Yapay Zeka Terimleri – Sayfa 8
653 terim
Terimler
Özellik Mühendisliği(Feature Engineering)Özellik mühendisliği (feature engineering), ham verileri alan bilgisi ve veri dönüşümleriyle işleyerek bir makine öğrenmesi modelinin daha iyi öğrenmesini sağlayacak anlamlı özelliklere çevirme sürecidir.Özellik Seçimi(Feature Selection)Özellik seçimi (feature selection), bir veri setindeki tüm özellikler arasından modelin başarısına en çok katkı sağlayanları seçip gereksiz, tekrarlayan ya da gürültülü olanları çıkararak daha sade ve genellenebilir bir model kurma sürecidir.Özgüllük(Specificity)Özgüllük (specificity), bir sınıflandırma modelinin ya da testin gerçekte negatif olan örnekleri doğru biçimde negatif olarak tanıma oranıdır. TN / (TN + FP) formülüyle hesaplanır ve doğru negatif oranı olarak da bilinir.Öz Dikkat(Self-Attention)Öz dikkat (self-attention), bir dizideki her öğenin aynı dizideki diğer tüm öğelere ne kadar dikkat etmesi gerektiğini hesaplayan mekanizmadır. Her kelimenin anlamını bağlamdaki diğer kelimelere göre yeniden şekillendirir ve Transformer mimarisinin temelini oluşturur.PaddingPadding (dolgu), evrişimli sinir ağlarında girdinin kenarlarına genellikle sıfır değerli ek pikseller eklenmesidir. Böylece evrişim sonrasında çıktının boyutu korunabilir ve kenardaki pikseller de ortadakiler kadar işlenir. Dil modellerinde ise farklı uzunluktaki dizileri eşitlemek için kullanılır.Parafraz(Paraphrasing)Parafraz, bir metni ya da ifadeyi asıl anlamını koruyarak farklı kelimeler ve cümle yapılarıyla yeniden anlatmaktır; doğal dil işlemede bu işi otomatik yapan modeller metin sadeleştirme, veri artırma ve yazım desteği için kullanılır.Paralel Hesaplama(Parallel Computing)Paralel hesaplama, büyük bir hesaplama işini daha küçük parçalara bölerek bu parçaların birden fazla işlemci, çekirdek ya da makinede aynı anda yürütülmesidir; böylece işlem süresi kısalır ve tek işlemcinin çözemeyeceği büyüklükteki problemler ele alınabilir.Parçacık Sürü Optimizasyonu(Particle Swarm Optimization)Parçacık sürü optimizasyonu (PSO), kuş ya da balık sürülerinin hareketinden esinlenen ve her biri bir aday çözümü temsil eden parçacıkların hem kendi hem de sürünün en iyi deneyimine göre konumlarını güncelleyerek iyi çözümler aradığı yöntemdir.Pass@kPass@k, kod üreten yapay zekâ modellerini değerlendirmek için kullanılan, bir problem için üretilen k çözümden en az birinin birim testlerini başarıyla geçme olasılığını ölçen metriktir; pass@1 tek denemede doğru çözüm oranını gösterir.Pazar Sepeti Analizi(Market Basket Analysis)Pazar sepeti analizi, müşterilerin aynı alışverişte hangi ürünleri birlikte satın alma eğiliminde olduğunu satış verilerinden bulan ve birliktelik kuralı yöntemlerine dayanan bir veri madenciliği uygulamasıdır.PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), büyük bir yapay zekâ modelini tüm ağırlıklarını yeniden eğitmeden, yalnızca küçük bir parametre kümesini güncelleyerek ya da modele küçük ek parçalar ekleyerek yeni bir göreve uyarlayan ince ayar yöntemlerinin genel adıdır.Pekiştirmeli Öğrenme(Reinforcement Learning)Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın bir ortamda eylemler yapıp ödül veya ceza alarak, uzun vadede toplam ödülü en yükseğe çıkaracak davranışı deneme yanılmayla öğrendiği makine öğrenmesi türüdür.PerceptronPerceptron, girdilerin ağırlıklı toplamını bir eşikle karşılaştırarak iki sınıftan birini seçen, Frank Rosenblatt tarafından 1950'lerin sonunda geliştirilen ve yapay sinir ağlarının temelini oluşturan en basit öğrenebilen nöron modelidir.PerplexityPerplexity (şaşkınlık), bir dil modelinin bir metni ne kadar iyi tahmin ettiğini ölçen metriktir. Değer düştükçe model metni daha az "şaşırarak", yani daha yüksek olasılıkla tahmin ediyor demektir.PersonaPersona, yapay zekâda bir dil modeline sistem talimatı