Yapay Zeka Uzmanlarının Kullandığı İngilizce Kelimeler (Sesli)

TerimMakine Öğrenmesi

İngilizce KarşılığıMachine Learning

AçıklamaVerileri kullanarak, makinenin öğrenmesini ve öğrenilen özellikleri kullanarak karar vermesini sağlamak için kullanılan bir teknik.

TerimSiber Güvenlik

İngilizce KarşılığıCybersecurity

AçıklamaBilgilerin ve verilerin korunmasını sağlamak için kullanılan bir teknik. Kötü niyetli işlemlerden veya siber saldırılardan koruma amaçları.

TerimNöron Ağları

İngilizce KarşılığıNeural Networks

AçıklamaÖzellikleri tahmin etmek, verileri sınıflandırmak ve farklı türlerde kararlar vermek için kullanılan bir teknik.

TerimDerin Öğrenme

İngilizce KarşılığıDeep Learning

AçıklamaNöron ağının yeteneklerini arttırmak ve kompleks kararlar vermesini sağlamak için kullanılan bir teknik.

TerimBilgisayarlı Görü

İngilizce KarşılığıComputer Vision

AçıklamaBilgisayarların görsel verileri anlama yeteneği kazandırma alanıdır.

Terimİstatistiksel Öğrenme

İngilizce KarşılığıStatistical Learning

AçıklamaVeriye dayalı tahmin yapma ve modeller oluşturma tekniği.

TerimDoğal Dil İşleme

İngilizce KarşılığıNatural Language Processing

AçıklamaBilgisayarların insan dilini anlamasını sağlama süreci.

TerimVeri Madenciliği

İngilizce KarşılığıData Mining

AçıklamaBüyük veri setleri içerisinden bilgi çıkarılma süreci.

TerimTakviyeli Öğrenme

İngilizce KarşılığıReinforcement Learning

AçıklamaMakinelerin hangi eylemlerin daha iyi sonuç verdiğini deneme yanılma yoluyla bulduğu bir öğrenme türü.

TerimGenetik Algoritmalar

İngilizce KarşılığıGenetic Algorithms

AçıklamaEvolüsyon teorilerinden esinlenen, optimal çözümler bulma süreci.

Yapay Zeka (AI) uzmanları her gün yeni terimler öğrenerek ve kullanarak ilerlemektedir. Özellikle, bu konuda yeni gelişmeler ve araştırmalar yapılıyorsa, çoğu zaman bu terimlerin ne anlama geldiğini anlamak için yardıma ihtiyacınız olacaktır. Bu nedenle, bu blog yazısında, bu alanda kullanılan İngilizce sözcükleri ele alacağız.

Yapay Zeka Uzmanlarının Kullandığı İngilizce Kelimeler Hangileridir?

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Makine öğrenmesi, verileri kullanarak, makinenin öğrenmesini ve öğrenilen özellikleri kullanarak karar vermesini sağlamak için kullanılan bir tekniktir. Aynı zamanda, yapay zekanın özüne dayanmaktadır. Bu teknik, verileri analiz etmek ve bu verileri kullanarak kararlar vermek için kullanılır.

Siber Güvenlik (Cybersecurity)

Siber güvenlik, bilgilerin ve verilerin korunmasını sağlamak için kullanılan bir tekniktir. Bu tekniğin amacı, siber saldırılara veya kötü amaçlı işlemlerden korumaktır. Siber güvenlik, aynı zamanda verilerin ve bilgilerin güvenli bir şekilde saklanmasını ve iletişimin güvenli bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlamak için de kullanılır.

Nöron Ağları (Neural Networks)

Nöron ağları, yapay zeka uzmanları tarafından özellikleri tahmin etmek, verileri sınıflandırmak ve farklı türlerde kararlar vermek için kullanılan bir tekniktir. Nöron ağları, birbiri ardına bağlanmış öğrenme katmanlarından oluşur ve bu katmanların her birinin birbirleriyle ilişkili olduğu bir ağ oluşturur. Nöron ağları, özellikleri öğrenmek ve verilere dayalı kararlar vermek için kullanılır.

Derin Öğrenme (Deep Learning)

Derin öğrenme, bir nöron ağının yeteneklerini arttırmak için kullanılan bir tekniktir. Derin öğrenme, nöron ağlarının girdi verilerini öğrenmesini kolaylaştırmak ve kompleks kararlar vermesini sağlamak için kullanılır. Derin öğrenme, verileri öğrenmek ve sınıflandırmak için kullanılan bir teknik olduğundan, yapay zeka uzmanları tarafından sıklıkla kullanılmaktadır.

Yukarıda belirtilen İngilizce terimler, yapay zeka uzmanları tarafından sıklıkla kullanılan terimlerdir. Bu terimlerin tek başına anlamlarının yanı sıra, nasıl uygulamalı bir şekilde kullanılabileceğini anlamak da önemlidir. Bu terimlerin anlamlarını ve nasıl kullanılacağını öğrenmek, yapay zeka uzmanlarının başarısını arttıracaktır. Terimler sadece bunlarla sınırlı değil, detaylarıyla birlikte yazımızda inceledik:

Cognitive Computing

Data Science

Predictive Analytics

Neural Networks

Classification

Machine Intelligence

Conversational AI

Voice Recognition

Image Recognition

Automated Theorem Proving

Automated Decision Making

Object Recognition

Heuristic Search

Machine Translation

Genetic Programming

Automated Reasoning

Clustering Algorithms

Feature Engineering

Reinforcement Learning

Decision Trees

Bayesian Networks

Fuzzy Logic

Markov Models

Text Analytics

Machine Learning

Data Wrangling

Computer Vision

Robotics

Swarm Intelligence

Cognitive Robotics

Knowledge Representation

Rule-Based Systems

Algorithm Development

Data Mining

Knowledge Graphs

Unsupervised Learning

Natural Language Understanding

Supervised Learning

Expert Systems

Natural Language Generation

Deep Learning

Automated Summarization

Natural Language Processing

Ontology

Evolutionary Algorithms

Genetic Algorithms

Yapay Zeka Uzmanlarının İngilizce Bilmesi Önemli mi?

Yapay zeka uzmanlarının kullandığı kelimelerin bir listesini yazımızda ele aldık. Bununla birlikte, İngilizce öğrenmek isteyenlerin, konuyla ilgili İngilizce kurslarımıza katılmalarını öneriyoruz.

İngilizce kurslarımız Yapay Zeka Uzmanları veya adaylarına İngilizce’yi öğretmek ve sözcük hazinesini geliştirmek için gerekli araçları sunuyor. İngilizce öğrenme arzunuzu gerçekleştirmek için konuyla ilgili eğitim programlarımıza katılmanızı öneriyoruz.

İlgili kurslar: İngilizce Kursları

Makine Öğrenmesi, Machine Learning, Verileri kullanarak, makinenin öğrenmesini ve öğrenilen özellikleri kullanarak karar vermesini sağlamak için kullanılan bir teknik, Siber Güvenlik, Cybersecurity, Bilgilerin ve verilerin korunmasını sağlamak için kullanılan bir teknik Kötü niyetli işlemlerden veya siber saldırılardan koruma amaçları, Nöron Ağları, Neural Networks, Özellikleri tahmin etmek, verileri sınıflandırmak ve farklı türlerde kararlar vermek için kullanılan bir teknik, Derin Öğrenme, Deep Learning, Nöron ağının yeteneklerini arttırmak ve kompleks kararlar vermesini sağlamak için kullanılan bir teknik, Bilgisayarlı Görü, Computer Vision, Bilgisayarların görsel verileri anlama yeteneği kazandırma alanıdır, İstatistiksel Öğrenme, Statistical Learning, Veriye dayalı tahmin yapma ve modeller oluşturma tekniği, Doğal Dil İşleme, Natural Language Processing, Bilgisayarların insan dilini anlamasını sağlama süreci, Veri Madenciliği, Data Mining, Büyük veri setleri içerisinden bilgi çıkarılma süreci, Takviyeli Öğrenme, Reinforcement Learning, Makinelerin hangi eylemlerin daha iyi sonuç verdiğini deneme yanılma yoluyla bulduğu bir öğrenme türü, Genetik Algoritmalar, Genetic Algorithms, Evolüsyon teorilerinden esinlenen, optimal çözümler bulma süreci

TerimMakine Öğrenmesi

İngilizce KarşılığıMachine Learning

AçıklamaVerileri kullanarak, makinenin öğrenmesini ve öğrenilen özellikleri kullanarak karar vermesini sağlamak için kullanılan bir teknik.

TerimSiber Güvenlik

İngilizce KarşılığıCybersecurity

AçıklamaBilgilerin ve verilerin korunmasını sağlamak için kullanılan bir teknik. Kötü niyetli işlemlerden veya siber saldırılardan koruma amaçları.

TerimNöron Ağları

İngilizce KarşılığıNeural Networks

AçıklamaÖzellikleri tahmin etmek, verileri sınıflandırmak ve farklı türlerde kararlar vermek için kullanılan bir teknik.

TerimDerin Öğrenme

İngilizce KarşılığıDeep Learning

AçıklamaNöron ağının yeteneklerini arttırmak ve kompleks kararlar vermesini sağlamak için kullanılan bir teknik.

TerimBilgisayarlı Görü

İngilizce KarşılığıComputer Vision

AçıklamaBilgisayarların görsel verileri anlama yeteneği kazandırma alanıdır.

Terimİstatistiksel Öğrenme

İngilizce KarşılığıStatistical Learning

AçıklamaVeriye dayalı tahmin yapma ve modeller oluşturma tekniği.

TerimDoğal Dil İşleme

İngilizce KarşılığıNatural Language Processing

AçıklamaBilgisayarların insan dilini anlamasını sağlama süreci.

TerimVeri Madenciliği

İngilizce KarşılığıData Mining

AçıklamaBüyük veri setleri içerisinden bilgi çıkarılma süreci.

TerimTakviyeli Öğrenme

İngilizce KarşılığıReinforcement Learning

AçıklamaMakinelerin hangi eylemlerin daha iyi sonuç verdiğini deneme yanılma yoluyla bulduğu bir öğrenme türü.

TerimGenetik Algoritmalar

İngilizce KarşılığıGenetic Algorithms

AçıklamaEvolüsyon teorilerinden esinlenen, optimal çözümler bulma süreci.

