasyonları ortalaması sıfır ve varyansı bir olacak şekilde ayarlar ve ölçeklendirir. İçsel kovaryans kaymasını azaltarak daha yüksek öğrenme oranlarına olanak tanır ve daha hızlı yakınsama sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automation_in_construction/Sat, 18 Jul 2026 15:42:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automation_in_construction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnşaat alanında otomasyon, robotik sistemlerin, droneların ve yapay zeka destekli proje yönetim araçlarının inşaat yaşam döngüsüne entegrasyonunu ifade eder. Bu teknolojiler, tuğla döşeme gibi temel işlerden proje takibine kadar geniş bir yelpazede görevlere yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automatic_speech_recognition/Sat, 18 Jul 2026 15:42:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automatic_speech_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Otomatik Konuşma Tanıma (ASR), konuşmadan metne olarak da bilinir, yapay zeka利用 ederek ses sinyallerini yazılı metne dönüştüren ses işlemenin bir alt alanıdır. Modern ASR sistemleri, yüksek doğruluk oranlarıyla çeşitli dillerde konuşmayı anlar ve transkribe eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_negotiation/Sat, 18 Jul 2026 15:42:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_negotiation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Otomatik müzakere, insan çıkarlarını temsil eden yazılım ajanlarının pazarlık süreçlerinde yer almasını içerir. Bu ajanlar, teklif sunmak, değerlendirmek ve uzlaşmaya ulaşmak için oyun teorisi, optimizasyon algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_medical_scribe/Sat, 18 Jul 2026 15:42:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_medical_scribe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Otomatik tıbbi yazmanlar, doktor-hasta konuşmalarını dinleyerek yapılandırılmış elektronik sağlık kayıtları oluşturmak için doğal dil işleme ve konuşma tanıma teknolojilerini kullanır. Bu teknoloji, hekimlerin idari yükünü azaltarak daha verimli bir hasta bakımı sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/autonomic_networking/Sat, 18 Jul 2026 15:42:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/autonomic_networking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Otonom ağ, telekomünikasyon ağlarına otonom bilişim ilkelerini uygulayarak sistemlerin minimum insan müdahalesiyle kendi kendini yönetmesini sağlar. Bu ağlar, arızaları tespit etmek, performansı optimize etmek ve güvenliği sağlamak için yapay zeka algoritmalarını kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/audit/Sat, 18 Jul 2026 15:42:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/audit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir yapay zeka denetimi, makine öğrenimi modellerinin ve bunların dağıtım hatlarının titiz, yapılandırılmış bir incelemesini içerir. Olası önyargıları belirlemek için adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve güvenlik değerlendirmesi yapılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sistemlerinin etik standartlara, yasal gerekliliklere ve performans kriterlerine uyumunu sağlamak amacıyla sistematik bir değerlendirme süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/autognostics/Sat, 18 Jul 2026 15:42:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/autognostics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Otoknöstik, akıllı sistemlerin içine gömülü olan kendi kendini izleme ve onarma mekanizmalarını ifade eder. Bu özellik, yapay zeka ajanlarının anormallikleri tespit etmesine, arızaların kök nedenlerini teşhis etmesine ve potansiyel olarak kendi kendine düzeltme işlemlerini gerçekleştirmesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_decision_making/Sat, 18 Jul 2026 15:42:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_decision_making/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Otomatik karar verme (ADM), daha önce insan yargısına ihtiyaç duyan seçimleri yapmak için yazılım sistemlerine dayanır. Kredi skorlaması, içerik moderasyonu ve lojistik gibi alanlarda yaygın olan ADM, önceden tanımlanmış kuralları ve modelleri kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:42:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AutoML (Otomatik Makine Öğrenimi), veri ön işleme, özellik mühendisliği, model seçimi ve hiperparametre ayarlama gibi görevleri otomatikleştirerek makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini hızlandırır. Bu yaklaşım, teknik uzmanlığı olmayan kullanıcıların da makine öğrenimi modelleri oluşturabilmesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_mathematician/Sat, 18 Jul 2026 15:42:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated_mathematician/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Otomatik Matematikçi, insan sezgisinin ötesindeki matematiksel alanları keşfetmek için makine öğrenimi ve sembolik akıl yürütmeyi kullanır. Bu sistemler hipotez üretebilir, kanıtları doğrulayabilir ve örüntüleri bulabilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgisayar tabanlı arama ve akıl yürütme yoluyla yeni matematiksel teoremler, varsayımlar veya kanıtlar keşfetmek üzere tasarlanmış bir yapay zeka sistemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/async_processing/Sat, 18 Jul 2026 15:42:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/async_processing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Asenkron işleme, yazılımların ana uygulama arayüzünü dondurmadan veya diğer işlemleri engellemeden, G/Ç işlemleri veya karmaşık hesaplamalar gibi uzun süren görevleri gerçekleştirmesine olanak tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Görevlerin ana yürütme iş parçacığından bağımsız olarak yürütüldüğü, engelleme dışı işlemlere olanak tanıyan bir programlama paradigması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/astrostatistics/Sat, 18 Jul 2026 15:42:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/astrostatistics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Astroistatistik, istatistik ile astronomiyi birleştiren özel bir alandır. Astronomik verilerin benzersiz zorluklarını ele almak için sağlam istatistiksel teknikler geliştirilmesini ve uygulanmasını içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Astronomik verileri analiz etmek ve astrofizik problemlerini çözmek için istatistiksel yöntemlerin uygulanması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/attributional_calculus/Sat, 18 Jul 2026 15:42:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/attributional_calculus/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Atıf mantığı, epistemik durumlar üzerine düşünmeye odaklanan modal mantığın bir dalıdır. &lsquo;A Temsilcisi P&rsquo;nin bilindiği&rsquo; veya &lsquo;B Temsilcisi Q&rsquo;ya inandığı&rsquo; gibi ifadeleri modellemek için bir çerçeve sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgi atıfını temsil etmek ve üzerine düşünmek, özellikle de kimin neyi bildiğini veya inandığını açıklamak için kullanılan resmi bir mantık sistemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/audio_inpainting/Sat, 18 Jul 2026 15:42:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/audio_inpainting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ses tamamlama, kesintiler, gürültü veya kasıtlı maskeleme nedeniyle ses kayıtlarındaki boşlukları doldurmak için kullanılan bir tekniktir. Üretken modeller kullanılarak, sistem eksik kısımlar için en olası içeriği tahmin eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir ses sinyalindeki eksik veya bozuk segmentlerin, etrafındaki bağlam kullanılarak yeniden oluşturulması işlemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/audio_to_audio/Sat, 18 Jul 2026 15:42:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/audio_to_audio/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sesden sese, bir ses sinyalini diğerine eşleyen sinir ağ mimarilerini ifade eder. Metinden konuşmaya&rsquo;dan farklı olarak, bu doğrudan dalga formu veya spektrogram dönüşümünü içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Giriş sesinin, belirli özellikleri koruyarak veya değiştirerek çıkış sesine dönüştürüldüğü üretken bir yapay zeka görevi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_of_things/Sat, 18 Jul 2026 15:41:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_of_things/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nesnelerin Yapay Zekası (AIoT), Yapay Zeka ve Nesnelerin İnterneti teknolojilerinin sinerjik entegrasyonunu temsil eder. AI algoritmalarının doğrudan IoT cihazlarına gömülmesi veya bunlarla entegre edilmesi sayesinde, cihazlar merkezi bulut sunucularına bağımlı kalmadan veri işleme yeteneklerine sahip olur. Bu yaklaşım, gecikme süresini azaltır, bant genişliği kullanımını optimize eder ve cihazların çevreleriyle gerçek zamanlı etkileşime girerek bağımsız kararlar almasını mümkün kılar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_wisdom/Sat, 18 Jul 2026 15:41:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_wisdom/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Bilgelik (AW), yapay zekayı insan benzeri değerler, etik hususlar ve uzun vadeli stratejik yargılarla zenginleştirmeyi amaçlayan ortaya çıkan bir kavramdır. Yapay zeka genellikle verimlilik ve doğruluk odaklıyken, yapay bilgelik &rsquo;ne yapılması gerektiği&rsquo; sorusuna etik ve toplumsal bağlam içinde cevap arar. Bu yaklaşım, algoritmik kararların insan değerleriyle uyumlu olmasını sağlayarak daha sorumlu ve sürdürülebilir sonuçlar elde etmeyi hedefler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_psychology/Sat, 18 Jul 2026 15:41:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_psychology/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay psikoloji, yapay zeka sistemlerinde bilişsel mimarilerin tasarımı ve uygulanması üzerine odaklanan disiplinlerarası bir alandır. Bilişsel bilim ve psikoloji alanlarından beslenerek insan zihninin çalışma modellerini taklit etmeye çalışır. Bu alan, yapay zekanın sadece veri işlemesini değil, aynı zamanda öğrenme, hafıza, dikkat ve problem çözme gibi insan benzeri bilişsel süreçleri nasıl simüle edebileceğini araştırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_reproduction/Sat, 18 Jul 2026 15:41:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_reproduction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay üreme, doğrudan cinsel ilişki olmadan biyolojik üremeyi kolaylaştıran veya çoğaltan teknikleri kapsar. Bu süreçte teknoloji yoğun olarak kullanılırken, optimizasyon ve başarı oranlarının artırılması amacıyla giderek daha fazla yapay zeka desteklenmektedir. Yapay zeka, embriyo seçimi, genetik analiz ve üreme hormonlarının yönetimi gibi kritik adımlarda hassasiyet ve doğruluk sağlayarak geleneksel yöntemlerin ötesine geçmektedir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intimacy/Sat, 18 Jul 2026 15:41:54 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intimacy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay yakınlık, insanların sohbet botları, sanal asistanlar veya sosyal robotlar gibi yapay ajanlarla gerçek duygusal bağlar geliştirdiği psikolojik bir olgudur. Bu sistemler, kullanıcıların ihtiyaçlarını tahmin ederek kişiselleştirilmiş yanıtlar verir ve sürekli erişilebilirlik sağlayarak insanlarda güven ve bağlılık hissi yaratır. Yapay yakınlık, dijital etkileşimlerin insani boyutunu artırırken, aynı zamanda bağımlılık ve yalnızlık gibi karmaşık psikolojik dinamikleri de beraberinde getirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_in_education/Sat, 18 Jul 2026 15:41:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_in_education/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eğitimde yapay zeka, eğitim sonuçlarını iyileştirmek için makine öğrenimi, doğal dil işleme ve uyarlanabilir sistemlerin kullanımını içerir. Bireysel öğrencilere göre özelleştirilmiş öğrenme yolları sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Öğretim yöntemlerini iyileştirmek, öğrenme deneyimlerini kişiselleştirmek ve idari görevleri otomatikleştirmek için yapay zeka teknolojilerinin uygulanması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_in_hiring/Sat, 18 Jul 2026 15:41:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_in_hiring/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İşe alımda yapay zeka, işe alım yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarını otomatikleştirmek ve geliştirmek için algoritmalar kullanır. Araçlar, özgeçmişlerdeki anahtar kelime uygunluğunu analiz eder, tahmine dayalı modellerle aday uyumunu değerlendirir ve</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_in_spirituality/Sat, 18 Jul 2026 15:41:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_in_spirituality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Maneviyatta yapay zeka, yapay zekanın dini veya tefekkür bağlamlarında uygulanmasını ifade eder. Bu, ahlaki tavsiye sunan sohbet botları, meditasyon için yapay zeka tarafından üretilen sanat eserleri veya algoritmik teolojik analizleri içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_arms_race/Sat, 18 Jul 2026 15:41:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_arms_race/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka silahlanma yarışı, ülkeler, şirketler ve araştırma kurumları arasında yapay zeka teknolojilerinde hakimiyet kazanmak amacıyla yaşanan yoğun rekabeti ifade eder. Bu rekabet, hızlı inovasyonu teşvik eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Ulusların veya organizasyonların stratejik üstünlük elde etmek için yapay zeka yeteneklerini hızla geliştirdiği rekabetçi bir dinamik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_controversies/Sat, 18 Jul 2026 15:41:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_controversies/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka tartışmaları, yapay zeka teknolojilerinden kaynaklanan geniş kapsamlı etik, yasal ve toplumsal uyuşmazlıkları kapsar. Temel sorunlar arasında algoritmik önyargılar, gizlilik ihlalleri ve iş kayıpları yer alır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka geliştirme ve kullanımıyla ilgili etik, sosyal ve teknik etkiler etrafındaki kamuoyu tartışmaları ve anlaşmazlıkları.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_general_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:41:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_general_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Genel Yapay Zeka (GYA), bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilen bir yapay zeka türünü ifade eder. Satranç veya görüntü tanıma gibi belirli görevlerde uzmanlaşmış dar yapay zekanın aksine, genel yapay zeka çok yönlüdür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_brain/Sat, 18 Jul 2026 15:41:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_brain/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay beyin, insan beyninin nöral yapılarını ve işleme yöntemlerini taklit eden donanım veya yazılım mimarilerini ifade eder. Bu kavram, nöromorfik hesaplama çiplerini de kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Biyolojik insan beyninin yapısını ve işlevlerini taklit etmek üzere tasarlanmış, genellikle sinir ağları kullanan hesaplama sistemidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_consciousness/Sat, 18 Jul 2026 15:41:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_consciousness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay bilinç, makinelerin yalnızca zeki davranışları taklit etmek yerine, gerçek öznel deneyimlere, öz farkındalığa ve duygulara sahip olma olasılığını inceler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Makinelere insanlara benzer şekilde öznel deneyimler, öz farkındalık ve duyu sahibi olma yetisi verme teorik kavramıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_inventor_project/Sat, 18 Jul 2026 15:41:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_inventor_project/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Buluş Projesi, insan yaratıcılığı ve buluşunun arkasındaki bilişsel mekanizmaları anlamak ve çoğaltmak amacıyla yapılan disiplinler arası bir araştırma çabasıdır. Yapay zeka sistemleri inşa etmeyi amaçlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İnsan benzeri yaratıcı problem çözme ve buluş süreçlerinin bilişsel modellerini geliştirmeye odaklanan bir araştırma girişimidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_and_elections/Sat, 18 Jul 2026 15:41:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence_and_elections/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, demokratik süreçlerde yapay zekanın iki yüzlü rolünü kapsar: veri analitiği yoluyla verimliliği artırması ve manipülasyon yoluyla riskler oluşturması. Bir yandan yapay zeka, kampanyaların seçmenleri hedeflemesine ve optimize etmesine yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/anonymization/Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/anonymization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Anonimleştirme, ek bilgi olmadan belirli bir bireyle ilişkilendirilemeyecek şekilde verilerin değiştirilmesini içerir. Bu teknik, hassas verilerle çalışılırken makine öğreniminde kritik öneme sahiptir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bireysel gizliliği korumak için veri setlerinden kişisel olarak tanımlayıcı bilgileri kaldırma süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/aporia/Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/aporia/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Felsefe ve yapay zeka teorisinde aporia, iki eşit derecede geçerli argümanın çelişkili sonuçlara yol açtığı paradoksal bir durumu tanımlar. Makine öğreniminde, bu durum bir modelin performansında&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>Paradoks</li> <li>Mantıksal Çelişki</li> <li>Açıklanabilirlik Sınırları</li> <li>Felsefi Soruşturma</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>Model önyargısı çatışmalarının analizi</li> <li>Etik ikilemlerin çözümü</li> <li>Teorik yapay zeka araştırmaları</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms.ai-term-hub.com/en/terms/paradox-paradoks/">Paradox (Paradoks)</a></li> <li><a href="https://terms.ai-term-hub.com/en/terms/interpretability-a%C3%A7%C4%B1klanabilirlik-yorumlanabilirlik/">Interpretability (Açıklanabilirlik/Yorumlanabilirlik)</a></li> <li><a href="https://terms.ai-term-hub.com/en/terms/ethics-etik/">Ethics (Etik)</a></li> <li><a href="https://terms.ai-term-hub.com/en/terms/reasoning-muhakeme/">Reasoning (Muhakeme)</a></li> </ul>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/argumentation_framework/Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/argumentation_framework/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Argümantasyon çerçeveleri, argümanları, saldırıları ve savunmaları temsil etmek için matematiksel bir temel sağlar. Mühendislikte, sistemlerin tartışılabilecek kararlar almasına yardımcı olarak şeffaflığı artırır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sistemlerinde rekabet eden iddialar veya kararlar arasındaki çatışmaları modellemek ve çözmek için kullanılan resmi yapı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/apprenticeship_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/apprenticeship_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çıraklık öğrenmesi, ayrıca gösterimlerden ters pekiştirmeli öğrenme olarak da bilinir; ajanların yalnızca ödül fonksiyonlarına güvenmek yerine uzman davranışlarını gözlemleyerek beceri edinmelerini sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir ajanın, bir uzmanın gösterimlerini taklit ederek bir politika öğrendiği pekiştirmeli öğrenme yöntemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/any_to_any/Sat, 18 Jul 2026 15:40:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/any_to_any/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Her şeyden her şeye, metinden görüntüye, görüntüden metne veya sesden videoya çeşitli giriş-çıkış kombinasyonlarını işleyebilen birleşik çoklu modal mimarileri ifade eder. Uzmanlaşmış modellerin aksine, bu sistemler&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modellerin girdiyi bir modaldan doğrudan başka bir keyfi moda dönüştürmesine olanak tanıyan jeneratif AI yeteneği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithmic_probability/Sat, 18 Jul 2026 15:40:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithmic_probability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kolmogorov karmaşıklığı ve Solomonoff tümevarımı temelli olan algoritmik olasılık, daha kısa programlar tarafından üretilen çıktılara daha yüksek olasılık atar. Daha basit açıklamaların daha olası olduğunu öne sürer.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Rastgele bir programın belirli bir çıktı dizisi üreteceğinin olasılığını ölçen teorik bir ölçü.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/alphachip/Sat, 18 Jul 2026 15:40:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/alphachip/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AlphaChip, mikroçiplerdeki bileşenlerin yerleştirilmesi ve bağlantılarının (routing) otomatikleştirilmesini ve iyileştirilmesini sağlamak üzere tasarlanmış özel bir yapay zeka sistemidir. Derin pekiştirmeli öğrenme kullanarak, tasarım süresini önemli ölçüde kısaltır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Google DeepMind tarafından geliştirilen, entegre devre düzenlerini optimize etmek için pekiştirmeli öğrenme kullanan yapay zeka destekli çip tasarım aracı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ameca/Sat, 18 Jul 2026 15:40:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ameca/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ameca, yüzünde yalnızca 40&rsquo;tan fazla serbestlik derecesine sahip olan, ince ve gerçekçi duygusal ifadeler oluşturabilen son teknoloji bir humanoid robottur. İnsan-robot etkileşimini incelemek üzere tasarlanmıştır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Engineered Arts tarafından geliştirilen, olağanüstü yüz ifadeleri ve insan benzeri etkileşimleri ile bilinen son derece gelişmiş bir humanoid robot.