ya da prompt aracılığıyla verilen rol, kişilik ve konuşma üslubudur. Modelin cevaplarının tonunu, uzmanlık odağını ve kime hitap ettiğini şekillendirir.Pix2PixPix2Pix, eşleşmiş görüntü çiftleriyle eğitilen ve bir girdi görüntüsünü belirli bir çıktı görüntüsüne dönüştüren koşullu GAN tabanlı bir yöntemdir. Eskizden fotoğrafa veya siyah beyazdan renkliye dönüşüm gibi görevlerde kullanılır.Plaka Tanıma(License Plate Recognition)Plaka tanıma (license plate recognition), kamera görüntülerindeki araç plakalarının bilgisayarlı görü ve optik karakter tanıma teknikleriyle otomatik olarak bulunup okunması ve metne dönüştürülmesidir.Poisson Dağılımı(Poisson Distribution)Poisson dağılımı, sabit bir zaman ya da alan aralığında bağımsız olarak gerçekleşen olayların sayısını modelleyen kesikli olasılık dağılımıdır. Tek parametresi λ (lambda), aralıktaki ortalama olay sayısıdır.Polinom Regresyon(Polynomial Regression)Polinom regresyon, açıklayıcı değişkenin karesi, küpü gibi üslerini modele ek özellik olarak katarak veriler arasındaki eğrisel ilişkileri modelleyen ve katsayıları yine doğrusal regresyon yöntemleriyle bulunan bir regresyon türüdür.PPO(Proximal Policy Optimization)PPO (Proximal Policy Optimization, yakınsal politika optimizasyonu), bir ajanın davranış politikasını her güncellemede eskisinden çok uzaklaşmayacak şekilde küçük ve kontrollü adımlarla iyileştiren pekiştirmeli öğrenme algoritmasıdır. RLHF ile dil modeli eğitiminde de kullanılır.Prefix TuningPrefix tuning (önek ayarı), dil modelinin ağırlıklarını dondurup her katmandaki dikkat hesabına eklenen küçük, eğitilebilir sürekli vektörler (önekler) aracılığıyla modeli belirli bir göreve uyarlayan parametre verimli bir ince ayar yöntemidir.Profilleme(Profiling)Profilleme, kişisel verilerin otomatik yöntemlerle işlenerek bir kişinin ilgi alanları, davranışları, ekonomik durumu, sağlığı veya güvenilirliği gibi özelliklerinin analiz edilmesi ya da tahmin edilmesidir.PromptPrompt (istem), bir yapay zekâ modeline ne yapmasını istediğinizi anlatan metindir; bir soru, talimat, örnek ya da bunların birleşimi olabilir. Modelin cevabının kalitesi büyük ölçüde promptun ne kadar açık ve ayrıntılı yazıldığına bağlıdır.Prompt Enjeksiyonu(Prompt Injection)Prompt enjeksiyonu, bir yapay zekâ uygulamasına kullanıcı girdisi, web sayfası ya da belge içine gizlenmiş talimatlar yerleştirerek modelin asıl kurallarını devre dışı bırakmayı amaçlayan bir güvenlik saldırısıdır.Prompt Mühendisi(Prompt Engineer)Prompt mühendisi, büyük dil modelleri ve diğer üretken yapay zekâ sistemlerinden güvenilir ve istenen çıktıları almak için talimatlar tasarlayan, bunları test edip iyileştiren ve uygulamalara entegre eden uzmandır.Prompt Mühendisliği(Prompt Engineering)Prompt mühendisliği, bir yapay zekâ modelinden doğru, tutarlı ve istenen biçimde çıktı almak için talimatları (promptları) bilinçli biçimde tasarlama, deneme ve iyileştirme sürecidir. Rol, bağlam, örnek ve çıktı biçimi gibi öğeleri kapsar.Prompt Şablonu(Prompt Template)Prompt şablonu (prompt template), sabit talimat metni ile her kullanımda doldurulan değişken alanlardan oluşan, aynı türden görevlerde tutarlı sonuç almak için tekrar tekrar kullanılan hazır bir prompt kalıbıdır.Prompt TuningPrompt tuning, dil modelinin ağırlıklarını değiştirmeden, girdinin başına eklenen ve eğitimle öğrenilen küçük bir vektör dizisi (yumuşak prompt) sayesinde modeli belirli bir göreve uyarlayan parametre verimli bir ince ayar yöntemidir.Prompt Zincirleme(Prompt Chaining)Prompt zincirleme (prompt chaining), karmaşık bir görevi birbirini izleyen daha küçük adımlara bölüp her adım için ayrı bir prompt kullanan ve bir adımın çıktısını sonraki adımın girdisi yapan prompt tasarım tekniğidir.Prosedürel İçerik Üretimi(Procedural Content Generation)Prosedürel içerik üretimi, oyun