http://yz.bmo.org.tr/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=Burak 2026-07-16T20:04:41Z Kullanıcı katkıları MediaWiki 1.42.3 http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=A%C3%A7%C4%B1klanabilir_Yapay_Zeka&diff=200 2025-02-27T09:51:04Z

<p>Burak: zeka -&gt; zekâ olarak düzeltikdi</p> <hr /> <div>'''Explainable AI'''<br /> <br /> === Tanım ===<br /> Karmaşık yapay zekâ/makine öğrenimi modellerinin karar verme süreçlerini, modelin nasıl sonuca ulaştığını görselleştirme veya matematiksel olarak açıklayan modellerin genel adıdır.<br /> <br /> === Açıklama ===<br /> 2010’ların ortalarında derin öğrenme gibi karmaşık modellerin “kara kutu” (black box) olması eleştirileriyle gündeme geldi.Özellikle regülasyonlar ve etik kaygılar arttıkça, modellerin iç işleyişini anlaşılır kılmak için XAI yöntemleri geliştirilmeye başlandı.<br /> <br /> DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) tarafından 2016’da başlatılan “XAI Programı”, kavramın geniş kitlelerde tanınmasını hızlandırdı.<br /> <br /> LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) algoritması, herhangi bir makine öğrenimi modelinin kararlarını yerel düzeyde açıklamaya çalışır.<br /> <br /> bkz. [[Açıklanabilirlik|YZ İlkeleri - Açıklanabilirlik]]<br /> <br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Adaptif_Mimari&diff=199 2025-02-27T09:48:22Z

<p>Burak: çevrim içi çevrimiçi olarak düzeltildi</p> <hr /> <div>Sistemlerin çevreden veya iç dinamiklerden gelen değişiklikleri algılayarak, kendi yapılarını veya davranışlarını gerçek zamanlı ya da çevrimiçi (online) olarak değiştirebilmesini sağlayan mimaridir.<br /> <br /> <br /> Yazılımda ilk adaptif mimari yaklaşımları, 1990’larda otonom sistemlerde ve karmaşık ağ yönetimi araştırmalarında ortaya çıktı.<br /> <br /> Sistemlerin değişen şartlara hızla uyum sağlaması fikri; siber-fiziksel sistemler, kurumsal yazılım mimarileri ve otonom araçlar gibi alanlarda 2000’lerin başından itibaren önem kazandı.<br /> <br /> Bulut ortamında çalışan bir e-ticaret sitesinin anlık trafik artışına göre otomatik ölçeklenmesi (scale up/down) adaptif mimarinin pratik kullanımına örnektir.<br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Derin_%C3%96%C4%9Frenme&diff=111 2025-02-06T07:50:50Z

<p>Burak: </p> <hr /> <div>Çok katmanlı [[Yapay Sinir Ağları|yapay sinir ağları]] kullanarak, ham veriden karmaşık özellikleri otomatik olarak öğrenen makine öğrenimidir. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, konuşma tanıma gibi alanlarda yüksek başarı sağlar.<br /> <br /> “Deep” (İngilizce) “derin” anlamında olup, geleneksel yapay sinir ağlarına kıyasla çok daha fazla katmanlı mimarileri ifade eder.<br /> <br /> 1940’larda temelleri atılan yapay sinir ağlarının, 1980’lerde geri yayılım (backpropagation) algoritmasının popülerleşmesiyle ivme kazandı, 2000’lerde büyük veri ve GPU’ların gelişimiyle pratik uygulamalarda kullanılmaya başlandı.<br /> <br /> Terim olarak 1986’da Rina Dechter tarafından kullanıldı, ''“Learning While Searching in Constraint-Satisfaction Problems”'' makalesinde geçirdi. Terim, 2000’lerin sonlarına doğru Geoffrey Hinton, Yann LeCun ve Yoshua Bengio gibi araştırmacılar tarafından yaygınlaştırıldı.<br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Derin_%C3%96%C4%9Frenme&diff=110 2025-02-06T07:50:05Z

