Yapay Zeka: Bölüm 6

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Sınıflandırma

Sınıflandırma, sistemin bir kategoriye bir şey atadığı bir AI görevidir. Örnekler arasında e-postaları spam değil spam olarak sıralamak, bir incelemenin olumlu veya olumsuz olup olmadığını belirlemek veya bir röntgenin normal mi yoksa anormal mi göründüğünü tespit etmek sayılabilir. Sınıflandırma, makine öğreniminin en yaygın kullanımlarından biridir.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Claude

Claude, Anthropic tarafından geliştirilen gelişmiş bir büyük dil modelleri ailesidir. Güvenli, doğru ve emniyetli olacak şekilde tasarlanan bu ürün, Claude Code (ajans kodlama aracı), Claude Design ve araştırma için Claude Science gibi özel araçlara sahiptir. Claude, adını matematikçi, bilgisayar bilimcisi ve bilgi teorisinin babası ünlü Claude Sh

annon'dan almıştır.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Bulut Yapay Zeka

Bulut AI, büyük bilgi işlem sağlayıcıları tarafından internet üzerinden sunulan AI hizmetlerini ifade eder. İşletmeler pahalı donanım satın almak yerine bulut platformları aracılığıyla yapay zeka modellerine, depolama ve bilgi işlem gücüne erişebilir. Bu, AI'yı daha erişilebilir hale getirir, ancak aynı zamanda veri gizliliği, güvenlik, maliyet ve büyük teknoloji şirketlerine bağımlılık hakkında sorular ortaya çıkarır.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Kümeleme

Kümeleme, önceden doğru kategoriler söylenmeden benzer öğeleri bir araya toplayan bir makine öğrenimi yöntemidir. Örneğin, bir perakendeci benzer satın alma alışkanlıklarına sahip müşteri gruplarını belirlemek için kümeleme kullanabilir. Kümeleme, kalıpları keşfetmek için yararlıdır, ancak bulduğu gruplar hala insan yorumuna ihtiyaç duyar

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Bilişsel Hesaplama

Bilişsel hesaplama, öğrenme, akıl yürütme ve dil anlama gibi insan düşüncesinin yönlerini taklit etmek için tasarlanmış sistemler için daha eski ve daha geniş bir terimdir. Genellikle iş bağlamlarında kullanılır. Günümüzde insanlar daha yaygın olarak yapay zeka, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka hakkında konuşurlar, ancak temel fikir kalır: karmaşık insan tarzı görevleri desteklemek için bilgisayarları kullanmak

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Bilgisayar Görme

Bilgisayar görüşü, bilgisayarların görüntüleri ve videoları yorumlamasına yardımcı olan yapay zekanın dalıdır. Tıbbi görüntüleme, yüz tanıma, sürücüsüz otomobiller, kalite kontrol, tarım, güvenlik ve spor analizlerinde kullanılır. Bilgisayarlı görme sistemleri güçlü olabilir, ancak aydınlatma, açılar, arka planlar veya gerçek dünya koşulları eğitim verilerinden farklı olduğunda başarısız olabilirler.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Güven Puanı

Güven puanı, bir AI sisteminin çıktısı hakkında ne kadar kesin olduğunu gösteren bir sayıdır. Örneğin, bir görüntü sınıflandırıcısı, bir resmin bir köpeği gösterdiğinden %92 emin olduğunu söyleyebilir. Güven puanları faydalı olabilir, ancak garanti değildir. Bazı yapay zeka sistemleri yanlış olsa bile aşırı güvenlidir, bu yüzden kalibrasyon ve test önemlidir.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Bağlam Penceresi

Bağlam penceresi, bir dil modelinin bir kerede dikkate alabileceği bilgi miktarıdır. Kullanıcının sorusunu, önceki konuşmasını, yüklenen metni veya alınan belgeleri içerebilir. Daha büyük bir bağlam penceresi, modelin daha uzun belgelerle ve daha fazla arka plan bilgisi ile çalışmasına olanak tanır. Bununla birlikte, büyük bir bağlam penceresinde bile, model ayrıntıları kaçırabilir veya bazı bilgilere diğerlerine göre öncelik verebilir. Sektördeki birçok kişi, sonsuz bağlam pencerelerine doğru gidiyor olabileceğimize inanıyor - yani kullanıcının artık dikkate alması gerekmeyen bir şey.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Evrişimli Sinir Ağı

Evrişimli sinir ağı veya CNN, özellikle görüntüler için yararlı olan bir tür sinir ağıdır. CNN'ler kenarlar, şekiller, dokular ve nesneler gibi desenleri algılar. Bilgisayar görüşünün yükselişinde önemli bir rol oynadılar. Artık daha yeni mimariler de kullanılsa da, CNN'ler görüntü analizi, tıbbi görüntüleme ve görsel tanımada önemli olmaya

devam ediyor.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Korpus

Bir korpus, analiz veya eğitim için kullanılan bir metin veya veri koleksiyonudur. Örneğin, bir dil modeli kitaplar, makaleler, web siteleri, kod ve diğer yazılı materyalleri içeren bir korpus üzerinde eğitilebilir. Korpusun kalitesi ve bileşimi, modelin davranışını güçlü bir şekilde etkiler. Korpus hatalar, önyargılar veya güncel olmayan bilgiler içeriyorsa, model bunları da öğrenebilir.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Maliyet Fonksiyonu

Kayıp fonksiyonu olarak da adlandırılan bir maliyet işlevi, eğitim sırasında bir modelin ne kadar yanlış olduğunu ölçer. Model bu hatayı zamanla azaltmaya çalışır. Örneğin, bir yapay zeka ev fiyatlarını tahmin ederse, maliyet fonksiyonu tahmin edilen ve gerçek fiyatlar arasındaki farkı ölçer. Eğitim, esasen bu kaybı en aza indirmek için modeli ayarlama sürecidir.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Çapraz Doğrulama

Çapraz doğrulama, bir modelin verilerin farklı bölümlerinde ne kadar iyi performans gösterdiğini test etmek için kullanılan bir tekniktir. Yalnızca bir kez eğitim ve test etmek yerine, veriler birkaç şekilde bölünür. Bu, modelin tutarlı bir şekilde mi yoksa yalnızca bir şanslı bölünmede iyi çalışıp çalışmadığını ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Çapraz doğrulama, bir modelin gerçek dünya performansını abartma riskini azaltır

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Özel Model

Özel model, belirli bir organizasyon, görev veya veri kümesi için uyarlanmış bir AI modelidir. Örneğin, bir hastane kendi klinik belgeleri üzerinde eğitilmiş bir model isteyebilir veya bir hukuk firması yasal taslak hazırlığı için ayarlanmış bir model isteyebilir. Özel modeller genel modellerden daha alakalı olabilir, ancak dikkatli veri işleme, test ve yönetişim gerektirirler.

Kredi: Sağlanan Resim; Yazar: Stephen Whitelaw;

Siber güvenlik AI

Siber güvenlik AI, dijital tehditleri tespit etmek, önlemek veya bunlara yanıt vermek için makine öğrenimi ve otomasyonu kullanır. Olağandışı ağ davranışlarını, kimlik avı girişimlerini, kötü amaçlı yazılımları veya şüpheli girişleri tespit etmeye yardımcı olabilir. Aynı zamanda, saldırganlar yapay zekayı daha ikna edici dolandırıcılık yazmak veya saldırıları otomatikleştirmek için de kullanabilir. Yapay zeka bu nedenle hem savunma aracı hem de siber güvenlikte yeni bir zorluktur.