Sözlük

Doğruluk, bir modelin doğru tahminlerinin oranıdır. Formül, top-1 ve top-5 doğruluğu, dengesiz verilerde doğruluk paradoksu ve daha iyi metrikler.

Eylem parçalama, bir robot politikasının tek bir gözlemden gelecekteki eylemlerden oluşan bir dizi tahmin etmesini sağlayarak biriken hataları azaltır. ACT, yumuşatma ve VLA'ları ele alır.

Eylem tanıma veya insan etkinliği tanıma (HAR), zaman içindeki hareketi modelleyerek videodaki kişilerin ne yaptığını etiketler. Yöntemler, veri kümeleri ve kod.

Aktivasyon fonksiyonu, bir nöronun ağırlıklı girdisine uyguladığı doğrusal olmayan fonksiyondur; ağların eğrisel örüntüleri öğrenmesini sağlar. Yaygın seçenekleri karşılaştırır.

Aktif öğrenme, bir modelin insanların bundan sonra hangi etiketsiz örnekleri etiketleyeceğini seçmesini sağlar ve daha az etiketle hedef doğruluğa ulaşır. Sorgulama stratejileri ve kod.

Adam, momentumu parametre başına adım boyutlarıyla birleştirir ve bu boyutları yakın geçmişteki gradyan büyüklüklerine göre ölçekler. Güncelleme kuralı, varsayılan değerler, AdamW ve Adam ile SGD karşılaştırması.

Düşmanca saldırılar, yapay zeka modellerini yüksek güvenle hatalı sonuçlar vermeye yönelten küçük ve çoğu zaman fark edilmeyen girdi değişiklikleri oluşturur. FGSM'nin çalışma şekli, saldırı türleri ve savunmalar.

Duygusal bilişim, insan duygularını algılayan ve bunlara yanıt veren sistemler geliştirir. Bu sistemlerin sinyalleri, veri kümeleri, gerçek kullanım alanları ve karşılaştığı bilimsel ve yasal sınırlar.

Ajan değerlendirmesi, bir yapay zeka ajanının çok adımlı görevleri doğru ve güvenilir biçimde tamamlayıp tamamlamadığını test eder; yinelenen denemelerde nihai sonuçları ve işlem dökümlerini puanlar.

Ajan altyapısı, bir modeli yapay zeka ajanına dönüştüren çevresindeki koddur: eylemleri yürüten döngü, araçlar, bağlam, bellek, izinler ve kontroller.

Ajan korumalı alanı, bir yapay zeka ajanının komutlarını ve oluşturduğu kodu; dosyalarını, ağ erişimini, kimlik bilgilerini ve işlem kaynaklarını sınırlayan yalıtılmış bir ortamda çalıştırır.

Ajan Becerileri; görev gerektiğinde bir yapay zeka ajanının yüklediği, SKILL.md dosyası etrafında oluşturulmuş talimat, betik ve referans dosyası klasörleridir.

Agent2Agent (A2A) protokolü, farklı sağlayıcılara ait yapay zeka ajanlarının birbirlerini keşfetmesini, görevleri devretmesini ve sonuçları geri iletmesini sağlayan açık bir standarttır.

Ajan tabanlı kodlama; bir yapay zeka ajanının kod tabanını okuduğu, dosyaları düzenlediği, testleri çalıştırdığı, hataları düzelttiği ve inceleme için değişiklik sunduğu yazılım geliştirme biçimidir.

Ajan tabanlı ticaret, yapay zeka ajanlarının ACP, UCP ve AP2 gibi protokolleri kullanarak belirlenmiş sınırlar içinde alıcı adına ürün aradığı, karşılaştırdığı ve ödeme yaptığı alışveriş ve satış biçimidir.

Ajan tabanlı RAG'de bilgi getirme sürecini bir yapay zeka ajanı yönetir: arama planlar, araçları seçer, sonuçları kontrol eder ve yanıt verebilene kadar yeniden arama yapar.

Ajan tabanlı iş akışları, bir görevi dil modellerinin tek seferde yanıt vermek yerine plan yaptığı, araçları çağırdığı, kendi çıktılarını denetlediği ve gözden geçirdiği adımlara böler.