<p>Burak: link eklendi</p> <hr /> <div>Çok katmanlı [[yapay sinir ağları]] kullanarak, ham veriden karmaşık özellikleri otomatik olarak öğrenen makine öğrenimidir. Görüntü tanıma, doğal dil işleme, konuşma tanıma gibi alanlarda yüksek başarı sağlar.<br /> <br /> “Deep” (İngilizce) “derin” anlamında olup, geleneksel yapay sinir ağlarına kıyasla çok daha fazla katmanlı mimarileri ifade eder.<br /> <br /> 1940’larda temelleri atılan yapay sinir ağlarının, 1980’lerde geri yayılım (backpropagation) algoritmasının popülerleşmesiyle ivme kazandı, 2000’lerde büyük veri ve GPU’ların gelişimiyle pratik uygulamalarda kullanılmaya başlandı.<br /> <br /> Terim olarak 1986’da Rina Dechter tarafından kullanıldı, ''“Learning While Searching in Constraint-Satisfaction Problems”'' makalesinde geçirdi. Terim, 2000’lerin sonlarına doğru Geoffrey Hinton, Yann LeCun ve Yoshua Bengio gibi araştırmacılar tarafından yaygınlaştırıldı.<br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Algoritma&diff=108 2025-02-05T17:46:16Z

<p>Burak: &quot;Belirli bir problemi çözmek veya bir görevi yerine getirmek amacıyla adım adım tanımlanmış işlem dizisidir. Mantıksal olarak sonlu sayıda adımda sonuç üretmeyi hedefler. Kavramın kökeni, 9. yüzyılda yaşamış olan matematikçi El-Harezmi (Al-Khwarizmi) tarafından cebir ve hesaplama yöntemlerinde atılan temellere dayanır.Modern bilgisayar biliminin temeli olarak, 20. yüzyılın ortalarında Alan Turing ve Alonzo Church gibi bilim...&quot; içeriğiyle yeni sayfa oluşturdu</p> <hr /> <div>Belirli bir problemi çözmek veya bir görevi yerine getirmek amacıyla adım adım tanımlanmış işlem dizisidir. Mantıksal olarak sonlu sayıda adımda sonuç üretmeyi hedefler.<br /> <br /> Kavramın kökeni, 9. yüzyılda yaşamış olan matematikçi El-Harezmi (Al-Khwarizmi) tarafından cebir ve hesaplama yöntemlerinde atılan temellere dayanır.Modern bilgisayar biliminin temeli olarak, 20. yüzyılın ortalarında Alan Turing ve Alonzo Church gibi bilim insanlarının çalışmalarıyla daha formal hâle getirildi.<br /> <br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Adaptif_Mimari&diff=107 2025-02-05T17:39:20Z

<p>Burak: &quot;Sistemlerin çevreden veya iç dinamiklerden gelen değişiklikleri algılayarak, kendi yapılarını veya davranışlarını gerçek zamanlı ya da çevrim içi (online) olarak değiştirebilmesini sağlayan mimaridir. Yazılımda ilk adaptif mimari yaklaşımları, 1990’larda otonom sistemlerde ve karmaşık ağ yönetimi araştırmalarında ortaya çıktı. Sistemlerin değişen şartlara hızla uyum sağlaması fikri; siber-fiziksel sistemler, k...&quot; içeriğiyle yeni sayfa oluşturdu</p> <hr /> <div>Sistemlerin çevreden veya iç dinamiklerden gelen değişiklikleri algılayarak, kendi yapılarını veya davranışlarını gerçek zamanlı ya da çevrim içi (online) olarak değiştirebilmesini sağlayan mimaridir.<br /> <br /> <br /> Yazılımda ilk adaptif mimari yaklaşımları, 1990’larda otonom sistemlerde ve karmaşık ağ yönetimi araştırmalarında ortaya çıktı.<br /> <br /> Sistemlerin değişen şartlara hızla uyum sağlaması fikri; siber-fiziksel sistemler, kurumsal yazılım mimarileri ve otonom araçlar gibi alanlarda 2000’lerin başından itibaren önem kazandı.<br /> <br /> Bulut ortamında çalışan bir e-ticaret sitesinin anlık trafik artışına göre otomatik ölçeklenmesi (scale up/down) adaptif mimarinin pratik kullanımına örnektir.<br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=A%C3%A7%C4%B1klanabilir_Yapay_Zeka&diff=106 2025-02-05T17:36:00Z

