Teknikler ve Yöntemler

Küresel bir optimum bulmak için her adımda yerel olarak en uygun seçimi yapan optimizasyon algoritmaları.

Metindeki anahtar bilgileri (varlıkları) önceden tanımlanmış kategoriler halinde tanımlama ve sınıflandırma süreci.

Makine öğreniminde farklı ancak ilgili bir problemi çözmek için bir problemi çözerken kazanılan bilgiden yararlanma.

Üretken yapay zeka modellerinde tekrarlayan veya aşırı benzer yanıtları engellemek için bir teknik.

Kelimeler arasındaki ilişkileri anlamak için bir cümlenin gramer yapısını analiz etme.

Yeni seçeneklerin keşfedilmesi ve bilinen ödüllerden yararlanılmasını dengelemek için bir strateji.

Modellerdeki en olası sonuç dizilerini verimli bir şekilde bulan bir arama algoritması.

Yapılandırılmamış metin verilerinden otomatik olarak yapılandırılmış bilgi çıkarma işlemi.

Yapay zeka sistemlerinin karmaşık görevleri çözmek için bilgiyi modelleme, depolama ve geri getirme yöntemi.

Yapay zekayı karmaşık sorunları yönetilebilir adımlara ayırmaya teşvik eden bir prompt stratejisi.

Yapay zeka tarafından belirli bir girdiye veya isteme yanıt olarak üretilen ve düşünce sürecini tamamlayan çıktı.

Model doğruluğunu artırmak için kasıtlı olarak zorlayıcı girdilerle eğitim yaparak yapay zeka sağlamlığını geliştirir.

Çevre ile daha fazla etkileşim olmadan sabit bir veri kümesinden optimum eylemleri öğrenme.

Yeni veriler geldikçe modelin sürekli olarak güncellendiği bir model eğitim yaklaşımı.

Eğitilmiş bir modelin yeni, görülmemiş verilere dayalı tahminler veya kararlar vermek için kullanıldığı aşama.

Bir yapay zeka modelini aynı anda birden fazla görev üzerinde eğiterek görevler arasındaki ortaklıklardan yararlanma.

Yapay zeka modeli eğitiminin birden fazla bilgisayara veya sunucuya yayıldığı bir yöntem.

Bir dil modelinin iç temsillerini çıktıya nasıl çevireceğini belirleyen yönergeler.

Yapay zeka modellerinin performansını ve etkinliğini değerlendirmek için kullanılan nicel ölçütler.

Yapay zekada modellerin farklı bilgi parçalarının önemini tartmasına olanak tanıyan bir mekanizma.

Yapay zekada, modellerin girdi verilerinin ilgili kısımlarına odaklanmasına yardımcı olan ve alaka düzeyini artıran bir teknik.

Yapay zeka modellerinin, öğrenilen kalıplara dayalı olarak metin oluşturmadaki kelimeler gibi bir dizi öğe ürettiği süreç.

Bir modelin performansını, doğruluğunu ölçmek için eğitimde kullanılmayan verilerin ayrı bir kısmı ile değerlendirme süreci.

Eğitim süreci sırasında karmaşık modelleri cezalandırarak aşırı uyumu önlemek için kullanılan teknikler.

Bir makine öğrenimi modeline, tipik olarak büyük bir veri kümesine maruz bırakarak tahminler veya kararlar vermeyi öğretme süreci.

Metni varlıklar hakkında bilgi ile etiketleme, veri yapısını geliştirme süreci.

Metindeki adlandırılmış varlıkların tanımlanması ve önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırılması.

Anahtar cümleleri veya parçaları doğrudan kaynak metinden çıkararak özetler oluşturmak.

Bir modelin çok az sayıda örnekten öğrenme ve genelleme yeteneği.

Önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir görev veya veri kümesinde iyi performans gösterecek şekilde ayarlama süreci.

Bir yapay zeka modelinin çıktısını veya davranışını belirli kriterlere göre hassas bir şekilde ayarlama yeteneği.

Öğrenilen kalıplara ve verilere dayalı olarak metin veya görüntü gibi yeni içerik üretme süreci.

Yapay sinir ağlarının eğitiminde kullanılan, ağırlıkları hata oranlarına göre ayarlayan bir yöntem.

Nihai hedefle başlayan ve çözüm yolunu belirlemek için geriye doğru çalışan bir akıl yürütme yöntemi.

Bir modelin belirli görevler üzerindeki performansını etiketli verilerle daha fazla eğiterek iyileştirme süreci.

Bir zamanlar doğru olan bilginin değişen tarih, ürün veya politika nedeniyle artık geçerli olmaması.

Yapay zeka, genellikle eğitim verisi sorunları nedeniyle gerçeğe dayanmayan bilgiler ürettiğinde.

Özel olarak hazırlanmış girdiler aracılığıyla yapay zeka sistemlerinin davranışlarını etkilemek veya manipüle etmek için kullanılan bir teknik.

YZ davranışlarının ve çıktılarının insan etik standartlarına ve niyetlerine uygun olmasını sağlama süreci.