Yapay Zeka Uzmanlarının Kullandığı İngilizce Kelimeler Hangileridir?

Makine Öğrenmesi (Machine Learning)

Siber Güvenlik (Cybersecurity)

Nöron Ağları (Neural Networks)

Derin Öğrenme (Deep Learning)

Cognitive Computing

Bilişsel Hesaplama

Örnek Paragraf:
Annika: Hi Amara, have you heard of cognitive computing?

Amara: Hi Annika, sure I have. It`s the use of artificial intelligence to mimic the way the human brain processes information, right?

Annika: That`s exactly it. It`s a branch of artificial intelligence that focuses on replicating the human brain`s ability to learn, reason, and solve problems.

Amara: So what kind of problems can cognitive computing be used to solve?

Annika: Well, it can be used to solve a variety of problems, from managing big data to natural language processing. It can also help with things like decision-making and predicting future outcomes.

Amara: That`s really interesting. How is cognitive computing different from traditional computing?

Annika: Traditional computing relies on pre-programmed algorithms and rules to solve problems. Cognitive computing, on the other hand, uses data and machine learning techniques to solve problems. It can also learn from its mistakes and adapt to changing situations.

Amara: That sounds like a really powerful tool. What are some of the applications of cognitive computing?

Annika: It can be used in a variety of areas, from healthcare to finance to marketing. For example, it can be used for medical diagnosis, fraud detection, and customer segmentation. It can also be used for natural language processing, image recognition, and autonomous vehicles.

Amara: Wow, that`s impressive. I can see why cognitive computing is gaining so much attention these days.

Türkçe:
Annika: Merhaba Amara, bilişsel bilişimi duydun mu?

Amara: Merhaba Annika, elbette biliyorum. İnsan beyninin bilgiyi işleme şeklini taklit etmek için yapay zekanın kullanılması, değil mi?

Annika: Aynen öyle. İnsan beyninin öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme yeteneğini taklit etmeye odaklanan bir yapay zeka dalıdır.

Amara: Peki bilişsel bilişim ne tür sorunları çözmek için kullanılabilir?

Annika: Büyük veri yönetiminden doğal dil işlemeye kadar çeşitli sorunları çözmek için kullanılabilir. Ayrıca karar verme ve gelecekteki sonuçları tahmin etme gibi konularda da yardımcı olabilir.

Amara: Bu gerçekten ilginç. Bilişsel bilişimin geleneksel bilişimden farkı nedir?

Annika: Geleneksel bilişim, sorunları çözmek için önceden programlanmış algoritmalara ve kurallara dayanır. Bilişsel bilişim ise sorunları çözmek için veri ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Ayrıca hatalarından ders çıkarabilir ve değişen durumlara uyum sağlayabilir.

Amara: Kulağa gerçekten güçlü bir araç gibi geliyor. Bilişsel bilişimin bazı uygulamaları nelerdir?

Annika: Sağlıktan finansa ve pazarlamaya kadar çeşitli alanlarda kullanılabilir. Örneğin, tıbbi teşhis, dolandırıcılık tespiti ve müşteri segmentasyonu için kullanılabilir. Ayrıca doğal dil işleme, görüntü tanıma ve otonom araçlar için de kullanılabilir.

Amara: Vay canına, bu çok etkileyici. Bilişsel bilişimin bugünlerde neden bu kadar ilgi gördüğünü anlayabiliyorum.

Data Science

Veri Bilimi

Örnek Paragraf:
Annika: Hi Amara! What are you up to these days?

Amara: Hi Annika! I`m actually doing some research on data science.

Annika: Really? What got you interested in data science?

Amara: Well, I`ve always been interested in data and analytics. But data science is a field that combines my interests in both data and analytics, as well as my interest in programming.

Annika: That`s cool! So, what kind of tasks do you do in data science?

Amara: It depends on the project, but generally data science involves collecting, cleaning, and analyzing data to create insights that can help inform decisions. For example, I recently used machine learning to predict the outcomes of an election.

Annika: Wow, that sounds really impressive! What other types of projects have you done in data science?

Amara: I`ve done a wide range of projects. I`ve used data science to help improve customer experience, develop marketing strategies, create predictive models, and more.

Annika: That`s amazing! It sounds like you`ve accomplished a lot in the field of data science.

Amara: Yeah, it`s been a lot of fun. I`m looking forward to doing more projects in the future.

Türkçe:
Annika: Merhaba Amara! Bugünlerde neler yapıyorsun?

Amara: Merhaba Annika! Aslında veri bilimi üzerine biraz araştırma yapıyorum.

Annika: Gerçekten mi? Veri bilimiyle ilgilenmenize ne sebep oldu?

Amara: Veri ve analitik her zaman ilgimi çekmiştir. Ancak veri bilimi, hem veri ve analitiğe olan ilgimi hem de programlamaya olan ilgimi birleştiren bir alan.

Annika: Bu harika! Peki, veri biliminde ne tür görevler yapıyorsunuz?

Amara: Projeye göre değişir, ancak genellikle veri bilimi, kararları bilgilendirmeye yardımcı olabilecek içgörüler oluşturmak için verilerin toplanmasını, temizlenmesini ve analiz edilmesini içerir. Örneğin, yakın zamanda bir seçimin sonuçlarını tahmin etmek için makine öğrenimini kullandım.

Annika: Vay canına, kulağa gerçekten etkileyici geliyor! Veri bilimi alanında başka ne tür projeler yaptınız?

Amara: Çok çeşitli projeler yaptım. Müşteri deneyimini iyileştirmek, pazarlama stratejileri geliştirmek, tahmine dayalı modeller oluşturmak ve daha fazlası için veri bilimini kullandım.

Annika: Bu harika! Veri bilimi alanında çok şey başarmışsınız gibi görünüyor.

Amara: Evet, çok eğlenceliydi. Gelecekte daha fazla proje yapmak için sabırsızlanıyorum.

Predictive Analytics

Tahmine Dayalı Analitik

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, did you hear about predictive analytics?

Amara: Predictive analytics? No, I haven`t. What is it?

Annika: Predictive analytics uses data and statistical models to identify trends and predict future outcomes. It`s a powerful tool that organizations use to make decisions based on data-driven insights.

Amara: Wow, that sounds pretty interesting. What kind of data does it use?

Annika: Predictive analytics uses data from customer transactions, surveys, demographics, and other sources to identify patterns and trends. It can also analyze past data to predict future outcomes.

Amara: That seems like a useful tool for businesses. What kind of insights can it provide?

Annika: Predictive analytics can provide insights on customer behavior, customer retention, sales forecasts, and product performance. It can also provide insights on how to optimize marketing campaigns and customer segmentation.

Amara: That`s amazing! How can businesses use predictive analytics?

Annika: Businesses can use predictive analytics to identify potential customer segments, improve customer service, and optimize marketing campaigns. They can also use it to identify areas of improvement, develop strategies, and make better decisions.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, tahmine dayalı analitiği duydun mu?

Amara: Tahmine dayalı analitik mi? Hayır, görmedim. Nedir o?

Annika: Tahmine dayalı analitik, eğilimleri belirlemek ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için verileri ve istatistiksel modelleri kullanır. Bu, kuruluşların veri odaklı içgörülere dayalı kararlar almak için kullandıkları güçlü bir araçtır.

Amara: Vay canına, kulağa oldukça ilginç geliyor. Ne tür veriler kullanıyor?

Annika: Tahmine dayalı analitik, kalıpları ve eğilimleri belirlemek için müşteri işlemlerinden, anketlerden, demografik bilgilerden ve diğer kaynaklardan elde edilen verileri kullanır. Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verileri de analiz edebilir.

Amara: Bu, işletmeler için faydalı bir araç gibi görünüyor. Ne tür içgörüler sağlayabilir?

Annika: Tahmine dayalı analitik, müşteri davranışı, müşteriyi elde tutma, satış tahminleri ve ürün performansı hakkında içgörüler sağlayabilir. Ayrıca pazarlama kampanyalarının ve müşteri segmentasyonunun nasıl optimize edileceğine dair içgörüler de sağlayabilir.

Amara: Bu harika! İşletmeler tahmine dayalı analitiği nasıl kullanabilir?

Annika: İşletmeler potansiyel müşteri segmentlerini belirlemek, müşteri hizmetlerini iyileştirmek ve pazarlama kampanyalarını optimize etmek için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Ayrıca iyileştirme alanlarını belirlemek, stratejiler geliştirmek ve daha iyi kararlar almak için de kullanabilirler.

Neural Networks

Sinir Ağları

Örnek Paragraf:
Annika: Hi Amara, have you heard about Neural Networks?

Amara: Yes, I have. What about them?

Annika: Well, I`m taking a course on them and I was wondering if you had any advice.

Amara: Sure! Neural Networks are a type of artificial intelligence that can solve complex problems. They use algorithms and data to learn and make decisions.

Annika: That`s really interesting. What kind of problems can Neural Networks solve?

Amara: A lot of different types of problems. They can be used for recognizing patterns, classifying images and text, predicting outcomes, and more.

Annika: That`s really cool. So how do they work?

Amara: Neural networks are made up of artificial neurons that are connected together. Each neuron is connected to several others, and the connections between neurons are weighted. When data is fed into the network, the weights are adjusted so that the network can learn from the data and make decisions.

Annika: That`s really fascinating. Are there any other applications for Neural Networks?

Amara: Yes, there are! Neural Networks can be used in robotics, medical diagnostics, self-driving cars, and more. They`re a powerful tool that can help us understand and solve complex problems.

Türkçe:
Annika: Merhaba Amara, Sinir Ağlarını duydun mu?

Amara: Evet, var. Ne olmuş onlara?

Annika: Şey, onlarla ilgili bir kurs alıyorum ve herhangi bir tavsiyeniz olup olmadığını merak ediyordum.

Amara: Elbette! Sinir Ağları karmaşık problemleri çözebilen bir yapay zeka türüdür. Öğrenmek ve karar vermek için algoritmaları ve verileri kullanırlar.

Annika: Bu gerçekten ilginç. Sinir Ağları ne tür problemleri çözebilir?

Amara: Pek çok farklı türde problem. Desenleri tanımak, görüntüleri ve metinleri sınıflandırmak, sonuçları tahmin etmek ve daha fazlası için kullanılabilirler.

