Yapay Zeka Terimleri Sözlüğü

Yapay zeka, örüntü tanıma ve öğrenme gibi insan düşünce süreçlerini kopyalamak için makine öğrenimi modellerini kullanan bir mucizedir.

Disiplinler arası bir alan olan yapay zeka, bilgisayar bilimi, matematik ve kodlamayı bir araya getirerek makinelerin verilerden öğrenmesini ve otonom olarak tahminler üretmesini sağlayan algoritmalar ve modeller oluşturur.

Mutlaka Bilmeniz Gereken Yapay Zeka Terimleri

Yapay zekanın potansiyelinin tam olarak anlaşılması ve takdir edilmesi, bu alanı tanımlayan geniş kelime dağarcığına aşina olmayı gerektirir.

Her terim, yapay zekanın benzersiz bir yönünü temsil eder ve bu son teknolojinin iç işleyişine dair içgörüler sunar.

1. AI Model (Yapay Zeka Modeli)

Yapay zeka modelleri, algoritmaları kullanan bilgisayar programlarıdır ve aşağıdakiler için kullanılır:

• Problemleri çözme
• Veri analizi
• Kalıpları tanıma
• Tahminler oluşturma

Bu modeller bilgisayar bilimi ve matematik teknikleri kullanılarak oluşturulur ve işlevselliklerini yönlendiren temel algoritmaları oluşturmak için veriler kullanılarak eğitilir.

Bir yapay zeka modelinin performansı genellikle eğitim verilerinin kalitesi ve miktarı ile kullanılan öğrenme algoritmasının etkinliği tarafından belirlenir.

2. AI Ethics (Yapay Zeka Etiği)

Yapay zekanın hızlanan ilerlemesi ve günlük hayatımıza entegrasyonu, gelişiminin ve kullanımının etik sonuçlarının dikkatle değerlendirilmesini gerektirmektedir.

Yapay zeka etiği, yapay zeka teknolojisinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesini ve kullanılmasını ele almayı içerir. Bu etik kurallar içerisinde aşağıdakiler yer alır:

• Adalet
• Şeffaflık
• Hesap verebilirlik
• Mahremiyet
• Güvenlik

Etik hususların tasarım ve geliştirme sürecine dahil edilmesi, değerlerimizle uyumlu ve toplumsal faydaları teşvik eden yapay zeka sistemlerinin oluşturulmasına yardımcı olur.

3. Computer Science (Bilgisayar Bilimleri)

Bilgisayar bilimleri, yapay zeka teknolojilerini geliştirmek ve iyileştirmek için gerekli araçları, stratejileri ve uzmanlığı sağlayarak yapay zekada önemli bir rol oynar ve aşağıdaki gibi alanları içerir:

• Kendi kendini değiştiren kodlama
• Robotik
• Konuşma ve dil işleme
• Veri madenciliği

Bunların hepsi yapay zekanın bilgisayar bilimlerindeki uygulamalarıdır.

Bilgisayar biliminin önemli bir disiplinler arası alanı, bir bilgisayar sisteminin dijital görüntü ve videolardan nasıl anlayış kazanabileceğine odaklanan bilgisayarlı görüdür.

4. Makine Öğrenimi

Makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini ve eğilimleri ve davranışları otonom olarak tahmin etmesini sağlayan algoritmalar ve modeller oluşturmaya odaklanan yapay zekanın bir alt kümesidir.

Makine öğreniminde denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme algoritmaları da dahil olmak üzere, her biri kendine özgü makine öğrenimi modellerine sahip çeşitli algoritmalar kullanılır.

Uyarlanabilir ve kendini geliştiren akıllı sistemlerin geliştirilmesinde kritik bir süreç olan makine öğrenimi, çağdaş yapay zekanın temel taşı olarak kabul edilmektedir.

İlgili İçerik: Makine Öğrenimi Nedir? Yapay Zeka ve Derin Öğrenme ile Arasındaki Fark

5. Generative AI (Üretken Yapay Zeka)

Üretken yapay zeka, yeni ve orijinal içerik üreten modeller veya algoritmalar anlamına gelir. Bu algoritma ve modeller aşağıdakileri içerir:

• Metin
• Görüntüler
• Videolar
• Kod
• 3D renderlar

Sinir ağlarından yararlanan üretken yapay zeka, mevcut verilerdeki kalıpları ve yapıları değerlendirir ve bu analizi yeni içerik üretmek için kullanır.

