Finans, Borsa, Kripto ve Yapay Zeka Sözlüğü

Kısaca

Parazade Sözlük; finans, borsa, kripto para ve yapay zeka terimlerinin ne anlama geldiğini sade Türkçeyle, kısa tanım ve açıklamalarla anlatan bir başvuru kaynağıdır.

Kategoriler

Finans100 terim Borsa100 terim Kripto100 terim Yapay Zeka110 terim

Son eklenen terimler

Görüntü Tanıma(Image Recognition)Görüntü tanıma (image recognition), bir yapay zekâ sisteminin fotoğraf ya da videodaki nesneleri, yüzleri, hayvanları, yazıları veya sahneleri tespit edip tanımlamasıdır. Bilgisayarlı görünün temel görevlerinden biridir.Yapay Zekâ Okuryazarlığı(AI Literacy)Yapay zekâ okuryazarlığı (AI literacy), yapay zekânın temel olarak nasıl çalıştığını anlama, araçları amaca uygun ve güvenli biçimde kullanma, çıktılarını eleştirel değerlendirme ve etik riskleri fark etme becerilerinin bütünüdür.Kod Asistanı(Coding Assistant)Kod asistanı (coding assistant), büyük dil modellerini kullanarak kod tamamlama, yeni kod yazma, hata bulma, kod açıklama ve test üretme gibi yazılım geliştirme görevlerinde yardım eden yapay zekâ aracıdır.Metinden Videoya(Text to Video)Metinden videoya (text to video), yazılı bir açıklamadan (prompt) yola çıkarak yapay zekâ ile hareketli görüntü, yani video klip üreten teknolojidir. Görsel üretimine zaman boyutunu ekler ve kareler arası tutarlılık gerektirir.Metinden Görsele(Text to Image)Metinden görsele (text to image), kullanıcının yazdığı bir metin açıklamasını (prompt) yorumlayarak yapay zekâ ile sıfırdan resim, illüstrasyon ya da fotoğraf benzeri görsel üreten teknolojidir. Çoğu güncel sistem difüzyon modellerine dayanır.Ses Klonlama(Voice Cloning)Ses klonlama (voice cloning), bir kişinin ses kayıtlarından öğrenen yapay zekâ modelleriyle o kişinin ses tonunu, vurgusunu ve konuşma tarzını taklit eden yapay konuşma üretimidir. Erişilebilirlik gibi faydaları olsa da dolandırıcılık riski taşır.Öneri Sistemi(Recommender System)Öneri sistemi (recommender system), kullanıcıların geçmiş davranışlarını, tercihlerini ve benzer kullanıcıların hareketlerini analiz ederek ilgilenebilecekleri ürün, film, şarkı, haber ya da içerikleri tahmin edip sunan yapay zekâ sistemidir.Kümeleme(Clustering)Kümeleme (clustering), önceden etiketlenmemiş verileri ortak özelliklerine göre birbirine benzeyen gruplara (kümelere) ayıran bir denetimsiz öğrenme yöntemidir. Müşteri segmentasyonu ve anormallik tespiti tipik kullanım alanlarıdır.Regresyon(Regression)Regresyon (regression), bir veya birden fazla değişken ile sürekli bir sayısal sonuç arasındaki ilişkiyi modelleyerek ev fiyatı, satış miktarı ya da teslim süresi gibi değerleri tahmin etmeye yarayan istatistik ve makine öğrenmesi yöntemidir.Sınıflandırma(Classification)Sınıflandırma (classification), bir makine öğrenmesi modelinin her girdiyi önceden tanımlanmış kategorilerden (sınıflardan) birine ya da birkaçına atadığı denetimli öğrenme görevidir. Spam filtresi ve dolandırıcılık tespiti tipik örneklerdir.Duygu Analizi(Sentiment Analysis)Duygu analizi (sentiment analysis), bir metinde ifade edilen tutumun olumlu, olumsuz ya da nötr olduğunu, bazen de öfke veya memnuniyet gibi duyguları doğal dil işleme yöntemleriyle otomatik olarak belirleme işlemidir.OCR(Optical Character Recognition)OCR (Optical Character Recognition, optik karakter tanıma), taranmış belgelerdeki, fotoğraflardaki ya da ekran görüntülerindeki yazıları tanıyarak bilgisayarın arayabileceği ve düzenleyebileceği metne dönüştüren teknolojidir.Model Değerlendirme(Model Evaluation)Model değerlendirme (model evaluation), bir yapay zekâ modelinin belirli bir görevdeki başarısını, güvenilirliğini, adaletini ve güvenliğini; test verileri, metrikler, karşılaştırma testleri ve insan incelemesiyle ölçme sürecidir.Temellendirme(Grounding)Temellendirme (grounding), bir yapay zekâ modelinin cevabını yalnızca eğitimde öğrendiklerine değil, belge, veri tabanı, arama sonucu gibi doğrulanabilir ve güncel kaynaklara dayandırmasıdır. Uydurma bilgiyi azaltmayı ve kaynak göstermeyi amaçlar.Bilgi Kesim Tarihi(Knowledge Cutoff)Bilgi kesim tarihi (knowledge cutoff), bir dil modelinin