Annika: Bu gerçekten harika. Peki nasıl çalışıyorlar?

Amara: Sinir ağları birbirine bağlı yapay nöronlardan oluşur. Her nöron diğer birkaç nörona bağlıdır ve nöronlar arasındaki bağlantılar ağırlıklandırılmıştır. Veriler ağa beslendiğinde, ağırlıklar ayarlanır, böylece ağ verilerden öğrenebilir ve kararlar alabilir.

Annika: Bu gerçekten büyüleyici. Sinir Ağları için başka uygulamalar var mı?

Amara: Evet, var! Sinir Ağları robotikte, tıbbi teşhislerde, sürücüsüz arabalarda ve daha birçok alanda kullanılabilir. Karmaşık sorunları anlamamıza ve çözmemize yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır.

Classification

Sınıflandırma

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, did you hear about the new classification system the government is introducing?

Amara: No, I’m not really up to speed with politics, but I’m listening. What is it?

Annika: It’s a classification system that categorizes people based on their socio-economic background. It’s basically a way of separating people into different classes for the purpose of collecting data about their income, education, and occupation.

Amara: Wow, that’s a pretty intense system. What kind of information will they be collecting?

Annika: They’ll be collecting data on each individual’s income, education level, place of residence, and occupation. It’s designed to give a better understanding of the population, so they can figure out how to better allocate resources and services.

Amara: That makes sense. It’s a good way to get an overall picture of the population.

Annika: Exactly. It’s also useful for understanding how different classes of people interact with each other, and how certain policies or services may benefit certain classes more than others.

Amara: Sounds like an interesting system. I’m curious to see how it all works out.

Annika: Me too. It’s definitely going to be a learning experience for everyone involved.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, hükümetin getirdiği yeni sınıflandırma sistemini duydun mu?

Amara: Hayır, politikadan pek anlamam ama dinliyorum. Ne oldu?

Annika: İnsanları sosyo-ekonomik geçmişlerine göre kategorize eden bir sınıflandırma sistemidir. Temelde insanları gelirleri, eğitimleri ve meslekleri hakkında veri toplamak amacıyla farklı sınıflara ayırmanın bir yoludur.

Amara: Vay canına, bu oldukça yoğun bir sistem. Ne tür bilgiler toplayacaklar?

Annika: Her bireyin geliri, eğitim düzeyi, ikamet ettiği yer ve mesleği hakkında veri toplayacaklar. Nüfusu daha iyi anlamak için tasarlandı, böylece kaynakları ve hizmetleri nasıl daha iyi tahsis edebileceklerini bulabilirler.

Amara: Bu mantıklı. Nüfusun genel bir resmini elde etmek için iyi bir yol.

Annika: Kesinlikle. Ayrıca, farklı insan sınıflarının birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini ve belirli politikaların veya hizmetlerin belirli sınıflara diğerlerinden daha fazla nasıl fayda sağlayabileceğini anlamak için de yararlıdır.

Amara: İlginç bir sisteme benziyor. Nasıl işlediğini merak ediyorum.

Annika: Benim için de öyle. Bu kesinlikle ilgili herkes için bir öğrenme deneyimi olacak.

Machine Intelligence

Makine Zekası

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, did you hear about the development of machine intelligence recently?

Amara: Not really. What’s that?

Annika: Machine intelligence is the ability of machines to learn and think on their own, without the need for human intervention.

Amara: That’s really cool! What kind of applications could this be used for?

Annika: Well, there are a lot of potential uses for machine intelligence. For example, it could be used to create self-driving cars, or to develop medical diagnostics, or even to help with financial decisions.

Amara: Wow, that’s really impressive. Are there any risks associated with this technology?

Annika: Of course. As with any technology, there are potential risks when it comes to machine intelligence. For example, it could be used to create automated weapons systems, or to collect and analyze data without the knowledge or consent of the people it’s collecting data from.

Amara: That’s definitely a concern. Is there a way to ensure that machine intelligence is used ethically and responsibly?

Annika: Yes, there are a few ways to ensure that machine intelligence is used in an ethical and responsible way. For example, companies can develop ethical guidelines for the use of machine intelligence and ensure that their employees comply with them. Additionally, governments can regulate the use of machine intelligence and ensure that it is used responsibly. Finally, individuals can educate themselves about the potential risks associated with machine intelligence and act accordingly.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, son zamanlarda makine zekasının gelişimini duydun mu?

Pek sayılmaz. Neymiş o?

Annika: Makine zekası, makinelerin insan müdahalesine ihtiyaç duymadan kendi başlarına öğrenme ve düşünme yeteneğidir.

Amara: Bu gerçekten harika! Bu ne tür uygulamalar için kullanılabilir?

Annika: Makine zekası için pek çok potansiyel kullanım alanı var. Örneğin, sürücüsüz arabalar yaratmak ya da tıbbi teşhisler geliştirmek ve hatta finansal kararlara yardımcı olmak için kullanılabilir.

Amara: Vay canına, bu gerçekten etkileyici. Bu teknoloji ile ilgili herhangi bir risk var mı?

Annika: Elbette. Her teknolojide olduğu gibi, makine zekası söz konusu olduğunda da potansiyel riskler vardır. Örneğin, otomatik silah sistemleri oluşturmak veya veri topladığı kişilerin bilgisi veya rızası olmadan veri toplamak ve analiz etmek için kullanılabilir.

Amara: Bu kesinlikle bir endişe kaynağı. Makine zekasının etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamanın bir yolu var mı?

Annika: Evet, makine zekasının etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamanın birkaç yolu var. Örneğin, şirketler makine zekasının kullanımı için etik kurallar geliştirebilir ve çalışanlarının bunlara uymasını sağlayabilir. Buna ek olarak, hükümetler makine zekasının kullanımını düzenleyebilir ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlayabilir. Son olarak, bireyler kendilerini makine zekası ile ilişkili potansiyel riskler konusunda eğitebilir ve buna göre hareket edebilirler.

Conversational AI

Yapay Zeka İleişimi

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard about conversational AI?

Amara: No, I haven’t. What is it?

Annika: Conversational AI is an artificial intelligence system that can hold natural conversations with people. It’s designed to mimic human communication and provide a more natural and intuitive way to interact with technology.

Amara: That’s really cool. How does it work?

Annika: Conversational AI systems use natural language processing technology to interpret and understand what people say and respond in a meaningful way. They can understand context and are able to remember and respond to previous conversations.

Amara: Wow, that’s incredible. So, how is conversational AI being used?

Annika: One of the most common use cases is customer service. AI chatbots can handle inquiries and provide answers quickly and accurately. They can also be used to provide personalized recommendations based on user preferences. Other uses include virtual personal assistants, automated customer support agents, and virtual teachers.

Amara: That’s really impressive. It sounds like conversational AI can be used in a lot of different situations.

Annika: Absolutely! And it’s only going to become more popular as the technology continues to improve.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, diyalogsal yapay zekayı duydun mu?

Hayır, görmedim. Ne oldu?

Annika: Diyaloğa dayalı yapay zeka, insanlarla doğal konuşmalar yapabilen bir yapay zeka sistemidir. İnsan iletişimini taklit etmek ve teknolojiyle etkileşim için daha doğal ve sezgisel bir yol sağlamak üzere tasarlanmıştır.

Amara: Bu gerçekten harika. Nasıl çalışıyor?

Annika: Diyaloğa dayalı yapay zeka sistemleri, insanların söylediklerini yorumlamak ve anlamak için doğal dil işleme teknolojisini kullanır ve anlamlı bir şekilde yanıt verir. Bağlamı anlayabilir ve önceki konuşmaları hatırlayıp yanıt verebilirler.

Amara: Vay canına, bu inanılmaz. Peki, diyaloğa dayalı yapay zeka nasıl kullanılıyor?

Annika: En yaygın kullanım alanlarından biri müşteri hizmetleridir. Yapay zeka sohbet robotları soruları ele alabilir ve hızlı ve doğru yanıtlar verebilir. Ayrıca kullanıcı tercihlerine göre kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için de kullanılabilirler. Diğer kullanım alanları arasında sanal kişisel asistanlar, otomatik müşteri destek temsilcileri ve sanal öğretmenler yer alıyor.

Amara: Bu gerçekten etkileyici. Diyaloğa dayalı yapay zeka pek çok farklı durumda kullanılabilir gibi görünüyor.

Annika: Kesinlikle! Ve teknoloji gelişmeye devam ettikçe daha da popüler hale gelecek.

Voice Recognition

Ses Tanıma

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard about voice recognition technology?

Amara: Sure, I have. It`s a technology that uses voice commands to operate a machine.

Annika: Exactly. I think it`s pretty cool. Do you think it will be widely used in the future?

Amara: Definitely. It`s becoming increasingly popular and more companies are incorporating it into their products and services.

Annika: That`s awesome. It`s great to see technology advancing like this.

Amara: Yeah, it`s definitely the way of the future. It`ll be interesting to see how voice recognition technology will impact our lives.

Annika: I`m sure it will make a huge difference. Just think about all the things we could do with voice recognition. We could talk to our phones and computers, give commands to our TVs, and control our home appliances.

Amara: That`s true. And it doesn`t just stop at our home appliances. Voice recognition could be used in cars, too. We might be able to give commands to our cars and have them obey.

Annika: Wow, that`s incredible. I can`t wait to see how voice recognition technology develops in the future.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, ses tanıma teknolojisini duydun mu?

Amara: Elbette, biliyorum. Bir makineyi çalıştırmak için sesli komutları kullanan bir teknoloji.

Aynen öyle. Bence oldukça havalı. Gelecekte yaygın olarak kullanılacağını düşünüyor musunuz?

Amara: Kesinlikle. Giderek daha popüler hale geliyor ve daha fazla şirket bunu ürün ve hizmetlerine dahil ediyor.

Annika: Bu harika. Teknolojinin bu şekilde ilerlediğini görmek harika.

Amara: Evet, kesinlikle geleceğin yolu bu. Ses tanıma teknolojisinin hayatımızı nasıl etkileyeceğini görmek ilginç olacak.

Annika: Eminim büyük bir fark yaratacaktır. Ses tanıma ile yapabileceğimiz her şeyi bir düşünün. Telefonlarımız ve bilgisayarlarımızla konuşabilir, televizyonlarımıza komutlar verebilir ve ev aletlerimizi kontrol edebiliriz.