Bu son teknoloji, içerik oluşturmadan veri artırmaya kadar çeşitli alanlarda derin etkilere sahip ve yapay zeka odaklı inovasyonun geleceğine bir bakış sunar.

6. Prompt Engineering

Yapay zekada prompt engineering aşağıdakileri içerir:

• Sorular veya talimatlar gibi istemlerin tasarlanması ve iyileştirilmesi
• Yapay zeka modellerinden belirli yanıtlar elde etme
• Yapay zeka sistemlerinin davranışlarını ve çıktılarını kesin talimatlar veya sorgular yoluyla yönlendirmek
• Kaynak kullanımını optimize etme
• Gereksiz hesaplamaların azaltılması
• Performansın artırılması

Prompt engineering ile yapay zeka sistemleri daha etkin bir şekilde kullanılabilir ve performansları artırılabilir.

Prompt engineering uygulamaları, metin özetleme, bilgi çıkarma, soru yanıtlama ve kod oluşturma gibi çeşitli alanları kapsamaktadır.

7. Supervised Learning (Gözetimli Öğrenme)

Gözetimli öğrenme, makine öğrenmesinin bir türüdür. Bu yaklaşım, modeli eğitmek ve ilgili algoritmaları geliştirmek için etiketli çıktı verilerini kullanır. Gözetimli öğrenmede yer alan temel adımlar aşağıdakileri içerir:

• Etiketli eğitim verilerinin toplanması
• Verilerin ön işlenmesi
• Verilerin bölümlere ayrılması
• Bir model seçme
• Modelin eğitilmesi
• Modelin performansının değerlendirilmesi

Gözetimli öğrenme, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok sayıda alanda uygulama alanı bulmaktadır:

• Spam tespiti
• Sınıflandırma görevlerinde duygu analizi
• Sınav puanlarını tahmin etme
• Regresyon problemlerinde satış tahmini

8. Unsupervised Learning (Gözetimsiz Öğrenme)

Bir tür makine öğrenimi olan gözetimsiz öğrenme, önceden eğitim gerektirmeden çalışır.

Sınıflandırılmamış ve etiketlenmemiş veriler kullanılarak eğitilen algoritmalar, gözetim olmadan çalışabilir ve makine öğrenimi modelleri üretmelerine olanak tanır.

Gözetimsiz öğrenmenin aksine gözetimsiz öğrenme etiketli verilere ihtiyaç duymadan çalışır ve daha karmaşık işleme görevlerinin üstesinden gelmeyi kolaylaştırır.

Gözetimsiz öğrenmenin aşağıdakiler gibi bir dizi pratik uygulaması vardır:

• Kümeleme
• Görselleştirme
• Boyutsallık azaltma
• Birliktelik kurallarını bulma

Tüm bu uygulamalar bir makine öğrenimi modeline dayanır.

9. Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme)

Pekiştirmeli öğrenme, bir algoritmanın çevresinde gezinerek öğrenmesine yardımcı olan bir makine öğrenimi türüdür.

Başarılı eylemler ödüllendirilirken, başarısız olanlar cezalandırılır. Pekiştirmeli öğrenme aşağıdaki gibi teknikleri kapsar:

• Değer tabanlı öğrenme
• Politika temelli öğrenme
• Model tabanlı öğrenme

Pekiştirmeli öğrenme, deneme yanılma yoluyla öğrenme, zaman içinde kümülatif ödülleri artırarak makineyi çeşitli durumlarda en uygun kararları vermeye yönlendirir.

10. Derin Öğrenme

Derin öğrenme, beynin yapısını ve işleyişini taklit eden yapay sinir ağlarını kullanarak insan beyninin öğrenme sürecini taklit eden bir makine öğrenimi alt kümesidir.

Diğer makine öğrenimi tekniklerinden farklı olarak derin öğrenme, yapılandırılmamış verilerden denetim olmaksızın öğrenebilir.

Bu ileri teknolojiden yararlanan derin öğrenme, görüntü tanıma, doğal dil çevirisi ve otonom araçlar gibi alanlarda benzeri görülmemiş ilerlemelere öncülük eder.

