540 yazıdan 313–336 arası gösteriliyor, en yeniden eskiye.
DeepSeek nedir? DeepSeek, Çinli bir araştırma şirketi tarafından geliştirilen, düşük maliyetli eğitim ve MoE mimarisiyle öne çıkan bir açık kaynak LLM ve akıl yürütme modeli ailesidir. Bu rehber: net tanım, DeepSeek nasıl çalışır, MoE mimarisi, akıl yürütme modeli mantığı, açık kaynak LLM olmanın anlamı, kurumsal kullanım, KVKK, diğer modellerle karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
Deep research nedir? Deep Research (derin araştırma), bir yapay zeka ajanının bir soruyu kendi başına çok adımlı araştırmaya bölüp onlarca kaynağı gezerek okuduğu ve bulguları kaynak gösterilmiş tek bir rapora sentezlediği bir çalışma biçimidir. Bu rehber: net tanım, nasıl çalışır, ajan tabanlı arama, kaynak sentezi, rapor üretimi, normal aramayla farkı, sınırları ve sık sorulan sorular.
Computer use nedir? Computer use (bilgisayar kullanımı), bir yapay zeka modelinin ekran görüntüsünü görüp fare ve klavyeyi kullanarak bir bilgisayarı tıpkı bir insan gibi çalıştırabilmesidir. Bu rehber: net tanım, ekran anlama, nasıl çalışır, tarayıcı ajanı ve görev otomasyonu, ajan güvenliği, KVKK, agentic AI ile ilişki, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Claude nedir? Claude, Anthropic tarafından geliştirilen, büyük dil modeli tabanlı bir yapay zeka asistanıdır. Bu rehber: net tanım, Claude nasıl çalışır, model aileleri, claude kullanım alanları, ChatGPT ile karşılaştırma, güvenli yapay zeka yaklaşımı, KVKK ve sık sorulan sorular.
Chain of thought nedir? Chain of Thought (düşünce zinciri), bir dil modelinin nihai cevabı vermeden önce ara adımları yazarak akıl yürütmesini sağlayan bir istem tekniğidir. Bu rehber: net tanım, neden işe yarar, nasıl çalışır, few-shot ve zero-shot CoT, akıl yürütme modeli ilişkisi, karmaşık problem çözme örnekleri, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Bilgi grafiği nedir? Bilgi grafiği (knowledge graph), gerçek dünyadaki varlıkları (kişi, yer, ürün, kavram) ve bunlar arasındaki ilişkileri, makinenin sorgulayabileceği bir ağ olarak modelleyen yapıdır. Bu rehber: net tanım, varlık ve ilişki, ontoloji, nasıl çalışır, GraphRAG, arama motorları ve yapay zeka bağlantısı, kurumsal bilgi yönetimi, Türkiye örnekleri ve sık sorulan sorular.
Açıklanabilir yapay zeka nedir? Açıklanabilir yapay zeka (XAI), bir modelin verdiği kararın hangi girdilere ve gerekçelere dayandığını insan tarafından anlaşılır biçimde ortaya koyan yaklaşımlar bütünüdür. Bu rehber: net tanım, kara kutu problemi, XAI nasıl çalışır, SHAP ve LIME, model şeffaflığı, KVKK, sektör örnekleri ve sık sorulan sorular.
Anomali tespiti nedir? Anomali tespiti, bir veri kümesinde beklenen örüntüden belirgin biçimde sapan gözlemleri (aykırı değer) otomatik olarak bulma işlemidir. Bu rehber: net tanım, nasıl çalışır, isolation forest gibi yöntemler, dolandırıcılık tespiti ve zaman serisi anomalisi örnekleri, denetimli/denetimsiz yaklaşımlar, yaygın hatalar ve sık sorulan sorular.
AI Overviews nedir? AI Overviews, Google arama sonuçlarının en üstünde beliren ve bir dil modelinin birden çok kaynağı özetleyerek ürettiği yapay zeka tabanlı yanıt kutusudur. Bu rehber: net tanım, google üretken sonuçlar nasıl çalışır, kaynak seçimi mantığı, sıfır tıklama ve tıklama oranı etkisi, SEO/GEO stratejisi ve sıkça sorulan sorular.
Yapay zeka halüsinasyonu nedir? Yapay Zeka Halüsinasyonu, bir dil modelinin gerçekte olmayan ama kulağa doğru ve emin gelen bilgi üretmesidir. Bu rehber: net tanım, neden olur (mekanizma), halüsinasyon türleri, gerçek dünya ve Türkiye örnekleri, RAG ve grounding ile halüsinasyon önleme, doğruluk kontrolü, ilişkili kavramlarla karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
Vektör veritabanı nedir? Vektör veritabanı, metin, görsel veya sesin anlamını temsil eden sayısal vektörleri (embedding) saklayan ve bir sorguya anlamca en yakın kayıtları hızla bulan özel bir veritabanı türüdür. Bu rehber: net tanım, nasıl çalışır, benzerlik araması ve HNSW indeksi, Qdrant gibi araçlar, RAG ile ilişkisi, klasik veritabanıyla farkı, KVKK ve sık sorulan sorular.