Amara: Bu doğru. Ve bu sadece ev aletlerimizle sınırlı değil. Ses tanıma arabalarda da kullanılabilir. Arabalarımıza komutlar verebilir ve itaat etmelerini sağlayabiliriz.

Annika: Vay canına, bu inanılmaz. Ses tanıma teknolojisinin gelecekte nasıl gelişeceğini görmek için sabırsızlanıyorum.

Image Recognition

Görüntü Tanıma

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, I just heard about something called image recognition. Have you ever heard of it?

Amara: Yeah, I’ve heard of it. It’s a type of technology that can recognize objects, people, and scenes in images.

Annika: Wow, that’s really cool! How does it work?

Amara: Basically, the technology uses an algorithm to identify patterns in the images. It’s like the computer is “seeing” the image and figuring out what it is.

Annika: That’s fascinating! What kind of uses does it have?

Amara: Well, it can be used for facial recognition, which can be used for security purposes. It can also be used to identify objects in images for marketing or other business applications.

Annika: I see. What kind of data does it use?

Amara: Image recognition technology uses digital image data, which can be collected from cameras or other devices. This data is then analyzed by the algorithm to determine what the image is.

Annika: Interesting. Is it tough to develop an image recognition system?

Amara: It can be challenging. It requires a lot of data and a lot of computing power. But once it’s set up, it can be quite useful.

Annika: That’s really cool. I’m sure we’ll be seeing a lot more of this technology in the future.

Amara: Definitely. It’s already being used in a lot of different industries. I think it’s going to become even more widespread.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, görüntü tanıma diye bir şey duydum. Hiç duymuş muydun?

Amara: Evet, duymuştum. Görüntülerdeki nesneleri, insanları ve sahneleri tanıyabilen bir teknoloji türü.

Annika: Vay canına, bu gerçekten harika! Nasıl çalışıyor?

Amara: Temel olarak, teknoloji görüntülerdeki desenleri tanımlamak için bir algoritma kullanıyor. Sanki bilgisayar görüntüyü `görüyor` ve ne olduğunu anlıyor.

Annika: Bu büyüleyici! Ne tür kullanım alanları var?

Amara: Güvenlik amacıyla kullanılabilecek yüz tanıma için kullanılabilir. Ayrıca pazarlama veya diğer iş uygulamaları için görüntülerdeki nesneleri tanımlamak için de kullanılabilir.

Annika: Anlıyorum. Ne tür veriler kullanıyor?

Amara: Görüntü tanıma teknolojisi, kameralardan veya diğer cihazlardan toplanabilen dijital görüntü verilerini kullanır. Bu veriler daha sonra görüntünün ne olduğunu belirlemek için algoritma tarafından analiz edilir.

Annika: İlginç. Bir görüntü tanıma sistemi geliştirmek zor mu?

Amara: Zorlayıcı olabilir. Çok fazla veri ve çok fazla bilgi işlem gücü gerektiriyor. Ancak bir kez kurulduktan sonra oldukça faydalı olabilir.

Annika: Bu gerçekten harika. Eminim gelecekte bu teknolojiyi daha çok göreceğiz.

Amara: Kesinlikle. Halihazırda pek çok farklı sektörde kullanılıyor. Bence daha da yaygınlaşacak.

Automated Theorem Proving

Otomatik Teorem Kanıtlama

Örnek Paragraf:
Annika: Hey, Amara, did you hear about automated theorem proving?

Amara: No, what is it?

Annika: Automated theorem proving is the process of using computers and software to prove or disprove mathematical theorems.

Amara: Wow, that`s really impressive! How does it work?

Annika: Basically, the computer is programmed with a set of rules and axioms, and it uses those to work through the steps of the theorem and determine whether or not it is true.

Amara: That sounds like it must be really complicated.

Annika: It can be, depending on the theorem and the complexity of the problem. But the advantage of using automated theorem proving is that it can save a lot of time and energy compared to traditional methods.

Amara: That`s great! Can automated theorem proving be used for other types of problems or mathematical theories?

Annika: Absolutely! In fact, automated theorem proving can be used to prove and disprove a wide range of mathematical theories, from basic algebra to complex logic theories. It can also be used to prove theorems in other areas, such as computer science and engineering.

Türkçe:
Annika: Hey, Amara, otomatik teorem kanıtlamayı duydun mu?

Amara: Hayır, ne oldu?

Annika: Otomatik teorem kanıtlama, matematiksel teoremleri kanıtlamak veya çürütmek için bilgisayar ve yazılım kullanma sürecidir.

Amara: Vay canına, bu gerçekten etkileyici! Nasıl çalışıyor?

Annika: Temel olarak, bilgisayar bir dizi kural ve aksiyom ile programlanır ve teoremin adımları boyunca çalışmak ve doğru olup olmadığını belirlemek için bunları kullanır.

Amara: Kulağa gerçekten karmaşıkmış gibi geliyor.

Annika: Teoreme ve problemin karmaşıklığına bağlı olarak olabilir. Ancak otomatik teorem kanıtlama kullanmanın avantajı, geleneksel yöntemlere kıyasla çok fazla zaman ve enerji tasarrufu sağlayabilmesidir.

Amara: Bu harika! Otomatik teorem kanıtlama başka tür problemler veya matematiksel teoriler için de kullanılabilir mi?

Annika: Kesinlikle! Aslında, otomatik teorem kanıtlama, temel cebirden karmaşık mantık teorilerine kadar çok çeşitli matematiksel teorileri kanıtlamak ve çürütmek için kullanılabilir. Ayrıca bilgisayar bilimleri ve mühendislik gibi diğer alanlardaki teoremleri kanıtlamak için de kullanılabilir.

Automated Decision Making

Otomatik Karar Verme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, I heard about something new in the market called automated decision making. What do you know about it?

Amara: Well, I know it’s a tool that helps to make decisions by automating the process. It can analyze data and provide accurate results.

Annika: Wow, that sounds really useful! What kind of decisions can it make?

Amara: It can be used for a variety of decisions such as financial or risk management decisions, process automation, or optimization of resources.

Annika: That’s really helpful! What are the benefits of automated decision making?

Amara: The main benefits are efficiency, accuracy and consistency. It eliminates the need for human intervention, so decisions can be made quickly and accurately. It can also reduce the risk of errors due to human bias.

Annika: That’s great! Are there any disadvantages?

Amara: Yes, there are some disadvantages. Automated decision making requires a lot of data and can be expensive to implement. It can also lead to a lack of transparency or accountability, as decisions are made without human input. Additionally, it is difficult to program automated decision making to take into account ethical considerations.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, piyasada otomatik karar verme diye yeni bir şey duydum. Bu konuda ne biliyorsun?

Amara: Süreci otomatikleştirerek karar vermeye yardımcı olan bir araç olduğunu biliyorum. Verileri analiz edebilir ve doğru sonuçlar sağlayabilir.

Annika: Vay canına, kulağa gerçekten kullanışlı geliyor! Ne tür kararlar verebiliyor?

Amara: Finansal veya risk yönetimi kararları, süreç otomasyonu veya kaynakların optimizasyonu gibi çeşitli kararlar için kullanılabilir.

Annika: Bu gerçekten çok yardımcı oldu! Otomatik karar vermenin faydaları nelerdir?

Amara: Başlıca faydaları verimlilik, doğruluk ve tutarlılıktır. İnsan müdahalesi ihtiyacını ortadan kaldırır, böylece kararlar hızlı ve doğru bir şekilde alınabilir. Ayrıca insan önyargısından kaynaklanan hata riskini de azaltabilir.

Annika: Bu harika! Herhangi bir dezavantajı var mı?

Amara: Evet, bazı dezavantajları var. Otomatik karar verme çok fazla veri gerektirir ve uygulanması pahalı olabilir. Ayrıca, kararlar insan girdisi olmadan alındığından şeffaflık veya hesap verebilirlik eksikliğine de yol açabilir. Ek olarak, otomatik karar verme sürecini etik hususları dikkate alacak şekilde programlamak zordur.

Object Recognition

Nesne Tanıma

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, did you hear about object recognition?
Amara: Object recognition? What`s that?
Annika: It`s a technology that enables computers to recognize objects in images or videos. It`s a form of artificial intelligence.
Amara: Wow, that`s amazing. How does it work?
Annika: Well, it uses algorithms to analyze images or videos and identify objects. It can even identify objects that are similar to each other.
Amara: That`s incredible. What kind of applications can you use it for?
Annika: It can be used for a variety of applications, such as facial recognition, facial emotion recognition, object tracking, and more. For example, it can be used for security purposes or for medical imaging.
Amara: I see. And what about its accuracy?
Annika: Object recognition is actually quite accurate. It can detect objects with high accuracy, even in low-light environments. Plus, it can identify objects in real time.
Amara: Interesting. So, what kind of data is needed to train the system?
Annika: It usually requires large amounts of labeled data. In other words, images or videos that have been labeled with the objects they contain.

Amara: Got it. Is there anything else I should know about object recognition?
Annika: Yes, you should also keep in mind that object recognition is not perfect. It may not be able to recognize certain objects, or it may misidentify them. So, it`s important to test the system before using it in any application.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, nesne tanımayı duydun mu?
Amara: Nesne tanıma mı? Nedir o?
Annika: Bilgisayarların görüntülerdeki veya videolardaki nesneleri tanımasını sağlayan bir teknoloji. Bir çeşit yapay zeka.
Amara: Vay canına, bu harika. Nasıl çalışıyor peki?
Annika: Görüntüleri veya videoları analiz etmek ve nesneleri tanımlamak için algoritmalar kullanıyor. Birbirine benzeyen nesneleri bile tanımlayabiliyor.
Amara: Bu inanılmaz. Ne tür uygulamalar için kullanabilirsiniz?
Annika: Yüz tanıma, yüz duygularını tanıma, nesne takibi ve daha fazlası gibi çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. Örneğin, güvenlik amacıyla veya tıbbi görüntüleme için kullanılabilir.
Amara: Anlıyorum. Peki ya doğruluğu?
Annika: Nesne tanıma aslında oldukça doğru. Düşük ışıklı ortamlarda bile nesneleri yüksek doğrulukla algılayabilir. Ayrıca, nesneleri gerçek zamanlı olarak tanımlayabiliyor.
Amara: İlginç. Peki, sistemi eğitmek için ne tür verilere ihtiyaç var?
Annika: Genellikle büyük miktarda etiketli veri gerekir. Başka bir deyişle, içerdikleri nesnelerle etiketlenmiş görüntüler veya videolar.