İlgili İçerik: Derin Öğrenme Nedir?

11. Neural Networks (Sinir Ağları)

Sinir ağları, insan beyninin yapısından sonra modellenen bir derin öğrenme tekniğidir. Örüntüleri tanımayı öğrenen birbirine bağlı yapay nöronlardan oluşan bu ağlar, verileri insan beyninin bilişsel yeteneklerine benzer bir şekilde işleyebilir ve analiz edebilir.

Sinir ağları, her biri kendine özgü uygulamalara sahip çeşitli türlerde bulunmaktadır:

• Perceptron
• İleri beslemeli sinir ağı
• Evrişimli sinir ağı (CNN)
• Tekrarlayan sinir ağı (RNN)

Sinir ağlarının ortaya çıkışı, yapay zekada kayda değer bir ilerleme sağlayarak makineleri benzeri görülmemiş öğrenme ve adaptasyon yetenekleriyle donatmıştır.

İlgili İçerik: Sinir Ağı Nedir?

12. Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme)

NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını ve işlemesini sağlar. Bu hem sözlü hem de yazılı iletişimi içerir. NLP, doğal dil anlama (NLU) ve doğal dil üretiminden (NLG) oluşur; NLU insan dilini anlamaya ve yorumlamaya odaklanır. Aynı zamanda NLG, bir bilgisayar programı tarafından insan benzeri bir dil üretmeyi içerir.

NLP, yapay zekada aşağıdaki gibi geniş bir uygulama alanına sahiptir:

• E-posta filtreleme
• Dil çevirisi
• Akıllı asistanlar
• Belge analizi
• Çevrimiçi arama otomatik tamamlama

Tüm bu uygulamalar sofistike algoritmalara ve makine öğrenimi modellerine dayanmaktadır.

13. Natural Language Generation (Doğal Dil Üretimi)

Doğal dil üretimi, belirli bir veri kümesinden doğal dil çıktısı üreten yapay zeka tarafından yönlendirilen bir yazılım sürecidir.

NLG, bir çevirmen olarak hareket ederek bilgisayarlı verileri insan tarafından okunabilir metne dönüştürür, etkileşimleri geliştirir ve metin içeriği oluşturmayı otomatikleştirir.

NLG’nin başlıca uygulamaları arasında çeşitli raporlar oluşturmak, resim altyazıları oluşturmak ve sohbet botlarının yanı sıra sesli asistanlar, makine çevirisi araçları, konuşma yapay zeka asistanları ve analiz platformları oluşturmak yer alır.

NLG, artan hassasiyet ve doğruluk, gelişmiş insan-bilgisayar etkileşimi, kolaylaştırılmış süreçler, iyileştirilmiş veri analizi ve maliyet tasarrufu gibi çok sayıda fayda sunar.

14. Generative Adversarial Networks (Üretken Çekişmeli Ağlar)

Üretken çekişmeli ağlar (GAN’lar) yapay zekada kullanılan bir derin öğrenme modelidir. GAN’lar, karşıt olarak çalışan iki sinir ağından, bir üretici ve bir ayırt ediciden oluşur.

Üretici ağ, bilinen bir veri dağılımına benzeyen sentetik veriler üretmek için eğitilirken, ayırt edici ağ gerçek ve üretilen verileri ayırt etmek için eğitilir.

Üretici sahte içerik oluştururken, ayırt edici içeriğin sahte mi yoksa gerçek mi olduğunu değerlendirir. Desenleri okumak ve gerçek ve sahte içeriği ayırt etmek için yapay zeka içerik dedektörlerini de kullanabilirsiniz.

Bu karşıt süreç sayesinde GAN’lar eğitim verilerine benzer yeni, gerçekçi veriler üretebilir. Bu da onları görüntü oluşturma, metin oluşturma ve veri artırma gibi çeşitli uygulamalarda güçlü bir araç haline getirir.

15. No-Code Development (Kodsuz Geliştirme)

Yapay zekada kodsuz geliştirme, yapay zeka modellerini oluşturmak ve dağıtmak için görsel ve kodsuz arayüzlere sahip kodsuz geliştirme platformlarının kullanılmasını içerir.

Bu yaklaşım, kodlama veya programlama bilgisi olmayan bireylerin yapay zeka çözümleri oluşturmasına olanak tanıyarak yapay zeka teknolojisine daha geniş erişim sağlar.