dünyaları, haritalar, dokular ya da görevler gibi içeriklerin elle tasarlanmak yerine kurallar, rastgelelik ve algoritmalar kullanılarak otomatik biçimde oluşturulmasıdır.Protein Katlanması(Protein Folding)Protein katlanması, amino asitlerden oluşan bir zincirin kendine özgü üç boyutlu yapıyı alması sürecidir. Proteinin işlevi bu yapıya bağlıdır; yapay zekâ, dizilimden yapıyı tahmin etme probleminde büyük ilerleme sağlamıştır.PythonPython, okunabilir ve sade sözdizimiyle bilinen, genel amaçlı, açık kaynaklı bir programlama dilidir. Veri bilimi, yapay zekâ, otomasyon ve web geliştirmede en yaygın kullanılan dillerden biridir.p Değeri(P-Value)p değeri, sıfır hipotezi doğru kabul edildiğinde, gözlenen sonucun ya da ondan daha uç bir sonucun ortaya çıkma olasılığıdır. Küçük p değeri, verinin sıfır hipoteziyle uyumsuz olduğuna işaret eder; ancak hipotezin doğru olma olasılığını göstermez.P(doom)P(doom), bir kişinin gelişmiş yapay zekânın insanlık için felaketle, örneğin insan neslinin tükenmesi ya da kalıcı kontrol kaybıyla sonuçlanma olasılığına dair verdiği öznel tahmini ifade eden gayriresmî bir terimdir.QLoRAQLoRA, büyük bir dil modelini 4 bitlik hassasiyete nicelendirip dondurduktan sonra üzerine küçük LoRA adaptörleri eğiten bir ince ayar yöntemidir. Amaç, büyük modelleri çok daha az ekran kartı belleğiyle uyarlayabilmektir.RAG(Retrieval-Augmented Generation)RAG (Retrieval-Augmented Generation, erişimle zenginleştirilmiş üretim), bir dil modelinin soruyu cevaplamadan önce bir belge koleksiyonunda ilgili bölümleri bulup bu bölümlere dayanarak yanıt yazmasını sağlayan yöntemdir. Modeli yeniden eğitmeden kendi belgeleriniz hakkında soru sormanızı sağlar.Rastgele Arama(Random Search)Rastgele arama (random search), hiperparametre optimizasyonunda olası değer kombinasyonlarını tek tek denemek yerine, belirlenen aralıklardan rastgele örnekler çekerek en iyi ayarı arayan yöntemdir.Rastgele Değişken(Random Variable)Rastgele değişken, sonucu şansa bağlı bir deneyin her olası sonucuna bir sayı atayan fonksiyondur. Kesikli (sayılabilir değerler) ya da sürekli (bir aralıktaki her değer) olabilir ve bir olasılık dağılımıyla tanımlanır.Rastgele Orman(Random Forest)Rastgele orman (random forest), her biri verinin rastgele bir örneği ve rastgele seçilen özelliklerle eğitilen çok sayıda karar ağacının tahminlerini oylama ya da ortalama ile birleştiren bir makine öğrenmesi algoritmasıdır.ReActReAct (Reasoning + Acting), bir dil modelinin akıl yürütme adımlarıyla eylem adımlarını, yani araç kullanımını sırayla birleştirdiği bir yöntemdir. Model düşünür, bir eylem seçer, sonucunu gözlemler ve buna göre yeniden düşünür.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.ReLUReLU (Rectified Linear Unit), girdisi pozitifse aynen geçiren, negatifse sıfır döndüren, yani f(x) = max(0, x) biçiminde tanımlanan ve derin sinir ağlarında en yaygın kullanılan aktivasyon fonksiyonlarından biridir.ResNetResNet (Residual Network, artık ağ), katmanların girdisini kısa yoldan çıktısına ekleyen artık bağlantılar kullanan bir evrişimli sinir ağı mimarisidir. Bu basit fikir, çok derin ağların kararlı biçimde eğitilmesini sağladı ve görüntü tanımada bir dönüm noktası oldu.Ridge Regresyon(Ridge Regression)Ridge regresyon, doğrusal regresyonun kayıp fonksiyonuna katsayıların karelerinin toplamıyla orantılı bir ceza ekleyen ve böylece katsayıları küçülterek aşırı öğrenmeyi ve çoklu doğrusal bağlantı sorununu azaltan bir düzenlileştirme yöntemidir.RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)RLHF (insan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme), insanların model cevaplarını karşılaştırarak verdiği tercihlerle bir ödül modeli eğitip dil modelini bu ödüle göre ayarlama yöntemidir.RMSNormRMSNorm (kök ortalama kare normalizasyonu), bir katmandaki aktivasyonları kök ortalama