Amara: Anladım. Nesne tanıma hakkında bilmem gereken başka bir şey var mı?
Annika: Evet, nesne tanımanın mükemmel olmadığını da aklınızda bulundurmalısınız. Bazı nesneleri tanıyamayabilir veya yanlış tanımlayabilir. Bu nedenle, sistemi herhangi bir uygulamada kullanmadan önce test etmek önemlidir.

Heuristic Search

Sezgisel Arama

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, what are you working on?

Amara: Hey Annika. I`m working on an AI algorithm for a robotics project. I`m trying to implement a heuristic search.

Annika: What is a heuristic search?

Amara: Heuristic search is a type of search algorithm that uses a set of rules to find a solution as quickly as possible to a problem. Basically, it can be used to figure out the most efficient way to get from one point to another.

Annika: Ah, so it`s like a shortcut?

Amara: Yes, you could say that. It`s like a shortcut, but one that requires a lot of knowledge, experience and experimentation. Heuristic search algorithms are great for robotics projects, because they are designed to quickly find the best solution to a problem.

Annika: That sounds really useful.

Amara: It definitely is. In this case, I`m trying to get the robot to navigate a maze as quickly as possible. Heuristic search algorithms can help the robot figure out the most efficient way to do this.

Annika: So, how do you implement it?

Amara: Well, first you need to define the problem that needs to be solved and then you need to come up with a set of rules and strategies that the algorithm can use. You also need to define the search space, which is the area where the algorithm can search for a solution. After that, you need to define a set of rules and heuristics that the algorithm can use to evaluate the solutions it finds. Finally, you need to implement the algorithm and test it to make sure it is working correctly.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, ne üzerinde çalışıyorsun?

Amara: Selam Annika. Bir robotik projesi için yapay zeka algoritması üzerinde çalışıyorum. Sezgisel bir arama uygulamaya çalışıyorum.

Annika: Sezgisel arama nedir?

Amara: Sezgisel arama, bir soruna mümkün olduğunca çabuk bir çözüm bulmak için bir dizi kural kullanan bir arama algoritması türüdür. Temel olarak, bir noktadan diğerine gitmenin en verimli yolunu bulmak için kullanılabilir.

Annika: Ah, yani bu bir kısayol gibi mi?

Amara: Evet, öyle de denebilir. Kestirme bir yol gibi ama çok fazla bilgi, deneyim ve deney gerektiriyor. Sezgisel arama algoritmaları robotik projeleri için harikadır, çünkü bir soruna en iyi çözümü hızlı bir şekilde bulmak için tasarlanmıştır.

Annika: Kulağa gerçekten faydalı geliyor.

Amara: Kesinlikle öyle. Bu durumda, robotun bir labirentte mümkün olduğunca çabuk gezinmesini sağlamaya çalışıyorum. Sezgisel arama algoritmaları, robotun bunu yapmanın en verimli yolunu bulmasına yardımcı olabilir.

Annika: Peki, bunu nasıl uyguluyorsunuz?

Amara: Öncelikle çözülmesi gereken sorunu tanımlamanız ve ardından algoritmanın kullanabileceği bir dizi kural ve strateji bulmanız gerekir. Ayrıca algoritmanın bir çözüm arayabileceği alan olan arama uzayını da tanımlamanız gerekir. Bundan sonra, algoritmanın bulduğu çözümleri değerlendirmek için kullanabileceği bir dizi kural ve sezgisel yöntem tanımlamanız gerekir. Son olarak, algoritmayı uygulamanız ve doğru çalıştığından emin olmak için test etmeniz gerekir.

Machine Translation

Makine Çevirisi

Örnek Paragraf:
Annika: Hey, Amara. Have you heard about this new technology called Machine Translation?

Amara: No, I haven`t. What is it?

Annika: Machine Translation is software that can translate text from one language to another. It`s becoming increasingly popular because it can make translations quickly and accurately.

Amara: That sounds really useful. What kinds of languages does it work with?

Annika: It works with many languages, including English, Spanish, French, German, and Chinese. It can even translate from one language to multiple other languages.

Amara: That`s really impressive. Does it work for all kinds of text?

Annika: Yes, it can handle a variety of texts. It can translate both formal and informal texts, as well as different types of documents, like legal or medical documents.

Amara: What about accuracy? Is it reliable?

Annika: Yes, it`s quite accurate. Machine Translation technology has come a long way in recent years, and it can usually provide translations that are close to what a human translator would produce.

Amara: That`s great to hear. Do you think it`s something I should look into for my business?

Annika: Definitely! Machine Translation can save you a lot of time and money. It`s especially useful if you need to translate large amounts of text quickly and accurately.

Türkçe:
Hey, Amara. Makine Çevirisi adı verilen bu yeni teknolojiyi duydun mu?

Hayır, görmedim. Ne oldu?

Annika: Makine Çevirisi, metni bir dilden diğerine çevirebilen bir yazılımdır. Çevirileri hızlı ve doğru bir şekilde yapabildiği için giderek daha popüler hale geliyor.

Amara: Kulağa gerçekten kullanışlı geliyor. Ne tür dillerle çalışıyor?

Annika: İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca ve Çince dahil olmak üzere birçok dilde çalışır. Hatta bir dilden birden fazla dile çeviri yapabiliyor.

Amara: Bu gerçekten etkileyici. Her türlü metin için çalışıyor mu?

Annika: Evet, çeşitli metinleri çevirebilir. Hem resmi hem de gayri resmi metinlerin yanı sıra yasal veya tıbbi belgeler gibi farklı belge türlerini de çevirebilir.

Amara: Peki ya doğruluk? Güvenilir mi?

Annika: Evet, oldukça doğru. Makine Çevirisi teknolojisi son yıllarda çok yol kat etti ve genellikle bir insan çevirmenin üreteceğine yakın çeviriler sağlayabiliyor.

Amara: Bunu duymak harika. Sizce bu benim işim için bakmam gereken bir şey mi?

Annika: Kesinlikle! Makine Çevirisi size çok fazla zaman ve para kazandırabilir. Özellikle büyük miktarda metni hızlı ve doğru bir şekilde çevirmeniz gerekiyorsa kullanışlıdır.

Genetic Programming

Genetik Programlama

Örnek Paragraf:
Annika: Hi Amara, have you heard about this new concept called genetic programming?

Amara: No, what is it?

Annika: Genetic programming is a branch of artificial intelligence that uses evolutionary algorithms to solve complex problems. It essentially combines evolutionary computation with computer programming.

Amara: That sounds really interesting! How exactly does it work?

Annika: Well, genetic programming uses a process called evolutionary optimization to solve complex problems. It works by creating a population of potential solutions to a problem and then running an algorithm to evaluate each solution and select the best one. The algorithm essentially works like natural selection - it keeps the best solutions and discards the worst ones.

Amara: Wow, that sounds like a really powerful tool! What kind of problems can it be used to solve?

Annika: Genetic programming can be used to solve a wide range of problems, from optimization problems such as scheduling and routing to machine learning problems such as image recognition and natural language processing. It can even be used to solve complex problems in genetics and engineering.

Amara: That`s really impressive! Is genetic programming commonly used?

Annika: It`s becoming more and more popular. A lot of companies are now using it to solve problems and make decisions more efficiently. It`s also used in research to explore new ideas and answer questions that couldn`t be solved any other way.

Türkçe:
Annika: Merhaba Amara, genetik programlama denen bu yeni kavramı duydun mu?

Amara: Hayır, ne oldu?

Annika: Genetik programlama, karmaşık problemleri çözmek için evrimsel algoritmalar kullanan bir yapay zeka dalıdır. Esasen evrimsel hesaplamayı bilgisayar programlama ile birleştirir.

Amara: Kulağa gerçekten ilginç geliyor! Tam olarak nasıl çalışıyor?

Annika: Genetik programlama, karmaşık problemleri çözmek için evrimsel optimizasyon adı verilen bir süreç kullanır. Bir probleme yönelik potansiyel çözümlerden oluşan bir popülasyon oluşturarak ve ardından her çözümü değerlendirmek ve en iyisini seçmek için bir algoritma çalıştırarak çalışır. Algoritma esasen doğal seleksiyon gibi çalışır - en iyi çözümleri tutar ve en kötü olanları atar.

Amara: Vay canına, bu gerçekten güçlü bir araca benziyor! Ne tür sorunları çözmek için kullanılabilir?

Annika: Genetik programlama, zamanlama ve rotalama gibi optimizasyon problemlerinden görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi makine öğrenimi problemlerine kadar çok çeşitli problemleri çözmek için kullanılabilir. Hatta genetik ve mühendislik alanlarındaki karmaşık problemleri çözmek için de kullanılabilir.

Amara: Bu gerçekten etkileyici! Genetik programlama yaygın olarak kullanılıyor mu?

Annika: Giderek daha popüler hale geliyor. Pek çok şirket artık sorunları çözmek ve daha verimli kararlar almak için kullanıyor. Ayrıca yeni fikirleri keşfetmek ve başka bir şekilde çözülemeyen soruları yanıtlamak için araştırmalarda da kullanılıyor.

Automated Reasoning

Otomatik Akıl Yürütme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard of automated reasoning?

Amara: No, I haven`t. What is it?

Annika: Automated reasoning is a branch of artificial intelligence that uses logical inference to provide answers to questions. It involves machines taking in a set of facts and then using them to come up with logical conclusions.

Amara: Wow, that sounds pretty cool. How does it work?

Annika: Well, automated reasoning starts with a set of facts about a particular problem or situation. Then, it uses algorithms to analyze the facts and come up with possible solutions. It also looks for patterns and relationships between the facts to help it determine what the best solution is.

Amara: That`s pretty amazing. What kind of problems can you solve with automated reasoning?

Annika: Automated reasoning can be used to solve a variety of problems, such as medical diagnosis, natural language processing, and robotics. It can also be used to optimize the design of complex systems, like aircraft engines and power grids.