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/andor_tree/Sat, 18 Jul 2026 15:40:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/andor_tree/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>And–Or ağacı, özellikle yapay zeka arama algoritmalarında problem çözme ve planlama için kullanılan bir gösterimdir. &lsquo;Or&rsquo; düğümleri farklı eylemler arasındaki seçimleri temsil ederken, &lsquo;And&rsquo; düğümleri bir alt problemin çözümü için tüm alt görevlerin yerine getirilmesini gerektirdiğini belirtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/anomaly_detection/Sat, 18 Jul 2026 15:40:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/anomaly_detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Aykırı değer tespiti olarak da bilinen anomali tespiti, beklenen davranışa uymayan kalıpları bulmak için verileri analiz etmeyi içerir. Siber güvenlik, dolandırıcılık tespiti ve sistem izleme gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/alexander_y_tetelbaum/Sat, 18 Jul 2026 15:40:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/alexander_y_tetelbaum/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Alexander Y. Tetelbaum, özellikle algoritmik verimlilik ve sinir ağları gibi alanlarda yapay zeka araştırmalarına yaptığı katkılarla akademik ve teknik topluluklar tarafından tanınan bir bireydir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Alexander Y. Tetelbaum, yapay zeka ve makine öğrenimi alanında tanınmış bir araştırmacı ve katkıda bulunan kişidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithm_selection/Sat, 18 Jul 2026 15:40:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithm_selection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Algoritma seçimi, verilen bir görevi en verimli şekilde hangi yöntemin çözeceğini belirlemek amacıyla farklı hesaplama yaklaşımlarını değerlendirmeyi içerir. Bu süreç, zaman karmaşıklığı, alan karmaşıklığı ve doğruluk gibi faktörleri göz önünde bulundurur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithmic_discrimination/Sat, 18 Jul 2026 15:40:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithmic_discrimination/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu olgu, yapay zeka modellerinin ırk, cinsiyet, yaş veya diğer hassas nitelikler nedeniyle bireylere sistematik veya yanlışlıkla farklı davranmasından kaynaklanır. Genellikle önyargılı eğitim verilerinden veya mevcut toplumsal önyargıları büyüten geri bildirim döngülerinden doğar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithmic_inference/Sat, 18 Jul 2026 15:40:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithmic_inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tahmin veya puanlama olarak da bilinen çıkarım, model eğitim aşamasından sonra gerçekleşir. Algoritma girdi özelliklerini alır ve bunları iç yapısı (örneğin sinir ağındaki ağırlıklar) üzerinden işleyerek nihai çıktıyı üretir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithmic_bias/Sat, 18 Jul 2026 15:40:20 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/algorithmic_bias/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Algoritmalaradaki önyargı genellikle temsil edici olmayan eğitim verilerinden, öznel tasarım seçimlerinden veya mevcut toplumsal önyargıları büyüten geri bildirim döngülerinden kaynaklanır. Skewlu tahminler ve adaletsiz davranışlar şeklinde tezahür eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Algoritmik önyargı, bir bilgisayar sistemindeki adil olmayan sonuçlara yol açan, sistematik ve tekrarlanabilir hataları ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agent_verification/Sat, 18 Jul 2026 15:40:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agent_verification/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu süreç, bir ajanın eylemlerinin güvenlik sınırları veya etik yönergeler gibi önceden tanımlanmış kısıtlamalara uyduğunu sağlamak için matematiksel yöntemler kullanır. Özellikle kritik ortamlarda çalışan ajanlar için büyük önem taşır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agent_harness/Sat, 18 Jul 2026 15:40:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agent_harness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çoklu ajan sistemleri için omurga işlevi görerek orkestrasyon, izleme ve ajanlar arası koordinasyon için araçlar sağlar. Kanca, ajanların birbirine müdahale etmeden verimli bir şekilde çalışmasını garanti eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir ajan kancası, bir sistem içindeki birden fazla yapay zeka ajanının yaşam döngüsünü, iletişimini ve kaynak tahsisini yöneten bir çerçeve veya altyapı katmanıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agentive_logic/Sat, 18 Jul 2026 15:40:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agentive_logic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Geleneksel mantığı ajanlık kavramını hesaba katacak şekilde genişleterek sistemlerin inançları, arzuları ve niyetleri (BDI modelleri) temsil etmesine olanak tanır. Bu mantık, ajanların değişen koşullara göre dinamik olarak eylem planlamasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adversarial_machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:40:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adversarial_machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, modelleri kırmaya yönelik saldırgan teknikleri ve onları güçlendirmeye yönelik savunma stratejilerini kapsar. Modellerin direncini artırmak için düşmanca örnekler üzerinde eğitim verilmesini içerir; bu sürece düşmanca eğitim denir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adversarial_attack/Sat, 18 Jul 2026 15:40:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adversarial_attack/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Düşmanca saldırılar, sinir ağlarının zayıf noktalarından yararlanarak görüntüler veya metinler gibi girdilere nüanslı gürültü ekler ve bu da model çıktısında ciddi hatalara yol açar. Bu saldırılar, modellerin savunmasızlıklarını ortaya çıkararak güvenlik risklerini test etmede kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/active_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:39:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/active_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Aktif öğrenme, modele en bilgilendirici örnekleri insan etiketleme için seçme imkanı tanıyarak gereken etiketli veri miktarını azaltır. Rastgele örnekleri pasif olarak almak yerine, algoritma hangi verilerin modele en çok şey öğreteceğini belirler ve sadece bunları etiketlemeyi ister.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/actor_critic_algorithm/Sat, 18 Jul 2026 15:39:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/actor_critic_algorithm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Aktör-tenkit algoritması iki bileşen kullanır: Eylemleri seçmek için politikayı güncelleyen aktör ve değer fonksiyonunu tahmin ederek bu eylemlerin kalitesini değerlendiren tenkit.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir aktör ve bir tenkit olmak üzere iki sinir ağı kullanarak değer tabanlı ve politika tabanlı yöntemleri birleştiren bir pekiştirmeli öğrenme çerçevesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/action_model_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:39:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/action_model_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eylem modeli öğrenimi, bir ajanın eylemlerinin ortamı bir durumdan diğerine nasıl geçirdiğine dair içsel bir temsil oluşturmasını içerir. Pasif gözlemden farklı olarak, bu yöntem ajanın kendi eylemlerinden elde ettiği geri bildirimleri kullanarak ortamın nasıl çalıştığını öğrenmesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/admissible_heuristic/Sat, 18 Jul 2026 15:39:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/admissible_heuristic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yol bulma ve arama problemlerinde, kabul edilebilir bir sezgisel fonksiyon hedef düğüme ulaşmak için gerçek maliyet için bir alt sınır sağlar. Tahmini maliyetin her zaman gerçek maliyete eşit veya daha küçük olacağını garanti ederek, A* gibi algoritmaların optimal yolu bulmasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/accountability/Sat, 18 Jul 2026 15:39:45 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/accountability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada sorumluluk, bireylerin, kuruluşların ve geliştiricilerin AI teknolojilerinin tasarımı, dağıtımı ve sonuçları için sorumluluk alma yükümlülüğünü ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AI sistemlerinin geliştiricilerinin ve operatörlerinin, bu sistemlerin sonuçları ve etkileri konusunda hesap verebilir olması gerektiği ilkesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/aiops/Sat, 18 Jul 2026 15:39:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/aiops/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>BT Operasyonları için Yapay Zeka (AIOps), büyük veri analitiği ve makine öğrenimi algoritmalarını birleştirerek BT altyapısı ve operasyon yönetimini otomatikleştirir. Organizasyonların karmaşık BT ortamlarını yönetmesine yardımcı olur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AIOps, yapay zeka ve makine öğreniminin BT operasyon süreçlerini otomatikleştirmek için uygulanmasını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/aixi/Sat, 18 Jul 2026 15:39:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/aixi/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AIXI, Marcus Hutter tarafından önerilen idealize edilmiş bir zeki ajanı tanımlayan teorik bir çerçevedir. Çevrenin tahmini için Solomonoff tüyümlemesini, karar verme ve öğrenme için ise pekiştirmeli öğrenmeyi birleştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AIXI, optimum bir ajanın çevresiyle etkileşimini modelleyen yapay genel zekânın matematiksel bir teorisidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/asr_complete/Sat, 18 Jul 2026 15:39:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/asr_complete/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ASR-complete terimi, bir Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) sisteminin belirli ve iyi tanımlanmış görevler ve veri setleri üzerinde insan aktarım yapanlarla karşılaştırılabilir bir performans seviyesine ulaştığını belirtir. Bu, alan için önemli bir kilometre taşını işaret eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/azfintext/Sat, 18 Jul 2026 15:39:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/azfintext/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AZFinText, Çin finansal metin analizi için özel olarak hazırlanmış büyük ölçekli bir etiketli korpustur. Finansal duygulara ve ekonomik göstergelere göre etiketlenmiş haber makaleleri, raporlar ve sosyal medya gönderilerini içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/accelerated_linear_algebra/Sat, 18 Jul 2026 15:39:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/accelerated_linear_algebra/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu alan, makine öğrenimi ve bilimsel simülasyonların temelini oluşturan temel doğrusal cebir hesaplamalarını hızlandırmaya odaklanır. GPU&rsquo;lar, TPU&rsquo;lar ve diğer özel işlemcilerin paralel işleme yeteneklerinden yararlanarak hesaplama verimliliğini artırır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hızlandırılmış Doğrusal Cebir, yüksek performans için GPU ve TPU gibi donanım hızlandırıcıları kullanarak matris işlemlerini optimize etmeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_complete/Sat, 18 Jul 2026 15:39:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_complete/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Açısından Tam sorunlar, çözüldüğünde Yapay Genel Zeka&rsquo;nın (AGI) varlığını ima edecek görevlerdir. Bu sorunlar, insan benzeri derin anlayış, muhakeme ve uyarlanabilirlik gerektirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çözülmesi insan benzeri genel zeka gerektirdiğinden, Yapay Genel Zeka&rsquo;ya ulaşmakla eşdeğer olan son derece karmaşık bir sorun.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_assisted_software_development/Sat, 18 Jul 2026 15:39:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_assisted_software_development/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme, geliştiricilerin kod yazmasına, hataları tespit etmesine, test oluşturmasına ve performansı optimize etmesine yardımcı olmak için makine öğrenimi modellerinden yararlanmayı içerir. GitHub Copilot gibi araçlar bu kapsamda öne çıkar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_warfare/Sat, 18 Jul 2026 15:39:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_warfare/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Savaşı, otonom dronelar, tahmine dayalı lojistik, siber savunma ve komutanlar için karar destek sistemleri dahil olmak üzere yapay zekanın askeri stratejilere entegrasyonunu ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka teknolojilerinin askeri operasyonlar, gözetleme ve otonom silah sistemlerine uygulanması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_veganism/Sat, 18 Jul 2026 15:39:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_veganism/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Veganizmi, yapay zekanın insan tarafından üretilmiş verilerden ziyade tamamen sentetik, kendi kendine üretilen veya fiziksel dünyadan elde edilen verilerden öğrenmesi fikrini ifade eden spekülatif ve metaforik bir terimdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_washing/Sat, 18 Jul 2026 15:39:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_washing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Yıkama, yeşil yıkama ile benzerlik gösteren, şirketlerin ürünlerinde gelişmiş yapay zeka olduğuna dair yanıltıcı pazarlama stratejileri izlediği, ancak aslında basit kurallara dayalı sistemlere dayandığı durumu tanımlayan bir terimdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_infrastructure/Sat, 18 Jul 2026 15:38:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_infrastructure/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka altyapısı, yapay zeka operasyonları için gerekli olan temel teknoloji yığınını kapsar. Buna GPU&rsquo;lar ve TPU&rsquo;lar gibi yüksek performanslı hesaplama donanımları, bulut depolama sistemleri, veri işleme hatları ve model dağıtım araçları dahildir. Sağlam bir altyapı, modellerin verimli bir şekilde eğitilmesini ve üretim ortamında güvenilir bir şekilde çalıştırılmasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_effect/Sat, 18 Jul 2026 15:38:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_effect/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Etkisi, &lsquo;yapay zeka&rsquo; kavramının sınırlarının kaymasını tanımlar. Algoritmalar daha gelişmiş hale geldikçe ve belirli görevleri yerine getirme yeteneği kazandıkça, o görevler genellikle artık yapay zeka olarak değil, sadece otomasyon veya istatistiksel hesaplama olarak algılanır. Bu durum, teknolojinin ilerlemesiyle birlikte akıllılık tanımının sürekli olarak ileriye doğru kaymasına neden olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_observability/Sat, 18 Jul 2026 15:38:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_observability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka gözlemlenebilirliği, geleneksel yazılım izlemeyi makine öğrenimi sistemlerinin benzersiz zorluklarını ele alacak şekilde genişletir. Gerçek zamanlı olarak model performansını, veri kaymasını (data drift) ve çıkarım gecikmelerini takip etmeyi içerir. Bu yaklaşım, modellerin üretim ortamındaki davranışlarını şeffaf bir şekilde anlamaya, sorunları hızla teşhis etmeye ve sistem güvenilirliğini sağlamaya yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_nationalism/Sat, 18 Jul 2026 15:38:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_nationalism/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka milliyetçiliği, hükümetlerin yapay zekayı ulusal güvenlik ve ekonomik egemenlik meselesi olarak ele aldığı eğilimi tanımlar. Uluslar, yerli yapay zeka araştırmalarına yoğun yatırımlar yapar, kritik teknolojilerin ihracatını kısıtlar ve küresel liderlik için rekabet eder. Bu durum, teknoloji tedarik zincirlerinin bölünmesine ve jeopolitik gerilimlere yol açabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_literacy/Sat, 18 Jul 2026 15:38:55 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_literacy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka okuryazarlığı, yapay zekanın giderek daha fazla etki ettiği bir dünyada yolculuk yapmak için gereken yetkinlikleri ifade eder. Teknik kodlama becerilerinin ötesine geçer; yapay zeka sistemlerinin nasıl çalıştığını, hangi sınırlamalara sahip olduğunu, etik boyutlarını ve toplumsal sonuçlarını anlamayı içerir. Bu okuryazarlık, bireylerin ve kuruluşların yapay zeka ile bilinçli ve sorumlu kararlar almasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:38:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Yapay Zeka ajanı, önceden tanımlanmış hedefleri yerine getirmek amacıyla belirli bir ortamda otonom olarak çalışan yazılım varlığıdır. Veri toplamak için algılama mekanizmaları kullanır ve bu bilgileri işler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli hedeflere ulaşmak için çevresini algılayan ve eylemler gerçekleştiren otonom bir sistem.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_anthropomorphism/Sat, 18 Jul 2026 15:38:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_anthropomorphism/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka antropomorfizmi, kullanıcıların sohbet botları veya robotlar gibi insansı olmayan varlıklara insan özelliklerini yansıtması psikolojik fenomenine atıfta bulunur. Bu durum, yapay zeka sistemleriyle ilgili gerçekçi olmayan beklentilere yol açabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_alignment/Sat, 18 Jul 2026 15:38:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_alignment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka hizalaması, yapay zeka sistemlerinin kullanıcıların neyi harfiyen belirttiğinden ziyade neyi kastettiğini sağlam bir şekilde yapmasını sağlama zorunluluğunu ele alır. Bununla ilgili teknik yöntemleri içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sistemlerinin insan değerlerine ve niyetlerine uygun şekilde davranmasını sağlamaya odaklanan çalışma alanı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_browser/Sat, 18 Jul 2026 15:38:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_browser/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir yapay zeka tarayıcısı, yapay zeka özelliklerini doğrudan kullanıcı arayüzüne entegre eden bir web gezinme uygulamasıdır. Bu özellikler genellikle doğal dil arama, otomatik içerik özetleme ve akıllı öneriler gibi unsurları içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_data_center/Sat, 18 Jul 2026 15:38:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_data_center/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir yapay zeka veri merkezi, özellikle derin öğrenme eğitim ve çıkarım işlemleri için yapay zeka uygulamalarını çalıştırmak üzere optimize edilmiş fiziksel bir tesistir. Bu merkezler yüksek yoğunluklu sunucu rafları, gelişmiş soğutma sistemleri ve yüksek bant genişliğine sahip ağ bağlantıları içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ab_testing/Sat, 18 Jul 2026 15:38:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ab_testing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>A/B testi, belirli bir metrikte hangi varyantın daha iyi sonuç verdiğini değerlendirmek için iki varyantın (A ve B) karşılaştırıldığı rastgele kontrol edilen bir deneysel süreçtir. Yapay zeka mühendisliğinde, optimizasyon için hayati öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_addiction/Sat, 18 Jul 2026 15:38:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_addiction/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağımlılığı, bireylerin sohbet botları veya sosyal medya algoritmaları gibi yapay zeka destekli etkileşimlere kompulsif bir şekilde bağımlı hale geldiği bir davranışsal durumdur. Bu bağımlılık genellikle dopamin döngüsünden ve sosyal izolasyondan kaynaklanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_security_institute/Sat, 18 Jul 2026 15:38:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_security_institute/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü, yapay zeka teknolojileriyle ilişkili riskleri azaltmaya odaklanan uzmanlaşmış bir varlıktır. Bu enstitüler düşmanca saldırılar, veri gizliliği ve model bütünlüğü üzerine araştırmalar yürüterek sektör standartlarını belirlemeye çalışır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_mode/Sat, 18 Jul 2026 15:38:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_mode/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Modu, dijital platformlar veya uygulamalar içinde yapay zeka yeteneklerinin kullanıcı etkileşimini iyileştirmek için aktif hale getirildiği spesifik bir çalışma durumudur. Bu mod genellikle doğal dil işleme gibi özellikleri etkinleştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_overviews/Sat, 18 Jul 2026 15:38:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_overviews/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Özetleri, büyük dil modelleri tarafından üretilen, çeşitli web kaynaklarından veya veritabanlarından verileri toplayıp sentezleyen yoğunlaştırılmış özetlerdir. Geleneksel arama sonuçlarının sadece bağlantı listesi sunmasının aksine, doğrudan cevap sağlarlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vision/Sat, 18 Jul 2026 15:38:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vision/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgisayarlı Görüş (CV), bilgisayarları dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden anlamlı bilgiler elde edecek şekilde eğiten yapay zekanın bir dalıdır. Bu alan, algoritmalar geliştirmeyi içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgisayarlı Görüş, bilgisayarların dünyadan görsel bilgileri yorumlamasını ve anlamasını sağlamaya odaklanan yapay zeka alanıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vision_language/Sat, 18 Jul 2026 15:38:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vision_language/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok Modlu Büyük Dil Modelleri (MLLM) olarak da adlandırılan Görüş-Dil modelleri, bilgisayarlı görüşü ve doğal dil işlemeyi entegre eder. Yapay zekanın görüntüleri anlamasını ve metin üretmesini sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Görüş-Dil modelleri, çok modlu bağlamları anlamak için görsel verileri metinsel bilgilerle işleyen ve ilişkilendiren yapay zeka sistemleridir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/zero_shot_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:38:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/zero_shot_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sıfır atış öğrenme, bir makine öğrenimi modelinin eğitim veri kümesinde bulunmayan sınıflara ait örnekleri sınıflandırabilmesini sağlar. Her olası sınıf için etiketli örnekler yerine, model genelleyici yeteneklerini kullanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sıfır atış öğrenme, bir modelin eğitim sırasında hiç görmediği sınıflarda görevleri, anlamsal ilişkilerden yararlanarak yerine getirmesini sağlayan bir tekniktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/a_logical_calculus_of_the_ideas_immanent_in_nervous_activity/Sat, 18 Jul 2026 15:38:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/a_logical_calculus_of_the_ideas_immanent_in_nervous_activity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu temel makale, sinir ağlarının matematiksel bir modelini önererek basit yapay nöronların Boole mantık kapıları uygulayabileceğini göstermiştir. Bu birimlerden oluşan bir ağın bu yeteneği sergileyebileceğini kanıtlayarak.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>McCulloch ve Pitts tarafından 1943&rsquo;te yayımlanan, nöronların mantıksal işlemler nasıl gerçekleştirebileceğini formelleştiren ve yapay sinir ağlarının temellerini atan temel bir makaledir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vector/Sat, 18 Jul 2026 15:38:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vector/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada vektör, bilgileri sayısal olarak temsil etmek için kullanılan temel bir veri yapısıdır. Bir varlığın özelliklerini eşleyen, sıralı bir sayılar listesinden (öğelerden) oluşur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hem büyüklük hem de yönü temsil eden, genellikle yüksek boyutlu uzayda veri noktalarını kodlamak için yapay zekada kullanılan matematiksel bir nesne.