kare değerine bölerek ölçekleyen normalizasyon yöntemidir. Ortalamayı çıkarmadığı için LayerNorm'dan daha sade ve hızlıdır; birçok modern büyük dil modelinde kullanılır.RMSPropRMSProp, her parametrenin öğrenme adımını o parametreye ait gradyan karelerinin hareketli ortalamasına göre ölçekleyen uyarlanabilir bir optimizasyon algoritmasıdır. Büyük gradyanlarda adımı küçültür, küçük gradyanlarda büyütür ve eğitimi daha dengeli hâle getirir.RoBERTaRoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach), BERT mimarisini koruyup eğitim sürecini değiştiren bir dil modelidir; daha fazla veri, daha uzun eğitim, dinamik maskeleme ve sonraki cümle tahmini görevinin kaldırılmasıyla daha iyi sonuçlar elde eder.Robotik(Robotics)Robotik, çevresini algılayıp karar veren ve fiziksel dünyada hareket eden makineleri (robotları) tasarlayan, üreten ve programlayan disiplinlerarası mühendislik alanıdır; makine, elektronik ve yazılımı birleştirir.Robotik Süreç Otomasyonu(Robotic Process Automation)Robotik süreç otomasyonu (RPA), fatura girişi ya da veri aktarımı gibi kurallı ve tekrarlayan bilgisayar işlerini, insanın ekranda yaptığı adımları taklit eden yazılım botlarıyla otomatikleştirme yöntemidir.Robot Kolu(Robotic Arm)Robot kolu, insan koluna benzer biçimde eklemlerle birbirine bağlanmış segmentlerden oluşan, motorlarla hareket ettirilen ve ucundaki tutucu ya da takımla kaynak, montaj, taşıma gibi işleri programlanmış veya algılayıcılarla yönlendirilmiş şekilde yapan mekanik sistemdir.ROC Eğrisi(ROC Curve)ROC eğrisi, bir ikili sınıflandırma modelinin farklı karar eşiklerinde doğru pozitif oranını (duyarlılık) yanlış pozitif oranına karşı gösteren grafiktir. Eğri sol üst köşeye ne kadar yakınsa model sınıfları o kadar iyi ayırır.RoPE(Rotary Positional Embedding)RoPE (Rotary Positional Embedding, döner konum kodlaması), Transformer modellerinde token'ların sırasını, sorgu ve anahtar vektörlerini konuma bağlı bir açıyla döndürerek kodlayan yöntemdir. Böylece dikkat hesabı token'lar arasındaki göreli mesafeyi doğal olarak hesaba katar.ROUGE(ROUGE Score)ROUGE, otomatik olarak üretilen bir özetin ya da metnin, insan tarafından yazılmış referans metinle kelime, kelime öbeği ve ortak dizi düzeyinde ne kadar örtüştüğünü ölçen, özetleme değerlendirmesinde yaygın kullanılan metrik ailesidir.R Kare(R-Squared)R kare (R², belirlilik katsayısı), bir regresyon modelinin hedef değişkendeki toplam değişkenliğin ne kadarını açıklayabildiğini gösteren ölçüttür. Genellikle 0 ile 1 arasında yorumlanır; 1'e yaklaştıkça model verideki değişimi daha iyi açıklar.R Programlama Dili(R Programming Language)R, istatistiksel hesaplama, veri analizi ve grafik üretimi için geliştirilmiş ücretsiz ve açık kaynaklı bir programlama dilidir. Akademide, biyoistatistikte ve veri biliminde yaygın olarak kullanılır.R-CNNR-CNN (Regions with CNN features, CNN özellikli bölgeler), bir görüntüde nesne olabilecek aday bölgeleri önerip her birini evrişimli sinir ağıyla sınıflandıran iki aşamalı bir nesne tespit yöntemidir. Derin öğrenmeyi nesne tespitine taşıyan öncü çalışmalardan biridir.SafetensorsSafetensors, yapay zekâ modellerinin ağırlıklarını (tensörleri) saklamak için geliştirilmiş, yüklenirken kod çalıştırmaya izin vermeyen güvenli ve hızlı bir dosya biçimidir. Uzantısı genellikle .safetensors olur.Sağlıkta Yapay Zekâ(AI in Healthcare)Sağlıkta yapay zekâ, makine öğrenmesi ve diğer yapay zekâ yöntemlerinin teşhis, tedavi planlama, ilaç geliştirme ve sağlık hizmeti yönetimi gibi alanlarda kullanılmasıdır. Amaç hekimin yerini almak değil, karar sürecini desteklemektir.Sanal Asistan(Virtual Assistant)Sanal asistan, kullanıcının yazılı ya da sesli isteklerini anlayıp bilgi veren, hatırlatma kurma, mesaj gönderme ya da randevu ayarlama gibi görevleri yerine getiren yapay zekâ destekli yazılımdır.