Temel Kavramlar

Yapay zeka sistemleri, şeffaflık için karar alma süreçlerine ilişkin içgörü sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Bir bilgisayarın belirli bir görevi verimli bir şekilde yerine getirmek için izlediği bir dizi matematiksel talimat veya kural.

İnsanlar ve yapay zeka arasındaki işbirliğine odaklanarak, insan karar verme sürecini yapay zeka yetenekleriyle geliştirmek.

Makine öğreniminde bir modelin eğitim verilerindeki ayrıntıları ve gürültüyü çok iyi öğrendiği bir modelleme hatası.

Yapay zeka modellerinde karar verme ve adaleti etkileyebilecek önyargılar veya yatkınlıklar.

İnsan beyninin işleyişini taklit etmek için tasarlanmış yapay zeka sistemleri, doğal, insan benzeri etkileşimi hedefler.

Metin, görüntü ve ses gibi birden fazla veri türünü işleyebilen ve yorumlayabilen yapay zeka sistemleri.

Verileri analiz etmek için birçok katmana sahip sinir ağlarını içeren makine öğreniminin bir alt kümesi.

Yapay zekanın insan dilini konuşulduğu veya yazıldığı gibi anlama ve yorumlama yeteneği.

Yapay zeka alanı, doğal dil aracılığıyla bilgisayarlar ve insanlar arasındaki etkileşime odaklanmıştır.

Yapay zeka kullanarak yapılandırılmış verilerden tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili metinler oluşturma.

Genellikle yapay zeka tarafından çıkarılan isimler, yerler, tarihler gibi metindeki belirli, tanımlanabilir öğeler.

Çok çeşitli görev ve alanlarda bilişsel işlevler sergileyen yapay zeka.

Gerçek dünya örneklerini taklit eden yeni, orijinal içerik veya veri üretebilen yapay zeka sistemleri.

Makine öğrenimi modellerinde gözlemlenebilir verilerden çıkarılan gizli veya gözlemlenemeyen değişkenler.

Modellerin etiketli veriler üzerinde eğitildiği ve girdilerden sonuçları tahmin etmeyi öğrendiği bir makine öğrenimi yaklaşımı.

Modellerin açık talimatlar olmaksızın etiketsiz verilerden örüntüler öğrendiği bir makine öğrenimi türü.

Bilgiyi insan zekasından ayırt edilemeyecek şekilde anlama, öğrenme ve uygulama yeteneğine sahip yapay zeka.

Öğrenmeyi yönlendiren algoritmaları anlamaya odaklanan bir yapay zeka dalı.

Öğrenme süreci başlamadan önce değeri ayarlanan ve eğitim aşamasını etkileyen bir parametre.

Bilgisayarların açıkça programlanmadan, öğrenme yoluyla hareket etmesini sağlama bilimi.

Makinelerin verilerden öğrenme ve görevleri yerine getirme yeteneklerini kapsayan geniş bir terimdir.

Bir kullanıcının bir sorgu veya ifade aracılığıyla ulaşmayı hedeflediği temel amaç veya hedef.

Bir makine insan rehberliği veya müdahalesi olmadan bağımsız olarak çalışabiliyorsa, otonom olarak kabul edilir.

Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak verilerdeki örüntülerin ve düzenliliklerin otomatik olarak tanınması.

Bir ajanın ödüllere ulaşmak için bir ortamda eylemlerde bulunarak karar vermeyi öğrendiği bir makine öğrenimi türü.

NLP'deki en küçük işlem birimi, modele bağlı olarak bir kelime, bir kelimenin parçası veya bir karakter olabilir.

Bir makinenin bir insanınkinden ayırt edilemeyen akıllı davranışlar sergileme yeteneğinin test edilmesi.

Makine öğreniminde, modelin tahminlerinin ortalama tahminden farklı olduğu miktar, eğitim verilerine duyarlılığı yansıtır.

Eğitim psikolojisinden AI'a uygulanan, bir AI'ın rehberlikle gerçekleştirebileceği ancak bağımsız olarak gerçekleştiremeyeceği görevlere atıfta bulunan bir kavram.

İnsan zeka süreçlerinin makineler, özellikle de bilgisayar sistemleri tarafından simüle edilmesi.

İnsan zekasının genel bilişsel yeteneklerinden yoksun, belirli bir görev için tasarlanmış ve eğitilmiş yapay zeka.