Yapay Zekâ Temelleri
Yapay Zekâ Temelleri alanındaki 59 terim — her biri Türkçe-İngilizce tanımlı, ilgili kavramlara bağlı.
En Çok Okunanlar
Tüm Terimler (59)
Aktif Öğrenme
Modelin en bilgilendirici örnekleri seçerek insan veya uzman kaynaktan etiket istediği veri verimliliği yaklaşımı.
Akıl Yürütme
Elde bulunan bilgi, kural veya gözlemlerden yeni sonuçlar çıkarma ve kararları gerekçelendirme süreci.
Akıllı Ajan
Çevresini algılayıp hedeflerine ulaşmak için uygun eylemleri seçen otonom veya yarı otonom sistem yapısı.
Algılama
Ham girdilerin anlamlı yapılara dönüştürülmesi ve sistemin çevreyi yorumlayabilmesini sağlayan temel yetenek.
Anotasyon
Veriye anlamlı etiket, açıklama veya işaretleme eklenerek model eğitimi için kullanılabilir hale getirilmesi süreci.
Arama Uzayı
Bir problemin tüm olası durumlarını, çözüm yollarını ve eylem kombinasyonlarını kapsayan kavramsal alan.
Aşırı Uyum (Overfitting)
Modelin eğitim verisini gereğinden fazla öğrenerek yeni veriler üzerinde zayıf performans göstermesi durumu.
Benchmark
Farklı modellerin aynı görev altında karşılaştırılmasını sağlayan standart veri, metrik ve değerlendirme çerçevesi.
Benzerlik
İki örneğin ne kadar yakın, ilişkili veya anlam bakımından benzer olduğunu ölçen temel kavram.
Bilgi Tabanı
Bir sistemin kullandığı olguların, kuralların, ilişkilerin ve alan bilgisinin yapılandırılmış biçimde tutulduğu bilgi deposu.
Bilgi Temsili
Dünya hakkındaki olguların, ilişkilerin ve kuralların makine tarafından işlenebilir yapılara dönüştürülmesi yaklaşımı.
Boyut İndirgeme
Veriyi temsil eden değişken sayısını bilgi kaybını mümkün olduğunca sınırlayarak azaltma yaklaşımı.
Dar Yapay Zekâ
Belirli bir görevde yüksek başarı sağlayan ancak bu yeteneği geniş bağlamlara genelleyemeyen yapay zekâ sistemi.
Dartmouth Konferansı
Yapay zekânın bağımsız bir araştırma alanı olarak şekillenmesinde tarihsel dönüm noktası kabul edilen 1956 toplantısı.
Denetimli Öğrenme
Etiketli örnekler üzerinden girdiler ile hedef çıktılar arasındaki ilişkinin öğrenildiği temel öğrenme paradigması.
Denetimsiz Öğrenme
Etiket bulunmayan verilerdeki yapı, ilişki ve gizli örüntüleri keşfetmeye odaklanan öğrenme yaklaşımı.
Derin Öğrenme
Çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla veriden hiyerarşik temsiller öğrenen modern makine öğrenmesi yaklaşımı.
Doğrulama
Modelin eğitim sürecinde ne kadar iyi genelleme yaptığını görmek ve ayarlarını geliştirmek için kullanılan ara değerlendirme aşaması.
Durum (State)
Bir sistemin veya çevrenin belirli bir anda karar vermek açısından anlamlı biçimde tanımlanan hali.
Düzenlileştirme
Modelin eğitim verisine aşırı uyum göstermesini engellemek ve genelleme gücünü artırmak için kullanılan teknikler bütünü.
Genel Yapay Zekâ (AGI)
Farklı görevler ve bağlamlar arasında bilgi transferi yapabilen, insan benzeri esnekliğe sahip varsayımsal yapay zekâ düzeyi.
Genelleme
Bir modelin eğitim sırasında görmediği örneklerde de doğru, kararlı ve güvenilir sonuçlar üretebilme yeteneği.