eğitim verisinin kapsadığı son tarihtir. Model bu tarihten sonra yaşanan olaylar, değişen oranlar ya da yeni düzenlemeler hakkında, dış kaynağa bağlanmadıkça bilgi sahibi değildir.Uç Yapay Zekâ(Edge AI)Uç yapay zekâ (edge AI), yapay zekâ modellerinin veriyi uzak bir buluta göndermek yerine verinin üretildiği cihazda, yani telefon, bilgisayar, kamera, araç ya da sensör üzerinde çalıştırılmasıdır.Gecikme Süresi(Latency)Gecikme süresi (latency), bir sisteme istek gönderilmesiyle cevabın alınmaya başlanması ya da tamamlanması arasında geçen süredir. Yapay zekâda kullanıcı deneyimini, sesli asistanları ve gerçek zamanlı uygulamaları doğrudan etkiler.GGUFGGUF, büyük dil modellerinin ağırlıklarını, tokenizer bilgisini ve diğer meta verilerini tek bir dosyada saklayan model dosya formatıdır. llama.cpp projesi tarafından 2023'te eski GGML formatının yerine geliştirilmiştir ve yerel model çalıştırmada yaygındır.CUDACUDA (Compute Unified Device Architecture), NVIDIA'nın kendi GPU'larını grafik dışındaki genel amaçlı hesaplamalar için programlamayı sağlayan paralel hesaplama platformu ve programlama modelidir. Yapay zekâ yazılımlarının büyük bölümü NVIDIA GPU'larını CUDA üzerinden kullanır.NPU(Neural Processing Unit)NPU (Neural Processing Unit, nöral işlem birimi), telefon, tablet ve bilgisayarlarda yapay zekâ işlemlerini düşük enerji tüketimiyle hızlandırmak için tasarlanmış özel işlemcidir. Yüz tanıma, ses işleme ve yerel asistan gibi görevlerde kullanılır.TPU(Tensor Processing Unit)TPU (Tensor Processing Unit, tensör işlem birimi), Google'ın makine öğrenmesi modellerinin eğitimini ve çalıştırılmasını hızlandırmak için özel olarak tasarladığı bir işlemcidir. Ağırlıklı olarak Google'ın veri merkezlerinde ve bulut hizmetinde kullanılır.GPU(Graphics Processing Unit)GPU (Graphics Processing Unit, grafik işlem birimi), çok sayıda basit hesabı aynı anda yapabilen işlemcidir. Başlangıçta oyun ve grafik için geliştirilmiş, paralel hesaplama gücü sayesinde yapay zekâ eğitimi ve çıkarımının temel donanımı olmuştur.Uzmanlar Karışımı(Mixture of Experts)Uzmanlar karışımı (mixture of experts, MoE), bir modelin birçok 'uzman' alt ağdan oluştuğu ve her girdi için bir yönlendirici yardımıyla yalnızca birkaç uzmanın çalıştırıldığı mimaridir. Büyük kapasiteyi daha düşük işlem maliyetiyle sunmayı amaçlar.Bilgi Damıtma(Knowledge Distillation)Bilgi damıtma (knowledge distillation), büyük ve güçlü bir 'öğretmen' modelin çıktılarını kullanarak daha küçük, hızlı ve ucuz bir 'öğrenci' modeli eğitme tekniğidir. Amaç, performansın büyük kısmını korurken maliyeti düşürmektir.Yapay Zekâ Filigranı(AI Watermarking)Yapay zekâ filigranı (AI watermarking), yapay zekâ ile üretilmiş metin, görsel, video ya da ses içeriğine eklenen, çoğu zaman gözle görülmeyen ve içeriğin yapay zekâ ürünü olduğunu tespit etmeye yarayan işarettir.Sentetik Veri(Synthetic Data)Sentetik veri, gerçek olaylardan ya da kişilerden doğrudan toplanmak yerine algoritmalar veya yapay zekâ modelleri tarafından üretilen, ancak gerçek verinin istatistiksel özelliklerini taklit eden veridir.DeepfakeDeepfake, derin öğrenme yöntemleriyle bir kişinin yüzünü, sesini ya da hareketlerini taklit ederek gerçekte yaşanmamış olayları gerçekmiş gibi gösteren sahte video, görsel veya ses içeriğidir. Dolandırıcılık ve dezenformasyon riski taşır.Açıklanabilir Yapay Zekâ(Explainable AI)Açıklanabilir yapay zekâ (explainable AI, XAI), bir yapay zekâ modelinin verdiği kararın ya da tahminin hangi etkenlere dayandığını insanların anlayabileceği biçimde ortaya koyan yöntem ve yaklaşımların genel adıdır.Algoritmik Önyargı(Algorithmic Bias)Algoritmik önyargı (algorithmic bias), bir algoritmanın ya da yapay zekâ modelinin verdiği kararların belirli kişi veya grupları sistematik ve haksız biçimde dezavantajlı duruma düşürmesidir. Çoğunlukla eğitim verisindeki dengesizliklerden kaynaklanır.Yapay Zekâ Etiği(AI Ethics)Yapay zekâ etiği, yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi ve kullanılmasında adalet, şeffaflık, gizlilik, güvenlik ve hesap verebilirlik gibi değerleri gözeten ilke ve uygulamaların bütünüdür.

