Yapay Zeka

Yapay zeka araçları, ChatGPT ve Gemini ile pazarlama, GEO ve AI aramalarında görünürlük.

122 yazı

Inference Nedir? Yapay Zekada Çıkarım ve Eğitimden Farkı

Inference, eğitilmiş bir modelin yeni girdiye yanıt üretmesidir. Eğitimden farkını, gecikme ve verim kavramlarını, maliyet etkenlerini ve dağıtım seçeneklerini anlatıyoruz.

Transformer Mimarisi Nedir? Dikkat Mekanizması Basitçe

Transformer mimarisi, kelimeler arasındaki ilişkiyi aynı anda hesaplayan sinir ağı tasarımıdır. Self-attention, RNN farkı ve sınırlar sade bir dille burada.

C2PA Nedir? İçerik Kimlik Bilgileri ile Yapay Zeka Görselini Tanıma

C2PA, bir görselin kimden geldiğini ve nasıl değiştiğini imzalı bir kayıtla belgeleyen açık standarttır. Filigrandan farkını, sınırlarını ve markalar için adımları anlattık.

Bağlam Penceresi Nedir? Yapay Zeka Ne Kadarını Hatırlar

Bağlam penceresi (context window), yapay zekanın tek seferde dikkate alabildiği metin miktarıdır. Token, maliyet, ortada kaybolma etkisi ve RAG farkını sade bir dille anlatıyoruz.

RLHF Nedir? İnsan Geri Bildirimiyle Pekiştirmeli Öğrenme

RLHF, yani insan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme, dil modellerini daha yardımsever ve güvenli kılar. Ödül modelini, sınırlarını ve alternatiflerini anlatıyoruz.

Structured Output Nedir? Yapay Zekadan Güvenilir JSON Almak

Structured output, yapay zeka yanıtını tanımlı bir şemaya uydurur. JSON modundan farkını, sınırlarını, doğrulama akışını ve function calling ile karşılaştırmasını öğrenin.

Overfitting Nedir? Aşırı Öğrenme ve Yetersiz Öğrenme Farkı

Overfitting, modelin eğitim verisini ezberleyip yeni veride kötüleşmesidir. Nedenlerini, underfitting farkını ve önleme yollarını sade bir dille anlatıyoruz.

MCP (Model Context Protocol) Nedir? Yapay Zekayı Araçlara Bağlayan Standart

MCP (Model Context Protocol), yapay zeka uygulamalarını araçlara ve veri kaynaklarına standart bir yolla bağlayan açık protokoldür. Nasıl çalıştığını, riskleri ve kullanım alanlarını anlattık.