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tool_use/Sat, 18 Jul 2026 15:37:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tool_use/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Araç Kullanımı, dil modellerinin önceden tanımlanmış işlevleri (hesap makinesi, arama motorları veya veritabanı sorguları gibi) çağırarak harici yazılım ortamlarıyla etkileşim kurmasını sağlar. Bu yaklaşım, modellerin yeteneklerini genişletir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka ajanlarının, yerel yeteneklerinin ötesinde belirli görevleri yerine getirmek için harici işlevleri veya API&rsquo;leri seçip yürüttüğü bir paradigmadır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/translation/Sat, 18 Jul 2026 15:37:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/translation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada çeviri, derin öğrenme modellerinin diller arasındaki anlamsal temsilleri eşleştirdiği sinirsel makine çevirisini ifade eder. Kural tabanlı sistemlerin aksine, modern yaklaşımlar bağlamsal nüansları öğrenir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Metnin anlamını koruyarak bir kaynak doğal dilden hedef bir doğal dile dönüştürülmesi sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/unsupervised_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:37:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/unsupervised_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Denetimsiz öğrenme, ham veriler içinde gizli yapıları, kümeleri veya dağılımları otonom olarak tespit eder. Yaygın yöntemler arasında kümeleme, boyut indirgeme ve jeneratif modelleme yer alır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modellerin, açık rehberlik veya doğru cevaplar olmadan etiketlenmemiş verilerden kalıpları öğrendiği bir makine öğrenmesi tekniğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/transparency/Sat, 18 Jul 2026 15:37:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/transparency/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Şeffaflık, paydaşların bir yapay zeka modelinin çıktılara nasıl ulaştığını anlamasını sağlayarak güven ve hesap verebilirliği teşvik eder. Eğitim veri kökenlerini, model mimarilerini ve diğer ilgili detayları açıklamayı içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir yapay zeka sisteminin karar verme süreçlerinin, veri kaynaklarının ve sınırlamalarının kullanıcılar için ne ölçüde açık ve anlaşılır olduğunu ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/token_limit/Sat, 18 Jul 2026 15:37:44 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/token_limit/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Token limiti, büyük dil modelleri için bağlam penceresi boyutu kısıtlamasını tanımlar ve aynı anda ne kadar metnin analiz edilebileceğini veya üretilebileceğini sınırlar. Bu mimari sınır, bellek yönetimini etkiler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir yapay zeka modelinin tek bir girdi veya çıktı dizisi içinde işleyebileceği maksimum token sayısı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/supervised_fine_tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:37:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/supervised_fine_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Denetimli İnce Ayar (SFT), dil modeli gibi büyük bir önceden eğitilmiş modeli alıp, belirli bir alt görev için etiketlenmiş küçük ve yüksek kaliteli bir veri setinde eğitimine devam etmeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/supervised_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:37:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/supervised_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Denetimli öğrenmede algoritma, etiketli bir veri seti üzerinde eğitilir; yani her girdi örneği doğru çıktı ile eşleştirilir. Amaç, modelin girdiler ile çıktılar arasındaki temel ilişkiyi öğrenmesini sağlamaktır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir modelin etiketli eğitim örneklerine dayanarak girdileri çıktılara eşlemeyi öğrendiği bir makine öğrenimi paradigması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/summarization/Sat, 18 Jul 2026 15:37:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/summarization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Metin özetleme, kritik anlamı kaybetmeden büyük hacimli metinleri daha kısa versiyonlara indirger. Özetleme, kaynak metinden önemli cümleleri seçen çıkarımsal (extractive) veya yeni cümleler üreten soyutlayıcı (abstractive) olabilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Ana bilgileri koruyarak daha uzun bir metnin kısa ve tutarlı bir özetini oluşturan bir Doğal Dil İşleme (NLP) görevi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/softmax/Sat, 18 Jul 2026 15:37:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/softmax/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Softmax, çok sınıflı sınıflandırma görevlerinde sinir ağlarının çıktı katmanında yaygın olarak kullanılır. Ham logitleri alır ve her bir elemanın bir olasılığı temsil edecek şekilde normalize eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Rastgele reel değerli skorları bir olasılık dağılımına dönüştüren matematiksel bir fonksiyon.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/testing/Sat, 18 Jul 2026 15:37:31 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/testing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka mühendisliğinde test etme, modelleri önyargıları, hataları ve sağlamlık sorunlarını belirlemek için çeşitli veri setleriyle titizlikle değerlendirmeyi içerir. Kod bileşenleri için birim testleri, entegrasyon testleri vb. dahildir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kalite ve güvenliği sağlamak amacıyla bir yapay zeka modelinin görünmeyen veriler üzerindeki performansını ve güvenilirliğini sistematik olarak değerlendirme süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semantic_search/Sat, 18 Jul 2026 15:37:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semantic_search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Anlamsal arama, basit anahtar kelime eşleşmesinin ötesine geçerek bir sorgunun arkasındaki niyeti ve bağlamsal anlamı yorumlar. Metni yüksek boyutlu bir uzayda vektörler olarak temsil etmek için gömmeleri kullanarak,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sadece anahtar kelime eşleşmesi yapmak yerine sorgu terimlerinin anlamını anlayan arama teknolojisi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/residual_connection/Sat, 18 Jul 2026 15:37:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/residual_connection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Atlayıcı bağlantılar olarak da bilinen artımlı bağlantılar, bir girdiyi sonraki bir katmanın çıktısına doğrudan ekleyerek gradyanların ağ üzerinden akmasını sağlar. Bu mimari, kaybolan gradyan sorununu çözer.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Derin ağlarda gradyan akışını kolaylaştırmak için girdiyi doğrudan bir katmanın çıktısına ekleyen mekanizma.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/retrieval/Sat, 18 Jul 2026 15:37:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/retrieval/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgi getirme, kullanıcı sorgularına veya bağlama dayalı olarak büyük veri setlerinden veya harici bilgi tabanlarından belirli bilgileri arama ve çıkarma teknik sürecidir. Modern yapay zeka sistemlerinde bu süreç,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model girdilerini zenginleştirmek için veritabanından veya bilgi tabanından ilgili verileri çekme süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_supervised_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:37:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_supervised_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kendi kendine denetimli öğrenme, algoritmanın etiketlenmemiş veriden kendisi denetim sinyalleri oluşturduğu bir tekniktir; genellikle girdinin eksik kısımlarını tahmin ederek bunu yapar. Bu yöntem, denetimsiz</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modelin, temsiller öğrenmek için girdi verisinden kendi etiketlerini ürettiği bir eğitim yöntemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sdk/Sat, 18 Jul 2026 15:37:16 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/sdk/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>SDK, geliştiricilerin belirli platformlar veya hizmetler için uygulamalar oluşturmasını sağlayan yazılım geliştirme araçları koleksiyonudur. Yapay zeka için SDK&rsquo;ler, önceden hazırlanmış kütüphaneler, API&rsquo;ler ve</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Uygulama geliştirmek için araçlar, kütüphaneler ve dokümantasyon sağlayan Yazılım Geliştirme Kiti.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reasoning/Sat, 18 Jul 2026 15:37:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reasoning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada akıl yürütme, verileri işlemek ve içgörüler üretmek için mantıksal çıkarım, tümevarım veya abduksiyonu simüle eden algoritmaları içerir. Sembolik mantık, olasılıksal çıkarım ve diğer teknikleri kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Akıl yürütme, mevcut bilgilere dayanarak sonuç çıkarma, tahmin yapma veya sorun çözme gibi bilişsel süreçleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/react/Sat, 18 Jul 2026 15:37:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/react/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ReAct çerçevesi, Dil Modellerinin (LLM) hem akıl yürütme izleri hem de görev odaklı eylemleri iç içe geçmiş bir şekilde üretemesini sağlar. İnsan benzeri düşünce süreçlerini simüle ederek modellerin genişletilmiş araçlarla etkileşime girmesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/relu/Sat, 18 Jul 2026 15:37:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/relu/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>ReLU, hesaplama verimliliği ve kaybolan gradyan sorununu hafifletme yeteneği nedeniyle derin öğrenme sinir ağlarında yaygın olarak kullanılır. Matematiksel olarak f(x) = max(0, x) şeklinde tanımlanır ve doğrusal olmayanlık özelliği getirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rest_api/Sat, 18 Jul 2026 15:37:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rest_api/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>REST API&rsquo;leri, GET, POST, PUT ve DELETE gibi HTTP protokolleri üzerinden durum bilgisi taşımayan (stateless) işlemler kullanarak istemciler ile sunucular arasındaki iletişimi sağlar. Kaynakları URI&rsquo;ler olarak yapılandırır ve standart veri formatlarını kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/recurrent_neural_network/Sat, 18 Jul 2026 15:37:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/recurrent_neural_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>RNN&rsquo;ler, metin, genom, el yazısı veya konuşma gibi veri dizilerindeki kalıpları tanımak üzere tasarlanmıştır. Beslemeli ağlardan farklı olarak, geçmiş bilgileri yakalamak için dahili bir hafızaya sahiptirler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), düğümler arasındaki bağlantıların zamansal bir dizi boyunca yönlendirilmiş bir grafik oluşturduğu yapay sinir ağları sınıfından biridir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prompt_injection/Sat, 18 Jul 2026 15:36:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prompt_injection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İstem enjeksiyonu, büyük dil modellerinin kullanıcı talimatlarını nasıl yorumladığından yararlanarak, girdi metni içinde gizli veya çelişkili yönergeler yerleştirir. Bu durum, modelin orijinal güvenlik protokollerini veya talimatlarını görmezden gelmesine ve saldırganın belirlediği eylemleri gerçekleştirmesine neden olabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/positional_encoding/Sat, 18 Jul 2026 15:36:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/positional_encoding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dönüştürücüler, RNN&rsquo;ler gibi ardışık değil, tüm belirteçleri paralel olarak işlediğinden belirteç sırasına dair içsel bir bilgiye sahip değildir. Konumsal kodlama, girdi gömme vektörlerine belirli vektörler ekleyerek belirteçlerin sıralama bilgisini modele sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantization/Sat, 18 Jul 2026 15:36:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/quantization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Nicelleme, yüksek hassasiyetli kayan nokta sayılarını (örneğin FP32) daha düşük hassasiyetli formatlara (örneğin INT8 veya FP16) dönüştürür. Bu azalma, modelin bellek kullanımını ve hesaplama gereksinimlerini düşürür, böylece modelin dağıtımını ve çıkarımını hızlandırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qlora/Sat, 18 Jul 2026 15:36:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/qlora/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>QLoRA, Düşük Ranklı Uyarlamayı (LoRA) 4-bit nicelleme ile birleştirerek devasa modelleri ince ayarlamak için gereken bellek kullanımını önemli ölçüde azaltır. Ağırlıkları 4-bit formatta saklayarak ve üçüncül adaptörler ekleyerek, yüksek bellek gereksinimini minimuma indirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/question_answering/Sat, 18 Jul 2026 15:36:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/question_answering/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Soru Cevaplama (QA), verilen bir bağlamdan veya bilgi tabanından kullanıcı sorgularına doğru yanıtlar bulmayı veya üretmeyi içerir. Belirli belgelere dayanan kapalı alan soru cevaplama ile genel bilgiye dayanan açık alan soru cevaplama arasında değişir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/named_entity_recognition/Sat, 18 Jul 2026 15:36:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/named_entity_recognition/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), metindeki adlandırılmış varlıkları bulup önceden tanımlanmış kategoriler (kişi isimleri, kuruluşlar, konumlar, medikal terimler vb.) altında sınıflandıran bilgi çıkarımının bir alt görevidir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Temel bilgi varlıklarını önceden tanımlanmış kategorilere belirleyen ve sınıflandıran doğal dil işleme görevi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/overfitting/Sat, 18 Jul 2026 15:36:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/overfitting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Aşırı öğrenme, bir model eğitim verisini rastgele gürültü ve aykırı değerler de dahil olmak üzere çok iyi öğrendiğinde ortaya çıkar; bu durum eğitim verisinde mükemmel performansa ancak yeni, görülmemiş test verilerinde kötü performansa yol açar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multiple_instance_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:36:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multiple_instance_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çoklu Örnek Öğrenimi (MIL), verilerin tek bir etikete sahip &rsquo;torbalar&rsquo; halinde gruplandırıldığı ve bu torbalar içindeki bireysel örneklerin etiketlenmediği senaryoları ele alır. Bir torba genellikle pozitif olarak etiketlenir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Etiketlerin bireysel örnekler yerine örnek torbalarına atandığı zayıf denetimli öğrenme paradigması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/optimization/Sat, 18 Jul 2026 15:36:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/optimization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğreniminde optimizasyon, model performansını iyileştirmek amacıyla model parametrelerini ayarlayarak bir kayıp fonksiyonunu minimize eden algoritmaları ifade eder. Yaygın yöntemler arasında Gradyan İnişi ve</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>En iyi çözüm parametrelerini bulmak için bir amaç fonksiyonunu minimize veya maksimize etme matematiksel süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/planning/Sat, 18 Jul 2026 15:36:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/planning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada planlama, başlangıç durumundan istenen bir hedef duruma ulaşacak bir eylem dizisi belirlemeyi içerir. Bu süreç, eylemlerin etkilerini ve ortamın kısıtlamalarını düşünmeyi gerektirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli hedeflere ulaşmak için tanımlanmış bir ortamda bir dizi eylem üretme bilişsel süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/memory/Sat, 18 Jul 2026 15:36:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/memory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada bellek, modellerin tek bir çıkarım adımının ötesinde bilgiyi korumasını sağlayan mekanizmaları ifade eder. Bu, kısa vadeli çalışma belleğini (anlık bağlam için) ve uzun vadeli hafızayı (tarihsel veri veya kalıcı öğrenme için) içerir. Modern dil modellerinde bellek genellikle vektör veritabanları, bağlam pencereleri ve hafıza yönetim katmanları aracılığıyla uygulanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multimodal/Sat, 18 Jul 2026 15:36:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multimodal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok modlu yapay zeka sistemleri, dünya hakkında daha kapsamlı bir anlayış oluşturmak için farklı duyusal girdilerden bilgiyi entegre eder. Tek bir veri türüne kısıtlı olan tek modlu modellerin aksine, çok modlu modeller farklı veri formatları arasındaki ilişkileri öğrenerek daha güçlü genelleme yetenekleri sunar. Örneğin, bir görüntüyü ve metni birlikte analiz ederek bağlamsal çıkarımlar yapabilirler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_agent_system/Sat, 18 Jul 2026 15:36:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_agent_system/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çoklu ajan sistemleri, her biri farklı görevlere veya alanlara uzmanlaşmış olabilecek birden fazla bağımsız ajandan oluşur. Bu ajanlar, ortak bir hedefe ulaşmak için eylemlerini iletişim kurarak ve koordinasyon sağlayarak düzenlerler. Sistemler, merkezi olmayan karar verme, görev bölüşümü ve dinamik planlama gibi özelliklerle karmaşık senaryoları yönetebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_context_protocol/Sat, 18 Jul 2026 15:36:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_context_protocol/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Model Bağlam Protokolü (MCP), yapay zeka uygulamalarının veritabanları, API&rsquo;ler ve dosya sistemleri gibi çeşitli veri kaynaklarına tek tip bir şekilde bağlanmasını sağlayan açık bir standarttır. Karmaşık entegrasyon kodunu soyutlayarak, geliştiricilerin modelleri farklı veri kaynaklarına bağlamasını basitleştirir ve ekosistemler arası uyumluluğu artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_serving/Sat, 18 Jul 2026 15:36:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/model_serving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Model sunumu, statik olarak eğitilmiş bir modeli, gelen istekleri işleyen, çıkarım (inference) gerçekleştiren ve sonuçları döndüren ölçeklenebilir bir altyapıya sarmalama işlemidir. Temel zorluklar arasında düşük gecikme süresi, yüksek eşzamanlılık desteği, kaynak optimizasyonu ve model versiyon yönetimi yer alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_base/Sat, 18 Jul 2026 15:35:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge_base/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir bilgi tabanı, AI sistemlerinin doğru ve bağlama duyarlı yanıtlar sunmak için sorgulayabileceği, özenle hazırlanmış veri, belge veya gerçekleri içeren dijital bir kütüphanedir. Çıkarım Destekli Üretim (Retrieval-Augmented Generation) gibi modern mimarilerde,</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/latency/Sat, 18 Jul 2026 15:35:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/latency/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gecikme, genellikle milisaniye cinsinden ifade edilen bir AI hizmetinin tepki süresini ölçer. Çıkarım süresini, ağ iletim gecikmelerini ve işleme aşamalarındaki ek yükleri içerir. Düşük gecikme, özellikle</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir AI sisteminde bir isteğin başlatılması ile yanıtın başlaması arasındaki zaman gecikmesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/loss_function/Sat, 18 Jul 2026 15:35:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/loss_function/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Maliyet veya hata fonksiyonu olarak da bilinir, kayıp fonksiyonu modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini gösteren skaler bir değer sağlar. Eğitim sırasında optimizasyon algoritmaları, gradyanları hesaplamak için bu değeri kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_rate/Sat, 18 Jul 2026 15:35:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_rate/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Öğrenme oranı, her eğitim yinelemesinde hesaplanan gradiente göre model ağırlıklarının ne kadar güncelleneceğini belirler. Çok yüksek bir öğrenme oranı, modelin optimum noktayı geçmesine (overshoot) neden olabilir,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için model optimizasyonu sırasında adım boyutunu kontrol eden bir hiperparametre.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/long_short_term_memory/Sat, 18 Jul 2026 15:35:51 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/long_short_term_memory/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>LSTM ağları, standart RNN&rsquo;lerde yaygın olan kaybolan gradyan sorununu, bir hücre durumu ve üç kapı mekanizması (giriş, unutma ve çıkış kapıları) kullanarak ele alır. Bu kapılar, bilginin akışını düzenleyerek</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/function_calling/Sat, 18 Jul 2026 15:35:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/function_calling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Fonksiyon çağırma, büyük dil modellerinin (LLM) hangi işlevin yürütüleceğini ve hangi argümanların kullanılacağını belirten JSON nesneleri gibi yapılandırılmış çıktılar üreterek harici araçlarla ve API&rsquo;lerle etkileşim kurmasını sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>LLM&rsquo;lerin belirli yazılım işlevlerini tetikleyen yapılandırılmış veriler çıkarmasına olanak tanıyan bir mekanizma.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gradient_descent/Sat, 18 Jul 2026 15:35:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gradient_descent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gradyan inişi, türevlenebilir bir fonksiyonun yerel bir minimumunu bulmak için kullanılan birinci dereceden iteratif bir optimizasyon algoritmasıdır. Makine öğreniminde, model ağırlıklarını gradyanın tersi yönde günceller.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Model parametrelerini ayarlayarak bir kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için kullanılan iteratif bir optimizasyon algoritması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/human_in_the_loop/Sat, 18 Jul 2026 15:35:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/human_in_the_loop/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnsan döngüsü içinde (HITL), veri etiketleme, model değerlendirmesi veya nihai karar onayı gibi iş akışının çeşitli aşamalarında insan müdahalesi gerektiren yapay zeka sistemlerini ifade eder. Bu yaklaşım, doğruluğu ve hesap verebilirliği artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/jailbreak/Sat, 18 Jul 2026 15:35:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/jailbreak/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Jailbreak, bir yapay zeka modelini yerleşik güvenlik yönergelerini görmezden gelmeye ve nefret söylemi, tehlikeli talimatlar gibi yasaklanmış içerikler üretmeye ikna eden spesifik girdiler veya istemler oluşturmayı içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir yapay zeka modelinin güvenlik filtrelerini ve etik kısıtlamalarını atlamak için tasarlanmış bir istem mühendisliği tekniği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/interpretability/Sat, 18 Jul 2026 15:35:30 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/interpretability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yorumlanabilirlik veya açıklanabilirlik, yapay zeka modellerinin iç işleyişini ve karar verme süreçlerini insanlar için şeffaf ve anlaşılır hale getirmeyi içerir. Bu, hata ayıklama, güven oluşturma ve düzenleyici uyumluluk için kritiktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fairness/Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fairness/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada adalet, algoritmaların ırk, cinsiyet veya yaş gibi korunması gereken niteliklere dayalı toplumsal önyargıları sürdürmediğinden veya artırmadığından emin olan kritik bir etik ölçüttür.