Bu karmaşadan olabildiğince kurtulmak, konuyu sadeleştirmek için yine birkaç yapay zeka platformunun cevaplarını derledim. olabildiğince basit bir dille yapay zeka jargonunu anlamamızın önünü açacak kategoriler oluşturmaya çalıştım. Öncelikle ML, CV, NLP görünce ne anlamamız gerektiği konusuna ardından görüntü işleyenler, metin işleyenler ve video işleyenler konusuna geçtim. en sonda veri membası google ve platformlarının hangi yapay zeka algoritmalarından faydalandıklarını sıralamaya çalıştım.
Metin sade ve anlaşılır olma önceliğinde oluştu ve tabi ki geliştirilmeye, düzenlenmeye açık...
1. ML (Machine Learning) - Makine Öğrenmesi
Makine öğrenmesi, algoritmaların verilerden öğrenerek tahminler yapması ve kararlar alması sürecidir. Örneğin, Netflix'in öneri sistemi, izlediğiniz içerikleri analiz ederek size benzer içerikler önerir.
2.NLP (Natural Language Processing) - Doğal Dil İşleme
NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını, analiz etmesini ve üretmesini sağlayan teknolojidir. Siri veya Google Asistan gibi sesli asistanlar, kullanıcının sesli komutlarını anlamak ve karşılık vermek için NLP kullanır. Örneğin, “Bugün hava nasıl?” dediğinizde, sesli asistanınız hava durumu bilgilerini getirir.
3.DL (Deep Learning) - Derin Öğrenme
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin çok katmanlı sinir ağları kullanılarak daha karmaşık örüntüleri öğrenebildiği bir alt dalıdır. Örneğin, yüz tanıma sistemleri derin öğrenme kullanarak insanların yüzlerini tanıyabilir. Facebook’un fotoğraf etiketleme sistemi, derin öğrenme ile arkadaşlarınızı otomatik olarak tanır ve etiketlemenizi önerir.
4. CV (Computer Vision) - Bilgisayarla Görme
Bilgisayarla görme, bilgisayarların görüntüleri ve videoları anlamasını sağlayan bir teknolojidir. Örneğin, tarımda kullanılan drone’lar, bilgisayarla görme ile tarla üzerindeki mahsullerin sağlığını analiz edebilir. Bilgisayarların görüntü ve videoları anlama yeteneğidir. Örneğin, otonom araçların çevrelerini algılaması veya güvenlik kameralarının hareket tespiti yapması bu teknoloji ile mümkün olur. Trafik denetim kameraları da bu teknoloji ile plaka okuma ve trafik ihlali tespiti yapabilir.
5.RL (Reinforcement Learning) - Pekiştirmeli Öğrenme
Pekiştirmeli öğrenme, bir ajanın belirli bir hedefe ulaşmak için deneyimleyerek öğrenmesi sürecidir. Bir sistemin deneme-yanılma yoluyla öğrenmesi sürecidir. Robotik sistemlerin hareket kontrolü veya oyun yapay zekalarının stratejileri öğrenmesi bu yöntemle gerçekleşir. Örneğin, robotik bir kolun bir kutuyu alıp taşımayı öğrenmesi için çeşitli denemeler yaparak ödül veya ceza alması sağlanır. Bu şekilde robot, kutuyu en iyi şekilde taşıma yolunu bulur.
6. Transformers
Modern NLP sistemlerinin temelini oluşturan bir mimaridir. BERT, GPT gibi büyük dil modellerinin altyapısını oluşturur. Metinlerdeki uzun mesafeli bağımlılıkları anlama ve işleme yeteneği sağlar.
7. Yapay Sinir Ağı Çeşitleri
7.1. ANN (Artificial Neural Network) - Yapay Sinir Ağı
İnsan beynindeki nöronların yapısını taklit eden öğrenme modelidir. Tıbbi görüntü analizi veya ses tanıma gibi alanlarda kullanılır. Görüntü sınıflandırma gibi görevlerde sıkça kullanılır. Örneğin, bir sağlık uygulaması, röntgen görüntülerini analiz ederek bir hastada tümör olup olmadığını yapay sinir ağıyla değerlendirebilir.
7.2. RNN (Recurrent Neural Network) - Tekrarlayan Sinir Ağı
Sıralı verileri işlemek için tasarlanmış özel bir sinir ağı türüdür. Dil çevirisi ve konuşma tanıma sistemlerinde kullanılır. RNN’ler, özellikle sıralı verilerle çalışmak için tasarlanmıştır ve dil işleme, konuşma tanıma gibi alanlarda kullanılır. Örneğin, Google Translate, cümle içindeki kelime sıralamasını anlamak için RNN yapısını kullanarak doğru çeviri sağlar.