Sözlük nasıl kullanılır?

Finans ve teknoloji dünyası, ilk bakışta anlaşılması zor terimlerle doludur. Haberlerde, yatırım platformlarında ya da yapay zeka araçlarında karşılaştığınız bir kavramın ne anlama geldiğini hızlıca öğrenmek için Parazade Sözlük'ü kullanabilirsiniz.

Terimleri dört kategoride topluyoruz: finans, borsa, kripto para ve yapay zeka. Aradığınız terimi kategori sayfalarından, harf listesinden ya da sitedeki arama kutusundan bulabilirsiniz.

Her maddede neler var?

Her sözlük maddesi, terimi bir iki cümleyle özetleyen kısa bir tanımla başlar. Ardından terimin nasıl kullanıldığını, gerekirse basit bir örnekle açıklarız. Varsa İngilizce karşılığını da veririz; çünkü pek çok platformda terimlerin İngilizce hâliyle karşılaşırsınız. Maddenin sonunda ilgili terimlere ve konuyu daha ayrıntılı ele alan yazılara ulaşabilirsiniz.

Neden sade Türkçe?

Pek çok finans ve teknoloji kaynağı, terimleri yine başka terimlerle açıklar; bu da konuya yeni başlayan biri için işi zorlaştırır. Biz açıklamaları, alanın uzmanı olmayan bir okurun da rahatça anlayabileceği bir dille yazmaya çalışıyoruz. Gerektiğinde günlük hayattan örnekler kullanıyor, kavramın neden önemli olduğunu da kısaca belirtiyoruz.

Sözlükteki açıklamalar genel bilgilendirme amaçlıdır. Yatırımla ilgili terimler hiçbir ürün ya da varlık için tavsiye niteliği taşımaz.

Sıkça Sorulan Sorular

Sözlükte hangi alanlardaki terimler var?

Sözlükte finans, borsa, kripto para ve yapay zeka alanlarındaki terimler yer alır. Her terim ilgili kategori sayfasında ve baş harfine göre harf listesinde görünür.

Aradığım terimi nasıl bulabilirim?

Terimi sitenin üst kısmındaki arama kutusuna yazabilir, kategori sayfalarına göz atabilir ya da harf listesinden ilerleyebilirsiniz. Arama, Türkçe karakterleri yazmasanız da eşleşen terimleri bulur.

Terimlerin İngilizce karşılıkları da veriliyor mu?

Evet, yaygın kullanılan bir İngilizce karşılığı olan terimlerde bu karşılığı da belirtiyoruz. Böylece yabancı kaynaklarda ya da platformlarda aynı kavramı tanıyabilirsiniz.

Sözlükteki açıklamalar yatırım tavsiyesi mi?

Hayır. Sözlükteki açıklamalar kavramları anlamanıza yardımcı olmak için hazırlanmıştır. Herhangi bir yatırım ürünü ya da varlık için alım satım önerisi içermez.