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Adalet, yapay zeka sistemlerinin belirli gruplara karşı önyargılı veya ayrımcı sonuçlar üretmemesi gerektiği ilkesini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/flux/Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/flux/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgisayar bağlamlarında akış, bir zaman dilimi içinde belirli bir alan üzerinden bir miktarın aktarım hızını tanımlar. Yapay zeka ve veri mühendisliğinde, bilgi sürekli hareket ettiğinde veri akışına (streaming) ilişkindir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/few_shot_prompting/Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/few_shot_prompting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu yöntem, doğrudan istem içinde birkaç açıklayıcı örnek sağlayarak büyük dil modellerinin bağlam içi öğrenme yeteneklerinden yararlanır. Model ağırlıklarını güncellemeyi gerektiren ince ayarın aksine,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Az örnekli istem, büyük dil modellerinin (LLM) davranışlarını yönlendirmek için istem içinde küçük sayıda giriş-çıkış örneği sunulduğu bir tekniktir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/few_shot_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/few_shot_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Az örnekli öğrenme, modellerin yalnızca birkaç örneğe dayanarak genelleme yapabilmesini sağlamayı amaçlar ve insan öğrenme verimliliğini taklit eder. Genellikle, bir modelin önceden eğitildiği meta-öğrenme stratejilerine dayanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Az örnekli öğrenme, modellerin çok sınırlı etiketli eğitim verisinden yeni kavramları öğrendiği bir makine öğrenimi paradigmasıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/federated_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:34:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/federated_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dağıtık öğrenme, organizasyonların hassas ham verileri paylaşmadan yapay zeka modellerini işbirliği içinde eğitmesine olanak tanır. Bilgileri merkezileştirmek yerine, model yerel cihazlara gönderilir ve burada öğrenme işlemi gerçekleştirilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Dağıtık öğrenme, verileri yerel tutarak modelleri merkezi olmayan cihazlar üzerinde eğiten dağıtık bir makine öğrenimi yaklaşımıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/docker/Sat, 18 Jul 2026 15:34:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/docker/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Docker, geliştiricilerin bir uygulamayı tüm bağımlılıklarıyla birlikte yazılım geliştirme için standartlaştırılmış bir birime paketlemesini sağlar. Bu konteynerler, tutarlılığı sağlarken yazılımı ortamından izole eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Docker, uygulamaları hafif, taşınabilir konteynerler içinde geliştirmek, dağıtmak ve çalıştırmak için bir platformdur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dropout/Sat, 18 Jul 2026 15:34:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dropout/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sinir ağlarında dropout, her eğitim adımında nöronların rastgele bir alt kümesini geçici olarak kaldırarak aşırı öğrenmeyi engeller. Bu, ağın bileşenlerin uyum içinde çalıştığı güçlü özellikler öğrenmeye zorlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Dropout, aşırı öğrenmeyi (overfitting) önlemek için eğitim sırasında nöronları rastgele yok sayan bir düzenlileştirme tekniğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embedding_model/Sat, 18 Jul 2026 15:34:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embedding_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu modeller, benzer öğelerin daha yakın konumlandırıldığı yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu sürekli bir vektör uzayına haritalar. Bu dönüşüm, anlamsal ilişkileri yakalar ve benzerlik aramalarına olanak tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir gömme modeli, metin veya görüntüler gibi ham verileri anlamsal anlamı temsil eden yoğun sayısal vektörlere dönüştürür.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/encoder/Sat, 18 Jul 2026 15:34:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/encoder/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Encoder&rsquo;lar ham girdi dizilerini veya veri yapılarını işleyip bunları genellikle gömme veya kodlar olarak adlandırılan gizli uzay temsillerine dönüştürür. Transformer ve Autoencoder gibi mimarilerde merkezî bir role sahiptirler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir encoder, girdi verilerini sıkıştırılmış ve anlamlı bir temsile dönüştüren bir sinir ağı bileşenidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/explainability/Sat, 18 Jul 2026 15:34:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/explainability/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, SHAP veya LIME gibi teknikler sayesinde özellik önem derecelerini görselleştirerek karmaşık AI sistemlerindeki &lsquo;siyah kutu&rsquo; sorununu ele alır ve modellerin belirli tahminlere nasıl vardığını anlamaya yardımcı olur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decoder/Sat, 18 Jul 2026 15:34:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decoder/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sıradan sıraya modellerde çözücü, kodlayıcı tarafından üretilen bağlam vektörünü alır ve hedef çıktıyı adım adım oluşturur. İlgili kısımlara odaklanmak için dikkat mekanizmalarını kullanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kodlanmış gizli temsillerden çıktı dizilerini oluşturan sorumluluğa sahip sinir ağı bileşeni.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/distributed_training/Sat, 18 Jul 2026 15:34:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/distributed_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dağıtık Eğitim, hesaplamayı birden fazla GPU veya düğüm üzerinde paralelleştirerek model yakınsamasını hızlandırır. Teknikler arasında her işçinin veri alt kümesini işlediği veri paralelliği ve model paralelliği bulunur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Veri veya hesaplamaları birden fazla cihaz veya sunucu arasında bölerek makine öğrenimi modellerini eğitme yöntemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepfake/Sat, 18 Jul 2026 15:34:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deepfake/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin sahtecilikler, üretici karşıtı ağlar (GAN&rsquo;lar) veya oto-encoderlar kullanılarak oluşturulan hiper-gerçekçi ses veya video manipülasyonlarıdır. Yanlış bilgi, gizlilik ve etik konular açısından önemli endişeler yaratırlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir kişinin benliğinin yapay zeka ve derin öğrenme teknikleri kullanılarak başka biriyle değiştirildiği sentetik medya.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/continuous_integration/Sat, 18 Jul 2026 15:34:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/continuous_integration/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sürekli Entegrasyon (CI), çok sayıda katılımcının kod değişikliklerini tek bir yazılım projesinde birleştirmeyi otomatize eden kritik bir DevOps uygulamasıdır. Otomatik derlemeler ve testler çalıştırılarak entegrasyon süreci sağlanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Geliştiricilerin kod değişikliklerini sık sık merkezi bir depoya birleştirdiği, otomatik derlemeleri ve testleri tetikleyen bir yazılım geliştirme uygulaması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_protection/Sat, 18 Jul 2026 15:34:02 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/data_protection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri Koruması, kişisel ve tescilli verileri ihlaller ve kötüye kullanımlara karşı güvence altına almak üzere tasarlanmış yasal, teknik ve organizasyonel önlemleri kapsar. Yapay zeka bağlamında bu, şifreleme, erişim kontrolü gibi yöntemlerin uygulanmasını içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bpe/Sat, 18 Jul 2026 15:33:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bpe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bayt Çifti Kodlama (BPE), kelime hazinesinde bulunmayan (out-of-vocabulary) kelimelerle başa çıkmak için doğal dil işleme alanında uyarlanmış bir veri sıkıştırma tekniğidir. İşlem, bireysel karakterlerden oluşan bir hazineden başlar ve en sık görülen karakter çiftlerini yinelemeli olarak birleştirerek devam eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/claude/Sat, 18 Jul 2026 15:33:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/claude/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Claude, yapay zeka güvenliği şirketi Anthropic tarafından oluşturulan gelişmiş büyük dil modelleri serisidir. Güçlü hizalama ilkeleri ve Anayasal Yapay Zeka çerçevesiyle tanınan Claude, kullanıcılarla etkileşimde bulunurken güvenlik ve etik ilkeleri ön planda tutmayı amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cli/Sat, 18 Jul 2026 15:33:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cli/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir Komut Satırı Arayüzü (CLI), kullanıcıların grafiksel öğeler yerine metinsel komutlar girerek yazılımı kontrol etmesini sağlar. Yapay zeka geliştirme süreçlerinde, CLI&rsquo;lar betikleri çalıştırmak, modelleri yönetmek ve bulut kaynaklarını yapılandırmak için hayati önem taşır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chain_of_thought_prompting/Sat, 18 Jul 2026 15:33:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chain_of_thought_prompting/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Düşünce Zinciri (CoT) isteme tekniği, büyük dil modellerinin karmaşık akıl yürütme görevlerindeki performansını, modelden adım adım mantığını açıkça ifade etmesini isteyerek artırır. Model doğrudan sonuca atlamak yerine, sorunu çözme sürecini detaylandırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/code/Sat, 18 Jul 2026 15:33:48 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/code/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kod, bilgisayarların belirli görevleri yerine getirmek için yürüttüğü Python, C++ veya JavaScript gibi programlama dillerinde yazılan talimatlar bütünüdür. Yapay zeka alanında kod, sinir ağlarının oluşturulmasından eğitim süreçlerine kadar temel bir rol oynar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adapter/Sat, 18 Jul 2026 15:33:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adapter/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Adaptörler, öncelikle büyük dil modellerinde ve dönüştürücülerde kullanılan parametre verimliliğine dayalı bir ince ayama tekniğidir. Tüm model ağırlıklarını güncellemek (ki bu hesaplama açısından pahalıdır) yerine, adaptörler yalnızca küçük bir ek parametre setini eğitir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agentic/Sat, 18 Jul 2026 15:33:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agentic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Ajansal&rsquo; terimi, yüksek bir özerklik derecesiyle çalışan yapay zeka ajanlarını tanımlar. Basitçe metin tahmini yapan veya veri sınıflandıran pasif modellerin aksine, ajansal sistemler karmaşık hedefleri parçalara ayırabilir, araçları kullanabilir ve eylemleri gerçekleştirebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/activation_function/Sat, 18 Jul 2026 15:33:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/activation_function/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir aktivasyon fonksiyonu, sinir ağına doğrusal olmayan özellikler kazandırarak karmaşık desenleri ve verilerdeki ilişkileri öğrenmesini sağlar. Bu fonksiyonlar olmadan çok katmanlı bir ağ, doğrusal bir dönüşüm gibi davranır ve karmaşık görevleri yerine getiremez.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/attention/Sat, 18 Jul 2026 15:33:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/attention/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dikkat mekanizmaları, modellerin özellikle metin gibi sıralı verilerde girdileri işlerken ilgili bilgilere odaklanmasını sağlar. Dikkat puanlarını hesaplayarak model, hangi öğelere daha fazla dikkat etmesi gerektiğini belirler ve bağlamsal bağımlılıkları yakalar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_ethics/Sat, 18 Jul 2026 15:33:32 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_ethics/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Etik, yapay zeka teknolojilerinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamak amacıyla tasarlanmış ilkeler ve standartlar çerçevesini kapsar. Şeffaflık, adalet ve hesap verebilirlik gibi kritik konuları ele alır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/trade_off/Sat, 18 Jul 2026 15:33:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/trade_off/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve mühendislikte trade-off (feda etme/uzlaşım), model doğruluğu ile hesaplama maliyeti veya gecikme süresi ile hassasiyet gibi çelişkili hedefleri optimize ederken gereken dengeyi ifade eder. Kaynaklar sınırlı olduğundan, bir metriği iyileştirmek genellikle diğerini kötüleştirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/training_free/Sat, 18 Jul 2026 15:33:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/training_free/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Training-free (eğitimsiz) yaklaşımlar, geri yayılım (backpropagation) yoluyla temel ağırlıkları güncellemeden model davranışını veya çıktısını değiştiren teknikleri ifade eder. Bu yöntemler genellikle prompt mühendisliği, özellik uzayı manipülasyonu veya çıkarım zamanı stratejilerini kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/two_stage/Sat, 18 Jul 2026 15:33:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/two_stage/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İki aşamalı mimariler, karmaşık bir görevi iki ayrı adıma böler; genellikle tespit (detection) ardından sınıflandırma veya iyileştirme gelir. Bilgisayarlı görüde, nesne algılayıcılar (örneğin Faster R-CNN) ilk aşamada olası nesne bölgelerini önerir, ikinci aşamada ise bu bölgeleri sınıflandırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vision_based/Sat, 18 Jul 2026 15:33:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vision_based/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Görsel tabanlı paradigmalar, görsel sahnelerden anlamlı bilgi çıkarmak için kameraları ve görüntü işleme algoritmalarını kullanır. Bu sistemler robotik, otonom sürüş ve artırılmış gerçeklik gibi alanlarda temel oluşturur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Dünyayı algılamak ve etkileşim kurmak için öncelikle görsel veri girdilerine güvenen sistemler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/zero_shot/Sat, 18 Jul 2026 15:33:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/zero_shot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sıfır atış (zero-shot) öğrenme, modellerin ilk eğitim aşamasında etiketli eğitim verisi sağlanmayan yeni kategorilere veya görevlere genelleme yapabilmesini sağlar. Bu genellikle semantik gömme (embedding) uzayındaki ilişkileri veya dil modellerinin önceden öğrenilmiş bilgilerini leveraj ederek elde edilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/post_training/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/post_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eğitim sonrası, makine öğrenimi yaşam döngüsünde, modelin büyük ölçekli ve genel amaçlı veriler üzerinde ilk ön eğitiminden sonra gerçekleşen kritik bir aşamadır. Bu aşamada model, belirli görevlere uyum sağlamak veya performansını artırmak amacıyla özel veri setleri üzerinde yeniden eğitilir veya ince ayarlanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/real_time/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/real_time/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada gerçek zamanlı, bir sistemin girdileri işleyip çıktıları minimum gecikmeyle, genellikle milisaniyeler içinde üretme yeteneğini belirtir. Bu özellik, otonom araç navigasyonu veya canlı dolandırıcılık tespiti gibi anlık karar verilmesi gereken uygulamalar için hayati önem taşır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/task_specific/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/task_specific/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Göreve özgü, nesne algılama veya dil çevirme gibi dar bir hedef setinde üstün performans göstermek üzere özelleştirilmiş yapay zeka modellerini veya bileşenlerini ifade eder. Genel amaçlı temel modellerden farklı olarak, bu modeller belirli alanlarda daha yüksek doğruluk ve verimlilik sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_supervised/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_supervised/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kendiliğinden denetimli öğrenme, denetim sinyalinin manuel etiketleme ihtiyacını ortadan kaldıran otomatik olarak verinin kendisinden türetildiği makine öğreniminin bir alt kümesidir. Model genellikle, örneğin bir cümledeki eksik kelimeleri tahmin ederek veya görüntülerdeki benzerlikleri bularak, veri içindeki yapıyı kullanarak öğrenir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pre_trained/Sat, 18 Jul 2026 15:33:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pre_trained/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ön eğitilmiş bir model, Wikipedia veya ImageNet gibi devasa ve çeşitli veri setleri üzerinde kapsamlı bir şekilde eğitilmiş temel bir yapay zeka modelidir. Bu ilk eğitim, modelin geniş kapsamlı özellikleri öğrenmesini sağlar ve daha sonraki aşamalarda belirli görevlere hızlıca adapte edilmesine olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/open_weight/Sat, 18 Jul 2026 15:32:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/open_weight/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Açık ağırlıklı modeller, tam anlamıyla açık kaynaklı yapay zekadan farklıdır; çünkü yalnızca nihai öğrenilen parametreler yayımlanır, bunları oluşturmak için kullanılan altyapı veya veri her zaman açıklanmaz. Bu durum, kullanıcıların çıkarım yapmak için</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/open_source/Sat, 18 Jul 2026 15:32:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/open_source/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Açık kaynak, bir yazılım projesinin temel kodunun herkese açık olduğu bir geliştirme modelini ifade eder. Yapay zeka alanında bu durum, araştırmacıların ve geliştiricilerin algoritmaları incelemesine, değiştirmesine ve yeniden dağıtmasına izin verir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/out_of_distribution/Sat, 18 Jul 2026 15:32:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/out_of_distribution/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dağılım dışı (OOD) tespit, eğitim veri dağılımının kapsamı dışında kalan girdileri belirler. Modeller genellikle dağılım dışı verilerde kötü performans gösterir veya güvenle yanlış sonuçlar verir; bu da güvenilir olmayan</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/one_step/Sat, 18 Jul 2026 15:32:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/one_step/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğrenmesi ve optimizasyonda, tek adımlı yöntemler yakınsamak için birden fazla yineleme veya güncelleme gerektirmeden sorunları doğrudan çözer. Birçok adımı gerektiren gradyan inişinden farklı olarak,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yinelemeli iyileştirme olmadan, tek bir yinelemede görevi veya karar verme döngüsünü tamamlayan algoritmalar veya süreçler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/one_shot/Sat, 18 Jul 2026 15:32:17 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/one_shot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tek örnekli öğrenme, algoritmanın eğitim sırasında yalnızca bir pozitif örneği gördükten sonra yeni sınıflara veya görevlere genelleme yapmasını gerektiren az örnekli öğrenmenin (few-shot learning) özel bir türüdür. Bu yaklaşım, insan</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_step/Sat, 18 Jul 2026 15:32:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_step/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok adımlı yöntemler, karmaşık bir sorguyu veya görevi daha küçük, yürütülebilir adımlara ayırmayı içerir. Bu yaklaşım, matematiksel problem çözme veya kod üretimi gibi akıl yürütme görevlerinde kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_agent/Sat, 18 Jul 2026 15:32:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok ajanlı sistemler, çevrelerini algılayan, karar veren ve buna göre hareket eden birkaç bağımsız, zeki varlıktan oluşur. Bu ajanlar birbirleriyle iş birliği yapabilir, rekabet edebilir veya müzakere yürütebilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bireysel veya kolektif hedeflere ulaşmak için birden fazla otonom ajanın bir ortamda etkileşime girdiği sistem mimarisi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_stage/Sat, 18 Jul 2026 15:32:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_stage/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çok aşamalı yaklaşımlar, karmaşık iş akışlarını yönetilebilir parçalara ayırarak her adımda uzmanlaşmış işlem yapılmasına olanak tanır. Bu yöntem kontrolü, hata ayıklamayı ve performans optimizasyonunu artırır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Karmaşık bir görevi, her biri belirli hedefler ve çıktılar içeren ayrı ve ardışık fazlara bölen süreç tasarımı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/natural_language/Sat, 18 Jul 2026 15:32:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/natural_language/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Doğal dil, belirsizlikleri, deyimleri ve kültürel nüansları dahil olmak üzere insanların konuşma ve yazma şeklini ifade eder. Yapay zekada doğal dil işleme, sözdizimini, anlam bilgisi ve</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Resmi bilgisayar dillerinin aksine, dilbilgisi, kelime dağarcığı ve bağlamla karakterize edilen standart insan iletişim yöntemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/on_policy/Sat, 18 Jul 2026 15:32:01 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/on_policy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>On-policy algoritmalar, ajanın mevcut politikası tarafından alınan eylemlerden doğrudan öğrenmesini gerektirir. Bu, keşif sırasında toplanan verinin, politikayı güncellemek için hemen kullanıldığı ve böylece</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Değerlendirilen ve iyileştirilen politikanın, veriyi üretmek için kullanılan politika ile aynı olduğu pekiştirmeli öğrenme yaklaşımı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/large_scale/Sat, 18 Jul 2026 15:31:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/large_scale/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Büyük ölçekli, genellikle milyarlarca parametre, terabaytlarca eğitim verisi veya dağıtık hesaplama kümeleri içeren bir yapay zeka sistemindeki bileşenlerin büyüklüğünü ifade eder. Bu yaklaşım, tem&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Devasa veri hacimleri, parametreler veya hesaplama kaynaklarıyla çalışan yapay zeka sistemlerini veya veri setlerini tanımlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/low_cost/Sat, 18 Jul 2026 15:31:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/low_cost/<h2 id="definition">Definition</h2> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Düşük maliyetli yapay zeka, makine öğrenmesiyle ilişkili giriş engellerini ve operasyonel giderleri azaltmayı amaçlayan verimliliğe odaklanır. Bu, model sıkıştırma, nicelleme ve &hellip; gibi teknikleri içerir.