Yapay Zeka Terimleri – Sayfa 9
653 terim
Terimler
Sanal Deneme(Virtual Try-On)Sanal deneme (virtual try-on), bir kıyafetin, gözlüğün, makyajın ya da aksesuarın kişinin fotoğrafı veya canlı kamera görüntüsü üzerinde dijital olarak gösterilmesini sağlayan, bilgisayarlı görü ve üretken yapay zekâ tabanlı teknolojidir.SandbaggingSandbagging, yapay zekâ güvenliğinde bir modelin değerlendirme ve testlerde gerçek yeteneklerinin altında performans göstermesi, yani yeteneklerini stratejik olarak gizlemesi durumudur; kavram, gücünü saklayan oyuncu davranışından gelir.SARSASARSA, pekiştirmeli öğrenmede eylem değerlerini öğrenmek için kullanılan politikaya bağlı (on-policy) bir algoritmadır. Adı, güncellemede kullanılan Durum-Eylem-Ödül-Durum-Eylem (State-Action-Reward-State-Action) dizisinden gelir.Seçim Yanlılığı(Selection Bias)Seçim yanlılığı (selection bias), analize giren verinin incelenmek istenen kitleyi temsil etmeyecek biçimde seçilmesinden doğan sistematik hatadır. Sonuçların, veri seçilme sürecinin bir yan ürünü olmasına yol açar.Seed Değeri(Seed)Seed değeri, yapay zekâ modellerinde rastgele sayı üretimini başlatan sayıdır; aynı seed, aynı ayarlar ve aynı modelle kullanıldığında genellikle aynı çıktıyı yeniden üretmeyi sağlar.Sensör Füzyonu(Sensor Fusion)Sensör füzyonu, kamera, radar, lidar veya ivmeölçer gibi farklı sensörlerden gelen verileri birleştirerek, tek bir sensörün sağlayabileceğinden daha doğru, eksiksiz ve güvenilir bir çevre ya da durum tahmini elde etme yöntemidir.SentencePieceSentencePiece, metni önceden kelimelere ayırmadan ham hâliyle işleyen, boşluğu da özel bir sembolle token olarak ele alan ve BPE ya da unigram yöntemiyle alt kelime sözlüğü oluşturan dilden bağımsız bir tokenizasyon aracıdır.Sentetik Medya(Synthetic Media)Sentetik medya, tamamen ya da kısmen yapay zekâ algoritmalarıyla üretilen veya değiştirilen görsel, video, ses ve metin içeriklerinin genel adıdır; yapay zekâyla oluşturulmuş görseller, sentetik sesler ve deepfake videolar bu kapsama girer.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.Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)Seq2Seq (sequence-to-sequence, diziden diziye), bir girdi dizisini alıp uzunluğu farklı olabilecek başka bir çıktı dizisi üreten model yapısıdır. Genellikle bir kodlayıcı ve bir çözücüden oluşur; makine çevirisi ve metin özetleme gibi görevlerin temelini oluşturur.Sesli Arama(Voice Search)Sesli arama, kullanıcının arama sorgusunu klavyeyle yazmak yerine konuşarak söylemesi ve sistemin bu sesi konuşma tanıma ile metne çevirip anlamını çözerek sonuç döndürmesidir.Sesli Asistan(Voice Assistant)Sesli asistan, kullanıcıyla konuşarak etkileşime giren; söyleneni metne çevirip anlayan, gerekli işlemi yapan ve yanıtı sentetik sesle okuyan yapay zekâ destekli bir sanal asistan türüdür.Ses Biyometrisi(Voice Biometrics)Ses biyometrisi, bir kişinin kimliğini, ses yolu yapısı ve konuşma tarzı gibi sesine özgü özelliklerden çıkarılan dijital bir ses izi ile tanıyan ya da doğrulayan biyometrik yöntemdir.Ses Değiştirici(Voice Changer)Ses değiştirici, bir kişinin konuşmasını anlık ya da kayıt üzerinden işleyerek perdesini, tınısını veya karakterini değiştiren donanım ya da yazılımdır; yeni nesil sürümleri yapay zekâ ile sesi başka bir sese dönüştürebilir.