7.3. CNN (Convolutional Neural Network) - Evrişimsel Sinir Ağı
CNN’ler, görüntü işleme alanında yaygın olarak kullanılan bir derin öğrenme modelidir. Örneğin, otomatik araçlarda kullanılan sistemler, trafik işaretlerini tanımak için CNN kullanır. Fotoğraflardaki nesneleri veya insan yüzlerini tanıma işlemleri de CNN ile yapılır.
7.4. GAN (Generative Adversarial Network) - Üretken Çekişmeli Ağ
GAN’ler, iki sinir ağının (üretici ve ayırt edici) rekabet ederek çalıştığı bir modeldir. Örneğin, bir GAN modeli, sahte görüntüler oluşturarak bunları gerçek görüntülerle ayırt edilemez hale getirebilir. Bu teknoloji, oyun geliştirme veya sanatsal içerik üretiminde de kullanılır.
Diğer Yapay Zeka Kavramları
1. LSTM (Long Short-Term Memory) - Uzun Kısa Süreli Hafıza
LSTM, tekrarlayan sinir ağı RNN’nin bir türü olup uzun süreli bağımlılıkları öğrenmek için geliştirilmiştir. Örneğin, Siri gibi sesli asistanlar, kullanıcıyla yapılan konuşmanın bağlamını hatırlamak için LSTM kullanır, böylece konuşmalar daha doğal olur.
2. API (Application Programming Interface) - Uygulama Programlama Arayüzü
API, bir yazılımın diğer yazılımlarla etkileşime geçmesini sağlar. Örneğin, bir hava durumu uygulaması, bir hava durumu servisi API’sini kullanarak anlık verileri alır ve size sunar. Bu, farklı yazılımların iş birliği yapmasını mümkün kılar.
3. IoT (Internet of Things) - Nesnelerin İnterneti
IoT, internete bağlı cihazların birbirleriyle veri paylaşması anlamına gelir. Örneğin, akıllı ev sistemleri, IoT ile ışıkları, güvenlik kameralarını veya termostatı kontrol edebilir. Bu cihazlar, topladıkları verilerle birbirleriyle iletişim kurarak kullanıcıya daha iyi bir deneyim sunar.
4. AGI (Artificial General Intelligence) - Yapay Genel Zekâ
AGI, insan zekâsının esnekliğine sahip, birden fazla görevi öğrenip çözebilen gelişmiş bir yapay zekâ türüdür. Şu anda teorik bir kavram olan AGI, robotların veya AI sistemlerinin karmaşık problemlerde insan gibi düşünmesini hedefler. Örneğin, AGI geliştirildiğinde, bir robot, mühendislik problemlerini çözmekle kalmayıp aynı zamanda yaratıcı düşünme yeteneğine de sahip olabilir.
5. ASR (Automatic Speech Recognition) - Otomatik Konuşma Tanıma
ASR, sesli komutları anlamak ve metne dönüştürmek için kullanılır. Örneğin, araç içi sesli komut sistemleri, ASR kullanarak sürücüden gelen komutları algılar ve yanıt verir. “Müzik çal” veya “Yol tarifi ver” gibi komutları algılayarak gerekli aksiyonları alır.
6. Federated Learning - Federe Öğrenme
Veri gizliliğini koruyarak farklı kaynaklardan öğrenme sağlayan bir yaklaşımdır. Cihazlardaki verileri merkeze toplamadan eğitim yapılmasını sağlar.
7. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT, Google tarafından geliştirilen bir dil işleme modeli olup metnin her iki yönünden anlam çıkarır. Örneğin, Google Arama motoru, arama sonuçlarını daha iyi sunmak için BERT’ten faydalanır. Bu model, karmaşık cümle yapılarındaki anlamı çift yönlü olarak analiz ederek daha doğru yanıtlar verir.
1. Görsel İşleyen Modeller
Bu modeller, görüntü ve video verilerini analiz eder, sınıflandırır veya yaratıcı görseller üretir.
Midjourney
•GAN (Generative Adversarial Network): Sanatsal görüntülerin ve yaratıcı görsellerin üretilmesi için GAN’ler kullanılır. Bir üretici ağ (görselleri oluşturan) ve ayırt edici ağ (görsellerin kalitesini değerlendiren) birlikte çalışarak benzersiz sonuçlar ortaya koyar.
•Bilgisayarla Görme (CV): Görsel veri analizinde, kullanıcıların verdiği metin açıklamalarını (prompt) görsel sonuçlara dönüştürür.
Klink.ai
Bilgisayarla Görme (CV): Metin veya görsel girdilerle görselleri ve videoları analiz eder. Kullanıcıdan alınan açıklamalar doğrultusunda içerik üretir.
GAN: Yaratıcı video ve görüntü içerikleri oluşturmak için GAN tabanlı yapay zeka modelleri kullanır. Bu sayede kullanıcılar özgün ve yüksek kaliteli görsel ve video içerikler elde eder.