Bilinen gerçeklerle başlayan ve yeni sonuçlara ulaşmak için kuralları uygulayan mantıksal bir akıl yürütme yöntemi.

Modellerin insan değerlendiricilerden gelen geri bildirimlere göre rafine edildiği eğitim yaklaşımı.

Bir yapay zeka modeline verilen, belirli bir yanıt veya çıktı türünü ortaya çıkarmak için tasarlanmış bir metin girdisi.

NLP'de kelimelerin yüksek boyutlu bir uzayda vektörler olarak temsil edildiği ve anlamsal benzerliği yakalayan bir teknik.

Bir belge koleksiyonu içindeki soyut konuları keşfetmek, içerik organizasyonuna ve keşfine yardımcı olmak için istatistiksel bir model.

Bir metindeki bir kelimeyi konuşmanın belirli bir bölümüne karşılık gelecek şekilde işaretleme işlemi.

Metnin analizine yardımcı olmak için metne dilbilimsel bilgilerle ilgili meta veri ekleme işlemi.

Büyük modellere bellek ve hesaplama açısından verimli bir şekilde ince ayar yapmak için bir teknik.

Rastgele sonuçların olduğu durumlarda karar vermenin modellenmesi için matematiksel bir çerçeve.

Girdideki bazı kelimelerin gizlendiği ve modelin bunları tahmin ettiği bir eğitim tekniği.

Spam algılama ve duygu analizi gibi uygulamalarda kullanılan, metne önceden tanımlanmış kategoriler atama görevi.

Bir modelin tek bir örnekten veya birkaç örnekten bilgi öğrenme yeteneği.

Olasılıklı bir modelde iki olayın aynı anda gerçekleşme olasılığı.

Zaman serisi verilerindeki geçmiş sonuçlara dayanarak gelecekteki davranışları tahmin eden istatistiksel bir model.

Yapay zeka modellerinin boyutu arttıkça, performanslarının öngörülebilir kalıplara göre geliştiğine dair gözlemler.

NLP'de bir metinde hangi kelimelerin aynı varlığa atıfta bulunduğunu belirleme görevi.

Model eğitimini ve performansını iyileştirmek için verilerden yararlı bilgilerin belirlenmesi ve izole edilmesi.

Yapay zeka modelleriyle etkili bir şekilde iletişim kurmak ve onlardan istenen yanıtları almak için prompt hazırlama sanatı.

Bilgilendirilmiş yanıtlar üretmek için ilgili bilgilerin alınmasını üretici modellerle birleştirmek.

Modellerin girdi verilerinin farklı bölümlerinin önemini birbirlerine göre tartmasına olanak tanıyan bir mekanizma.

Çeşitli NLP görevlerinde kullanılan, iki metin parçasının anlam açısından ne kadar ilişkili olduğunun ölçüsü.

İçeriğe anlamsal meta veri ekleme süreci, yapay zekanın bilgiyi anlamasını ve işlemesini kolaylaştırır.

Çözüm üretmek için pratik yöntemler veya çeşitli kısayollar kullanan problem çözme yaklaşımları.

Bir yapay zeka modelinin davranışını yönlendiren, girdiyi nasıl işlediğini ve yanıt verdiğini etkileyen dahili ipuçları veya talimatlar.

Bir veritabanına, arama motoruna veya yapay zeka modeline yapılan bilgi veya eylem talebi.

Modelin sırasıyla bir veya birkaç örnekten öğrendiği öğrenme teknikleri.

Birden fazla çıktının üretildiği ve en iyisinin belirli kriterlere göre seçildiği üretken yapay zeka tekniği.

Doğal dil değişkenliğini anlamada önemli olan, aynı niyeti veya anlamı taşıyan farklı ifadeler veya deyimler.

Kelimelerin veya ifadelerin sayısal vektörler olarak kodlanması, yapay zeka modelleri tarafından matematiksel işlemlere ve karşılaştırmalara olanak sağlar.

Hafifçe değiştirilmiş kopyalar ekleyerek eğitim verisi miktarını artırmaya yönelik bir teknik.

Yeni bilgiler üretmek ve gizli kalıpları bulmak için büyük veri tabanlarını inceleme uygulaması.

Politika öğrenmede keşif ve sömürüyü dengeleyen bir takviye öğrenme algoritması.

Bir yanıttaki önemli iddiaları tek tek izin verilen kaynaklarla karşılaştırıp dayanağı olmayanları işaretleme süreci.

Bir yapay zeka sisteminin yanıtlarının alaka düzeyi, tutarlılık ve doğruluk kriterlerini ne kadar iyi karşıladığının değerlendirilmesi.

Bir modelin göreve özel eğitimden önce büyük, genel bir veri kümesinden öğrendiği ilk eğitim aşaması.

Bir iddiayı kontrol ederken güvenebileceğiniz, konuyla ilgili, erişimine izin verilmiş ve güncel kaynak.

Bir modelin açıkça eğitilmediği görevleri doğru bir şekilde yerine getirme yeteneği, genellemeyi gösterir.