</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>Verimlilik</li> <li>Model Sıkıştırma</li> <li>Kenar Hesaplama</li> <li>Maliyet Optimizasyonu</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>Mobil uygulama yapay zeka özellikleri</li> <li>Nesnelerin İnterneti (IoT) sensör işleme</li> <li>Startup Minimum Viable Ürün (MVP) geliştirme</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms.ai-term-hub.com/en/terms/quantization-nicelleme/">quantization (nicelleme)</a></li> <li><a href="https://terms.ai-term-hub.com/en/terms/edge_ai-kenar-yapay-zekas%C4%B1/">edge_ai (kenar yapay zekası)</a></li> <li><a href="https://terms.ai-term-hub.com/en/terms/pruning-budama/">pruning (budama)</a></li> </ul>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_based/Sat, 18 Jul 2026 15:31:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/learning_based/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Öğrenmeye dayalı yaklaşımlar, kalıpları tanımlamak ve veri maruziyetine dayalı kararlar almak için istatistiksel algoritmaya dayanır; bu da kural tabanlı sistemlerden farklıdır. Bu kategori, gözet&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Algoritmaların açık programlama kuralları yerine deneyim yoluyla performans geliştirdiği yöntemleri belirtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/long_horizon/Sat, 18 Jul 2026 15:31:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/long_horizon/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Uzun vadeli problemler, erken kararların etkisinin çok sayıda adım sonra ortaya çıktığı eylem dizilerini içerir. Bu durum robotikte, planlamada ve çok adımlı akıl yürütme görevlerinde yaygındır. Zor&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gecikmiş ödüller veya sonuçlarla uzun zaman dilimleri boyunca karar verme gerektiren görevleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/high_quality/Sat, 18 Jul 2026 15:31:46 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/high_quality/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada yüksek kalite genellikle yüksek sadakat, düşük gürültü ve güçlü genelleme yeteneklerine sahip verileri veya model çıktılarını tanımlar. Yüksek kaliteli eğitim verileri, modellerin&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Üstün doğruluk, güvenilirlik ve minimum gürültü sergileyen veri setlerini, modelleri veya çıktıları ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/held_out/Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/held_out/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Ayrılmış&rsquo; (held-out) bir veri kümesi, makine öğrenimi modelinin eğitim aşamasından kasıtlı olarak hariç tutulan örneklerden oluşur. Bu alt küme, modelin görünmeyen verilere ne kadar iyi genelleme yaptığını değerlendirmek için kullanılır ve modelin geliştirme sürecindeki gerçek performansını objektif bir şekilde ölçmeye olanak tanır. Genellikle eğitim ve test verisi arasında bir ara aşama olarak kullanılır, böylece hiperparametre ayarlaması sırasında test verisinin sızması (data leakage) engellenir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/first_order/Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/first_order/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve matematikte &lsquo;birinci derece&rsquo;, genellikle daha yüksek dereceli etkileşimler olmadan doğrudan, doğrusal ilişkileri içeren sistemleri veya işlemleri tanımlar. Optimizasyonda, bu terim genellikle ikinci türevleri (Hessian matrisi gibi) kullanmadan yalnızca birinci türevlere (gradyanlara) dayalı yöntemleri ifade eder. Bu yaklaşım, hesaplama maliyetini düşürerek büyük veri setlerinde daha hızlı yakınsama sağlar ancak bazen daha yavaş öğrenme hızına veya yerel optimumlarda sıkışmaya neden olabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/high_dimensional/Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/high_dimensional/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yüksek boyutlu, çok sayıda nitelik veya özelliğe sahip veri setlerini veya vektör uzaylarını ifade eder. Yapay zekada bu durum metin gömme (embeddings), görüntü pikselleri veya gen ekspresyon verilerinde yaygındır. Zengin bilgi içermesine rağmen, boyut arttıkça veri noktaları arasındaki mesafe kavramı anlamsızlaşabilir ve gerekli veri miktarı üstel olarak artar. Bu durum, &lsquo;boyutlanın laneti&rsquo; olarak bilinen bir soruna neden olur ve modelin öğrenmesini zorlaştırır, bu nedenle boyut indirgeme teknikleri sıklıkla gereklidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/high_fidelity/Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/high_fidelity/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yüksek sadakatli, jeneratif modellerden çıkan ve otantik veriden ayırt edilemeyecek kadar benzer veya çok yakın olan çıktıları tanımlar. Görüntü üretiminde gerçekçi dokular ve aydınlatma anlamına gelirken; ses üreticiliğinde doğal tonlama ve arka plan gürültüsü eksikliğini ifade eder. Bu kavram, yapay zekanın ürettiği içeriğin insan algısı tarafından doğal kabul edilme düzeyini ölçer ve derin sahtecilik (deepfake) tespit sistemleri ile kullanıcı deneyimi kalitesi açısından kritik öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/high_level/Sat, 18 Jul 2026 15:31:33 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/high_level/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada &lsquo;yüksek seviyeli&rsquo;, karmaşık süreçleri basitleştiren soyutlamaları belirtir. Python gibi yüksek seviyeli diller veya API&rsquo;ler, geliştiricilerin bellek yönetimi veya donanım spesifikasyonlarıyla uğraşmadan modeller oluşturmasına olanak tanır. Bu soyutlama katmanı, geliştirme hızını artırır ve erişilebilirliği yükseltir ancak bazen altta yatan sistemin ince ayar yapılmasını veya derinlemesine optimizasyonunu zorlaştırabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/few_shot/Sat, 18 Jul 2026 15:31:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/few_shot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Az örneklili öğrenme, makine öğrenmesi modellerinin çok sınırlı veriden (genellikle sınıf başına bir ila on örnek) genelleyebilmesini sağlar. Binlerce örneğe ihtiyaç duyan geleneksel gözetimli öğrenmenin aksine, bu yaklaşım az miktarda veriyle hızlı adapte olmayı hedefler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusion_based/Sat, 18 Jul 2026 15:31:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusion_based/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Difüzyon tabanlı modeller, yeni veri örnekleri oluşturmak için rastgele bir dağılımdan iteratif olarak gürültüyü kaldıran jeneratif yapay zeka sınıfındandır. Süreç, Gauss gürültüsünün yavaşça eklendiği ileri aşama ile başlayıp, ardından öğrenilen ters süreçle gürültünün azaltılmasıyla devam eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fine_tuned/Sat, 18 Jul 2026 15:31:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fine_tuned/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnce ayarlama, zaten büyük ve genel bir veri setinde eğitilmiş bir modeli alıp, daha küçük ve görev odaklı bir veri setinde eğitiminin devam ettirilmesini içerir. Bu teknik, modelin genel özelliklerinden yararlanarak belirli bir görevde yüksek performans göstermesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fine_grained/Sat, 18 Jul 2026 15:31:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fine_grained/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnce taneli analiz, nesneleri veya kavramları ana sınıf düzeyinde değil, alt sınıf düzeyinde tanımlamayı ve kategorize etmeyi içerir. Örneğin, köpek ırklarını birbirinden ayırt etmek veya kuş türlerini detaylı olarak sınıflandırmak gibi daha spesifik ayrımlar yapılmasını gerektirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decision_making/Sat, 18 Jul 2026 15:31:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decision_making/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada karar verme, bir sistemin en uygun sonucu seçmek için potansiyel eylemleri belirli kriterlere veya hedeflere göre değerlendirdiği algoritmik süreci ifade eder. Bu süreç, genellikle durum değerlendirmesi ve eylem seçimi adımlarını içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cross_modal/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cross_modal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çapraz mod yapay zeka, görsel, işitsel ve metinsel girdileri birleştirerek ayrı modlardan gelen verileri işlemeyi ve ilişkilendirmeyi içerir. Bu sistemler, ilişkileri anlamak için ortak temsiller öğrenir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Metin ve görüntüler gibi farklı duyusal veri türleri arasında bilgiyi entegre eden ve işleyen teknikler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/closed_loop/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/closed_loop/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada kapalı çevrim sistemleri, davranışlarını veya parametrelerini dinamik olarak ayarlamak için ortamdan gerçek zamanlı geri bildirim kullanır. Bu durum, önceden tanımlanmış dizileri yürüten açık çevrim sistemlerinden farklılık gösterir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/black_box/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/black_box/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada siyah kutu modeli, iç karar verme mantığının şeffaf olmadığı ve insanlar tarafından yorumlanmasının zor olduğu derin sinir ağları gibi karmaşık sistemleri ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İç mekanizmaların gizlendiği ve yalnızca girdilerin ile çıktının gözlemlenebildiği bir sistem.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/continuous_time/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/continuous_time/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sürekli zaman modelleri, durumların zaman içinde düzgün bir şekilde evrimleşmesine olanak tanıyan diferansiyel denklemler kullanarak sistem dinamiklerini tanımlar. Yapay zekada bu durum, Nöral Adi Diferansiyel Denklemler (Neural ODEs) ile örneklenir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wasserstein/Sat, 18 Jul 2026 15:31:03 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/wasserstein/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Toprak Taşıma Mesafesi olarak da bilinen Wasserstein mesafesi, bir dağılımdan diğerine kütle taşımak için gereken minimum &lsquo;iş&rsquo; miktarını hesaplayarak iki olasılık dağılımı arasındaki benzerlik derecesini nicelendirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir olasılık dağılımını diğerine dönüştürmek için gereken minimum maliyete dayalı olarak olasılık dağılımları arasındaki mesafeyi ölçen bir metrik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vehicle/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vehicle/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Geleneksel olarak taşıt anlamına gelse de, AI terminolojisinde &lsquo;araç&rsquo; akıllı hizmetlerin teslim mekanizmasını metaforik olarak tanımlayabilir; örneğin mobil uygulamalar, web arayüzleri veya gömülü sistemler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AI bağlamlarında araç, genellikle AI modellerinin son kullanıcılara dağıtıldığı veya sunulduğu platform veya ortamı ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/unlike/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/unlike/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veritabanı sorgulama ve mantığında &lsquo;Benzer Değil&rsquo; genellikle kalıp eşleştirmeyi tersine çeviren NOT LIKE operatörünü ifade eder. Sütun değerinin belirtilen kalıba uymadığı satırlar için true döndürür.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirtilen bir koşula uymayan kayıtları filtrelemek için SQL ve programlamada kullanılan mantıksal bir operatör.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/visual/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/visual/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>AI&rsquo;da &lsquo;görsel&rsquo; terimi öncelikle Bilgisayarlı Görü&rsquo;ye (Computer Vision) ilişkindir; bu alan, makinelerin dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden anlamlı bilgiler çıkarabilmesini sağlamaya adanmıştır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Görme veya imajla ilgili; genellikle görüntüler ve videolar gibi görsel verileri işleyen ve yorumlayan bilgisayarlı görü görevlerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/view/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/view/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veritabanı yönetiminde bir görünüm, kendisi veri içermeyen ancak bir tablo gibi davranan kaydedilmiş bir SQL sorgusu olarak hareket eder. Altta yatan verilere basitleştirilmiş veya özelleştirilmiş bir bakış açısı sağlayarak güvenliği artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vector_database/Sat, 18 Jul 2026 15:30:49 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/vector_database/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Vektör veritabanları, verileri sayısal gömme (embedding) biçimine dönüştürerek yapılandırılmamış verilerin depolanmasını ve alınmasını optimize eder. Benzerlikleri verimli bir şekilde bulmak için Yaklaşık En Yakın Komşu (ANN) gibi algoritmalar kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/understanding/Sat, 18 Jul 2026 15:30:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/understanding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka anlama, istatistiksel korelasyonun ötesine geçerek verinin arkasındaki temel anlamı yorumlar. Dil modelleri için bu, tutarlı ve anlamlı çıktılar üretmek üzere sözdizimini, anlam bilgisi ve pragmatik kavramları kavramayı içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:30:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ayarlama, daha iyi doğruluk veya verimlilik elde etmek için bir makine öğrenimi modelini iyileştirme sürecidir. Bu, öğrenme oranı veya toplu boyut gibi ayarların optimize edildiği hiperparametre ayarlama veya model ağırlıklarının özelleştirildiği ince ayar olabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/transformer/Sat, 18 Jul 2026 15:30:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/transformer/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Attention Is All You Need&rsquo; makalesinde tanıtılan Dönüştürücü mimarisi, doğal dil işlemeyi ve ötesini devrim niteliğinde değiştirdi. Çok başlı öz-dikkat kullanarak, girdi dizisindeki farklı kelimeler veya öğeler arasındaki ilişkilerin önemini ölçer.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/transfer_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:30:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/transfer_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Transfer öğrenimi, yeni ve ilgili görevlerde performansı artırmak ve eğitim süresini kısaltmak için önceden eğitilmiş modellerden yararlanır. Sıfırdan eğitim yapmak yerine, geliştiriciler mevcut ağırlıkları ince ayarlayarak modeli özelleştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir görev için geliştirilen bir modelin, ikinci bir görev için modelin başlangıç noktası olarak yeniden kullanıldığı makine öğrenimi tekniği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/transformers/Sat, 18 Jul 2026 15:30:35 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/transformers/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Transformers&rsquo; terimi genellikle Hugging Face tarafından sürdürülen yaygın kullanılan Python kütüphanesini ifade eder. Önceden eğitilmiş modelleri indirmek, eğitmek ve dağıtmak için kolay kullanılabilir arayüzler sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bu bağlamda, en üst düzey NLP ve çok modlu modeller için popüler açık kaynaklı bir araç seti olan Hugging Face Transformers kütüphanesini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/together/Sat, 18 Jul 2026 15:30:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/together/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Katı bir teknik terim olmasa da, yapay zeka bağlamında &lsquo;birlikte&rsquo; genellikle çoklu ajan sistemlerinin ortak bir hedefe yönelik çalışması veya birden fazla modelin tahminlerini birleştiren toplu öğrenme gibi işbirliğini ima eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/token/Sat, 18 Jul 2026 15:30:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/token/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tokenlar, doğal dil işlemde (NLP) girdi verilerinin temel yapı taşlarıdır ve genellikle kelimeleri, alt-kelime birimlerini veya karakterleri temsil eder. Büyük Dil Modelleri (LLM&rsquo;ler), metni tokenlara dönüştürerek işler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Token, doğal dil işleme modelleri için temel girdi öğesi olarak hizmet eden metin veya verinin ayrık bir birimidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tokenization/Sat, 18 Jul 2026 15:30:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/tokenization/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tokenizasyon, Yapay Doğal Dil İşleme&rsquo;de (NLP) kritik bir ön işleme adımıdır ve yapılandırılmamış metni model tarafından tüketilebilir yapılandırılmış verilere dönüştürür. Cümleleri kelimelere, alt-kelimelere veya karakterlere ayırma sürecini içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Tokenizasyon, ham metin makine öğrenmesi algoritmaları tarafından işlenebilen &rsquo;token&rsquo; adı verilen daha küçük birimlere bölünmesi işlemidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/towards/Sat, 18 Jul 2026 15:30:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/towards/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka geliştirmede &lsquo;yöne&rsquo; genellikle optimizasyon süreçlerinin seyri, örneğin gradyan inişinin ağırlıkları minimum kayıp değerine doğru taşıması anlamına gelir. Ayrıca araştırma yönlerini de ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yöne, yapay zekada yöneldiği ilerlemeyi veya optimizasyon hedeflerini ifade eder ve geliştirilmiş performans veya belirli amaçlara doğru hareketi belirtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/time/Sat, 18 Jul 2026 15:30:21 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/time/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Zaman, özellikle sıralı modelleme ve gerçek zamanlı sistemlerde yapay zekanın temel bir kavramıdır. Veri noktalarının sıralandığı eksen olarak hizmet eder ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) gibi modellerin geçmiş verileri bağlama almasını sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/synthetic/Sat, 18 Jul 2026 15:30:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/synthetic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada sentetik veri, gerçek dünya verilerini taklit eden ancak hiçbir gerçek kişisel veya hassas kayıt içermeyen yapay olarak üretilmiş bilgidir. Gerçek verilere erişimin sınırlı olduğu durumlarda makine öğrenimi modellerini eğitmek için hayati önem taşır&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/symbal/Sat, 18 Jul 2026 15:30:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/symbal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka terminolojisi bağlamında &lsquo;Symbal&rsquo; için yerleşik bir tanım bulunmamaktadır. Bu, &lsquo;Symbolic&rsquo; (sembolik) kelimesinin yazım hatası olup sembolik yapay zekaya atıfta bulunuyor olabilir veya standart dışı bir yeni bir terimdir. Katı teknik bağlamlarda&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/test/Sat, 18 Jul 2026 15:30:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/test/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Test kümesi, eğitim süreci sırasında ayrılan ve nihai modelin genelleme yeteneğini değerlendirmek için kullanılan veri parçasıdır. Hiperparametre ayarlaması için kullanılan doğrulama kümelerinden farklı olarak, test kümesi modelin gerçekten yeni verilere ne kadar iyi uyum sağladığını gösterir&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/through/Sat, 18 Jul 2026 15:30:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/through/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Through&rsquo; kelimesinin yapay zeka terminolojisinde tek başına bir tanımı yoktur. Genellikle &rsquo;throughput&rsquo; (işlem hızı) veya sinyallerin düğümlerden geçtiği &lsquo;sinir ağları katmanları&rsquo; gibi ifadelerde kullanılır. Teknik bağlamdan bağımsız olarak&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Through, bir edattır ve yapay zekada belirli bir teknik terim değildir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/temporal/Sat, 18 Jul 2026 15:30:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/temporal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekadaki zamansal kavramlar, borsadaki fiyatlar, sensör okumaları veya doğal dil cümleleri gibi zaman içinde sıralanmış veri noktalarını analiz etmeyi içerir. Zamansal verileri işleyen modeller, sıra düzenini ve zaman aralıklarını hesaba katmak zorundadır&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/supervised/Sat, 18 Jul 2026 15:29:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/supervised/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Denetimli öğrenme, hem girdileri hem de doğru cevapları (etiketleri) içeren verileri bir algoritmayla beslemeyi içerir. Model, tahmin hatalarını minimize ederek girdileri çıktılara eşlemeyi öğrenir. Bu teknik, sınıflandırma ve regresyon görevlerinde yaygındır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/state/Sat, 18 Jul 2026 15:29:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/state/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir durum, Markov Karar Süreçleri (MDP) gibi sistemlerde gelecekteki davranışı belirlemek için gereken tüm ilgili bilgileri temsil eder. Pekiştirmeli öğrenmede durum, ortamın o anki konfigürasyonunu ve gözlemlerini kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli bir anda bir sistemin veya ajanın tüm yapılandırmasını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/specifically/Sat, 18 Jul 2026 15:29:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/specifically/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka terminolojisinde &lsquo;özellikle&rsquo;, modelleri, veri noktalarını veya işlemleri tanımlarken kesinliği ifade eder. Genel kategorilerden tam parametreleri ayırarak teknik dokümantasyonda netliği sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Daha geniş bir bağlam içindeki hassas, belirgin veya belirli detaylara atıfta bulunur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stochastic/Sat, 18 Jul 2026 15:29:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/stochastic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Stokastik unsurlar, verideki gürültü veya ağırlıkların rastgele başlatılması gibi yapay zeka sistemlerine değişkenlik katar. Deterministik modellerin aksine, stokastik modeller belirsizliği hesaba katarak daha gerçekçi simülasyonlar sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Deterministik sonuçlar yerine rastgelelik ve olasılık içeren süreçleri veya modelleri tanımlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/structural/Sat, 18 Jul 2026 15:29:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/structural/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapısal yönler, verinin veya sinir ağının katmanlarının nasıl organize edildiğini tanımlar. Grafik sinir ağlarında yapı, düğüm bağlantılarını ifade ederken; derin öğrenmede katman topolojisine atıfta bulunur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir sistemdeki bileşenlerin altta yatan organizasyonu, mimarisi veya düzeni ile ilgili olan.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semantic/Sat, 18 Jul 2026 15:29:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/semantic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada anlamsal analiz, yüzeysel desenlerin ötesine geçerek girdilerin temel anlamını anlamaya odaklanır. Bu, kelimeleri veya sembolleri kavramlara eşleyerek ilişkileri yakalama sürecini içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sözdizimsel yapı veya formdan ayırt ederek, dil veya verideki anlamla ilgili olan.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/security/Sat, 18 Jul 2026 15:29:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/security/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka güvenliği; adversarial saldırılar, veri zehirlenmesi ve model sızdırma gibi tehditlere karşı makine öğrenimi modellerini, veri boru hatlarını ve dağıtım altyapısını korumayı amaçlayan önlemleri kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka sistemlerini yetkisiz erişim, kötüye kullanım ve kötü niyetli saldırılara karşı koruma pratiği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/source/Sat, 18 Jul 2026 15:29:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/source/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamlarında &lsquo;kaynak&rsquo;, genellikle eğitim veri setlerinin, açık kaynak kütüphanelerin veya önceden eğitilmiş model ağırlıklarının menşei olarak belirtilir. Üretilebilirlik ve lisans uyumluluğu için kaynakların izlenmesi kritiktir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka geliştirme ve dağıtımında kullanılan veri, kod veya modellerin kökenini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self/Sat, 18 Jul 2026 15:29:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mevcut yapay zeka bilinçten yoksun olsa da, &lsquo;öz&rsquo; terimi genellikle bir modelin kendi çıktılarını, güven düzeylerini veya iç durumlarını analiz ettiği meta-bilişsel yetenekleri tanımlamak için kullanılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekada &lsquo;öz&rsquo;, bir ajanın kimliğini veya öz-atıflı işlem ve içgörü kapasitesini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_attention/Sat, 18 Jul 2026 15:29:19 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/self_attention/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Öz-dikkat, mesafeden bağımsız olarak bir dizideki tüm konumlar arasındaki bağımlılıkları aynı anda yakalamayı sağlar. Her token çifti arasında dikkat skorları hesaplayarak bağlamsal ağırlıklandırmaya izin verir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir sinir ağına, girdi dizisinin farklı parçalarının birbirine göre önem derecesini ağırlıklandırmasına olanak tanıyan mekanizma.