5 Tem4 dakikada okunur

Yapay Zeka Yaygınlaşıyor, Hakkında Bilmeniz Gereken 40 Terim

Güncelleme tarihi: 20 Tem

Yapay zeka (AI), hayatımızın birçok alanında devrim yaratıyor. Sağlık hizmetlerinden otomotive, finans sektöründen müşteri hizmetlerine kadar birçok alanda yapay zeka uygulamalarıyla karşılaşıyoruz. Örneğin, hastalık teşhisi ve tedavisinde yapay zeka destekli sistemler, kişisel asistanlar (Alexa, Siri), otonom araçlar ve finansal analizler için kullanılan algoritmalar bu alandaki yeniliklere sadece birkaç örnektir.

Gelecekte yapay zekanın etkisi daha da genişleyecek. Akıllı şehirler, otonom araçlar ve robotik sistemler, daha etkin enerji kullanımı, kişiselleştirilmiş eğitim ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda AI teknolojilerinin rolü artacak. Yapay zeka, iş gücü piyasasında da önemli değişiklikler yaratacak; birçok rutin işi otomatikleştirirken, yeni iş alanları ve fırsatlar da doğuracak.

Bilmeniz Gereken 40 Terim

Yapay Zeka (Artificial Intelligence - AI): İnsan zekasını taklit eden makineler ve yazılımlar.
Makine Öğrenimi (Machine Learning - ML): Verilerden öğrenme ve tahmin yapma yeteneği.
Derin Öğrenme (Deep Learning): Çok katmanlı sinir ağları kullanarak öğrenme.
Sinir Ağı (Neural Network): Bilgiyi katmanlar arasında aktaran algoritmalar.
Veri Madenciliği (Data Mining): Büyük veri setlerinden anlamlı bilgiler çıkarma.
Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP): İnsan dilini anlama ve işleme yeteneği.
Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network - ANN): Bilgi işleme modeli, biyolojik sinir ağlarının simülasyonu.
Öğrenme Algoritması (Learning Algorithm): Verilerden öğrenmek için kullanılan matematiksel model.
Gözetimli Öğrenme (Supervised Learning): Etiketli veri kullanarak model eğitimi.
Gözetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): Etiketlenmemiş verilerle model eğitimi.
Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): Ajanların ödül ve ceza sistemine göre öğrenmesi.
Algoritma (Algorithm): Belirli bir problemi çözmek için izlenen adımlar bütünü.
Veri Seti (Dataset): Modelin eğitimi için kullanılan veri kümesi.
Genelleme (Generalization): Modelin, eğitim verisi dışında da iyi performans göstermesi.
A/B Testi: İki farklı versiyonun karşılaştırılması.
Öznitelik (Feature): Verinin belirli bir özelliği veya karakteristiği.
Model Doğrulama (Model Validation): Modelin performansını değerlendirme süreci.
Hiperparametre Ayarlama (Hyperparameter Tuning): Modelin performansını optimize etmek için ayarların yapılması.
Yanlılık (Bias): Modelin sistematik hataları veya eğilimleri.
Overfitting (Aşırı Uydurma): Modelin eğitim verisine fazla uyum sağlaması, genelleme yeteneğinin düşmesi.
Alt Yapay Zeka (Narrow AI): Belirli bir görevi yerine getiren AI.
Genel Yapay Zeka (General AI): İnsan gibi düşünebilen ve öğrenebilen AI.
Yapay Genel Zekâ (Artificial General Intelligence - AGI): İnsan seviyesinde genel zeka.
Yapay Süper Zeka (Artificial Superintelligence - ASI): İnsan zekasını aşan zeka.
Çıkarım (Inference): Modelin, öğrenilen bilgileri kullanarak yeni veriler üzerinde tahmin yapması.
Veri Bilimi (Data Science): Verilerden bilgi ve içgörü elde etme süreci.
Büyük Veri (Big Data): Hacmi büyük, çeşitliliği fazla ve hızla akan veri setleri.
Bilgisayarla Görü (Computer Vision): Görsel verilerin işlenmesi ve analizi.
Robotik (Robotics): Robotların tasarımı, inşası ve kullanımı.
Nesnelerin İnterneti (Internet of Things - IoT): İnternetle bağlantılı cihazlar ağı.
Öz-Denetimli Öğrenme (Self-Supervised Learning): Etiketlenmemiş verilerden öğrenme.
Transfer Öğrenme (Transfer Learning): Bir görevde öğrenilen bilgilerin başka bir göreve uygulanması.
Doğrulama Verisi (Validation Data): Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan veri.
Eğitim Verisi (Training Data): Modeli eğitmek için kullanılan veri.
Test Verisi (Test Data): Modelin genel performansını ölçmek için kullanılan veri.
Kapsamlı Model (Ensemble Model): Birden fazla modelin birleşimi.
Karar Ağacı (Decision Tree): Karar verme sürecini modelleyen algoritma.
RNN (Recurrent Neural Network): Zaman serisi verilerle çalışan sinir ağı türü.
CNN (Convolutional Neural Network): Görüntü işleme için kullanılan sinir ağı türü.
AI Etik (AI Ethics): Yapay zekanın etik ve sorumlu kullanımı.

