Bu Tabirleri Bilmiyorsanız Yapay Zekâ Konuşmalarınızda Eksik Kalırsınız! İşte Muhtemelen Duymadığınız 13 Yapay Zekâ Terimi

Kod yazmıyor olsanız bile bu tabirlerle tanışmak sizi bir adım daha öne taşıyacağı gibi yapay zekâyı daha iyi anlamanıza da yardımcı olacak.

İşte çoğu kişinin kulağını pek de çınlatmadığı, faydalı yapay zekâ tabirleri:

Yapay zekâ tabirleri:

• Federatif öğrenme
• Felaket unutma
• Gömme
• Gradyan kaybı
• Pekiştirmeli öğrenme
• Dikkat mekanizması
• Mod çökmesi
• Sıfır atışlı öğrenme
• Birkaç atışlı öğrenme
• Halüsinasyon
• Nöroevrim
• Sürü zekâsı
• Transfer öğrenme

Federatif öğrenme

Veri kapalılığı kıymetliyse bu terimi bilmek kural. Federated learning yani federatif öğrenme, bilgiyi merkezde toplamadan aygıtlar üzerinde öğrenmeyi sağlıyor.

Yani bilgiler aygıtta kalıyor, model orada eğitiliyor. Google’ın klavye önerileri bile bunu kullanıyor. Hem kullanıcı verisi korunuyor hem de model gelişiyor.

Felaket unutma

Bir yapay zekâ modeline yeni bir şey öğretmeye çalışırken eskileri unuttuğunu hiç duydunuz mu? İşte bu tabire “catastrophic forgetting” deniyor. Bilhassa daima öğrenen sistemlerde baş belası! Yapay zekânın “balık hafızalı” olma hâli de diyebiliriz.

Gömme

Bir söz, fotoğraf yahut kullanıcı nasıl sayıya çevrilir? Embedding (gömme/yerleştirme) karmaşık şeyleri makinenin anlayacağı şekilde vektörlere dönüştürüyor.

Örneğin, “kedi” ve “köpek” aynı sayılarla temsil ediliyor zira mana olarak yakınlar. İçerik teklif sistemlerinin kapalı silahı.

Gradyan kaybı

Derin hudut ağlarında eğitim sırasında sık görülen bir sorun. Modelin öğrenmesi gereken şeyler, katmanlarda “sönümlenerek” aşağıya ulaşmaz yani sistem öğrenemez. Bu sorun çözülmeseydi, bugün derin öğrenme bu kadar ilerleyemezdi.

Pekiştirmeli öğrenme

“Ödül” temelli öğrenme de diyebiliriz. Yapay zekâ bir aksiyon alıyor, sonucuna göre ödül ya da ceza alıyor. Bu döngüyle zamanla doğruyu öğreniyor. Oyun oynayan, robot denetim eden yapay zekâlar bu formülle eğitiliyor. Tam manasıyla sabır işi.

Dikkat mekanizması

Bir metnin hangi kısmı önemli? Yapay zekâ, bu kararı dikkat düzeneğiyle veriyor. Bu yapı, modele “Neyi ne kadar dikkate alması gerektiğini” öğretiyor. ChatGPT aynıi lisan modellerinin muvaffakiyetinde büyük rol oynuyor. Dikkatini verdiğin kadar öğreniyorsun, değil mi?

Mod çökmesi

Generative AI (üreten YZ) modellerinde sık rastlanan bir durum. Model daima aynı yahut aynı çıktılar üretmeye başlar. Yani çeşitlilik biter, üretim tek düze olur. Bilhassa GAN’lerde (üretken ağlar) baş ağrıtan bir sorun.

Sıfır atışlı öğrenme

Modelin hiç görmediği bir görevi çözmesi de diyebiliriz. Evet, hiç örnek verilmeden! Bu, genel yapay zekâya giden yolda çok önemli bir adım. Model, eski bilgilerden yola çıkarak yeni bir göreve adapte oluyor. Sıfırdan tahlil üretmek, tam da bu.

Birkaç atışlı öğrenme

Modeli eğitmek için binlerce örnek vermek yerine, birkaç örnekle işi öğrenmesini ister misiniz? İşte few-shot learning tam olarak bu. İnsan öğrenen yapay zekâların temel taşlarından biri. Az datayla çok iş başarmak burada devreye giriyor.

Halüsinasyon

Dil modellerinin gerçek olmayanfakat kulağa doğru gelen şeyler uydurması bu tabirle açıklanıyor. Mesela yapay zekâ, olmayan bir kaynak yahut bilgi “uydurabiliyor.” ChatGPT gibi modellerde sık karşılaşıyoruz. Gerçekçiliğe o kadar yakın ki farkı bazen ayırt etmek zor.

Nöroevrim

Sinir ağlarının evrimsel algoritmalarla optimize edilmesi sürecine verilen bir isim. Yani yapay zekâ modelleri, doğal seleksiyoni bir süreçle geliştiriliyor. Bilhassa klasik öğrenme usullerinin yetersiz kaldığı durumlarda kullanılıyor.

Sürü zekâsı

Tahmin edebileceğiniz gibi tabiattaki sürü davranışlarından esinlenilmiş yani birçok kolay ünite, bir araya gelerek karmaşık sorunlar çözülüyor. Karıncalar yiyecek bulmada bu prosedürü kullanırken yapay zekâ, optimizasyon sorunlarında kullanıyor.

Transfer öğrenme

Son terimimiz ise transfer öğrenme. Bir alanda öğrenilen bilgi, öteki bir alana aktarılıyor. Bir yapay zekâ modeli, kedileri tanımayı öğrendikten sonra bu bilgiyi köpekleri tanımak için de kullanabiliyor. Bir yandan bu yolla zaman ve kaynak tasarrufu da sağlanıyor.

Siz bu tabirlerden kaçını biliyordunuz? Yer vermediğimiz ama sizin de ekleyecekleriniz varsa yorumlara bekliyoruz.

Yapay zekâ hakkında daha fazlası için: