Yapay Zekayı Anlamak İçin 10 Esas

Temel Terimleri Açıklayarak Yapay Zekanın Gizemini Ortaya Çıkarın

Yapay Zeka (AI) son zamanlarda moda bir kelime haline geldi ve kesinlikle kalıcı olacak. Ve elbette bunun nedeni, yalnızca öğrenme ve geliştirme için değil, birçok alanda her gün keşfettiğimiz sayısız uygulamadır. Bu nedenle Yapay Zekayı anlamak önemlidir. Ancak yapay zekayla ilgili jargon bazen bunaltıcı olabiliyor. Burada on temel yapay zeka terimini özetliyoruz!

  1. Yapay Zeka (AI)
  2. Makine Öğrenimi (ML)
  3. Derin Öğrenme (DL)
  4. Yapay Sinir Ağı (YSA)
  5. Büyük Dil Modelleri (LLM)
  6. Üretken Yapay Zeka
  7. Çabuk
  8. Düşünce Zinciri (CoT) İstemi
  9. Jeton
  10. Halüsinasyon

Anlaşılması Gereken 10 Temel Yapay Zeka Terimi

Yapay zeka

Yapay Zeka, genellikle insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesini ifade eder. Akıllı davranışı simüle etmek için çok çeşitli teknoloji ve teknikleri kapsar. Yapay zekayı, akıllı telefonunuzdaki sesli komutlarınızı anlayabilen, önerilerde bulunabilen ve zaman içinde tercihlerinizden öğrenebilen sanal asistan olarak düşünün.

Makine öğrenme

Makine Öğrenimi, bilgisayarların açık bir programlamaya gerek kalmadan belirli bir görevdeki performanslarını artırmasını sağlayan algoritmaları ve istatistiksel modelleri içerir. Örüntü tanıma ve verilerden öğrenmeye odaklanır. E-posta spam filtreniz, eylemlerinize ve geri bildirimlerinize göre spam iletilerini tanımlamayı ve filtrelemeyi öğrenen bir makine öğrenimi sistemidir. Makine Öğrenimi Yapay Zekanın bir alt kümesidir. Derin öğrenme, sinir ağları ve büyük dil modelleri, Makine Öğrenimi kapsamındaki ileri tekniklerdir.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarını (derin sinir ağları) içeren Makine Öğreniminin bir alt kümesidir. Bu ağlar, verilerden özellikler çıkarmayı otomatik olarak öğrenebilir ve büyük miktarda veriye dayanarak karmaşık kararlar verebilir. Fotoğraflardaki yüz tanıma, sistemin bir kişiyi tanımak için gözler, burun ve ağız gibi özellikleri tanımlamayı öğrendiği derin öğrenmenin bir sonucudur.

Yapay Sinir Ağı

Yapay sinir ağları insan beyninin yapısından ilham alan hesaplamalı modellerdir. Katmanlar halinde organize edilmiş, her katmanın verileri işlediği ve dönüştürdüğü birbirine bağlı düğümlerden (nöronlar olarak) oluşurlar. Örneğin, el yazısı tanıma yazılımı, el yazısı metni anlamak ve dijital karakterlere dönüştürmek için sinir ağlarını kullanır. Sinir ağları hem Makine Öğrenimi hem de derin öğrenme için temeldir. Derin öğrenme, birden fazla katmana sahip sinir ağlarına dayanır.

Büyük Dil Modeli

Büyük dil modelleri, çok miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş, insan benzeri dili anlamalarına ve oluşturmalarına olanak tanıyan gelişmiş yapay zeka modelleridir. Siri veya Alexa gibi sanal asistanlar, doğal dil sorgularını anlamak ve yanıtlamak için büyük dil modellerinden yararlanıyor. Büyük dil modelleri derin öğrenmenin bir ürünüdür ve daha geniş Yapay Zeka alanının bir parçasıdır.

Üretken Yapay Zeka

Üretken AI, metin, resim veya müzik gibi yeni içerikler oluşturabilen Yapay Zeka sistemlerini ifade eder. Bu sistemler mevcut veri modellerinden öğrenir ve yeni, orijinal içerik üretir. Üretken yapay zeka, gerçekçi görünen görüntüler oluşturabilen araçların veya ChatGPT veya Copilot gibi bir konuya dayalı içerik oluşturmaya yardımcı olan yazma asistanı araçlarının arkasındadır. Üretken yapay zeka, daha geniş yapay zeka alanındaki bir uygulama türüdür ve genellikle büyük dil modellerinin kullanımını içerir.