Kodsuz platformlar temel olarak sürükle-bırak işlevselliğini kullanır ve teknik olmayan kullanıcıların yapay zeka modelleri oluşturmasını, test etmesini ve projelerine entegre etmesini kolaylaştırır.

Yapay zekada kodsuz geliştirmenin faydaları arasında entegrasyon kolaylığı, daha hızlı süreçler, maliyet etkinliği ve iş zekasının etkinleştirilmesi yer alır.

İlgili İçerik: No-code Nedir? Kod Yazmadan Uygulama Geliştirmek Mümkün Mü?

16. Image Recognition (Görüntü Tanıma)

Görüntü tanıma, bir görüntü veya videodaki bir nesneyi, kişiyi, yeri veya metni tespit etmeyi ve tanımlamayı içeren önemli bir süreçtir. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli amaçlar için kullanılabilir:

• Gözetim
• Plaka okuma
• Sürücüsüz araçlar
• Robotik

Yapay zekada görüntü tanıma, bir görüntünün tek tek piksellerini analiz etmek ve desenleri ve özellikleri tespit etmek için derin öğrenme ve sinir ağlarından yararlanır.

Bu teknoloji son yıllarda önemli adımlar atmış, yapay zeka sistemleri görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma gibi görevlerde insan yeteneklerini aşmıştır.

Görüntü tanıma, güvenlik, sağlık hizmetleri ve otonom araçlar gibi alanlarda geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir ve yapay zekanın endüstrileri ve günlük yaşamlarımızı dönüştürmedeki muazzam potansiyelini göstermektedir.

17. Pattern Recognition (Örüntü Tanıma)

Örüntü tanıma, verilerdeki örüntüleri tanımlamak, tespit etmek ve sınıflandırmak için bilgisayar algoritmalarını kullanmaktır.

İleri beslemeli geri yayılımlı sinir ağları (FFBPNN), olasılıksal örüntü tanıma algoritmaları ve sınıflandırıcı algoritmalar gibi teknikler, yapay zeka ve makine öğreniminde örüntü tanıma için sıklıkla kullanılmaktadır.

Örüntü tanıma, makinelerin karmaşık veri örüntülerini anlamasını ve yorumlamasını sağlayan makine öğreniminin temel bir bileşenidir. Yapay zekada örüntü tanıma uygulamaları aşağıdakileri içerir:

• Bilgisayarla görme
• Konuşma tanıma
• Doğal dil işleme
• Dolandırıcılık tespiti
• Tıbbi teşhis

18. Cognitive Computing (Bilişsel Bilişim)

Öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi insan bilişsel süreçlerini taklit eden bilgisayar sistemlerini içerir.

IBM Watson, yapılandırılmamış verileri analiz ederek karmaşık sorulara yanıtlar sağlayan iyi bilinen bir bilişsel bilişim örneğidir.

19. GPT

GPT, doğal dil işleme görevlerinde önemli adımlar atan devrim niteliğinde bir teknoloji olan OpenAI tarafından oluşturulmuş bir yapay zeka modelidir.

Bu model, eğitim verisi olarak hizmet veren internetten alınan geçmiş metin verileri üzerinde önceden eğitilmiştir.

Bu teknolojinin en önemli yanı, bu bilgi zenginliğinden yararlanarak tutarlı ve bağlamsal olarak ilgili cümleler üretme yeteneğinde yatmaktadır.

GPT, dil kalıplarını anlamlandırmak için yapılandırılmış verileri kullanır ve genellikle bir insanın ürettiğinden ayırt edilemeyen çıktılar üretir.

20. Data Science (Veri Bilimi)

Veri bilimi, büyük miktarda veriyi analiz etmek için kullanılan bir teknolojidir. Stratejik iş kararlarını bilgilendirmek için yararlanılabilecek kalıpları ve içgörüleri bulmak için algoritmaları ve süreçleri birleştirir.

Bu alan, verileri analiz etmek ve yorumlamak için bilgisayar bilimi, matematik ve istatistik tekniklerini kapsar ve kuruluşların veriye dayalı kararlar almasına ve yeni fırsatların kilidini açmasına olanak tanır.