Bir yapay zeka ajanı, görevi tamamlayana kadar bir döngü içinde çevresini gözlemleyerek, bir eylem seçerek ve araçlar aracılığıyla harekete geçerek hedefini izler. Ajanların çalışma şekli.

Yapay zeka ajanı orkestrasyonu, görevin her adımını hangi ajanın, modelin veya aracın yürüteceğine, her birinin hangi bağlamı göreceğine ve sonuçların nasıl birleştirileceğine karar verir.

Yapay zeka münazarasında iki model karşıt yanıtları savunur ve daha zayıf bir hakem kazananı seçer. 2018'deki önerinin çalışma şekli, deneylerin bulguları ve yöntemin sınırları.

Yapay zekâ dublajı; konuşmacı zamanlamasını korurken diğer dillerde eşzamanlı diyalog oluşturmak için transkripsiyon, çeviri ve konuşma sentezini bir araya getirir.

Yapay zeka etiği; adalet, gizlilik, şeffaflık ve hesap verebilirlik gibi ahlaki ilkeleri yapay zekanın geliştirilmesine ve kullanımına uygular. Çerçeveler, sorunlar ve yasalar.

Bir yapay zeka fabrikası; etiketleme ve eğitimden dağıtım ve izlemeye kadar verileri geniş ölçekte yapay zeka çıktılarına dönüştüren altyapı ve iş akışlarıdır.

Yapay zeka ağ geçidi, uygulamalar ile yapay zeka modelleri arasında yer alan bir vekil sunucudur; sağlayıcı API'lerini birleştirir ve yönlendirme, yedek seçenekler, token bütçeleri, önbelleğe alma ve günlük kaydı ekler.

Yapay zekâ yönetişimi, yapay zekâ sistemlerini kimin geliştirebileceğine, onaylayabileceğine ve kullanımdan kaldırabileceğine ve bunun hangi kanıtlara dayanacağına karar verir. NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, AB Yapay Zekâ Yasası ve temel kontroller.

Yapay zeka koruma kuralları, istem enjeksiyonu filtrelerinden araç çağrılarındaki şema kontrollerine kadar, güvenli olmayan girdileri, çıktıları ve eylemleri engelleyen yapay zeka modeli kontrolleridir.

Yapay zeka okuryazarlığı, yapay zekayı anlamak, sorgulamak ve iyi kullanmak için gereken bilgi ve muhakeme becerisidir. Temel beceriler, okul çerçeveleri ve AB Yapay Zeka Yasası'nın 4. Maddesi.

Yapay zeka psikozu, uzun süren sohbet robotu konuşmaları sırasında ortaya çıkan veya derinleşen sanrıları tanımlar. Kanıtlar ne gösteriyor, neden ortaya çıkıyor ve hangi koruyucu önlemler alınabilir?

Yapay zeka kırmızı takım testleri; jailbreak girişimlerini, veri sızıntılarını, zararlı çıktıları ve sağlamlık sorunlarını bulmak için yapay zeka sistemlerine benzetilmiş saldırganlarla ve kötüye kullanım senaryolarıyla saldırır.

Yapay zeka güvenliği; kötüye kullanım, hizasızlık, hatalar veya alışılmadık girdiler karşısındaki kırılgan davranışlar nedeniyle yapay zeka sistemlerinin zarar vermesini önlemeye odaklanan alandır.

Yapay zeka çöplüğü, tıklama ve reklam geliri elde etmek için üretken yapay zekayla seri olarak üretilen düşük kaliteli içeriktir. Terimin kökeni, yayılma nedenleri ve nasıl tespit edildiği.

Yapay zeka dalkavukluğu, bir modelin doğruluk pahasına kullanıcılarla aynı fikirde olması veya onları pohpohlamasıdır. Tercih eğitiminin buna neden olma biçimi, zararları ve nasıl test edileceği.

Transkript tabanlı kesmeler, otomatik yeniden kadrajlama, özne maskeleri, nesne kaldırma ve sansürleme: yapay zeka destekli video düzenlemenin arkasındaki modeller ve otomatik düzenlemenin başarısız olduğu durumlar.

Yapay zekâ aklama, bir ürünün yapay zekâ yeteneklerini yanıltıcı biçimde abartarak gerçek performansı, insan katkısını ve iddiaların dayandığı kanıtları belirsizleştirmektir.

