Bilmeniz gereken 25 yapay zeka terimi

Algoritmalar

 Bir yapay zekaya, sinir ağına veya diğer makinelere kendi kendine öğrenmesine yardımcı olmak için verilen bir dizi kural veya talimat; sınıflandırma, kümeleme, öneri ve regresyon en popüler dört türdür.

Yapay zeka 

Bir makinenin, insan zekasını ve davranışını simüle eden kararlar verme ve görevleri yerine getirme yeteneği.

Yapay sinir ağı (YSA) 

Geleneksel bilgisayar sistemlerinin çözmesi çok zor olan görevleri çözen, insan beyni gibi davranmak üzere oluşturulmuş bir öğrenme modeli.

Otonom bilgi işlem 

Bir sistemin, kullanıcı girdisi olmadan üst düzey bilgi işlem işlevleri için kendi kaynaklarının uyarlamalı özyönetim kapasitesi.

Chatbot'lar 

Metin sohbetleri, sesli komutlar veya her ikisi aracılığıyla iletişim kurarak insan kullanıcılarla bir konuşmayı simüle etmek için tasarlanmış bir sohbet robotu (kısaca chatbot). AI yetenekleri içeren bilgisayar programları için yaygın olarak kullanılan bir arayüzdür.

Sınıflandırma

Sınıflandırma algoritmaları, makinelerin eğitim verilerine dayalı olarak bir veri noktasına bir kategori atamasına izin verir.

Küme analizi 

Verilerdeki gizli kalıpları veya gruplamayı bulmak için keşif amaçlı veri analizi için kullanılan bir tür denetimsiz öğrenme; kümeler, Öklid veya olasılıksal mesafe gibi metriklerle tanımlanan bir benzerlik ölçüsü ile modellenir.

Kümeleme

Kümeleme algoritmaları, makinelerin veri noktalarını veya öğeleri benzer özelliklere sahip gruplar halinde gruplandırmasına izin verir.

Bilişsel hesaplama 

İnsan beyninin düşünme biçimini taklit eden bilgisayarlı bir model. Veri madenciliği, doğal dil işleme ve örüntü tanıma yoluyla kendi kendine öğrenmeyi içerir.

Evrişimli sinir ağı (CNN)

Görüntüleri tanımlayan ve anlamlandıran bir tür sinir ağı.

Veri madenciliği 

Veri setlerinin incelenmesi ve bu verilerden daha sonra kullanılabilecek örüntülerin keşfedilmesi ve çıkarılması.

Veri bilimi

Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler yoluyla olguya ilişkin içgörü sağlamak için istatistik, bilgi bilimi ve bilgisayar biliminden bilimsel yöntemleri, sistemleri ve süreçleri birleştiren disiplinler arası bir alan.

Karar ağacı

Bir akış şemasına benzer şekilde, kararları ve bunların olası sonuçlarını haritalamak için kullanılan ağaç ve dal tabanlı bir model.

Derin öğrenme

Makinelerin, basamaklı bilgi katmanlarından oluşan yapay sinir ağları aracılığıyla insan düşünce kalıplarını otonom olarak taklit etme yeteneği.

Game AI

Rastgeleliği değiştirmek için bir algoritma kullanan, oyuna özgü bir AI biçimi. Oyuncu olmayan karakterlerde insan benzeri zeka ve oyuncu tarafından gerçekleştirilen tepkiye dayalı eylemler oluşturmak için kullanılan hesaplamalı bir davranıştır.

Genetik Algoritma

Genetik ve doğal seçilim ilkelerine dayanan, normalde çözülmesi onlarca yıl alacak olan zor problemlere optimal veya optimale yakın çözümler bulmak için kullanılan evrimsel bir algoritma.

Sezgisel arama teknikleri

Yanlış olan seçenekleri eleyerek bir sorun için en uygun çözümlere yönelik aramayı daraltan destek.

Mantık programlama

Hesaplamanın gerçekler ve kurallardan oluşan bilgi havuzuna dayalı olarak yürütüldüğü bir tür programlama paradigması; LISP ve Prolog, AI programlama için kullanılan iki mantık programlama dilidir.

Makine öğrenimi

Algoritmalara odaklanan, makinelerin programlanmadan öğrenmesine ve yeni verilere maruz kaldığında değişmesine olanak tanıyan bir yapay zeka yönü.

Makine algısı

Bir sistemin, insanların duyularımızı nasıl kullandıklarına benzer şekilde dış dünyadan veri alıp yorumlama yeteneği. Bu genellikle ekli donanımla yapılır, ancak yazılım da kullanılabilir.

Doğal dil işleme

Bir programın, anlaşılması gerektiği gibi insan iletişimini tanıma yeteneği.

Tekrarlayan sinir ağı (RNN) 

Sıralı bilgileri anlamlandıran ve kalıpları tanıyan ve bu hesaplamalara dayalı çıktılar oluşturan bir sinir ağı türü.

Denetimli öğrenme

Çıktı veri kümelerinin makineyi, bir öğrenciyi denetleyen bir öğretmen gibi, istenen algoritmaları oluşturması için eğittiği bir tür makine öğrenimi; denetimsiz öğrenmeden daha yaygındır.

Denetimsiz öğrenme 

Etiketli yanıtlar olmadan girdi verilerinden oluşan veri kümelerinden çıkarımlar yapmak için kullanılan bir tür makine öğrenimi algoritması. En yaygın denetimsiz öğrenme yöntemi, küme analizidir.

Sürü davranışı 

Matematiksel modelleyici açısından, bireylerin izlediği basit kurallardan kaynaklanan ve herhangi bir merkezi koordinasyon içermeyen ortaya çıkan bir davranıştır.