Amara: That`s really amazing. It sounds like automated reasoning could really revolutionize the way we solve problems.

Annika: Absolutely! With automated reasoning, we can come up with better solutions faster, and with more accuracy than ever before. It`s definitely an exciting field to be a part of.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, otomatik muhakeme diye bir şey duydun mu?

Hayır, görmedim. Ne oldu?

Annika: Otomatik muhakeme, sorulara yanıt vermek için mantıksal çıkarım kullanan bir yapay zeka dalıdır. Makinelerin bir dizi olguyu almasını ve daha sonra bunları mantıksal sonuçlar çıkarmak için kullanmasını içerir.

Amara: Vay canına, kulağa çok hoş geliyor. Nasıl çalışıyor?

Annika: Otomatik akıl yürütme, belirli bir sorun veya durum hakkında bir dizi gerçekle başlar. Ardından, gerçekleri analiz etmek ve olası çözümler bulmak için algoritmalar kullanır. Ayrıca, en iyi çözümün ne olduğunu belirlemesine yardımcı olmak için gerçekler arasındaki kalıpları ve ilişkileri arar.

Amara: Bu oldukça şaşırtıcı. Otomatik muhakeme ile ne tür sorunları çözebilirsiniz?

Annika: Otomatik muhakeme, tıbbi teşhis, doğal dil işleme ve robotik gibi çeşitli sorunları çözmek için kullanılabilir. Ayrıca uçak motorları ve güç şebekeleri gibi karmaşık sistemlerin tasarımını optimize etmek için de kullanılabilir.

Amara: Bu gerçekten şaşırtıcı. Otomatik muhakeme, sorunları çözme şeklimizde gerçekten devrim yaratabilir gibi görünüyor.

Annika: Kesinlikle! Otomatik muhakeme ile daha iyi çözümleri daha hızlı ve daha önce hiç olmadığı kadar doğru bir şekilde bulabiliriz. Bu kesinlikle parçası olmak için heyecan verici bir alan.

Clustering Algorithms

Kümeleme Algoritmaları

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, I`m working on a project and I`m curious to learn more about clustering algorithms.

Amara: Sure! What do you want to know?

Annika: Well, where should I start?

Amara: Clustering algorithms are a type of unsupervised learning algorithm, meaning they don`t require labeled data. Basically, they look at the data points and group them together based on some similarity criteria.

Annika: Interesting! What kind of criteria do they use?

Amara: Generally, clustering algorithms use distance-based similarity criteria such as Euclidean distance or Manhattan distance. They also use other criteria such as density, connectivity, and directionality.

Annika: That`s a lot to take in. What kind of applications can clustering algorithms be used for?

Amara: Clustering algorithms are used for a variety of tasks such as market segmentation, document clustering, image segmentation, anomaly detection, and many more. For example, if you want to segment your customers into different groups, you could use a clustering algorithm to do that.

Annika: That sounds really useful. Are there any specific algorithms I should know about?

Amara: Yes, some of the most popular clustering algorithms include K-Means, Hierarchical Clustering, and DBSCAN. K-Means is probably the most popular one and it`s great for finding distinct clusters within a dataset. Hierarchical clustering is great for finding clusters of different densities and DBSCAN is great for finding clusters that are not uniformly distributed.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, bir proje üzerinde çalışıyorum ve kümeleme algoritmaları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorum.

Elbette! Ne öğrenmek istiyorsun?

Annika: Peki, nereden başlamalıyım?

Amara: Kümeleme algoritmaları bir tür denetimsiz öğrenme algoritmasıdır, yani etiketli veri gerektirmezler. Temel olarak, veri noktalarına bakarlar ve bazı benzerlik kriterlerine göre bunları bir araya getirirler.

Annika: İlginç! Ne tür kriterler kullanıyorlar?

Amara: Genel olarak, kümeleme algoritmaları Öklid mesafesi veya Manhattan mesafesi gibi mesafe tabanlı benzerlik kriterlerini kullanır. Ayrıca yoğunluk, bağlantı ve yönlülük gibi diğer kriterleri de kullanırlar.

Annika: Bunu anlamak çok zor. Kümeleme algoritmaları ne tür uygulamalar için kullanılabilir?

Amara: Kümeleme algoritmaları, pazar segmentasyonu, belge kümeleme, görüntü segmentasyonu, anomali tespiti ve daha pek çok görev için kullanılır. Örneğin, müşterilerinizi farklı gruplara ayırmak istiyorsanız, bunu yapmak için bir kümeleme algoritması kullanabilirsiniz.

Annika: Kulağa gerçekten faydalı geliyor. Bilmem gereken belirli algoritmalar var mı?

Amara: Evet, en popüler kümeleme algoritmalarından bazıları K-Means, Hiyerarşik Kümeleme ve DBSCAN`dır. K-Means muhtemelen en popüler olanıdır ve bir veri kümesi içindeki farklı kümeleri bulmak için harikadır. Hiyerarşik kümeleme, farklı yoğunluktaki kümeleri bulmak için harikadır ve DBSCAN, düzgün dağılmayan kümeleri bulmak için harikadır.

Feature Engineering

Özellik Mühendisliği

Örnek Paragraf:
Annika: Hey, Amara, I`m so glad you could join me today.

Amara: Hey, Annika. What`s up?

Annika: I wanted to talk to you about a project I`m working on. Have you ever heard of feature engineering?

Amara: Feature engineering? No, I`m afraid I haven`t.

Annika: Well, feature engineering is the process of extracting useful features from the raw data to create predictive models. Essentially, it`s the process of transforming data into features that can be used to build machine learning models.

Amara: Wow, that sounds complicated. How do you go about doing it?

Annika: Well, there are a few steps. First, you have to understand the problem you`re trying to solve and the data you have available. Then, you need to select the most relevant features from the data. After that, you can start building the models.

Amara: Got it. That makes sense.

Annika: Yes, and the great thing about feature engineering is that it can help you get the most out of your data. It can also help you identify important patterns or trends in your data that you might not have noticed before.

Amara: That`s really cool. How long does the feature engineering process usually take?

Annika: It depends on the size and complexity of the data set. But usually it takes a few days to a few weeks.

Amara: Great. I think I understand what feature engineering is now. Thanks for explaining it to me.

Annika: No problem! I`m glad I could help.

Türkçe:
Annika: Hey, Amara, bugün bana katılabildiğine çok sevindim.

Hey, Annika. N`aber?

Annika: Sizinle üzerinde çalıştığım bir proje hakkında konuşmak istiyorum. Özellik mühendisliğini hiç duydun mu?

Amara: Özellik mühendisliği mi? Hayır, korkarım yapmadım.

Annika: Özellik mühendisliği, tahmine dayalı modeller oluşturmak için ham verilerden faydalı özellikler çıkarma sürecidir. Esasen, verileri makine öğrenimi modelleri oluşturmak için kullanılabilecek özelliklere dönüştürme sürecidir.

Amara: Vay canına, kulağa karmaşık geliyor. Bunu nasıl yapıyorsunuz?

Annika: Birkaç adım var. İlk olarak, çözmeye çalıştığınız sorunu ve elinizdeki verileri anlamanız gerekir. Ardından, verilerden en alakalı özellikleri seçmeniz gerekir. Bundan sonra modelleri oluşturmaya başlayabilirsiniz.

Anladım. Bu çok mantıklı.

Annika: Evet ve özellik mühendisliğinin en güzel yanı, verilerinizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olabilmesidir. Ayrıca verilerinizde daha önce fark etmemiş olabileceğiniz önemli kalıpları veya eğilimleri belirlemenize de yardımcı olabilir.

Amara: Bu gerçekten harika. Özellik mühendisliği süreci genellikle ne kadar sürer?

Annika: Veri setinin büyüklüğüne ve karmaşıklığına göre değişir. Ancak genellikle birkaç gün ila birkaç hafta sürer.

Amara: Harika. Sanırım özellik mühendisliğinin ne olduğunu şimdi anladım. Bana açıkladığın için teşekkürler.

Annika: Sorun değil! Yardımcı olabildiğime sevindim.

Reinforcement Learning

Pekiştirmeli Öğrenme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard of Reinforcement Learning?

Amara: No, I haven’t. What is it?

Annika: Reinforcement Learning is a type of machine learning that enables computers and robots to learn from their environment by trial and error. It’s based on the idea of an agent that interacts with its environment and receives rewards or punishments in response to its actions.

Amara: Wow, that sounds pretty interesting. How do they do that?

Annika: Well, Reinforcement Learning algorithms use a process called exploration and exploitation. In exploration, the agent tries out different actions and observes the results. During exploitation, it uses the information it has learned to choose the best possible action. So, it`s essentially a trial-and-error process.

Amara: That makes sense. What kind of applications are there for Reinforcement Learning?

Annika: It’s used in a lot of different areas, from robotics to finance. It’s used to solve complex optimization problems, and also for tasks like natural language processing, gaming, and autonomous driving.

Amara: Interesting! It seems like Reinforcement Learning has a lot of potential.

Annika: Absolutely! It’s already revolutionizing the way we think about artificial intelligence, and I’m sure we’ll see even more applications in the future.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Takviyeli Öğrenmeyi duydun mu?

Hayır, görmedim. Ne oldu?

Annika: Takviyeli Öğrenme, bilgisayarların ve robotların deneme yanılma yoluyla çevrelerinden öğrenmelerini sağlayan bir makine öğrenimi türüdür. Çevresiyle etkileşime giren ve eylemlerine karşılık olarak ödüller veya cezalar alan bir ajan fikrine dayanır.

Amara: Vay canına, kulağa oldukça ilginç geliyor. Bunu nasıl yapıyorlar?

Annika: Pekiştirmeli Öğrenme algoritmaları keşif ve sömürü adı verilen bir süreç kullanır. Keşifte, ajan farklı eylemler dener ve sonuçları gözlemler. Yararlanma sırasında, mümkün olan en iyi eylemi seçmek için öğrendiği bilgileri kullanır. Yani, esasen bir deneme-yanılma sürecidir.

Amara: Bu mantıklı. Takviyeli Öğrenme için ne tür uygulamalar var?

Annika: Robotikten finansa kadar pek çok farklı alanda kullanılıyor. Karmaşık optimizasyon problemlerini çözmenin yanı sıra doğal dil işleme, oyun ve otonom sürüş gibi görevler için de kullanılıyor.