<p>Burak: &quot;Karmaşık yapay zeka/makine öğrenimi modellerinin karar verme süreçlerini, modelin nasıl sonuca ulaştığını görselleştirme veya matematiksel olarak açıklayan modellerin genel adıdır. 2010’ların ortalarında derin öğrenme gibi karmaşık modellerin “kara kutu” (black box) olması eleştirileriyle gündeme geldi.Özellikle regülasyonlar ve etik kaygılar arttıkça, modellerin iç işleyişini anlaşılır kılmak için XAI yönt...&quot; içeriğiyle yeni sayfa oluşturdu</p> <hr /> <div>Karmaşık yapay zeka/makine öğrenimi modellerinin karar verme süreçlerini, modelin nasıl sonuca ulaştığını görselleştirme veya matematiksel olarak açıklayan modellerin genel adıdır.<br /> <br /> 2010’ların ortalarında derin öğrenme gibi karmaşık modellerin “kara kutu” (black box) olması eleştirileriyle gündeme geldi.Özellikle regülasyonlar ve etik kaygılar arttıkça, modellerin iç işleyişini anlaşılır kılmak için XAI yöntemleri geliştirilmeye başlandı.<br /> <br /> DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) tarafından 2016’da başlatılan “XAI Programı”, kavramın geniş kitlelerde tanınmasını hızlandırdı.<br /> <br /> LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) algoritması, herhangi bir makine öğrenimi modelinin kararlarını yerel düzeyde açıklamaya çalışır.<br /> <br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Peki%C5%9Ftirmeli_%C3%96%C4%9Frenme&diff=104 2025-02-05T17:00:34Z

<p>Burak: &quot;Pekiştirmeli öğrenme, gözlenebilir durumların etkilerinin değerlendirilmesi ile en yüksek ödülü alacak eylemleri öğrenme algoritmasıdır. Öğrenen sistem, bir ortamla (environment) etkileşime girerek her adımda bir eylem (action) seçer, ödül (reward) alır ve sonraki duruma (state) geçer. Amaç, uzun vadeli toplam ödülü maksimize edecek stratejiyi öğrenmektir. “Reinforcement” (İng.): “pekiştirme, güçlendirme” anlamı...&quot; içeriğiyle yeni sayfa oluşturdu</p> <hr /> <div>Pekiştirmeli öğrenme, gözlenebilir durumların etkilerinin değerlendirilmesi ile en yüksek ödülü alacak eylemleri öğrenme algoritmasıdır. Öğrenen sistem, bir ortamla (environment) etkileşime girerek her adımda bir eylem (action) seçer, ödül (reward) alır ve sonraki duruma (state) geçer. Amaç, uzun vadeli toplam ödülü maksimize edecek stratejiyi öğrenmektir.<br /> <br /> “Reinforcement” (İng.): “pekiştirme, güçlendirme” anlamına gelir. Öğrenen sistemin çevreyle etkileşimi sonucunda aldığı ödüller/cezalarla davranışını güçlendirmesini anlatır. 1970’lerden itibaren kontrol teorisi ve bilişsel psikolojiden esinlenen çalışmalarla ortaya çıktı. Deneme-yanılma ve ödül mekanizmasının öğrenme sistemlerine uyarlanması 1970’lerdeki Paul Werbos çalışmaları ile başladığını 1989’da Watkins’in Q-öğrenme algoritması ile tanıma ulaştığını söyleyebiliriz. Richard Sutton ve Andrew Barto gibi isimlerin katkılarıyla bugünkü modern RL yaklaşımı gelişti.<br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Yapay_%C3%96%C4%9Frenme_(Makine_%C3%96%C4%9Frenimi),_Artificial_Learning_/_Machine_Learning&diff=103 2025-02-05T16:59:51Z

<p>Burak: </p> <hr /> <div>Veriden (örneklerden) otomatik olarak bir model veya kural dizisi çıkarmayı amaçlayan ve bu sayede yeni verilerle karşılaşıldığında doğru sonuçlara ulaşmayı hedefleyen sistemlerdir. Veriye dayalı karar almak için istatistiksel algoritmalar kullanan sistemler de denebilir.<br /> <br /> 