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/search/Sat, 18 Jul 2026 15:29:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/search/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Arama, oyun oynama veya rota planlama gibi karmaşık problem uzaylarında gezinmek için kullanılan yapay zekanın temel bir paradigmasıdır. A*, Minimax veya Monte Carlo Ağaç Araması gibi algoritmalar potansiyel hamleleri değerlendirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/scientific/Sat, 18 Jul 2026 15:29:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/scientific/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekadaki bilimsel yaklaşım, kanıta dayalı geliştirme ve doğrulamayı vurgular. Model davranışı hakkında hipotezler kurmayı, kontrollü deneyler yürütmeyi ve sonuçları istatistiksel olarak analiz etmeyi içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekada bilimsel, araştırmada sıkı ampirik yöntemlerin, hipotez testlerinin ve tekrarlanabilirliğin uygulanmasını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/scale/Sat, 18 Jul 2026 15:29:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/scale/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada ölçeklendirme genellikle performansı artırmak için veri setlerinin, model parametrelerinin veya hesaplama gücünün boyutunu büyütme sürecini içerir. Bu kavram, büyük veri setleriyle çalışılan derin öğrenmede merkezi bir öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/scaling/Sat, 18 Jul 2026 15:29:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/scaling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Ölçeklendirme, yapay zeka sistemlerini daha fazla katman, nöron veya eğitim örneği ekleyerek genişleten aktif bir metodolojidir. Artan yükü yönetmek için birden fazla GPU üzerinde dağıtılmış eğitim gibi teknikleri içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/score/Sat, 18 Jul 2026 15:29:05 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/score/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Puanlar, makine öğrenimi modellerinin doğruluk, hassasiyet veya ödül gibi belirli metriklere göre ne kadar iyi performans gösterdiğini nicelendirir. Pekiştirmeli öğrenmede puanlar kümülatif ödülleri gösterirken, sınıflandırmada güven seviyelerini yansıtır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Puan, bir modelin tahmininin veya çözümünün kalitesini, güven düzeyini veya uygunluğunu temsil eden sayısal bir değerdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robust/Sat, 18 Jul 2026 15:28:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robust/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada dayanıklılık, bir modelin düşmanca saldırılara, veri dağılımı değişimlerine veya gürültülü girdilere karşı gösterdiği dirençtir. Dayanıklı bir algoritma, bu tür bozucu koşullar altında bile doğru çalışmaya devam eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/safe/Sat, 18 Jul 2026 15:28:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/safe/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada güvenlik, otomatik sistemlerin öngörülebilir davrandığından ve istenmeyen olumsuz sonuçlara yol açmadığından emin olmak için kısıtlamalar ve güvence mekanizmaları uygulamayı içerir. Bu, teknik önlemleri ve etik çerçeveleri kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/safety/Sat, 18 Jul 2026 15:28:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/safety/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka Güvenliği, gelişmiş yapay zekadan kaynaklanan olumsuz sonuçların önlenmesine odaklanan çok disiplinli bir alandır. Uyum, yorumlanabilirlik ve dayanıklılık gibi teknik zorlukların yanı sıra etik ve politik boyutları da kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robot/Sat, 18 Jul 2026 15:28:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robot/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir robot, bağımsız veya uzaktan kumanda ile görevleri yerine getirmek üzere tasarlanmış otonom veya yarı-otonom mekanik bir cihazdır. Genellikle çevresel algı için sensörler, hareket ve işlem yetenekleri için aktüatörler ve karar verme için kontrol sistemlerinden oluşur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robots/Sat, 18 Jul 2026 15:28:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/robots/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Robotlar, hareket kabiliyetlerine, yapılarına veya uygulama alanlarına göre sınıflandırılabilen çeşitli makine sınıflarını kapsar. Bu kategori endüstriyel kolları, otonom mobil robotları (AMR&rsquo;ler), dronelar ve hizmet robotlarını içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Görevleri özerk olarak yürütmek üzere tasarlanmış birden fazla programlanabilir makineyi ifade eden çoğul hali.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rag/Sat, 18 Jul 2026 15:28:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rag/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Getiriye Dayalı Üretim (RAG), getiriye dayalı ve üretim tabanlı yapay zeka sistemlerinin güçlü yönlerini birleştirir. Ön eğitilmiş bir dil modelinin parametrelerine tamamen güvenmek yerine, RAG önce ilgili belgeleri veya verileri harici bir kaynaktan arar ve bu bağlamı modele enjekte ederek daha doğru ve güncel yanıtlar üretir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reinforcement_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:28:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reinforcement_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Güçlendirilmiş Öğrenme (RL), akıllı ajanların bir ortamda eylemleri nasıl seçmeleri gerektiğine ve kümülatif ödüllerin nasıl maksimize edileceğine odaklanan makine öğrenmesinin bir dalıdır. Denetimli öğrenmeden farklı olarak, RL&rsquo;de önceden etiketlenmiş veri setleri yerine ajan, ortamla etkileşim kurarak öğrenir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reinforcement/Sat, 18 Jul 2026 15:28:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/reinforcement/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Güçlendirme, bir ajanın eylemlerinin sonuçlar tarafından şekillendirildiği temel bir psikolojik ve hesaplamalı mekanizmadır. Makine öğrenmesinde, bu süreç genellikle doğru eylemler için pozitif geri bildirim (ödül) sağlanmasını içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Güçlendirme, karar verme süreçlerini optimize etmek amacıyla ödül veya cezalar aracılığıyla davranışları değiştirme sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rlhf/Sat, 18 Jul 2026 15:28:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rlhf/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnsan Geri Bildiriminden Güçlendirilmiş Öğrenme (RLHF), büyük dil modellerinin çıktılarını insan değerleri ve beklentileriyle daha iyi hizalamak için kullanılan bir yöntemdir. Genellikle üç adımdan oluşur: birincisi denetimli ince ayar, ikincisi insan tercih verileriyle bir ödül modelinin eğitilmesi ve son olarak bu ödül modelini kullanarak politikanın güçlendirilmiş öğrenme ile optimize edilmesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rather/Sat, 18 Jul 2026 15:28:37 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rather/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Rather&rsquo; terimi, tercih veya zıtlık belirten standart bir İngilizce zarftır. Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri gibi spesifik alanlarda ayrı bir teknik kavram oluşturmaz; genellikle dilbilimsel nüansları veya kullanıcı tercihlerini ifade etmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/privacy/Sat, 18 Jul 2026 15:28:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/privacy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada gizlilik, veri toplama, model eğitimi ve çıkarım aşamaları sırasında hassas kullanıcı bilgilerinin yetkisiz erişim veya kötüye kullanımdan korunmasını ifade eder. Bu kavram,</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bireylerin kişisel verilerinin yapay zeka sistemleri içinde nasıl toplandığına, kullanıldığına ve paylaşıldığına dair kontrol hakkı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prompt/Sat, 18 Jul 2026 15:28:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prompt/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir istem, büyük dil modelleri ve diğer üretken yapay zeka sistemleriyle etkileşim kurmanın temel arayüzünü oluşturur. Model çıktısı için bağlamı, tonu ve kısıtlamaları tanımlar. Etkili</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli bir yanıt veya davranış elde etmek için üretken bir yapay zeka modeline sağlanan metin girdisi veya talimat.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rate/Sat, 18 Jul 2026 15:28:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/rate/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada &lsquo;oran&rsquo; en sık öğrenme oranına atıfta bulunur; bu, model ağırlıkları her güncellendiğinde tahmini hataya tepki olarak modelin ne kadar değişeceğini kontrol eden bir hiperparametredir. Bir</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sıklık veya hız ölçümü; genellikle optimizasyonda öğrenme oranları veya token üretim hızlarına atıfta bulunur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/random/Sat, 18 Jul 2026 15:28:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/random/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada rastgelelik, model ağırlıklarını başlatmak, veri setlerini karıştırmak ve aşırı öğrenmeyi önlemek için eğitim sırasında stokastisite (rastgelelik) sağlamak için temel önem taşır. Bilgisayarlar deterministik olduğundan, yapay zeka sistemleri</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/process/Sat, 18 Jul 2026 15:28:12 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/process/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka geliştirmesi içinde süreç, ham veriyi eyleme geçirilebilir içgörülere veya modellere dönüştürmek için gereken sistematik iş akışını belirtir. Bu, veri alma, ön işleme, özellik</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli bir hesaplama hedefine veya sonuca ulaşmak için atılan yapılandırılmış eylemler veya adımlar dizisi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/post/Sat, 18 Jul 2026 15:27:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/post/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Dijital iletişim ve yapay zeka veri bağlamlarında &lsquo;gönderi&rsquo;, çevrimiçi paylaşılan ayrıntılı bir içerik birimini ifade eder. Doğal dil işleme modellerinin eğitimi, duygu analizi ve toplumsal trendlerin izlenmesi için birincil veri kaynağı olarak hizmet eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prior/Sat, 18 Jul 2026 15:27:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prior/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir &lsquo;ön bilgi dağılımı&rsquo;, yeni gözlemler dahil edilmeden önce bir değişken hakkında mevcut inançları veya tarihsel verileri temsil eder. Bayes çıkarımında, ön bilgi dağılımı gözlemlenen verilerin olasılığı (likelihood) ile birleştirilerek güncellenmiş bir sonuç olan arka bilgi dağılımı (posterior) elde edilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pre_training/Sat, 18 Jul 2026 15:27:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/pre_training/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin öğrenmede temel bir teknik olan ön eğitim, bir modelin etiketlere ihtiyaç duymadan devasa miktardaki veriden geniş özellikleri ve kalıpları öğrenmesini sağlar. Bu süreç, modelin benzer görevler için transfer öğrenmeye hazır hale gelmesini ve daha az veriyle hızlıca özelleştirilmesini mümkün kılar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/policy/Sat, 18 Jul 2026 15:27:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/policy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Politika&rsquo; terimi bağlama göre iki farklı anlama gelir. Genel yönetim bağlamında, karar vermeye rehberlik eden bir ilke olarak görülür. Pekiştirmeli Öğrenme (RL) bağlamında ise bir ajanın belirli bir durumla karşılaştığında hangi eylemi seçeceğini belirleyen temel bileşendir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/policies/Sat, 18 Jul 2026 15:27:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/policies/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve teknoloji yönetimi bağlamında politikalar, yapay zeka sistemlerinin nasıl geliştirileceğini, dağıtılacağını ve izleneceğini belirleyen resmi çerçeveleri ifade eder. Bu dokümanlar, organizasyonun etik ilkelerini ve uyumluluk gerekliliklerini netleştirerek riskleri minimize etmeyi amaçlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/open/Sat, 18 Jul 2026 15:27:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/open/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamlarında &lsquo;açık&rsquo; terimi genellikle iki farklı alanı tanımlar: model ağırlıklarının ve kodunun değiştirilebilmesi için herkese açık olduğu açık kaynaklı yazılım ve açık uçlu problemler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekada &lsquo;açık&rsquo;, genellikle önceden tanımlanmış kısıtlamaları veya tam çözüm alanları olmayan açık kaynaklı modelleri veya açık uçlu görevleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/perception/Sat, 18 Jul 2026 15:27:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/perception/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka algısı, ham sensör verilerini daha üst düzey akıl yürütme modülleri tarafından işlenebilen anlamlı bilgilere dönüştürmeyi içerir. Bu, görsel sahneleri yorumlamak için bilgisayarlı görüyü ve konuşmayı anlamak için doğal dil işleme gibi alanları kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/overall/Sat, 18 Jul 2026 15:27:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/overall/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka modellerini değerlendirirken &lsquo;genel&rsquo; metrikler, izole bileşenlere odaklanmak yerine sistemin performansına bütüncül bir bakış sağlar. Buna genel doğruluk, ortalama ortalama hassasiyet (mAP) veya toplam etki dahildir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Genel, bir yapay zeka sisteminin tüm test durumları veya operasyonel senaryolar üzerindeki toplam performansını, doğruluğunu veya etkisini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/point/Sat, 18 Jul 2026 15:27:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/point/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamlarında bir nokta, genellikle özellik uzayı veya gömme vektörü içindeki ayrık bir koordinatı ifade eder. Örneğin, K-Means gibi kümeleme algoritmalarında her veri örneği, uzaydaki bir nokta olarak ele alınır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/optimal/Sat, 18 Jul 2026 15:27:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/optimal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve optimizasyon teorisinde, optimal çözüm; pekiştirmeli öğrenmede maksimum ödül veya regresyonda minimum hata gibi mümkün olan en yüksek performans metriklerine ulaşan çözümdür.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Optimal, verilen kısıtlar içinde en iyi olası çözümü veya eylemi ifade eder; ödüllerin maksimize edilmesi veya maliyetlerin minimize edilmesini hedefler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/online/Sat, 18 Jul 2026 15:27:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/online/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çevrimiçi öğrenme, modelin tüm veriyi aynı anda statik bir yığın üzerinde eğitmek yerine, yeni veri noktaları geldikçe artımsal olarak güncellendiği bir makine öğrenimi paradigmasıdır. Bu yaklaşım kritik öneme sahiptir&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/natural_language_processing/Sat, 18 Jul 2026 15:27:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/natural_language_processing/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Doğal Dil İşleme (NLP), hesaplama dilbilimini istatistiksel, makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleriyle birleştiren yapay zekanın bir alt alanıdır. Makinelerin insan dilini işleyebilmesini sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgisayarların insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlamaya odaklanan yapay zeka dalı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/object/Sat, 18 Jul 2026 15:27:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/object/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir nesne, özellikle nesne yönelimli programlama (OOP) olmak üzere bilgisayar bilimlerinde temel bir kavramdır. Bir sınıfın örneğini temsil eder ve hem durumu (öznitelikler veya veri) hem de davranışı kapsar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/numerical/Sat, 18 Jul 2026 15:27:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/numerical/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve veri bilimi bağlamında sayısal; tamsayılar, kayan noktalı sayılar ve ondalıklar gibi niceliksel değerleri içeren veri türlerini veya yöntemleri ifade eder. Kategorik veya metinsel verilerin aksine, sayısal veriler&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_network/Sat, 18 Jul 2026 15:27:26 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/neural_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir sinir ağı, insan beyninin çalışma şeklini taklit eden bir süreç aracılığıyla veri kümesindeki ilişkileri tanımlamaya çalışan bir dizi algoritmadır. Katmanlardan oluşur.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Biçimsel beyinlerden esinlenen, katmanlar halinde düzenlenmiş birbirine bağlı düğümlerden veya nöronlardan oluşan bir hesaplama sistemi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/moreover/Sat, 18 Jul 2026 15:27:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/moreover/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka dokümantasyonu ve teknik yazım bağlamında &lsquo;Bununla birlikte&rsquo;, destekleyici kanıt eklenmesini veya mevcut tartışmayı güçlendiren başka bir noktanın işaretlenmesini sağlayan bir söyleşim belirleyicisi olarak hizmet eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Ek bilgi sunmak veya önceki bir argümanı pekiştirmek için kullanılan bir geçiş zarfıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi/Sat, 18 Jul 2026 15:27:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Çoklu-&rsquo; öneki, yapay zekada genellikle birkaç paralel bileşen içeren mimarileri veya süreçleri belirtmek için sıklıkla kullanılır. Örnekler arasında, modellerin farklı temsillere odaklanmasını sağlayan Çoklu Baş Dikkatini (Multi-Head Attention) içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_head_attention/Sat, 18 Jul 2026 15:27:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/multi_head_attention/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çoklu Baş Dikkati, standart dikkat mekanizmasını farklı öğrenilmiş doğrusal projeksiyonlarla paralel olarak birden fazla kez çalıştırarak genişletir. Bu, modelin çeşitli bilgilerin alt temsillerine eş zamanlı olarak odaklanmasını sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modelin farklı temsil alt uzaylarından bilgiye aynı anda dikkat etmesine olanak tanıyan dönüştürücü modellerdeki bir mekanizmadır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/motion/Sat, 18 Jul 2026 15:27:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/motion/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgisayarlı görü ve robotik alanlarında hareket, görsel veriler veya fiziksel sistemler içindeki hareketin algılanması ve analizini ifade eder. Optik Akış gibi algoritmalar, görünür hareketin desenini tahmin etmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nash/Sat, 18 Jul 2026 15:27:13 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/nash/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada, özellikle Çoklu Ajan Sistemleri ve Pekiştirmeli Öğrenme&rsquo;de Nash Dengesi, her bir ajanın stratejisinin diğer tüm ajanların stratejileri verildiğinde en uygun olduğu kararlı bir durumu tanımlar. Tek bir ajan stratejisini tek başına değiştirerek avantaj elde edemez.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/matching/Sat, 18 Jul 2026 15:26:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/matching/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Eşleştirme, makine öğreniminde dağıtık veri varlıkları arasındaki ilişkileri kurmak için kritik bir tekniktir. Bilgisayarlı görüde özellik eşleştirme, görüntüler arasında karşılık gelen noktaları tanımlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Eşleştirme, iki veri noktası veya özellik kümesini hizalayarak aralarında karşılıkları, benzerlikleri veya en uygun eşleşmeleri belirlemeyi içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mamba/Sat, 18 Jul 2026 15:26:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/mamba/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Mamba, donanım bilincine sahip seçici bir durum uzayı modeli (SSM) tanıtarak sıralı modellemede önemli bir ilerlemeyi temsil eder. Geleneksel dönüştürücülerin (transformers) dizi uzunluğuyla karesel olarak ölçeklenmesinin aksine, Mamba daha verimli bir yaklaşım sunar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/markov/Sat, 18 Jul 2026 15:26:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/markov/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve olasılık teorisinde Markov süreçleri, durumlar arasında rastgele geçiş yapan sistemleri tanımlamak için kullanılan temel modellerdir. Temel ilke, sistemin geçmiş durumlarını değil, yalnızca mevcut durumu dikkate alan Markov özelliğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/modeling/Sat, 18 Jul 2026 15:26:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/modeling/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka modellemesi, desenleri veriden öğrenmek üzere algoritmalar tasarlamayı, eğitmeyi ve doğrulamayı kapsayan tüm iş akışını içerir. Uygun mimarilerin seçilmesini, kayıp fonksiyonlarının tanımlanmasını ve hiperparametre optimizasyonunu içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modelleme, tahmin, simülasyon veya karar verme yeteneği sağlamak amacıyla gerçek dünya sistemlerinin veya veri dağılımlarının soyut temsillerini oluşturma sürecidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/monte/Sat, 18 Jul 2026 15:26:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/monte/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Monte Carlo teknikleri, matematiksel nicelikleri tahmin etmek için tekrarlı rastgele örneklemeye dayanan bir hesaplama algoritması sınıfıdır. Yüksek boyutlu integrasyon, olasılıksal çıkarım ve belirsizlik altındaki planlama gibi alanlarda özellikle faydalıdırlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/loop/Sat, 18 Jul 2026 15:26:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/loop/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgisayar bilimi ve yapay zeka geliştirmede temel bir kontrol akışı yapısı olan döngü, algoritmaların veri kümeleri üzerinden yinelemeler yapmasına, tekrarlayan hesaplamalar gerçekleştirmesine veya eğitim dönemlerini çalıştırmasına olanak tanır. Yaygın türleri şunlardır</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/loss/Sat, 18 Jul 2026 15:26:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/loss/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Maliyet fonksiyonları olarak da bilinen kayıp fonksiyonları, makine öğrenimi modelinin tahminlerinin eğitim sırasında gerçek değerlerle ne kadar uyumlu olduğunu ölçer. Optimizasyon algoritmasının amacı, bu değeri minimize etmektir</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir modelin tahminleri ile gerçek hedef değerleri arasındaki hatayı nicelendiren sayısal bir değerdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:26:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/machine_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine Öğrenmesi (ML), bilgisayarların tarihsel verilerden kalıpları öğrenmesine ve yeni, daha önce görülmemiş veriler üzerinde kararlar vermesine veya tahminlerde bulunmasına olanak tanır. Gözetimli öğrenme, gözetimsiz öğrenme dahil olmak üzere çeşitli teknikleri kapsar</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/long/Sat, 18 Jul 2026 15:26:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/long/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamında &lsquo;uzun&rsquo;, çoğunlukla uzun belgeler veya uzun video akışları gibi kapsamlı girdileri işleme yeteneğini tanımlar. Büyük dil modelleri için bu, uzun bağlam</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Genellikle doğal dil işleme modellerindeki uzun bağlam pencereleri gibi genişletilmiş veri dizilerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/local/Sat, 18 Jul 2026 15:26:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/local/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamında &lsquo;yerel&rsquo;, genellikle uzaktaki sunuculara güvenmeden doğrudan kullanıcının donanımında (örneğin dizüstü bilgisayar veya akıllı telefon) gerçekleştirilen işlemleri belirtir. Bu yaklaşım veri gizliliğini artırır</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Verilerin merkezi bir bulut ortamı yerine belirli bir cihazda işlenmesini veya saklanmasını ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llm/Sat, 18 Jul 2026 15:26:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/llm/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Büyük Dil Modelleri (LLM&rsquo;ler), dönüştürücü (transformer) mimarilerine dayanan, metin ve kod gibi devasa veri setleriyle eğitilmiş gelişmiş yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, dildeki istatistiksel kalıpları öğrenerek</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İnsan benzeri dili anlamak ve üretmek amacıyla devasa metin veri setleriyle eğitilmiş derin öğrenme modeli.