Amara: İlginç! Takviyeli Öğrenmenin çok fazla potansiyeli var gibi görünüyor.

Annika: Kesinlikle! Yapay zeka hakkındaki düşüncelerimizde şimdiden devrim yaratıyor ve eminim gelecekte daha da fazla uygulama göreceğiz.

Decision Trees

Karar Ağaçları

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, I`m so glad you could meet up with me.

Amara: No problem! What did you want to talk about?

Annika: Well, I`m really interested in decision trees. Have you ever heard of them?

Amara: Decision trees? Actually, I`m not sure I know what those are.

Annika: Oh, okay. Well, decision trees are a type of machine learning algorithm that uses a tree-like graph or model of decisions and their possible consequences. It helps to evaluate a set of data by creating a model of the data which can then be used to make decisions.

Amara: Wow, that sounds really interesting! How does it work exactly?

Annika: Well, it starts with a root node that represents the entire population or problem. Then, based on the data that`s inputted, the algorithm splits the data into branches. Each branch will represent an outcome or decision. Finally, the algorithm will be able to make predictions and decisions based on the data.

Amara: That`s really cool. How is decision trees used?

Annika: Decision trees are used to help solve a variety of problems, from medical diagnosis to financial forecasting. They can be used for classification and regression problems. They are also used for tasks like feature engineering, where the algorithm can help to create new features from existing data.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, benimle buluşabildiğine çok sevindim.

Amara: Sorun değil! Ne hakkında konuşmak istiyordun?

Annika: Karar ağaçları gerçekten ilgimi çekiyor. Hiç duymuş muydunuz?

Amara: Karar ağaçları mı? Aslında bunların ne olduğunu bildiğimden emin değilim.

Annika: Oh, tamam. Karar ağaçları, ağaç benzeri bir grafik veya karar modeli ve bunların olası sonuçlarını kullanan bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Daha sonra karar vermek için kullanılabilecek bir veri modeli oluşturarak bir dizi verinin değerlendirilmesine yardımcı olur.

Amara: Vay canına, kulağa gerçekten ilginç geliyor! Tam olarak nasıl çalışıyor?

Annika: Tüm popülasyonu veya sorunu temsil eden bir kök düğümle başlar. Daha sonra, girilen verilere dayanarak, algoritma verileri dallara ayırır. Her dal bir sonucu ya da kararı temsil eder. Son olarak, algoritma verilere dayanarak tahminler ve kararlar verebilecektir.

Amara: Bu gerçekten harika. Karar ağaçları nasıl kullanılır?

Annika: Karar ağaçları, tıbbi teşhisten finansal tahminlere kadar çeşitli sorunların çözümüne yardımcı olmak için kullanılır. Sınıflandırma ve regresyon problemleri için kullanılabilirler. Ayrıca, algoritmanın mevcut verilerden yeni özellikler oluşturmaya yardımcı olabileceği özellik mühendisliği gibi görevler için de kullanılırlar.

Bayesian Networks

Bayes Ağları

Örnek Paragraf:
Annika: Hey, Amara! I`m so excited that you`re here. I wanted to talk to you about Bayesian networks.

Amara: Oh, that sounds like a fascinating topic. What`s a Bayesian network?

Annika: Well, it`s a type of probabilistic graphical model that uses Bayesian inference to represent uncertain knowledge. It`s basically a system of nodes and edges that represents the probability of different events.

Amara: Interesting, so how can we use it?

Annika: Bayesian networks are great for making decisions in uncertain situations because they can help us figure out the most likely outcome. For example, if you have a network of nodes that represent different attributes of a car, the Bayesian network can tell you the probability of a car being a certain model or make.

Amara: Wow, that`s really neat. What other ways can Bayesian networks be used?

Annika: They can be used for a variety of tasks such as predicting the future, diagnosing diseases, and recognizing patterns in data. There are a lot of potential applications, so the possibilities are endless.

Amara: That sounds amazing. I`m so glad I asked about this!

Türkçe:
Hey, Amara! Burada olduğun için çok heyecanlıyım. Seninle Bayesian ağları hakkında konuşmak istiyorum.

Amara: Kulağa büyüleyici bir konu gibi geliyor. Bayesian ağı nedir?

Annika: Belirsiz bilgiyi temsil etmek için Bayesian çıkarımını kullanan bir tür olasılıksal grafik modelidir. Temelde farklı olayların olasılığını temsil eden bir düğümler ve kenarlar sistemidir.

Amara: İlginç, peki bunu nasıl kullanabiliriz?

Annika: Bayesian ağları belirsiz durumlarda karar vermek için harikadır çünkü en olası sonucu bulmamıza yardımcı olabilirler. Örneğin, bir arabanın farklı özelliklerini temsil eden düğümlerden oluşan bir ağınız varsa, Bayesian ağı size arabanın belirli bir model veya marka olma olasılığını söyleyebilir.

Amara: Vay canına, bu gerçekten harika. Bayes ağları başka hangi şekillerde kullanılabilir?

Annika: Geleceği tahmin etmek, hastalıkları teşhis etmek ve verilerdeki örüntüleri tanımak gibi çeşitli görevler için kullanılabilirler. Çok sayıda potansiyel uygulama var, bu yüzden olasılıklar sonsuz.

Kulağa harika geliyor. Bunu sorduğuma çok sevindim!

Fuzzy Logic

Bulanık Mantık

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard of fuzzy logic?

Amara: No, I haven`t. What is fuzzy logic?

Annika: Fuzzy logic is a type of computer programming that uses imprecise data to make decisions. It`s a way of processing information that isn`t completely exact, but still provides useful results.

Amara: That sounds like it could be really useful. What kind of decisions can fuzzy logic help make?

Annika: Fuzzy logic can help with decision-making in a lot of different areas. For example, it can be used to help robots and autonomous vehicles navigate their environment. It can also be used to help in medical diagnosis, as well as stock market predictions.

Amara: Wow, that`s really cool. How does fuzzy logic work?

Annika: Fuzzy logic works by using fuzzy sets, which are sets of data with imprecise boundaries. Instead of using binary information like true or false, fuzzy logic can make decisions based on variables that are in between. It can also take into account multiple variables at once, which makes it much more powerful than traditional decision-making algorithms.

Amara: That`s amazing! I can see why fuzzy logic is so useful.

Annika: Yeah, it`s really powerful and can help with a lot of decisions. It`s especially useful in areas where exact data isn`t available, or when decisions need to be made quickly.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, bulanık mantık diye bir şey duydun mu?

Amara: Hayır, görmedim. Bulanık mantık nedir?

Annika: Bulanık mantık, karar vermek için kesin olmayan verileri kullanan bir bilgisayar programlama türüdür. Tamamen kesin olmayan, ancak yine de yararlı sonuçlar sağlayan bir bilgi işleme yöntemidir.

Amara: Bu gerçekten faydalı olabilir gibi geliyor. Bulanık mantık ne tür kararların alınmasına yardımcı olabilir?

Annika: Bulanık mantık pek çok farklı alanda karar verme sürecine yardımcı olabilir. Örneğin, robotların ve otonom araçların çevrelerinde gezinmelerine yardımcı olmak için kullanılabilir. Ayrıca tıbbi teşhis ve borsa tahminlerine yardımcı olmak için de kullanılabilir.

Amara: Vay canına, bu gerçekten harika. Bulanık mantık nasıl çalışıyor?

Annika: Bulanık mantık, kesin olmayan sınırlara sahip veri kümeleri olan bulanık kümeleri kullanarak çalışır. Bulanık mantık, doğru veya yanlış gibi ikili bilgileri kullanmak yerine, bu ikisinin arasında kalan değişkenlere dayanarak karar verebilir. Ayrıca aynı anda birden fazla değişkeni hesaba katabilir, bu da onu geleneksel karar verme algoritmalarından çok daha güçlü kılar.

Amara: Bu harika! Bulanık mantığın neden bu kadar faydalı olduğunu anlayabiliyorum.

Annika: Evet, gerçekten çok güçlü ve birçok kararda yardımcı olabilir. Özellikle kesin verilerin mevcut olmadığı veya kararların hızlı bir şekilde alınması gereken alanlarda kullanışlıdır.

Markov Models

Markov Modelleri

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard of Markov models?
Amara: No, what are they?
Annika: Well, Markov models are a type of mathematical model that can be used to predict the probability of a certain event happening. They are used in a variety of fields, including economics, computer science, and biology.
Amara: That sounds really interesting. How do they work?
Annika: Basically, Markov models are based on the idea that the probability of something happening in the future is dependent on what has happened in the past. They use a set of equations to calculate the probability of an event occurring based on the past data.

Amara: That`s really cool. How are they used in the real world?
Annika: Well, they can be used to predict the stock market, analyze customer behavior, and even forecast weather patterns. They can also be used to make decisions about medical treatments, optimize production processes, and analyze data for marketing campaigns.
Amara: Wow, that`s incredible! What other applications do Markov models have?
Annika: Well, they can be used in machine learning and artificial intelligence, to help robots make decisions, recognize patterns, and learn from their environment. They can also be used to simulate biological processes, like protein folding and gene expression.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Markov modellerini duydun mu?
Amara: Hayır, nedir onlar?
Annika: Markov modelleri, belirli bir olayın gerçekleşme olasılığını tahmin etmek için kullanılabilen bir tür matematiksel modeldir. Ekonomi, bilgisayar bilimi ve biyoloji de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılırlar.
Amara: Kulağa gerçekten ilginç geliyor. Nasıl çalışıyorlar?
Annika: Temel olarak Markov modelleri, gelecekte bir şeyin olma olasılığının geçmişte olanlara bağlı olduğu fikrine dayanır. Geçmiş verilere dayanarak bir olayın gerçekleşme olasılığını hesaplamak için bir dizi denklem kullanırlar.