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.Sezgisel Yöntem(Heuristic)Sezgisel yöntem (heuristic), bir problemi kesin ve en iyi çözümü garanti etmeden, deneyime dayalı kestirme kurallar ya da tahminler kullanarak makul sürede yeterince iyi bir sonuca ulaştıran problem çözme yaklaşımıdır.SHAPSHAP (SHapley Additive exPlanations), bir makine öğrenmesi modelinin verdiği tek bir tahminde her girdi özelliğinin sonuca ne kadar katkı yaptığını, oyun teorisindeki Shapley değerlerine dayanarak hesaplayan bir açıklama yöntemidir.Sıfır Örnekli Öğrenme(Zero-shot Learning)Sıfır örnekli öğrenme (zero-shot learning), bir modelin o göreve özel hiç örnek görmeden, yalnızca talimat ya da genel bilgisiyle görevi yerine getirmesidir. Dil modellerinde 'şu metni özetle' gibi örneksiz istekler bunun tipik örneğidir.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.Sıvı Soğutma(Liquid Cooling)Sıvı soğutma, işlemci ve GPU gibi ısınan bileşenlerin ürettiği ısının hava yerine su ya da özel bir sıvı aracılığıyla taşınmasıdır. Yoğun yapay zekâ iş yüklerinin çalıştığı veri merkezlerinde giderek yaygınlaşmaktadır.Sigmoid Fonksiyonu(Sigmoid Function)Sigmoid fonksiyonu, σ(x) = 1 / (1 + e^(−x)) formülüyle tanımlanan, her gerçek sayıyı 0 ile 1 arasına S biçiminde bir eğriyle eşleyen ve bu yüzden olasılık üretmek için lojistik regresyonda ve sinir ağlarında kullanılan bir fonksiyondur.Simpson Paradoksu(Simpson's Paradox)Simpson paradoksu, alt gruplarda tek tek görülen bir eğilimin, gruplar birleştirildiğinde kaybolması ya da tersine dönmesidir. Genellikle grupların büyüklüğünü ve sonucu birlikte etkileyen gizli bir değişkenden kaynaklanır.Sistem Kartı(System Card)Sistem kartı (system card), bir yapay zekâ modelinin yalnızca kendisini değil, kullanıma sunulduğu sistemin tamamını anlatan; güvenlik değerlendirmelerini, tespit edilen riskleri ve alınan önlemleri açıklayan kapsamlı bir belgedir.Sistem Promptu(System Prompt)Sistem promptu, bir yapay zekâ sohbetinin başında modele verilen ve rolünü, üslubunu, kurallarını ve sınırlarını belirleyen arka plan talimatıdır. Kullanıcı mesajlarından önce gelir ve tüm konuşmanın çerçevesini çizer.SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, eş zamanlı konum belirleme ve haritalama), bir robotun ya da cihazın bilinmeyen bir ortamda hareket ederken hem o ortamın haritasını çıkarmasını hem de bu harita üzerindeki kendi konumunu aynı anda belirlemesini sağlayan yöntemlerin genel adıdır.SMOTESMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique), dengesiz veri setlerinde azınlık sınıfına ait örnekleri kopyalamak yerine, mevcut örnekler arasında yeni sentetik örnekler üreterek sınıfları dengeleyen bir aşırı örnekleme yöntemidir.SoftmaxSoftmax, bir sayı vektörünün her elemanının üstelini alıp bunları toplamlarına bölerek, tüm değerleri 0 ile 1 arasında ve toplamı 1 olan bir olasılık dağılımına dönüştüren, çok sınıflı sınıflandırmada yaygın kullanılan bir fonksiyondur.Soğuk Başlangıç Problemi(Cold Start Problem)Soğuk başlangıç problemi, bir öneri sisteminin yeni bir kullanıcı, yeni bir ürün ya da yeni kurulmuş bir platform hakkında yeterli etkileşim verisi olmadığı için isabetli öneri yapamaması durumudur.Sohbet Botu(Chatbot)Sohbet botu (chatbot), kullanıcıyla doğal dilde yazılı ya da sesli konuşma yürüten, soruları cevaplayan ve basit işlemleri yapabilen yazılımdır. Bugün birçoğu büyük dil modelleriyle çalışır.Sohbet Şablonu(Chat Template)Sohbet şablonu (chat template), sistem, kullanıcı ve asistan mesajlarından oluşan bir sohbeti, dil modelinin eğitim sırasında gördüğü özel işaretli tek bir metin dizisine dönüştüren biçimlendirme kuralıdır.Soru Yanıtlama(Question Answering)Soru yanıtlama (question answering), doğal dilde sorulan bir soruya, bir metinden, bilgi tabanından ya da modelin öğrendiği bilgilerden yararlanarak doğrudan ve kısa bir cevap üreten doğal dil işleme görevidir.Sosyal Puanlama(Social Scoring)Sosyal puanlama, kişilerin sosyal davranışları, kişisel özellikleri veya çeşitli kaynaklardan toplanan