Veri bilimi, iş kararlarını bilgilendirmek için kalıpları ve eğilimleri ortaya çıkarmak üzere analiz edilebilen büyük veri setlerini ifade eden büyük veri ile de yakından ilgilidir.

21. Data Mining (Veri Madenciliği)

Veri madenciliği, modelleri geliştirmek veya sorunları çözmek için kullanılabilecek kalıpları tespit etmek için büyük veri kümelerini eleme uygulamasıdır. Veri madenciliğinde kullanılan başlıca teknikler şunlardır:

• Veri temizleme ve hazırlama
• Desen takibi
• Sınıflandırma
• Dernek
• Aykırı değer tespiti
• Kümeleme
• Regresyon
• Tahmin

Veri madenciliği, daha sonra tahminlerde bulunmak, yeni verileri sınıflandırmak ve verilerden değerli içgörüler ortaya çıkarmak için kullanılabilecek büyük veri kümelerindeki kalıpların analiz edilmesini ve tanımlanmasını sağladığından veri biliminin önemli bir bileşenidir.

İlgili İçerik: Veri Madenciliği (Data Mining) Nedir?

22. Turing Testi

Turing testi, bir makinenin özellikle dil ve davranışta insan zekasına benzer bir zeka sergileme yeteneğini değerlendirmek için bir yöntem olarak hizmet eder.

İngiliz bilgisayar bilimcisi Alan Turing tarafından 1950 yılında geliştirilen Turing Testi, yapay zeka araştırmalarının ilerlemesini değerlendirmek için bir ölçüt olarak hizmet etmektedir.

Bir makine, insan tepkilerini ikna edici bir şekilde taklit edebiliyorsa, bir insan değerlendiriciyi başka bir insanla etkileşime girdiğine inandırarak kandırabiliyorsa Turing Testini geçtiği kabul edilir.

Hiçbir makine ya da yapay zeka Turing Testini geçmekte kesin olarak başarılı olamamış olsa da, yapay zekanın insan benzeri bir zekaya ulaşma potansiyelini gösteren bazı etkileyici yarışmacılar olmuştur.

23. İnsan ve Makine Zekası

Hem insan hem de makine zekasının kendine özgü güçlü yönleri ve yetenekleri vardır, dolayısıyla farklı bağlamlarda farklı avantajlar sağlarlar.

İnsan zekası yaratıcılık, duygusal zeka, sağduyulu muhakeme, etik karar verme ve bağlamsal anlayış konularında üstündür. Buna karşılık, makine zekası satranç, kanser teşhisi, görüntü tanıma, doğal dil çevirisi ve otonom araç sürüşünde insan yeteneklerini aşmaktadır.

Hem insan hem de makine zekasının benzersiz niteliklerini anlayarak ve benimseyerek, insan yetenekleriyle rekabet etmek yerine onları tamamlayan ve geliştiren yapay zeka sistemleri geliştirmek için çalışılmalıdır.

24. Predictive Analytics (Tahmine Dayalı Analitik)

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki potansiyel olayları tahmin etmek için geçmiş verileri ve kalıpları kullanmayı içerir.

Bu teknik, gelecekteki sonuçları ve eğilimleri tahmin etmek için veri analizi, makine öğrenimi ve istatistiksel yöntemlerden yararlanarak kuruluşların geçmiş performansa ve verilerden elde edilen içgörülere dayalı bilinçli kararlar almasını sağlar.

İşletmeler, tahmine dayalı analitiğin gücünden yararlanarak fırsatları belirleyebilir, riskleri azaltabilir ve büyüme ve başarıyı destekleyen veri odaklı kararlar alabilir.

25. Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme)

Makine öğreniminin bir çeşidi olan pekiştirmeli öğrenme, bir aracının deneme yanılma yoluyla ödülleri en üst düzeye çıkarmak için bir ortamda karar vermeyi ve eylemde bulunmayı öğrenmesini içerir.

Bu süreç, hangi eylemlerin en uygun sonuçları ürettiğini belirlemeyi ve zaman içinde kümülatif ödülleri en üst düzeye çıkarmak için davranışı ayarlamayı içerir.

Pekiştirmeli öğrenme, bir ortamla etkileşime giren, eylemler gerçekleştiren ve kümülatif bir ödülü en üst düzeye çıkarmak için deneme yanılma yoluyla öğrenen bir aracı içerdiğinden, diğer makine öğrenimi türlerinden farklıdır.