Çabuk

İstem, belirli bir görevi gerçekleştirmek için yapay zeka sistemine verilen bir girdi veya talimattır. Yapay zekanın yanıtını başlatan bir sorgu, cümle veya komut olabilir. Bir dil modeline “bu İngilizce metni Fransızcaya çevir” diye sormak, modelin Fransızca çeviri üretmesi için bir istemdir. Başka bir örnek, belirli bir konu alanında senaryoya dayalı bir soru oluşturma talimatıdır. İstemler yapay zeka sistemlerine talimat vermede çok önemlidir ve büyük dil modellerini ve üretken yapay zekayı içeren görevlerde rol oynarlar.

Düşünce Zinciri İstemi

Düşünce zinciri yönlendirmesi, yapay zeka sistemlerinde kullanılan ve sisteme mantıksal bir düşünce dizisi boyunca rehberlik eden bir dizi ipucu sağlamayı içeren bir tekniktir. Bu teknik, yapay zeka modelinin yanıtlar üretirken bağlamı ve tutarlılığı korumasına yardımcı olur. Aynı zamanda geniş dil modelini, ürettiği yanıtların ardındaki mantığı açıklamaya da teşvik eder.

Örneğin, “hava durumunu açıklayın” gibi bir soruyla başlayabilir ve ardından “açık hava aktivitelerini nasıl etkiler?” şeklinde bir soru sorabilirsiniz. Model, ikinci ipucuna daha tutarlı ve bağlamsal olarak uygun bir yanıt oluşturmak için ilk ipucundaki bağlamı kullanır. Bu teknik, bir yapay zeka modeline mantıksal bir istem dizisi aracılığıyla rehberlik etmemiz gerektiğinde kullanışlıdır.

Jeton

Doğal Dil İşleme’de belirteç, yapay zeka tarafından işlenen ve genellikle bir kelimeyi veya kelimenin bir bölümünü temsil eden bir metin birimidir. Örneğin, “Yapay zeka muhteşem.” cümlesinde. belirteçler “AI”, “öyledir” ve “harika” olabilir. Ancak bir jetonun karakter veya kelime açısından sabit bir uzunluğu yoktur. Bunun yerine bir belirteç, dilin ve içeriğin karmaşıklığına bağlı olarak değişiklik gösterebilir.

Pratiklik açısından, jetonları genellikle bir jetonun yaklaşık olarak bir kelimenin dörtte üçüne eşit olduğu yaklaşımını dikkate alarak hesaplayabilirsiniz. Belirteçler, metin verilerinin işlenmesi ve analiz edilmesinde temel öneme sahiptir; bu, büyük dil modelleri ve daha geniş yapay zeka alanındaki Doğal Dil İşleme ile ilgili görevlerde çok önemli bir husustur.

Halüsinasyon

Halüsinasyonlar, bir yapay zeka modelinin gerçek verilere dayalı olmayan, eğitim sırasında öğrenilen kalıplara veya önyargılara dayalı çıktılar ürettiği örnekleri ifade eder. Bu, yanlış veya yanlış çıktılara neden olabilir. Örneğin, metin oluştururken model, eğitim verilerine dayalı olarak kurgusal ayrıntılar sunabilir ve bu da potansiyel olarak yanlış veya taraflı bilgiler içeren yanlış bilgilerin yayılmasına yol açabilir.

Halüsinasyonlar, üretken yapay zeka ve büyük dil modellerine dayananlar da dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka modellerinde meydana gelebilir. Yapay zeka sistemlerinin gerçek ile sahte olanı ayırt edemediğini unutmamak önemlidir. Bu nedenle, mümkün olduğunda gerçekleri kontrol etmek ve uygun temeli sağlamak bizim sorumluluğumuzdur.

Çözüm

Yapay zeka terminolojisini anlamak, Öğretim Tasarımcıları, geliştiriciler, meraklılar ve öğrenme ve geliştirme için yapay zekayı düşünmekle ilgilenen herkes için iyi bir başlangıç ​​noktasıdır. Üstelik bu terimlere aşina olmak, alanı keşfederken size daha fazla güven verecektir. Bu temel yapay zeka terimlerinin yalnızca jargon olmadığını, aynı zamanda inovasyon, problem çözme ve sonsuz olanaklara ilişkin temel kavramları temsil ettiklerini unutmamak önemlidir!

Yapay zeka araçlarını keşfetme veya bu kavramları öğrenme girişimlerinize entegre etme konusunda daha fazla yardıma ihtiyacınız varsa lütfen bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.

Resim Kredisi:

  • Makalenin içeriğindeki infografik yazar tarafından oluşturulmuş/tedarik edilmiştir.

Artha Öğrenme A.Ş.

Artha, tam hizmet sunan bir öğrenme tasarım firmasıdır. Dijital öğrenme girişimlerini öğretim, katılım ve teknik açıdan tasarlamak için kuruluşlarla ortaklık yapıyoruz.

You may also like...

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Bu site, istenmeyenleri azaltmak için Akismet kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiği hakkında daha fazla bilgi edinin.

mecidiyeköy escort ankara escort deneme bonusu veren siteler mamigeek.com