verileri temelinde puanlanması ve bu puanların kişilere yönelik muamele ya da hizmetlere erişimde kullanılmasıdır.Spam Filtreleme(Spam Filtering)Spam filtreleme, istenmeyen toplu reklam, oltalama (phishing) ve zararlı bağlantı içeren e-posta ya da mesajları, kurallar ve makine öğrenmesi modelleriyle tespit edip gelen kutusundan ayıran sistemdir.Spektrogram(Spectrogram)Spektrogram, bir sesin frekans içeriğinin zamanla nasıl değiştiğini gösteren görsel temsildir; yatay eksen zamanı, dikey eksen frekansı, renk ya da parlaklık da o andaki frekansın şiddetini gösterir.SQLSQL (Structured Query Language, yapılandırılmış sorgu dili), ilişkisel veritabanlarındaki verileri sorgulamak, eklemek, güncellemek, silmek ve tabloları yönetmek için kullanılan standart bir dildir.SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), Wikipedia makalelerinden alınmış paragraflar ve bu paragraflara dair sorulardan oluşan, cevabın metindeki bir kelime grubu olduğu, makine okuma anlama modellerini ölçmek için yaygın kullanılan bir veri setidir.Stable DiffusionStable Diffusion, yazılı bir açıklamadan görsel üreten, gizil difüzyon yöntemine dayanan ve ağırlıkları indirilip kişisel bilgisayarda da çalıştırılabilen bir metinden görsele yapay zekâ modeli ailesidir.StackingStacking (yığınlama), farklı türden makine öğrenmesi modellerinin tahminlerini girdi olarak kullanan bir üst modelin, bu tahminleri en iyi nasıl birleştireceğini öğrendiği bir topluluk öğrenmesi yöntemidir.Standardizasyon(Standardization)Standardizasyon, veri analizi ve makine öğrenmesinde sayısal bir değişkendeki her değerden ortalamanın çıkarılıp sonucun standart sapmaya bölünmesiyle yapılan ölçeklemedir. Dönüştürülen verinin ortalaması 0, standart sapması 1 olur; elde edilen değerlere z-skoru denir.Standart Sapma(Standard Deviation)Standart sapma, bir veri setindeki değerlerin aritmetik ortalama etrafında ne kadar yayıldığını gösteren yayılım ölçüsüdür. Varyansın kareköküdür ve verinin kendi birimiyle ifade edilir; küçük olması değerlerin ortalamaya yakın toplandığını gösterir.Stil Transferi(Style Transfer)Stil transferi, bir görselin içeriğini, yani nesnelerini ve kompozisyonunu koruyarak ona başka bir görselin renk, fırça darbesi ve doku gibi sanatsal tarzını aktaran yapay zekâ tekniğidir.Stokastik Gradyan İnişi(Stochastic Gradient Descent)Stokastik gradyan inişi (SGD), bir modelin ağırlıklarını tüm veri seti yerine rastgele seçilen tek bir örnek ya da küçük bir veri grubu üzerinden hesaplanan gradyanla güncelleyen optimizasyon yöntemidir. Hızlı ve bellek dostudur; derin öğrenmenin temel yöntemlerinden biridir.StrideStride, evrişimli sinir ağlarında filtrenin görüntü üzerinde her adımda kaç piksel kaydırılacağını belirleyen ayardır. Stride 1 ise filtre birer piksel, 2 ise ikişer piksel ilerler; değer büyüdükçe çıktı özellik haritası küçülür.StyleGANStyleGAN, çekişmeli üretici ağ (GAN) ailesinden, görselin genel yapısından ince ayrıntılarına kadar farklı özellikleri ayrı ayrı kontrol edebilen stil tabanlı bir görüntü üretme mimarisidir. Gerçekçi insan yüzleri üretmesiyle tanınır.Süperpozisyon(Superposition)Yapay zekâ yorumlanabilirliğinde süperpozisyon, bir sinir ağının elindeki nöron sayısından daha fazla kavramı, bunları aynı nöronlara üst üste bindirerek temsil etmesi ve böylece tek bir nöronun birden fazla anlam taşıması olgusudur.Süreç Madenciliği(Process Mining)Süreç madenciliği, kurumsal yazılımların tuttuğu olay kayıtlarını analiz ederek iş süreçlerinin gerçekte nasıl işlediğini görselleştiren, darboğazları ve kuraldan sapmaları ortaya çıkaran bir veri analizi yöntemidir.Sürekli Değişken(Continuous Variable)Sürekli değişken, belirli