DALL-E
CNN (Convolutional Neural Network): Görüntü sınıflandırma ve düzenleme için CNN kullanır. Bu, verilen metin açıklamalarından (prompt) yüksek kaliteli görüntüler üretir.
GAN: Görsel yaratım sürecinde GAN teknolojisini kullanarak daha üretici ve özgün görseller oluşturur.
Tesla Otomatik Sürüş Sistemi
CNN: Yoldaki nesneleri, yayaları ve diğer araçları tanımlamak için CNN teknolojisinden yararlanır.
Bilgisayarla Görme (CV): Otonom sürüş sisteminde çevreyi analiz eder ve güvenli sürüş sağlamak için gerekli adımları atar.
2. İşitsel (Sesli) İşleyen Modeller
İşitsel modeller, ses verilerini analiz eder, konuşma tanıma ve sesli yanıt üretme görevlerini yerine getirir.
Siri ve Alexa
ASR (Automatic Speech Recognition): Kullanıcıların sesli komutlarını metne dönüştürmek için kullanılır. Bu, sesli asistanların gelen komutları anlamasını sağlar.
NLP (Natural Language Processing): Doğal dildeki ifadeleri analiz eder ve kullanıcılara en uygun yanıtı verir.
LSTM (Long Short-Term Memory): Uzun süreli bağımlılıkları öğrenmek için kullanılır; böylece asistanlar daha bağlama uygun yanıtlar verebilir.
Google Asistan
ASR: Kullanıcıların sesli komutlarını tanıyıp metne dönüştürür. Bu sayede sesli asistanlar gelen soruları metin olarak analiz edebilir.
NLP: Doğal dil işleme sayesinde kullanıcının sorduğu soruları anlar ve yanıtlar.
Makine Öğrenmesi (ML): Kullanıcının geçmiş etkileşimlerini analiz ederek daha iyi sonuçlar ve öneriler sağlar.
YouTube
ASR: Videolardaki konuşmaları otomatik altyazıya dönüştürmek için kullanılır.
NLP: Sesli içerikleri metne çevirirken anlam bütünlüğünü sağlamak ve doğru altyazılar oluşturmak için NLP kullanılır.
Derin Öğrenme (DL): Kullanıcı davranışlarına göre video öneri algoritmalarını geliştirmek için kullanılır.
3. Metinsel İşleyen Modeller
Metinsel modeller, yazılı dil üzerinde işlem yaparak metin analizi, çeviri, içerik üretimi ve sohbet gibi görevleri yerine getirir.
ChatGPT (OpenAI)
NLP: Kullanıcının sorduğu soruları analiz eder ve doğal dilde yanıt verir.
DL (Derin Öğrenme): Dil üretimi ve analizinde derin öğrenme teknikleri kullanır, bu sayede daha doğal ve akıcı yanıtlar verir.
Entegrasyon: DALL-E entegrasyonu sayesinde metin komutlarıyla görseller de üretebilir.
Claude.ai (Anthropic)
NLP: Kullanıcının metin bazlı sorularını analiz eder ve yanıtlar sunar. Dil işleme yetenekleri sayesinde doğal etkileşim sağlar.
Transformer Modeli: Dilin bağlamını ve anlamını daha iyi kavramak için çift yönlü analiz yapar, bu da uzun ve karmaşık metinlerde anlam bütünlüğünü sağlar.
Google Translate
RNN (Recurrent Neural Network): Sıralı veri analizi için kullanılan RNN, cümleleri doğru sırayla çevirir.
NLP: Diller arası anlam bütünlüğünü koruyarak doğru çeviriler yapar.
Makine Öğrenimi (ML): Kullanıcının yaptığı çevirilerden öğrenerek sistemin doğruluğunu artırır.
Dante AI
NLP: İçerik üretimi ve düzenleme işlemleri için doğal dil işleme teknolojisini kullanır.
Derin Öğrenme (DL): İçeriklerin daha zengin ve tutarlı olmasını sağlamak için derin öğrenme algoritmalarını kullanır.
Klink.ai
Bilgisayarla Görme (CV): Görsel işleme ve video içerik üretiminde kullanılır; yüklenen görseller ve metin açıklamaları doğrultusunda video veya görüntüler oluşturur.
GAN: Görsel ve video içeriklerin yaratılması için üretken ağları kullanır. Bu, kullanıcıların özel içerik üretmesine olanak tanır.
Yapay zeka teknolojileri sürekli gelişmekte ve yeni uygulamalar ortaya çıkmaktadır. Bu rehberde açıklanan temel kavramlar, yapay zeka ekosistemini anlamak için bir başlangıç noktası oluşturmaktadır. Teknolojinin gelişimiyle birlikte yeni kavramlar ve uygulamalar da eklenmeye devam edecektir.