1959’da çalıştığı şirket için oyun geliştiren Arthur Samuel “makine öğrenimi” teriminin en bilinen ilk kullanıcısıdır.<br /> <br /> 1960’larda istatistiksel yöntemlerin bilgisayar bilimiyle birleşmesiyle gelişti.1990’lardan sonra veri madenciliği ve büyük veri yaklaşımıyla çok daha popüler oldu.<br /> <br /> “Artificial Learning” ise “yapay öğrenme” anlamına gelse de literatürde ağırlıklı olarak “Machine Learning” ismi yaygındır.<br /> [[Kategori:Sözlük]]</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Yapay_%C3%96%C4%9Frenme_(Makine_%C3%96%C4%9Frenimi),_Artificial_Learning_/_Machine_Learning&diff=102 2025-02-05T16:54:53Z

<p>Burak: Veriden (örneklerden) otomatik olarak bir model veya kural dizisi çıkarmayı amaçlayan ve bu sayede yeni verilerle karşılaşıldığında doğru sonuçlara ulaşmayı hedefleyen sistemlerdir. Veriye dayalı karar almak için istatistiksel algoritmalar kullanan sistemler de denebilir.

</p> <hr /> <div>Veriden (örneklerden) otomatik olarak bir model veya kural dizisi çıkarmayı amaçlayan ve bu sayede yeni verilerle karşılaşıldığında doğru sonuçlara ulaşmayı hedefleyen sistemlerdir. Veriye dayalı karar almak için istatistiksel algoritmalar kullanan sistemler de denebilir.<br /> <br /> 

1959’da çalıştığı şirket için oyun geliştiren Arthur Samuel “makine öğrenimi” teriminin en bilinen ilk kullanıcısıdır.<br /> <br /> 1960’larda istatistiksel yöntemlerin bilgisayar bilimiyle birleşmesiyle gelişti.1990’lardan sonra veri madenciliği ve büyük veri yaklaşımıyla çok daha popüler oldu.<br /> <br /> “Artificial Learning” ise “yapay öğrenme” anlamına gelse de literatürde ağırlıklı olarak “Machine Learning” ismi yaygındır.</div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Kategori:S%C3%B6zl%C3%BCk&diff=101 2025-02-05T16:47:38Z

<p>Burak: Sayfa boşaltıldı</p> <hr /> <div></div>

Burak http://yz.bmo.org.tr/index.php?title=Kategori:S%C3%B6zl%C3%BCk&diff=100 2025-02-05T16:47:26Z

<p>Burak: &quot;&#039;&#039;&#039;Yapay Öğrenme (Makine Öğrenimi), Artificial Learning / Machine Learning&#039;&#039;&#039; Veriden (örneklerden) otomatik olarak bir model veya kural dizisi çıkarmayı amaçlayan ve bu sayede yeni verilerle karşılaşıldığında doğru sonuçlara ulaşmayı hedefleyen sistemlerdir. Veriye dayalı karar almak için istatistiksel algoritmalar kullanan sistemler de denebilir. 1959’da çalıştığı şirket için oyun geliştiren Arthur Samuel “makine ö...&quot; içeriğiyle yeni sayfa oluşturdu</p> <hr /> <div>'''Yapay Öğrenme (Makine Öğrenimi), Artificial Learning / Machine Learning'''<br /> <br /> Veriden (örneklerden) otomatik olarak bir model veya kural dizisi çıkarmayı amaçlayan ve bu sayede yeni verilerle karşılaşıldığında doğru sonuçlara ulaşmayı hedefleyen sistemlerdir. Veriye dayalı karar almak için istatistiksel algoritmalar kullanan sistemler de denebilir.<br /> <br /> 1959’da çalıştığı şirket için oyun geliştiren Arthur Samuel “makine öğrenimi” teriminin en bilinen ilk kullanıcısıdır.<br /> <br /> 1960’larda istatistiksel yöntemlerin bilgisayar bilimiyle birleşmesiyle gelişti.1990’lardan sonra veri madenciliği ve büyük veri yaklaşımıyla çok daha popüler oldu.<br /> <br /> “Artificial Learning” ise “yapay öğrenme” anlamına gelse de literatürde ağırlıklı olarak “Machine Learning” ismi yaygındır.</div>

Burak