Yapay zekâ gün geçtikçe hayatımıza daha fazla entegre oluyor. Chatbot’lar, öneri sistemleri ve görüntü işleme derken her yerde karşımıza çıkıyor. Ancak bu teknolojinin arkasında, çoğu kişinin aşina olmadığı bazı terimler var. Yazılımcı olmasanız bile bu kavramları öğrenmek, yapay zekâyı daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.
1. Federatif Öğrenme
Bu teknik, verileri merkezi bir sunucuya göndermek yerine doğrudan cihaz üzerinde işlemeye dayanır. Örneğin, Google’ın klavyesindeki otomatik öneriler federatif öğrenme kullanılarak geliştiriliyor. Hem gizliliği koruyor hem de modeli eğitiyor.
2. Felaket Unutma
Bir yapay zekâ modeline yeni bilgiler öğretildiğinde eski öğrendiklerini unutması durumudur.
"Catastrophic forgetting" olarak bilinen bu sorun, özellikle sürekli öğrenen sistemlerde büyük bir engel teşkil edebilir.
3. Gömme (Embedding)
Kelimeler, görseller veya kullanıcı bilgileri yapay zekâ tarafından nasıl işlenebilir hale geliyor? Embedding, bu verileri matematiksel vektörlere çevirerek makinelerin anlayabileceği bir forma sokar.
4. Gradyan Kaybı
Derin öğrenme modellerinde bilgilerin, katmanlar arasında yayılırken gücünü kaybetmesi durumudur. Bu sorun, modelin öğrenmesini zorlaştırır ve verimli çalışmasını engeller.
5. Pekiştirmeli Öğrenme
Bu öğrenme yöntemi, modelin deneme yanılma yoluyla doğru aksiyonları bulmasını sağlar. Model, aldığı kararların sonucuna göre ödül veya ceza alır ve zamanla daha doğru seçimler yapmayı öğrenir.
6. Dikkat Mekanizması
Yapay zekâ bir metni işlerken hangi kelime veya cümlenin daha önemli olduğunu nasıl belirliyor? İşte burada devreye dikkat mekanizması giriyor. Özellikle büyük dil modelleri için kritik bir yapı taşıdır.
7. Mod Çökmesi
Üretken yapay zekâ modellerinin çeşitliliği kaybederek sürekli aynı tarzda içerik üretmeye başlamasıdır. Özellikle GAN modellerinde (üretken ağlar) sıkça karşılaşılan bir problemdir.
8. Sıfır Atışlı Öğrenme (Zero-Shot Learning)
Bir yapay zekâ modelinin daha önce hiç görmediği bir görevi veya problemi çözebilmesi durumudur. Model, önceki bilgilerinden yola çıkarak yeni durumu analiz edebilir.
9. Birkaç Atışlı Öğrenme (Few-Shot Learning)
Bu yöntem, bir modelin binlerce örnek yerine yalnızca birkaç örnekle eğitilmesine dayanır. İnsan beyninin öğrenme sürecine daha yakın bir yapı oluşturur.
10. Halüsinasyon
Büyük dil modellerinin olmayan bilgiler üretmesi, uydurma içerikler sunmasıdır. Örneğin, yapay zekâ yanlış bir tarihi veya hiç var olmayan bir makaleyi gerçekmiş gibi gösterebilir.
11. Nöroevrim
Sinir ağlarını evrimsel algoritmalar kullanarak optimize etme yöntemidir. Geleneksel öğrenme tekniklerinin yetersiz kaldığı durumlarda alternatif bir çözüm olarak kullanılır.
12. Sürü Zekâsı
Doğadaki toplu hareketlerden esinlenerek geliştirilmiş bir yöntemdir. Karıncaların yiyecek ararken kullandığı sistemin yapay zekâ uyarlaması olarak düşünebiliriz. Büyük veri problemlerinde sıkça kullanılır.
13. Transfer Öğrenme
Bir modelin öğrendiği bilgileri farklı bir alanda kullanabilmesine denir. Örneğin, bir modelin kedileri tanımayı öğrenmesi ve bu bilgiyi köpekleri tanımak için de kullanması transfer öğrenmenin bir örneğidir.