RLHF nedir? RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback, insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme), bir dil modelinin çıktılarını insanların tercihlerine göre puanlayıp bu tercihleri öğreten bir ödül modeliyle modeli yeniden eğiten hizalama yöntemidir. Bu rehber: net tanım, RLHF nasıl çalışır, SFT ile ödül modeli farkı, DPO karşılaştırması, Türkiye ve sektör örnekleri, sınırlar ve sık sorulan sorular.
Reranker nedir? Reranker, bir arama veya RAG sisteminde ilk aşamada getirilen belge adaylarını, soruyla gerçek alaka düzeyine göre yeniden sıralayan bir modeldir. Bu rehber: net tanım, neden gerekli, nasıl çalışır, cross-encoder mimarisi, iki aşamalı arama, rag pipeline içindeki yeri, erişim kalitesi, maliyet-gecikme dengesi ve sık sorulan sorular.
KVKK uyumlu yapay zeka nedir? KVKK uyumlu yapay zeka, kişisel veriyi işleyen bir yapay zeka sisteminin 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu'nun hukuki dayanak, aydınlatma, veri minimizasyonu ve güvenlik ilkelerine tasarım aşamasından itibaren uyacak biçimde kurulmasıdır. Bu rehber: net tanım, neden önemli, nasıl çalışır, on-premise yapay zeka, veri anonimleştirme, açık rıza, uyum kontrol listesi ve sık sorulan sorular.
Guardrail nedir? Guardrail (güvenlik bariyeri), bir yapay zeka sisteminin girdisini ve çıktısını önceden tanımlı kurallara göre denetleyen, zararlı veya kural dışı davranışı engelleyen güvenlik katmanıdır. Bu rehber: net tanım, nasıl çalışır, girdi filtreleme ve çıktı doğrulama, içerik moderasyonu, llm güvenliği, KVKK, ilgili kavramlarla karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
GraphRAG nedir? Dil modelini düz metin yerine bir bilgi grafiği üzerinden besleyen RAG mimarisi. Vektör RAG farkı, hibrit mimari kararı ve karar çerçevesi.
EU AI Act nedir? EU AI Act (Avrupa Birliği Yapay Zeka Yasası), yapay zeka sistemlerini oluşturdukları riske göre sınıflandırıp yükümlülük getiren, dünyanın ilk kapsamlı yatay yapay zeka mevzuatıdır. Bu rehber: net tanım, risk sınıflandırması, yüksek riskli sistemler, uyum takvimi, türkiye etkisi, GPAI kuralları, cezalar ve sık sorulan sorular.
Context window nedir? Context window (bağlam penceresi), bir dil modelinin tek seferde işleyebileceği ve yanıt üretirken hesaba katabileceği metnin token cinsinden azami uzunluğudur. Bu rehber: net tanım, context window nedir, nasıl çalışır, token limiti, uzun bağlam, bellek yönetimi, rag ihtiyacı, model karşılaştırması ve sık sorulan sorular.
Chunking nedir? Chunking (belge bölümleme), uzun bir metni RAG ve arama sistemlerinde işlenebilir, anlamlı parçalara (chunk) bölme işlemidir. Bu rehber: net tanım, chunking neden RAG performansının temeli, nasıl çalışır, chunk boyutu ve chunk overlap seçimi, sabit/özyinelemeli/semantik chunking türleri, Türkiye örnekleri, KVKK, yaygın hatalar ve sık sorulan sorular.
Açık kaynak llm nedir? Açık kaynak LLM, model ağırlıkları herkese açık biçimde yayımlanan ve kendi altyapınızda çalıştırabildiğiniz büyük dil modelidir. Bu rehber: net tanım, açık ağırlıklar ile açık kaynak farkı, yerel kurulum, lisanslama, Llama ve diğer modeller, KVKK, kapalı modellerle karşılaştırma ve sık sorulan sorular.
AI governance nedir? Yapay zeka yönetişimi; kurumun YZ sistemlerini yasa, etik ve iş hedefine uygun geliştirdiği, dağıttığı ve denetlediği çerçevedir.
Veri anonimleştirme nedir? Veri anonimleştirme, bir veri kümesindeki kişisel verilerin, bir kişiyle artık ilişkilendirilemeyecek biçimde geri döndürülemez şekilde dönüştürülmesidir. Bu rehber: net tanım, veri maskeleme, takma adlaştırma ile fark, k-anonimlik, KVKK boyutu, yapay zeka eğitimi, yaygın hatalar ve sık sorulan sorular.
Lojistik regresyon nedir? Lojistik regresyon, bir gözlemin belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin eden, ikili sınıflandırma için kullanılan istatistiksel bir makine öğrenmesi modelidir. Bu rehber: net tanım, sigmoid fonksiyonu, odds oranı, lineer regresyon farkı, nasıl çalışır, sektör örnekleri, çok sınıflı varyantlar, sık yapılan hatalar ve sık sorulan sorular.
Embedding nedir? Embedding, bir metni anlamını temsil eden bir vektöre çeviren yöntemdir. Semantik arama, Türkçe embedding modelleri, vektör ve benzerlik bu rehberde.