Gizil Uzay
Modelin veriyi daha soyut, sıkıştırılmış ve anlamlı biçimde temsil ettiği içsel gösterim alanı.
Kayıp Fonksiyonu
Model tahminleri ile gerçek değerler arasındaki farkı sayısallaştıran ve eğitimin yönünü belirleyen matematiksel fonksiyon.
Kendinden Denetimli Öğrenme
Verinin kendi iç yapısından denetim sinyali üreterek güçlü temsil öğrenmeyi mümkün kılan yaklaşım.
Keşif-Sömürü Dengesi
Yeni bilgi toplamak için yeni seçenekleri denemek ile bilinen iyi seçenekleri kullanmak arasındaki denge problemi.
Kural Tabanlı Sistem
Davranışını önceden tanımlanmış eğer-o halde kuralları üzerinden belirleyen klasik sistem mimarisi.
Ödül Fonksiyonu
Sistemin hangi sonuçları daha değerli kabul edeceğini sayısal olarak tanımlayan geri bildirim mekanizması.
Özellik (Feature)
Bir veri örneğini model açısından tanımlayan ölçülebilir nitelik veya giriş değişkeni.
Özellik Mühendisliği
Ham veriden model için daha anlamlı, ayırt edici ve kullanışlı özellikler üretme süreci.
Öğrenme Oranı
Model parametrelerinin her güncellemede ne kadar değişeceğini belirleyen temel hiperparametre.
Parametre ve Hiperparametre
Modelin veriden öğrendiği içsel değerler ile eğitim sürecini şekillendiren dış ayarlar arasındaki temel fark.
Pekiştirmeli Öğrenme
Bir ajanın çevreyle etkileşim kurarak ödül ve ceza üzerinden uzun vadeli davranış politikası öğrenmesini sağlayan paradigma.
Politika
Bir ajanın belirli bir durumda hangi eylemi seçeceğini tanımlayan karar kuralı veya davranış stratejisi.
Sembolik Yapay Zekâ
Bilgiyi kurallar, semboller ve mantıksal ifadelerle temsil ederek çıkarım yapan klasik yapay zekâ yaklaşımı.
Sezgisel Yöntem
En iyi çözümü garanti etmese de, pratikte daha hızlı ve yeterince iyi sonuçlara ulaşmayı sağlayan rehber yaklaşım.
Sınırlı Hafızalı Yapay Zekâ
Karar verirken yalnızca mevcut girdiyi değil, yakın geçmişe ait bazı gözlem ve durum bilgilerini de kullanan AI türü.
Temsil Öğrenmesi
Ham veriden görev için en uygun, bilgi yoğun ve ayrıştırıcı içsel gösterimlerin otomatik olarak öğrenilmesi yaklaşımı.
Toplu Öğrenme
Modelin sabit bir veri kümesi üzerinde toplu olarak eğitildiği ve belirli aralıklarla yeniden güncellendiği öğrenme yaklaşımı.
Transfer Öğrenme
Bir görevde öğrenilen bilginin ilişkili başka bir göreve taşınarak eğitim maliyetinin ve veri ihtiyacının azaltılması yaklaşımı.
Turing Testi
Bir makinenin insan benzeri iletişim kurup kuramadığını sorgulayan ve AI tarihinin en sembolik düşünce deneylerinden biri.
Yapay Zekâ (AI)
Algılama, öğrenme, akıl yürütme ve karar verme gibi insan zekâsıyla ilişkilendirilen yeteneklerin makinelere kazandırılmasını amaçlayan disiplin.
Yapay Zekâ Kışı
Yapay zekâya yönelik beklentiler ile teknik gerçeklik arasındaki kopuş nedeniyle ilgi ve yatırımın sert biçimde düştüğü dönemler.
Yarı Denetimli Öğrenme
Az miktarda etiketli veri ile çok miktarda etiketsiz veriyi birlikte kullanarak öğrenme performansını artıran yaklaşım.