bir aralık içinde herhangi bir değeri, kuramsal olarak sonsuz sayıda ara değeri alabilen sayısal değişkendir. Boy, ağırlık, sıcaklık ve süre gibi ölçümler sürekli değişkenlere örnektir.Sürekli Öğrenme(Continual Learning)Sürekli öğrenme (continual learning), bir yapay zekâ modelinin zaman içinde art arda gelen yeni görevleri ya da veri türlerini öğrenirken, daha önce öğrendiği bilgileri unutmadan biriktirmesini hedefleyen makine öğrenmesi alanıdır.SWE-benchSWE-bench, yapay zekâ modellerinin ve ajanlarının, açık kaynak Python projelerinden alınmış gerçek GitHub sorunlarını, ilgili kod tabanında değişiklik yaparak çözme becerisini otomatik testlerle ölçen bir benchmarktır.SwiGLUSwiGLU, girdiden iki ayrı doğrusal dönüşüm üretip bunlardan birini Swish fonksiyonundan geçirerek diğeriyle eleman eleman çarpan, yani kapılı doğrusal birim (GLU) fikrini Swish ile birleştiren ve büyük dil modellerinde yaygın kullanılan bir aktivasyon yapısıdır.Swin TransformerSwin Transformer, dikkat hesabını görüntünün küçük pencereleri içinde yapan ve bu pencereleri katmandan katmana kaydırarak bölgeler arası bilgi akışı sağlayan, hiyerarşik yapıda bir görüntü işleme transformer mimarisidir.T5T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), Google araştırmacılarının geliştirdiği ve çeviri, özetleme, sınıflandırma gibi tüm doğal dil işleme görevlerini metin girdisinden metin çıktısı üretme biçiminde ele alan kodlayıcı-çözücü yapısında bir Transformer modelidir.Tahmine Dayalı Analitik(Predictive Analytics)Tahmine dayalı analitik (predictive analytics), geçmiş ve güncel verileri istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi modelleriyle inceleyerek gelecekte ne olabileceğine dair olasılık temelli tahminler üreten analiz türüdür.Taklit Öğrenme(Imitation Learning)Taklit öğrenme, bir yapay zekâ ajanının uzman bir insanın ya da sistemin gösterdiği örnek davranışları izleyerek aynı görevi yapmayı öğrenmesidir. Özellikle ödül tanımlamanın zor olduğu robotik ve sürüş görevlerinde kullanılır.Talep Tahmini(Demand Forecasting)Talep tahmini, bir ürün veya hizmete gelecekteki belirli bir dönemde ne kadar talep olacağını geçmiş satış verileri, mevsimsellik, kampanyalar ve dış etkenler yardımıyla öngörme sürecidir; stok, üretim ve personel planlamasının temelidir.Tam Bağlantılı Katman(Fully Connected Layer)Tam bağlantılı katman (fully connected ya da dense katman), her nöronunun bir önceki katmandaki tüm nöronlardan girdi aldığı ve çıktısını girdinin bir ağırlık matrisiyle çarpılıp sapma eklenmesiyle hesapladığı temel sinir ağı katmanıdır.Tanh Fonksiyonu(Hyperbolic Tangent Function)Tanh (hiperbolik tanjant) fonksiyonu, her gerçek sayıyı −1 ile 1 arasına S biçimli bir eğriyle eşleyen, sıfır merkezli olduğu için sigmoid'e göre bazı avantajlar sunan ve özellikle tekrarlayan sinir ağlarında kullanılan bir aktivasyon fonksiyonudur.Tanımlayıcı Analitik(Descriptive Analytics)Tanımlayıcı analitik (descriptive analytics), geçmiş verileri özetleyip görselleştirerek "ne oldu?" sorusunu yanıtlayan temel analiz türüdür. Satış raporları, gösterge panelleri ve aylık performans özetleri bu kapsamdadır.Tekil Değer Ayrışımı(Singular Value Decomposition)Tekil değer ayrışımı (SVD), herhangi bir matrisi iki dik (ortogonal) matris ile bir köşegen tekil değerler matrisinin çarpımı olarak yazan bir doğrusal cebir yöntemidir; boyut indirgeme, sıkıştırma ve öneri sistemlerinde yaygın kullanılır.Tekinsiz Vadi(Uncanny Valley)Tekinsiz vadi, insana çok benzeyen ama tam olarak insan gibi görünmeyen ya da davranmayan robot, animasyon karakteri veya dijital insanların izleyicide rahatsızlık ve tedirginlik uyandırması olgusudur.