Yapay zeka filigranlama, makine tarafından algılanabilen bir sinyali oluşturulan görüntülere, metinlere, seslere veya videolara gizler. SynthID ve yeşil liste yöntemlerinin çalışma şekli ve başarısız oldukları durumlar.

Algoritmik önyargı, bazı grupları dezavantajlı duruma düşüren, otomatik kararlardaki sistematik ve tekrarlanabilir hatadır. Üç kaynağı, dönüm noktası niteliğindeki davalar ve ödünleşimler.

Hiza taklidi, bir yapay zeka modelinin tercihlerini korumak için katılmadığı bir eğitime uyuyormuş gibi davranmasıdır; bu durum ilk kez 2024'te Claude 3 Opus'ta gözlemlenmiştir.

Çapa kutuları, sabit boyut ve en-boy oranlarına sahip önceden tanımlanmış kutulardır; algılayıcı bunları nesnelere uydurmak için kaydırır ve yeniden boyutlandırır. Boyutlandırılma, eşleştirilme ve kullanılma biçimleri.

Çapa tabanlı algılayıcılar, nesneleri Faster R-CNN, SSD, RetinaNet ve YOLOv5'te olduğu gibi önceden tanımlanmış çapa kutularına göre ofsetler olarak tahmin eder. Nasıl çalıştıkları ve karşılaştırmaları.

Çapasız algılayıcılar, önceden tanımlanmış çapa kutuları olmadan, noktalar veya anahtar noktalar üzerinden kutuları tahmin eder. FCOS, CenterNet ve modern YOLO modellerinin nesneleri nasıl bulduğu.

Anomali tespiti, normal örüntülerden sapan veri noktalarını, olayları veya görüntü bölgelerini işaretler. Anomali türleri, temel yöntemler, görsel inceleme ve kod.

AUC, ROC eğrisini 0 ile 1 arasında tek bir skora dönüştürür: sınıflandırıcının rastgele seçilen bir pozitife rastgele seçilen bir negatiften daha yüksek puan verme olasılığı. ROC AUC ile PR AUC karşılaştırması ve kod.

Yapay genel zeka (AGI), neredeyse tüm bilişsel görevlerde insanlarla eşleşen varsayımsal yapay zekadır. Tanımlar, seviyeler, testler ve AGI ile ANI karşılaştırması.

Yapay zeka (AI), algılayan, akıl yürüten, öğrenen ve eyleme geçen makineler geliştirme alanıdır. Tarihi, temel yaklaşımları, türleri ve kullanım alanları.

Dar yapay zeka (ANI) veya zayıf yapay zeka, tek bir görevde ustalaşır ancak becerisini başka görevlere aktaramaz. Nasıl çalıştığı, örnekler ve ANI ile AGI karşılaştırması.

Dikkat mekanizması, sorguları, anahtarları ve değerleri kullanarak girdi özelliklerine önemlerine göre ağırlık verir. Matematiği, dikkat türleri ve dikkat ile evrişim karşılaştırması.

Dikkat havuzları, genellikle ilk sıradaki ve kullanılmayan dikkat ağırlığını üzerine çeken tokenlardır; bunları önbelleğe almak, LLM'lerin çok uzun akışlarda kararlı kalmasını sağlar.

Auto-GPT, 2023'te yayımlanan ve GPT-4'ün planlama, araç komutları ve bellek döngüsünde kendi kendine istem oluşturarak bir hedefi bağımsız biçimde izlemesini sağlayan açık kaynaklı bir programdır.

Bir otomatik kodlayıcı, verileri etiket olmadan kompakt bir koda sıkıştırmayı ve yeniden oluşturmayı öğrenir. Yapısı, çeşitleri, anomali tespiti ve kod.

Otomatik makine öğrenmesi (AutoML), model seçimini, hiperparametre ayarını ve özellik hazırlığını otomatikleştirir. Aramanın çalışma şekli, araçlar ve YOLO ayarı.

Otonom araçlar çevrelerini algılar ve çok az insan müdahalesiyle ya da hiç müdahale olmadan yol alır. Sensörler, sürüş yığını, SAE seviyeleri ve kullanıma sunulan uygulamalar.