Bu teknik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir:

• Robotik
• Oyun oynamak
• Otonom araçlar
• Öneri sistemleri
• Kaynak yönetimi
• Finans ve ticaret

Bu örnekler, yapay zekanın dinamik ortamlarda öğrenme ve uyum sağlama potansiyelini ortaya koymaktadır.

26. Datasets (Veri Setleri)

Yapay zeka modelleri oluşturmak ve eğitmek için veriye ihtiyacınız vardır. Veri kümeleri, herhangi birinin öğrenme sürecinin temeli olarak hizmet eden yapılandırılmış girdi verileri veya yapılandırılmamış girdi koleksiyonlarıdır.

Veri kümesi ne kadar büyük ve çeşitli olursa, o kadar iyi öğrenebilir ve uyum sağlayabilirsiniz. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden değerli bilgiler çıkarmak için kullandığım bir süreçtir.

Bilginizi artırmaya ve karar verme yeteneklerinizi geliştirmeye yardımcı olabilecek kalıpları, eğilimleri ve anormallikleri bulmayı içerir.

27. Text Generation (Metin Oluşturma)

Metin üretimi, mevcut metni analiz etmek ve karşılaştırılabilir stil ve içeriğe sahip yeni metin üretmek için gelişmiş doğal dil işleme tekniklerini kullanarak insan benzeri metnin yapay zeka güdümlü oluşturulmasını içerir.

GPT ve BERT gibi yapay zeka metin oluşturucular, insan dili kalıplarını ve stillerini anlamak ve taklit etmek için kapsamlı veri kümeleri üzerinde eğitilir.

Bu modeller, insan tarafından yazılmış içeriğe çok benzeyen metinler üretmek için algoritmalar ve istatistiksel teknikler kullanır ve içerik üretiminden veri artırmaya kadar çeşitli uygulamalar için yüksek kaliteli metinler oluşturulmasını sağlar.

28. Voice Recognition (Ses Tanıma)

Ses tanıma veya konuşma tanıma, bilgisayarların insan konuşmasını yorumlamasını ve yazılı veya sözlü çıktılar üretmesini sağlayan bir teknolojidir. Bu teknoloji aşağıdaki şekilde çalışır:

• Konuşmayı yazılımın deşifre edebileceği birimlere ayırma
• Konuşmanın dijital sinyale dönüştürülmesi
• Konuşulan kelimeleri analiz etmek ve tanımak için algoritmalar kullanmak

Bazı çalışmalarda, ses tanıma teknolojisi %90’ı aşan etkileyici doğruluk oranlarına ulaşmıştır. Sanal asistanlar, ses kontrollü cihazlar ve konuşmadan metne transkripsiyon dahil olmak üzere çeşitli uygulamaları vardır.

29. Chatbot

Sohbet robotu, kullanıcılarla sohbet etmek için tasarlanmış bir yazılım uygulamasıdır. İnsan konuşmasını simüle ederek metin veya sesli komutlar kullanarak iletişim kurabilir.

Sohbet robotları, kullanıcı girdisini anlamak ve yanıtlamak için doğal dil işleme, doğal dil anlama ve diğer yapay zeka tekniklerini kullanır ve insan-bilgisayar etkileşimi için etkileşimli bir arayüz sağlar.

Sohbet robotlarının müşteri hizmetleri ve desteğinden bilgi alma ve içerik dağıtımına kadar birçok uygulaması vardır.

İnsan konuşmalarını simüle ederek ve doğru ve ilgili yanıtlar sağlayarak, AI chatbotları teknolojiyle etkileşim şeklimizde devrim yaratır.

İlgili İçerik: Chatbot Nedir? Chatbotlar İle İlgili Merak Ettiğiniz Her Şey

30. AI Accelerators (Yapay Zeka Hızlandırıcıları)

Yapay zeka hızlandırıcıları, eğitim ve çıkarım gibi yapay zeka hesaplamalarını hızlandırmak için kullanılan özel donanımlardır. Yapay zeka uygulamalarının performansını artırmada çok önemli bir rol oynarlar.

Yapay zeka hızlandırıcılarının bazı popüler örnekleri aşağıdakileri içerir:

• GPU’lar
• TPU’lar
• FPGA’lar