Yaygın Kullanılan Yapay Zeka Uygulamaları

1. Google Assistant:

Google’ın kişisel asistanı olan Google Assistant, sesli komutlarla çalışır ve günlük görevlerde kullanıcılara yardımcı olur. Çok yaygın olarak kullanılan bu uygulama, telefonlarda, akıllı ev cihazlarında ve araç içi sistemlerde bulunabilir.

2. Amazon Alexa:

Amazon'un akıllı asistanı Alexa, Echo cihazları aracılığıyla kullanıcılarla etkileşime girer. Ev otomasyonu, alışveriş, bilgi sorgulama gibi çeşitli görevlerde yardımcı olur.

3. Apple Siri:

Apple’ın kişisel asistanı Siri, iPhone, iPad, Apple Watch ve HomePod cihazlarında bulunur. Kullanıcılara hatırlatmalar ayarlama, mesaj gönderme, arama yapma gibi konularda yardımcı olur.

4. IBM Watson:

IBM’in gelişmiş AI platformu olan Watson, sağlık, finans, hukuk gibi çeşitli sektörlerde veri analizi ve karar destek sistemleri olarak kullanılır.

5. Tesla Otonom Sürüş:

Tesla’nın otomatik pilot ve otonom sürüş teknolojisi, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak araçların kendi kendine sürüşünü sağlar.

6. ChatGPT:

OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT, doğal dil işleme alanında öncü bir uygulamadır. İnsan benzeri metinler oluşturma, soruları yanıtlama ve diyalogları sürdürme yeteneğiyle yaygın olarak kullanılır.

7. Netflix Öneri Sistemi:

Netflix’in içerik öneri sistemi, kullanıcıların izleme geçmişine göre film ve dizi önerileri sunar. Bu sistem, makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışır.

8. Spotify Öneri Sistemi:

Spotify’ın müzik öneri sistemi, kullanıcıların dinleme alışkanlıklarına göre şarkı ve albüm önerir. Yapay zeka algoritmalarıyla çalışan bu sistem, kullanıcı deneyimini kişiselleştirir.

9. Microsoft Cortana:

Microsoft’un kişisel asistanı olan Cortana, Windows işletim sistemi ve bazı mobil cihazlarda bulunur. Kullanıcılara hatırlatmalar ayarlama, bilgi arama gibi konularda yardımcı olur.

10. Facebook DeepFace:

Facebook’un yüz tanıma sistemi DeepFace, fotoğraflardaki kişileri tanımak için derin öğrenme algoritmalarını kullanır. Sosyal medyada fotoğraf etiketleme ve güvenlik kontrollerinde yaygın olarak kullanılır.

Yapay zeka uygulamaları, kullanıcı deneyimini iyileştirmek, verimliliği artırmak ve karar alma süreçlerini desteklemek için yaygın olarak kullanılır. Kişisel asistanlar, ev otomasyonu, otonom araçlar, sağlık hizmetleri, finansal analizler ve eğlence sektörü gibi birçok alanda AI teknolojileri hızla yayılmaktadır. Bu teknolojiler, şirketlere rekabet avantajı sağlarken, kullanıcıların günlük yaşamlarını da kolaylaştırmaktadır.

Yapay zeka teknolojileri hızla gelişmeye devam ediyor ve bu terimlerin bilinmesi, bu teknolojilerin anlaşılmasını ve etkili kullanılmasını sağlayacaktır.