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/large_language_models/Sat, 18 Jul 2026 15:26:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/large_language_models/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu terim, milyarlarca parametreye sahip modellerin çeşitli dil görevlerinde sıfır-atış (zero-shot) veya az-atış (few-shot) öğrenme için kullanıldığı daha geniş uygulama paradigmalarını ifade eder. Özeleşmiş modellere</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Geniş kapsamlı doğal dil anlama ve üretme görevleri için ölçeklendirilmiş sinir ağlarının kullanım paradigma&rsquo;sı.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/linear/Sat, 18 Jul 2026 15:26:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/linear/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Doğrusal işlemler, doğrusal olmayan aktivasyonlar olmadan çarpma ve toplama içerir. Sinir ağlarında, doğrusal katmanlar (veya yoğun katmanlar) girdi vektörlerine bir ağırlık matrisi dönüşümü uygular. Doğrusal</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çıktının girdiyle doğru orantılı olduğu işlemleri veya ilişkileri tanımlar ve sinir katmanlarındaki afin dönüşümlerin temelini oluşturur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/latent/Sat, 18 Jul 2026 15:26:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/latent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğreniminde gizli değişkenler, gözlemlenen veriyi etkileyen gözlemlenemeyen faktörlerdir. Sinir ağlarında, özellikle otoenkoderler ve difüzyon modellerinde, gizli uzaylar sıkıştırılmış ve soyut</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modelin iç uzayında verinin temel özelliklerini yakalayan, görünmeyen değişkenleri veya temsilleri ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lora/Sat, 18 Jul 2026 15:26:23 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/lora/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>LoRA, önceden eğitilmiş model ağırlıklarını dondurur ve Dönüştürücü mimarisinin her katmanına eğitilebilir ayrışım matrisleri ekler. Yalnızca bu düşük sıralı matrislerin optimize edilmesiyle LoRA, önemli ölçüde azaltır</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Düşük Sıralı Uyarlanım, mevcut model ağırlıklarına eğitilebilir düşük sıralı ayrışım matrisleri enjekte eden, parametre verimliliğine odaklanan ince ayar yöntemidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/information/Sat, 18 Jul 2026 15:26:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/information/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve bilgisayar bilimi bağlamında bilgi, ham veriden ayrılır. Anlam ve fayda kazanmak için düzenlenmiş, yapılandırılmış veya yorumlanmış veriyi temsil eder. Bilgi, verinin anlamlı hale geldiği noktadır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgi, anlam taşıyan, belirsizliği azaltan veya alıcıya bağlam sağlayan işlenmiş veriye atıfta bulunur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge/Sat, 18 Jul 2026 15:26:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/knowledge/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada bilgi, genellikle mantık yürütme ve çıkarım yapmayı sağlayan veritabanlarında, ontolojilerde veya sinir ağı ağırlıklarında saklanan açık bilgiyi ifade eder. DIKW hiyerarşisinde bilginin üzerinde yer alır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgi birikimi, etkili karar vermeyi sağlayan, bilgiden, deneyimden veya muhakemeden türetilen yapılandırılmış anlayış, gerçekler, beceriler ve içgörülerdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instead/Sat, 18 Jul 2026 15:26:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instead/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Teknik bir yapay zeka algoritması terimi olmasa da &lsquo;bunun yerine&rsquo;, prompt mühendisliği ve doğal dil anlama açısından kritiktir. İfadeler arasında karşıtlık veya ikame ilişkisini belirtir. Büyük Dil Modellerinde (LLM) eğitim sırasında istenen davranışları yönlendirmek için kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/langevin/Sat, 18 Jul 2026 15:26:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/langevin/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Langevin dinamiği, enerji manzaralarını verimli bir şekilde keşfetmek için rastgele gürültü ve sönümleme kuvvetlerini içerir. Yapay zekada, bu yöntem öncelikle Hamiltonyen Monte Carlo veya Stokastik Gradyan Desenti gibi örneklem yöntemlerinde kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instruction_tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:26:06 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/instruction_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu süreç, genel önceden eğitim ile belirli görev performansı arasındaki boşluğu doldurur. Modeli çeşitli talimat-yanıt çiftleriyle tanıştırmak yoluyla, ek eğitim olmadan görünmeyen görevlere genelleme öğrenir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Talimat ince ayarı, önceden eğitilmiş bir dil modelinin, görev takibi yeteneklerini artırmak amacıyla talimat ve buna karşılık gelen yanıtlardan oluşan bir veri seti üzerinde eğitildiği bir ince ayar tekniğidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/group/Sat, 18 Jul 2026 15:25:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/group/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Matematik ve teorik bilgisayar bilimlerinde bir grup, kapanma, birleşme özelliği, birim eleman ve terslenebilirlik olmak üzere dört aksiyomu sağlayan bir G kümesi ve ikili bir işlem ile tanımlanır. Yapay zekada grup teorisi&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hamiltonian/Sat, 18 Jul 2026 15:25:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hamiltonian/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Klasik mekaniğin kökenlerinden gelen Hamiltonyen, bir sistemdeki kinetik ve potansiyel enerjilerin toplamını temsil eder. Yapay zekada Hamiltonyen Sinir Ağları (HNN&rsquo;ler), dinamikleri öğrenmek için bu kavramı içerir&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir sistemin toplam enerjisini temsil eden, dinamikleri simüle etmek ve enerjiyi korumak için fiziğe ilham alan yapay zeka modellerinde kullanılan bir fonksiyondur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hierarchical/Sat, 18 Jul 2026 15:25:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hierarchical/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hiyerarşik yapay zeka sistemleri bilgiyi veya kontrolü iç içe katmanlardan oluşan ağaç benzeri bir yapıda düzenler. Pekiştirmeli Öğrenmede Hiyerarşik RL, karmaşık görevleri üst düzey yöneticiler tarafından yönetilen alt hedeflere ayırır&hellip;</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grounded/Sat, 18 Jul 2026 15:25:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/grounded/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada &lsquo;yerleşik&rsquo;, kelimeler veya mantıksal önermeler gibi sembolik temsilleri fiziksel dünyadaki gerçek referanslarına veya duyusal deneyimlerine bağlama sürecini tanımlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Soyut semboller veya dili gerçek dünya duyusal verileri veya fiziksel eylemlere bağlayan yapay zeka sistemlerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/guided/Sat, 18 Jul 2026 15:25:52 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/guided/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada &lsquo;yönlendirilmiş&rsquo; terimi genellikle model davranışının birincil girdiye ek olarak ek bilgiler tarafından yönlendirildiği teknikleri ifade eder. Yaygın örnekler arasında bir sınıf etiketi tarafından yönlendirilen yönlendirilmiş difüzyon&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Belirli dış sinyaller, kısıtlamalar veya ara hedeflerle kısıtlanan veya yönlendirilen yapay zeka süreçlerini veya üretim yöntemlerini tanımlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/global/Sat, 18 Jul 2026 15:25:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/global/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada &lsquo;global&rsquo; terimi genellikle &lsquo;yerel&rsquo; ile zıtlık oluşturur ve tüm sistemi kapsayan yönleri ifade eder. Optimizasyonda, global minimumlar tüm arama uzayı boyunca bulunan en iyi olası çözümü temsil eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/graph/Sat, 18 Jul 2026 15:25:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/graph/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Graf, yapay zekada temel bir veri yapısıdır; ilişkileri gösteren köşeler (düğümler) ve kenarlar (bağlantılar) içerir. Grafik Sinir Ağları (GNN&rsquo;ler), bu yapıyı Öklid olmayan veri üzerinde öğrenme yapmak için kullanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/graphs/Sat, 18 Jul 2026 15:25:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/graphs/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Tekil &lsquo;graf&rsquo; soyut veri yapısını belirtirken, &lsquo;grafikler&rsquo; genellikle birden fazla ayrı graf örneğini veya makine öğrenimi izleme sırasında kullanılan görsel çizimleri ifade eder. Görselleştirmede çizgi grafikleri veya çubuk grafikleri yaygındır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generation/Sat, 18 Jul 2026 15:25:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada üretme, özellikle Jeneratif Karşıtlı Ağlar (GAN&rsquo;lar) ve Dönüştürücü tabanlı Büyük Dil Modelleri (LLM&rsquo;ler) gibi modellerin metin, görüntü gibi yenilikçi içerikler üretebilme yeteneğini ifade eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Jeneratif modellerin, eğitim dağılımına benzeyen yeni veri örnekleri oluşturduğu süreç.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/given/Sat, 18 Jul 2026 15:25:38 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/given/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve bilgisayar bilimleri bağlamlarında &lsquo;verilen&rsquo;, hesaplama başlamadan önce bir modele veya işleve sağlanan başlangıç durumu, veri kümesi veya parametreleri ifade eder. Hesaplama için sınır koşulları belirler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Algoritmik bir sürece girdi olarak sağlanan önceden var olan verileri, kısıtlamaları veya bağlamı belirten terim.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/furthermore/Sat, 18 Jul 2026 15:25:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/furthermore/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir teknik algoritma olmasa da, &lsquo;dahası&rsquo; yapay zeka dokümantasyonunda ve araştırma makalelerinde kritik bir dilbilgisi aracıdır. Fikirleri birbirine bağlar ve gelen ifadenin öncekine ağırlık kattığını veya onu detaylandırdığını belirtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gaussian/Sat, 18 Jul 2026 15:25:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/gaussian/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gauss, ortalaması ve varyansı ile karakterize edilen sürekli bir olasılık dağılışı olan normal dağılışı ifade eder. Yapay zekada olasılıksal modellemede, Bayesçi çıkarımda ve ağırlık başlatmada yaygın olarak kullanılır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>İstatistik ve yapay zekadaki gürültü modellemesi için temel olan normal dağılıma, yani çan eğrisine ilişkin.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/foundation/Sat, 18 Jul 2026 15:25:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/foundation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada temel model, görüntüler, metin veya ses gibi geniş ölçekli veriler üzerinde eğitilen büyük ölçekli bir makine öğrenimi modelini ifade eder. Bu modeller, çeşitli görevlere uyarlanabilir olmaları amacıyla tasarlanmıştır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/free/Sat, 18 Jul 2026 15:25:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/free/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamında &lsquo;ücretsiz&rsquo;, genellikle kullanıcıların ücret ödemeden erişebileceği, değiştirebileceği ve dağıtabileceği açık kaynaklı modelleri, veri setlerini veya araçları ifade eder. Bu durum, tescilli (özel mülkiyetli) çözümlerden farklılık gösterir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generated/Sat, 18 Jul 2026 15:25:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/generated/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Üretilen&rsquo; terimi, metin, görüntü, ses veya kod gibi jeneratif yapay zeka modelleri tarafından üretilen çıktıları tanımlar. Mevcut verileri getiren tabanlı sistemlerin aksine, jeneratif modeller yeni içerik sentezler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Statik bir veri setinden doğrudan alınmak yerine bir yapay zeka modeli tarafından oluşturulan içerik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/flow/Sat, 18 Jul 2026 15:25:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/flow/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Veri akışı, verinin yapay zeka sisteminde alınmasından nihai çıktıya kadar izlediği yolu kapsar; buna ön işleme, özellik çıkarma, model çıkarımı ve sonrası işleme dahildir. Verimli veri akışı yönetimi sistem entegrasyonu için önemlidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feedback/Sat, 18 Jul 2026 15:25:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/feedback/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Geri bildirim mekanizmaları, yapay zeka sistemlerinin kullanıcılar veya ortamlarla etkileşimlerinden öğrenmesini sağlayarak gelecekteki tahminleri veya eylemleri iyileştirir. Bu süreç, pekiştirmeli öğrenme sinyallerini ve insan döngüsünü içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Geri bildirim, bir yapay zeka modeli veya sistemin performansını iteratif olarak ayarlamak ve geliştirmek için çıktı sonuçlarının kullanılmasını içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fast/Sat, 18 Jul 2026 15:25:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fast/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Hızlı&rsquo; terimi, yapay zeka modellerinde hesaplama verimliliğini tanımlar; hızlı çıkarım sürelerini ve hızlı veri işleme yeteneklerini vurgular. Gerçek zamanlı uygulamalar için kritik öneme sahiptir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekada &lsquo;hızlı&rsquo;, görevleri işlerken düşük gecikme süresi ve yüksek veri işleme kapasitesi için optimize edilmiş sistemleri veya algoritmaları ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fine/Sat, 18 Jul 2026 15:25:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fine/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnce ayar, büyük veri setlerinde eğitilmiş genel amaçlı bir modeli alıp, belirli görevlerde performansı artırmak amacıyla daha küçük, özelleşmiş bir veri setinde tekrar eğitmeyi içerir. Bu teknik, önceden öğrenilen özelliklerden yararlanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/finally/Sat, 18 Jul 2026 15:25:11 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/finally/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Nihayet&rsquo; kavramı, işlenmiş verinin bir tahmin, sınıflandırma veya oluşturulan metin gibi nihai bir sonuca ulaştığı yapay zeka hattındaki son aşamayı temsil eder. Hesaplamanın sonunu işaret eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka iş akışlarında &rsquo;nihayet&rsquo;, tüm işleme aşamaları tamamlandıktan sonra gelen son adımı veya çıktı oluşturma fazını belirtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/experiments/Sat, 18 Jul 2026 15:24:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/experiments/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada deneyler, makine öğrenmesi modellerindeki nedensellik ilişkilerini anlamak için değişkenlerin sistematik olarak test edilmesini içerir. Bu prosedürler geliştiricilere farklı hiperparametreleri karşılaştırma ve model iyileştirme fırsatı tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hipotezleri test etmek, model performansını değerlendirmek veya yeni yapay zeka yetenekleri keşfetmek için yürütülen kontrollü prosedürlerdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/experimental/Sat, 18 Jul 2026 15:24:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/experimental/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Deneysel, kararlılığa ulaşmadan veya yaygın kabul görmeden önce test edilen, araştırılan veya prototipi hazırlanan yapay zeka bileşenlerini belirtir. Bu sistemler genellikle yeni mimariler veya henüz kanıtlanmamış yaklaşımlar kullanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Erken geliştirme aşamasında olan ve henüz üretim ortamı için tam olarak doğrulanmamış yapay zeka teknolojilerini, modellerini veya yöntemlerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evolving/Sat, 18 Jul 2026 15:24:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evolving/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Gelişen&rsquo; terimi, ilk eğitimden sonra statik kalmak yerine sürekli öğrenme ve adaptasyon geçiren dinamik yapay zeka modellerini karakterize eder. Bu kavram, ömür boyu öğrenme ve çevrimiçi öğrenme bağlamlarında merkezi bir öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evidence/Sat, 18 Jul 2026 15:24:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evidence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada kanıt, model davranışı, doğruluğu veya etkinliği hakkındaki iddiaları destekleyen ampirik verileri, istatistiksel sonuçları veya gözlemlenebilir çıktıları ifade eder. Modelin güvenilirliğini ve başarısını göstermek için temel bir rol oynar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/extensive/Sat, 18 Jul 2026 15:24:58 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/extensive/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kapsamlı, büyük ölçekli veri setleri, geniş değerlendirme kütüphaneleri veya yoğun hesaplama yükleri gibi yapay zeka operasyonlarının ölçeğini ve bütünlüğünü ifade eder. Kapsamlı bir veri seti, modelin genelleme yeteneğini artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embodied/Sat, 18 Jul 2026 15:24:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embodied/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bedenselleşmiş yapay zeka, zekanın bir ajanın fiziksel formu ile çevresi arasındaki etkileşimden doğduğunu öne sürer. Soyut verileri işleyen bedensiz yapay zekadan farklı olarak, bedensel ajanlar sensörler kullanarak ortamdan bilgi toplar ve aktüatörler aracılığıyla fiziksel eylemler gerçekleştirir. Bu yaklaşım, robotik ve otonom sistemlerde temel bir paradigmadır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evaluation/Sat, 18 Jul 2026 15:24:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/evaluation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Değerlendirme, bir yapay zeka modelinin belirli görevlerde ne kadar iyi performans gösterdiğini nicel metrikler (örn. doğruluk, F1 skoru, BLEU) ve niteliksel analizler kullanarak sistematik olarak ölçmeyi içerir. Bu süreç, modelin genelleme yeteneğini test etmek, aşırı öğrenmeyi (overfitting) tespit etmek ve etik uyumluluğu denetlemek için hayati öneme sahiptir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/energy/Sat, 18 Jul 2026 15:24:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/energy/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada enerjinin iki temel anlamı vardır. Birincisi, donanımı çalıştırmak için gereken elektrik gücüdür; modeller büyüdükçe sürdürülebilirlik açısından giderek daha önemli bir endişe kaynağı haline gelmektedir. İkincisi, istatistiksel mekaniğe ilham alan olasılıksal modellerde (örneğin Enerji Tabanlı Modeller) kullanılan ve durumların olasılığını belirleyen matematiksel bir potansiyel fonksiyonudur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/english/Sat, 18 Jul 2026 15:24:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/english/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Temelde bir insan dili olmasına rağmen, yapay zeka bağlamında &lsquo;İngilizce&rsquo;, dijital metin verilerinin bolluğu nedeniyle NLP araştırmaları için en yaygın dil alanını temsil eder. BERT gibi çoğu temel model (foundation model) İngilizce üzerinde önceden eğitilmiştir. Bu durum, İngilizce dışındaki diller için veri kıtlığı ve önyargı sorunlarını beraberinde getirebilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/efficient/Sat, 18 Jul 2026 15:24:43 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/efficient/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Verimlilik, bir modelin veya algoritmanın mevcut kaynakları ne kadar iyi kullandığını ölçen yapay zekada kritik bir metriktir. Hesaplama verimliliği (çıkarım/antrenman hızı), bellek kullanımı ve enerji tüketimi gibi boyutları kapsar. Yüksek verimlilik, daha hızlı yanıt süreleri ve daha düşük maliyetler anlamına gelir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/domain/Sat, 18 Jul 2026 15:24:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/domain/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Makine öğrenmesinde, özellikle aktarma öğrenmesinde bir alan iki bileşenle tanımlanır: özellik uzayı (tüm olası girdilerin kümesi) ve bu girdilerin marjinal olasılık dağılımı.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir alan, özellik uzayı ve altında yatan olasılık dağılımıyla karakterize edilen belirli bir veri bağlamını veya dağılımını temsil eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/distillation/Sat, 18 Jul 2026 15:24:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/distillation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu süreç, karmaşık ve yüksek performanslı bir &lsquo;öğretmen&rsquo; sinir ağından daha basit ve verimli bir &lsquo;öğrenci&rsquo; ağına bilgi aktarımını içerir. Öğrenci, yalnızca kesin etiketlerden değil, aynı zamanda öğretmenin olasılık dağılımlarından da öğrenir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dynamic/Sat, 18 Jul 2026 15:24:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/dynamic/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Sabit mimarilere veya önceden belirlenmiş yürütme yollarına sahip statik sistemlerin aksine, dinamik yapay zeka sistemleri çalışma zamanı sırasında işlemlerini değiştirebilir. Derin öğrenmede dinamik hesaplama grafikleri, ağın girdiye göre değişen hesaplamalar yapmasına olanak tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/divergence/Sat, 18 Jul 2026 15:24:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/divergence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Optimizasyon bağlamında irklaşma, model parametrelerinin kaybı azaltmak yerine artıracak şekilde güncellendiği durumdur; bu genellikle NaN değerlerine veya sonsuz gradyanlara yol açar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Irklaşma, makine öğrenmesi algoritmasının eğitim sırasında kayıp fonksiyonunun azalmayıp tersine artması veya kararsızlaşması durumudur.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/driven/Sat, 18 Jul 2026 15:24:28 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/driven/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>&lsquo;Odaklı&rsquo; terimi, genellikle bir yapay zeka yaklaşımının arkasındaki temel gücü veya mekanizmayı belirtmek için sonek olarak kullanılır. Örneğin, &lsquo;veri odaklı&rsquo;, kararların istatistiksel kalıplara dayanarak alındığını ima eder.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Odaklı, karar verme veya model mimarisinin öncelikle belirli bir girdi türü (veri veya hedefler gibi) tarafından yönlendirildiği yapay zeka sistemlerini veya metodolojilerini tanımlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/detection/Sat, 18 Jul 2026 15:24:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/detection/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Algılama, bir yapay zeka modelinin ilgi uyandıran varlıkların varlığını ve konumunu belirlediği temel bilgisayarlı görü ve sinyal işleme görevidir. Etiket atayan sınıflandırmadan farklı olarak, algılama genellikle nesnenin yerini de belirtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusion/Sat, 18 Jul 2026 15:24:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/diffusion/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Difüzyon modelleri, verilere rastgele gürültü ekleyen stokastik bir süreci tersine öğrenen jeneratif yapay zeka sınıfıdır. Bir sinir ağını bu gürültüyü adım adım tahmin edip gidermeye eğiterek yüksek kaliteli veriler üretebilirler.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/direct/Sat, 18 Jul 2026 15:24:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/direct/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamlarında &lsquo;doğrudan&rsquo;, ara soyutlama katmanlarını atlayan mimarileri veya çıkarım yollarını tanımlar. Örneğin, pekiştirmeli öğrenmede doğrudan politika optimizasyonu veya doğrudan eşleme yöntemlerini kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Arada karmaşık dönüşümler veya gizli temsiller olmadan girdileri doğrudan çıktılara eşleyen yöntemleri veya yolları ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decision/Sat, 18 Jul 2026 15:24:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/decision/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada karar verme, veriye, modellere ve önceden tanımlanmış hedeflere dayanarak bir dizi olasılık arasından en uygun eylemi seçme sürecidir. Katı kuralları takip eden deterministik veya olasılıksal olabilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir ajanın veya algoritmanın, mevcut seçenekleri belirli kriterler veya hedeflerle değerlendirerek verdiği seçimdir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/control/Sat, 18 Jul 2026 15:24:08 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/control/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada kontrol, mevcut durumlar ve hedefler temelinde bir sistemin eylemlerini yönlendirmek için kullanılan mekanizmaları ve algoritmaları ifade eder. Çıktının izlendiği ve buna göre düzeltmeler yapılan geri bildirim döngülerini içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/context/Sat, 18 Jul 2026 15:23:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/context/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Doğal dil işlemede bağlam, önceki cümlelere göre zamirleri veya deyimleri anlayarak belirsizliği gidermek için kritiktir. Transformer mimarileri gibi modern modeller, dikkat mekanizmaları aracılığıyla uzun menzilli bağımlılıkları yakalar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bağlam, bir yapay zeka modelinin girdi verilerini doğru bir şekilde yorumlamasına ve alakalı yanıtlar üretmesine yardımcı olan çevresel bilgiyi ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/combining/Sat, 18 Jul 2026 15:23:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/combining/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu kavram, varyans veya önyargıyı azaltmak için birkaç modelden gelen tahminlerin toplandığı topluluk öğrenmesi gibi yöntemleri kapsar. Ayrıca, farklı türdeki verilerin (örneğin metin ve görüntü) birleştirildiği çok modlu füzyonu da içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cloud/Sat, 18 Jul 2026 15:23:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/cloud/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bulut bilişim, geliştiricilerin fiziksel veri merkezlerini yönetmeden güçlü GPU&rsquo;lara ve depolama alanlarına erişmesini sağlayarak yapay zeka iş yükleri için ölçeklenebilir altyapı sunar. Çeşitli hizmet modellerini destekler ve esnek kaynak yönetimi imkanı tanır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/contrastive/Sat, 18 Jul 2026 15:23:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/contrastive/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bu yöntem, modelin olumlu çiftlerin (benzer öğeler) gömüklerini birbirine yaklaştırırken, olumsuz çiftleri (benzersiz öğeler) gizli uzayda birbirinden uzaklaştırmaya teşvik eder. Görüntü temsil öğrenimi ve benzerlik ölçümü alanlarında yaygın olarak kullanılır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/causal/Sat, 18 Jul 2026 15:23:53 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/causal/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada nedensel modelleme, bir değişkene yapılan müdahalelerin diğerini nasıl etkilediğini anlamayı hedefler. Gözlemlenen kalıplara dayalı tahmine dayalı modellerin aksine, nedensel yapay zeka yapısal denklemler ve müdahale modelleri kullanarak gerçek dünya müdahalelerinin sonuçlarını tahmin eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/benchmark/Sat, 18 Jul 2026 15:23:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/benchmark/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada bir benchmark (performans ölçütü), makine öğrenimi modellerinin yeteneklerini ölçmek üzere tasarlanmış standartlaştırılmış bir test seti veya veri kümesidir. Farklı modelleri karşılaştırmak için tutarlı bir çerçeve sağlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zeka modellerinin performansını, yerleşik taban çizgilerle karşılaştırmak için kullanılan standart bir referans noktası veya metrik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/benchmarking/Sat, 18 Jul 2026 15:23:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/benchmarking/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Benchmarking, önceden tanımlanmış ölçütleri kullanarak bir yapay zeka modelinin belirli görevlerde ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçmek için deneyler yürütme pratiğidir. Bu süreç, modelleri standart testlerden geçirmeyi içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>AI modellerinin performansını niceliksel olarak belirlemek ve iyileştirilmesi gereken alanları tespit etmek için modelleri benchmark&rsquo;lara karşı sistematik olarak test etme süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/beyond/Sat, 18 Jul 2026 15:23:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/beyond/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka terminolojisinde &lsquo;beyond&rsquo; (ötesinde), genellikle yapay genel zeka (AGI) veya kuantum destekli sistemler gibi mevcut yetenekleri aşan ortaya çıkan paradigmaları veya gelecek yönelimlerini tanımlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Mevcut teknolojik sınırları veya yapay zekanın geleneksel sınırlarını aşan ilerlemeler veya uygulamalar için kullanılan kavramsal bir terim.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/building/Sat, 18 Jul 2026 15:23:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/building/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Building (inşa etme/yazılım geliştirme), veri toplama, model seçimi, eğitim, doğrulama ve dağıtımı içeren yapay zeka çözümlerinin uçtan uca mühendislik sürecini ifade eder. Teknik altyapıyı kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Başlangıç tasarımından üretim hazır durumuna kadar yapay zeka modellerini ve sistemlerini geliştirme, eğitme ve devreye alma süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/carlo/Sat, 18 Jul 2026 15:23:39 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/carlo/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Monte Carlo yöntemleri, analitik olarak çözülmesi zor karmaşık matematiksel problemleri yaklaştırmak için yapay zeka ve istatistikte temel tekniklerdir. Binlerce veya milyonlarca rastgele örnek oluşturarak çalışır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sayısal sonuçlar elde etmek için tekrarlanan rastgele örneklemeye dayanan bir hesaplama algoritması sınıfı olan Monte Carlo yöntemlerini ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian/Sat, 18 Jul 2026 15:23:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bayesian/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada Bayesçi yaklaşımlar, daha fazla kanıt mevcut olduğunda hipotezlerin olasılığını güncellemek için olasılık teorisini kullanır. Bu yöntem, modellerin belirsizliği nicelendirmesine ve dinamik olarak tahminlerini iyileştirmesine olanak tanır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yeni kanıtlarla olasılıkları güncellemek için Bayes Teoremi&rsquo;ne dayalı istatistiksel yöntemlerle ilgilidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/aware/Sat, 18 Jul 2026 15:23:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/aware/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamında &lsquo;farkında olma&rsquo;, genellikle durum veya bağlamsal farkındalık anlamına gelir; bir sistemin ilgili çevresel faktörleri veya kullanıcı durumlarını tanımasını ifade eder. Bu terim bilinçli olduğunu ima etmez, bunun yerine sistemin çevreye duyarlılığını vurgular.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated/Sat, 18 Jul 2026 15:23:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/automated/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada otomasyon, geleneksel olarak insan çabası gerektiren görevleri yerine getirmek için algoritmaları ve sistemleri kullanmayı içerir. Önceden tanımlanmış kuralları veya öğrenilmiş kalıpları uygulayarak verimlilik, tutarlılık ve hız odaklı çalışır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/autonomous/Sat, 18 Jul 2026 15:23:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/autonomous/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada özerklik, bir sistemin doğrudan insan kontrolü olmadan ortamını algılayabilir, kararlar alabilir ve eylemleri gerçekleştirebilme yeteneğini ifade eder. Basit otomasyondan farklı olarak, özerk sistemler değişen koşullara uyum sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bench/Sat, 18 Jul 2026 15:23:25 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bench/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir benchmark (test seti), farklı yapay zeka modellerinin veya algoritmaların yeteneklerini karşılaştırmak için standartlaştırılmış bir referans noktası olarak hizmet eder. Genellikle özenle hazırlanmış bir veri seti ve doğruluk, hız gibi spesifik değerlendirme metriklerini içerir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adam/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adam/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Adam (Adaptive Moment Estimation), derin sinir ağlarının eğitiminde kullanılan popüler birinci mertebeden gradyan tabanlı bir optimizasyon algoritmasıdır. Stokastik optimizasyonun iki diğer uzantısının avantajlarını birleştirir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Her parametre için uyarlanabilir öğrenme hızları hesaplayan bir optimizasyon algoritması.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agents/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agents/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ajanları, sensörler (girdiler) aracılığıyla çevrelerini algılayabilen bilgi işleyebilen ve tanımlanmış hedeflere ulaşmak için aktüatörler (çıktılar) aracılığıyla eylemler gerçekleştirebilen yazılım programları veya sistemlerdir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Çevresini algılayan ve belirli hedeflere ulaşmak için eylemler gerçekleştiren otonom varlıklar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/analysis/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/analysis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka bağlamında analiz, altta yatan kalıpları anlamak, sorunları teşhis etmek veya eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için veriye, model tahminlerine veya sistem davranışlarına sistematik bir şekilde bakmayı ifade eder.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/action/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/action/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka ve robotikte eylem, akıllı bir ajanın çevresiyle etkileşim kurmak için attığı belirli bir adım veya aldığı karardır. Eylemler, mevcut duruma göre seçilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir ajanın çevresini etkilemek için gerçekleştirdiği işlem.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adaptive/Sat, 18 Jul 2026 15:23:14 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/adaptive/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada &lsquo;uyarlanabilir&rsquo;, yeni verilere veya çevresel geri bildirimlere dayanarak iç durumlarını, parametrelerini veya stratejilerini dinamik olarak ayarlayabilen sistemleri veya algoritmaları tanımlar. Bu yetenek, modelin&hellip;</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir sistemin değişen koşullara yanıt olarak davranışını veya parametrelerini değiştirme yeteneği.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/in_context_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/in_context_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bağlam içi öğrenme (ICL), büyük dil modellerinin ağırlıklarını güncellemeden yeni görevlere uyum sağlamasına olanak tanır. İstem bağlamı içindeki girdi-çıktı çiftlerini sağlayarak model</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Modellerin, istem içinde sağlanan örnekleri gözlemleyerek görevleri öğrenmesini sağlayan bir teknik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inference/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/inference/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Çıkarım, nihai bir modelin görünmeyen veriler üzerinde kararlar verirken veya tahmin yaparken kullanıldığı dağıtım aşamasını ifade eder. Ağırlıkları güncelleyen eğitimden farklı olarak, çıkarım</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Eğitilmiş bir modelin yeni verileri işleyerek tahminler veya çıktılar ürettiği aşama.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embedding/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/embedding/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Gömme&rsquo;ler, veriye ait anlamsal ilişkilerin geometrik uzayda korunduğu yoğun vektör temsilleridir. Kategorik veya yüksek boyutlu girdileri sabit uzunlukta vektörlere dönüştürerek, modelin</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Kelimeler veya görüntüler gibi ayrık nesneleri sürekli vektör alanlarına eşleyen bir teknik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hallucination/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/hallucination/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Halüsinasyonlar, jeneratif yapay zeka modellerinin gerçekliğe veya kaynak verilere dayanmayan ancak makul görünen çıktılar ürettiğinde ortaya çıkar. Bu, yüksek doğruluk gerektiren uygulamalarda</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir yapay zeka modelinin, güvenle ancak gerçeğe aykırı veya anlamsız bilgiler üretmesi durumu.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fine_tuning/Sat, 18 Jul 2026 15:23:00 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/fine_tuning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>İnce ayar, büyük ve genel bir veri setinde zaten eğitilmiş bir modeli alıp, özelleştirilmiş bir veri seti üzerinde daha fazla eğitmeyi içerir. Bu, modelin genel bilgileri korurken görev</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Önceden eğitilmiş bir modeli daha küçük bir veri seti kullanarak belirli bir sonraki göreve uyarlama süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/context_window/Sat, 18 Jul 2026 15:22:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/context_window/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bağlam penceresi, bir yapay zeka modelinin tek bir etkileşimdeki bellek operasyonel sınırını tanımlar. Modelin önceki konuşma geçmişini, belge metnini veya girdi verisinin ne kadarını dikkate alabileceğini belirler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir dil modelinin çıkarım veya eğitim sırasında aynı anda işleyip göz önünde bulundurabileceği metin veya token miktarının maksimum sınırıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computer_vision/Sat, 18 Jul 2026 15:22:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/computer_vision/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bilgisayarlı görü, hesaplama süreçleri aracılığıyla insan görsel yeteneklerini taklit etmeye odaklanır. Nesneleri tanımlamak, kalıpları tanımak ve görsel verileri analiz edip yorumlamak için gerekli teknikleri içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgisayarların dijital görüntülerden, videolardan ve diğer görsel girdilerden anlamlı bilgiler çıkarabilmesini sağlayan yapay zeka alanıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deep_learning/Sat, 18 Jul 2026 15:22:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/deep_learning/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninin analitik ve öğrenme süreçlerini taklit etmeyi amaçlar. Birbirine bağlı düğümlerin birden fazla katmanını yığarak bu modeller, ham verilerden hiyerarşik özellikleri öğrenebilir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Verilerdeki karmaşık kalıpları ve temsilleri modellemek için çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanan makine öğreniminin bir alt kümesidir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/convolutional_neural_network/Sat, 18 Jul 2026 15:22:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/convolutional_neural_network/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Evrişimli Sinir Ağları (CNN&rsquo;ler), görsel girdilerden özelliklerin uzaysal hiyerarşilerini otomatik ve uyarlanabilir şekilde öğrenmek üzere tasarlanmıştır. Belirli desenleri tespit etmek için filtreler uygulayan evrişimsel katmanlardan oluşurlar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Görüntüler gibi ızgara benzeri verileri işlemek için evrişimsel filtreler uygulayan, öncelikle görüntü işleme alanında kullanılan özel bir derin sinir ağı sınıfıdır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/code_generation/Sat, 18 Jul 2026 15:22:47 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/code_generation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Kod üretimi, işlevsel yazılım ürünleri üretmek amacıyla devasa programlama dili havuzlarında eğitilmiş büyük dil modellerinden yararlanır. Yorumlar gibi insan tarafından okunabilir formatları yorumlar ve bunları çalıştırılabilir koda dönüştürür.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Yapay zekanın, doğal dil açıklamalarından veya mevcut kod parçacıklarından otomatik olarak kaynak kod oluşturmak için kullanıldığı süreçtir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/attention_mechanism/Sat, 18 Jul 2026 15:22:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/attention_mechanism/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Bir dikkat mekanizması, bir modelin girdi dizisi içindeki farklı öğelerin önemini dinamik olarak ağırlıklandırmasına olanak tanır. Tüm girdi verisini eşit şekilde ele almak yerine, değişen düzeylerde anlam yükler.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Sinir ağlarının çıktı üretirken girdi verisinin belirli kısımlarına odaklanmasını sağlayan bir teknik.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chain_of_thought/Sat, 18 Jul 2026 15:22:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/chain_of_thought/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Düşünce Zinciri (CoT) istemleme stratejisi, büyük dil modellerinin nihai cevaba varmadan önce adım adım akıl yürütme açıklamaları üretmesi için yönlendirildiği bir yaklaşımdır. Karmaşık problemleri parçalara ayırarak bu yöntem, modelin doğruluğunu artırır.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/backpropagation/Sat, 18 Jul 2026 15:22:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/backpropagation/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hataların geri yayılımı kısaltması olan Geri Yayılım, yapay sinir ağlarında kayıp fonksiyonunun ağırlıklara göre gradyanını hesaplamak için kullanılan bir yöntemdir. Hata sinyallerini ağ boyunca geriye doğru yayarak çalışır.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Hata azaltmak için gradyanları hesaplayarak sinir ağlarını eğitmek için yaygın olarak kullanılan bir algoritma.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bias/Sat, 18 Jul 2026 15:22:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/bias/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>YZ etiğinde önyargı, genellikle çarpık eğitim verileri veya kusurlu model tasarımından kaynaklanan algoritmik karar verme süreçlerindeki sistematik ve haksız ayrımcılığı ifade eder. Bu durum, belirli gruplar üzerinde olumsuz etkiler doğurabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence/Sat, 18 Jul 2026 15:22:34 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/artificial_intelligence/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay Zeka (YZ), dijital bilgisayarların veya bilgisayar kontrollü robotların, genellikle zeki varlıklarla ilişkilendirilen görevleri yerine getirme yeteneğini ifade eder. Çeşitli alt alanları kapsar.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bilgisayar sistemleri tarafından insan zekâ süreçlerinin taklit edilmesi.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agent/Sat, 18 Jul 2026 15:22:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/agent/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zekada bir ajan, kullanıcı veya sistem adına görevleri tamamlamak için hareket eden bir varlıktır. Sadece prompt&rsquo;lara yanıt veren pasif modellerin aksine, ajanlar planlama yapabilir, araç kullanabilir ve eylemlerini tekrarlayabilir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/api/Sat, 18 Jul 2026 15:22:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/api/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>API, yazılım ve uygulama geliştirmek için bir dizi protokol ve araç seti tanımlar. Yapay zeka alanında API&rsquo;ler, geliştiricilerin bu modelleri yerel olarak barındırmadan LLM&rsquo;ler veya görüntü oluşturucular gibi güçlü modellere erişmesini sağlar.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/alignment/Sat, 18 Jul 2026 15:22:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/alignment/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Hizalama, yapay zeka sistemlerinin sadece kelime anlamıyla istenen şeyi değil, insanların gerçekten istediği şeyi yapmasını sağlamaya odaklanır. İnsan Geri Bildirimli Pekiştirmeli Öğrenme (RLHF) gibi teknikleri içerir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Bir yapay zeka sisteminin amaç ve davranışlarının insan değerleri ve niyetleriyle uyumlu hale getirilme süreci.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prompt_engineering/Sat, 18 Jul 2026 15:22:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/prompt_engineering/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Prompt mühendisliği, jeneratif yapay zeka modellerinden doğru, ilgili ve yüksek kaliteli yanıtlar elde etmek amacıyla &lsquo;prompt&rsquo; olarak bilinen özel girdileri hazırlamayı içerir. Bu süreç, modellerin nasıl yorum yaptığını anlamayı gerektirir.</p>https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_safety/Sat, 18 Jul 2026 15:22:18 +0000https://terms.ai-term-hub.com/tr/terms/ai_safety/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Yapay zeka güvenliği, otonom sistemlerin insanlara faydalı ve zarar vermeyen şekilde davranmasını sağlamak amacıyla yapılan araştırmaları ve uygulamaları kapsar. Önyargı, yanlış bilgi ve güvenlik riskleri gibi konularla ilgilenir.</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>Gelişmiş yapay zeka sistemlerinden kaynaklanabilecek istenmeyen zararlı sonuçların önlenmesine odaklanan bir çalışma alanıdır.</p>