Amara: Bu gerçekten harika. Gerçek dünyada nasıl kullanılıyorlar?
Annika: Borsayı tahmin etmek, müşteri davranışlarını analiz etmek ve hatta hava durumunu tahmin etmek için kullanılabilirler. Ayrıca tıbbi tedaviler hakkında karar vermek, üretim süreçlerini optimize etmek ve pazarlama kampanyaları için verileri analiz etmek için de kullanılabilirler.
Amara: Vay canına, bu inanılmaz! Markov modellerinin başka ne gibi uygulamaları var?
Annika: Makine öğrenimi ve yapay zekada, robotların karar vermelerine, kalıpları tanımalarına ve çevrelerinden öğrenmelerine yardımcı olmak için kullanılabilirler. Ayrıca protein katlanması ve gen ifadesi gibi biyolojik süreçleri simüle etmek için de kullanılabilirler.

Text Analytics

Metin Analizi

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard about text analytics?

Amara: Hi Annika, no I haven`t. What is it?

Annika: Text analytics is a way to analyze a large amount of text data to find useful insights and patterns. It`s used to extract useful information from unstructured data sources, like customer feedback, emails, webpages and social media.

Amara: That`s fascinating. How does it work?

Annika: Text analytics involves a few different steps. First, the data is collected and pre-processed. This means removing any unnecessary words or data, and making sure the data is in a format that can be analyzed. Then, the data is analyzed using natural language processing and machine learning algorithms to extract insights.

Amara: Wow, that sounds really complicated.

Annika: It can be, but it doesn`t have to be. There are lots of tools available that can make text analysis much easier. For example, there are tools that can identify topics within text, or tools that can help you understand customer sentiment.

Amara: That sounds really helpful. What kinds of insights can you get from text analytics?

Annika: You can get a lot of useful insights. For example, you can identify trends in customer sentiment, or even discover new topics that customers are talking about. You can also use text analytics to find out where customers are having problems, and where there are opportunities to improve your products or services.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, metin analitiğini duydun mu?

Amara: Merhaba Annika, hayır yapmadım. Ne oldu?

Annika: Metin analitiği, yararlı içgörüler ve kalıplar bulmak için büyük miktarda metin verisini analiz etmenin bir yoludur. Müşteri geri bildirimleri, e-postalar, web sayfaları ve sosyal medya gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarından faydalı bilgiler çıkarmak için kullanılır.

Amara: Bu büyüleyici. Nasıl çalışıyor?

Annika: Metin analitiği birkaç farklı adım içerir. İlk olarak veriler toplanır ve ön işleme tabi tutulur. Bu, gereksiz kelimelerin veya verilerin kaldırılması ve verilerin analiz edilebilecek bir formatta olduğundan emin olunması anlamına gelir. Ardından veriler, içgörü elde etmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak analiz edilir.

Amara: Vay canına, bu kulağa gerçekten karmaşık geliyor.

Annika: Olabilir, ama olmak zorunda değil. Metin analizini çok daha kolay hale getirebilecek pek çok araç mevcut. Örneğin, metin içindeki konuları belirleyebilen araçlar veya müşteri duyarlılığını anlamanıza yardımcı olabilecek araçlar vardır.

Amara: Kulağa gerçekten çok faydalı geliyor. Metin analizinden ne tür içgörüler elde edebilirsiniz?

Annika: Pek çok faydalı içgörü elde edebilirsiniz. Örneğin, müşteri duyarlılığındaki eğilimleri belirleyebilir, hatta müşterilerin bahsettiği yeni konuları keşfedebilirsiniz. Müşterilerin nerede sorun yaşadığını ve ürün ya da hizmetlerinizi geliştirmek için nerede fırsatlar olduğunu bulmak için de metin analizini kullanabilirsiniz.

Machine Learning

Makine Öğrenimi

Örnek Paragraf:
Annika: Hi Amara! Did you hear about the new technology called Machine Learning?

Amara: Yes, I did. It sounds really interesting. What is it exactly?

Annika: Machine Learning is a type of artificial intelligence that allows computers to learn from experience without explicitly being programmed. It`s an automated process that can be used to identify patterns in data and make decisions.

Amara: Wow, that`s amazing! How can it be used?

Annika: Well, it can be used in a variety of ways. For example, it can be used in predictive analysis to forecast trends, identify customer preferences, recommend products, and much more.

Amara: That`s incredible! What kind of data is needed for Machine Learning?

Annika: Machine Learning requires large amounts of data and algorithms to identify patterns and make decisions. It can analyze structured or unstructured data, and it has the ability to learn from the data.

Amara: That`s really impressive. What kind of results can Machine Learning provide?

Annika: Machine Learning can identify patterns and trends in data and provide insights that would otherwise be difficult to identify. It can also make predictions about future outcomes based on past data. Overall, it can help businesses make better decisions and improve their operations.

Türkçe:
Annika: Merhaba Amara! Makine Öğrenimi adı verilen yeni teknolojiyi duydunuz mu?

Amara: Evet, duydum. Kulağa gerçekten ilginç geliyor. Tam olarak nedir bu?

Annika: Makine Öğrenimi, bilgisayarların açıkça programlanmadan deneyimlerden öğrenmelerini sağlayan bir yapay zeka türüdür. Verilerdeki örüntüleri tanımlamak ve kararlar almak için kullanılabilen otomatik bir süreçtir.

Amara: Vay canına, bu inanılmaz! Nasıl kullanılabilir?

Annika: Pekala, çeşitli şekillerde kullanılabilir. Örneğin, trendleri tahmin etmek, müşteri tercihlerini belirlemek, ürün önermek ve çok daha fazlası için tahmine dayalı analizde kullanılabilir.

Amara: Bu inanılmaz! Makine Öğrenimi için ne tür verilere ihtiyaç var?

Annika: Makine Öğrenimi, kalıpları tanımlamak ve karar vermek için büyük miktarda veri ve algoritma gerektirir. Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri analiz edebilir ve verilerden öğrenme yeteneğine sahiptir.

Amara: Bu gerçekten etkileyici. Makine Öğrenimi ne tür sonuçlar sağlayabilir?

Annika: Makine Öğrenimi, verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirleyebilir ve aksi takdirde tanımlanması zor olan içgörüler sağlayabilir. Ayrıca geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunabilir. Genel olarak, işletmelerin daha iyi kararlar almasına ve operasyonlarını iyileştirmesine yardımcı olabilir.

Data Wrangling

Veri Düzenleme

Örnek Paragraf:
Annika: Hi Amara!

Amara: Hi Annika! What brings you here?

Annika: I need some help with data wrangling. Have you ever done any data wrangling before?

Amara: Yes, I have. What kind of data wrangling do you need help with?

Annika: I need help to clean up a dataset. It has a lot of missing values and incorrect entries that need to be fixed before I can use it for analysis.

Amara: Sure, I can help. Let`s take a look at the data.

Annika: Here is the dataset. It`s a list of customer orders.

Amara: Alright, let`s start by getting rid of any rows that have missing values.

Annika: That sounds good.

Amara: We can also look for any entries that don`t match the data type. For example, if there`s a customer name that`s entered as a number, we need to remove it.

Annika: Great idea!

Amara: We also need to check for any duplicate entries.

Annika: Right. We should remove any duplicate entries so that our data is as accurate as possible.

Amara: That`s all for now, but let me know if you need any more help with data wrangling.

Annika: I will. Thanks for your help!

Türkçe:
Annika: Merhaba Amara!

Merhaba Annika! Seni buraya getiren nedir?

Annika: Veri düzenleme konusunda yardıma ihtiyacım var. Daha önce hiç veri düzenleme yaptın mı?

Amara: Evet, var. Ne tür bir veri düzenleme konusunda yardıma ihtiyacınız var?

Annika: Bir veri kümesini temizlemek için yardıma ihtiyacım var. Analiz için kullanmadan önce düzeltilmesi gereken çok sayıda eksik değer ve yanlış giriş var.

Amara: Elbette, yardımcı olabilirim. Verilere bir göz atalım.

Annika: İşte veri kümesi. Müşteri siparişlerinin bir listesi.

Amara: Pekala, eksik değerlere sahip tüm satırlardan kurtulmakla başlayalım.

Annika: Kulağa hoş geliyor.

Amara: Veri türüyle eşleşmeyen girişleri de arayabiliriz. Örneğin, sayı olarak girilmiş bir müşteri adı varsa, bunu kaldırmamız gerekir.

Annika: Harika bir fikir!

Amara: Ayrıca mükerrer giriş olup olmadığını da kontrol etmemiz gerekiyor.

Annika: Doğru. Verilerimizin mümkün olduğunca doğru olması için tüm mükerrer girişleri kaldırmalıyız.

Amara: Şimdilik bu kadar, ancak veri düzenleme konusunda daha fazla yardıma ihtiyacınız olursa bana bildirin.

Annika: Yapacağım. Yardımınız için teşekkürler!

Computer Vision

Bilgisayarla Görme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard about computer vision?

Amara: No, I haven`t. What is it?

Annika: Computer vision is a field of artificial intelligence that enables machines to interpret and process visual data. Machines can use computer vision to recognize objects, identify patterns, and draw conclusions in order to make decisions.

Amara: That`s fascinating! How is computer vision used?

Annika: There are many applications for computer vision, ranging from medical imaging to self-driving cars. For example, computer vision can be used to analyze medical images, such as X-rays and CT scans, to detect diseases. It can also be used to help self-driving cars recognize obstacles and navigate around them.

Amara: That`s really cool. What kind of technology enables computer vision?

Annika: Computer vision uses a combination of technologies, such as image processing, machine learning, and deep learning. Image processing is used to detect edges and patterns in images, while machine learning and deep learning can be used to recognize objects and draw conclusions.

Amara: Wow, that`s really impressive. Where can I learn more about computer vision?

Annika: There are lots of great resources online that can help you learn more about computer vision. I recommend starting with some tutorials, then exploring more advanced topics like machine learning and deep learning. There are also lots of great books and online courses that you can use to get started.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, bilgisayarla görmeyi duydun mu?

Hayır, görmedim. Ne oldu?

Annika: Bilgisayar görüşü, makinelerin görsel verileri yorumlamasını ve işlemesini sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Makineler nesneleri tanımak, örüntüleri belirlemek ve karar vermek için sonuçlar çıkarmak amacıyla bilgisayarla görmeyi kullanabilir.

Amara: Bu büyüleyici! Bilgisayarla görme nasıl kullanılıyor?

Annika: Bilgisayarlı görü için tıbbi görüntülemeden sürücüsüz arabalara kadar birçok uygulama var. Örneğin, bilgisayarlı görü, hastalıkları tespit etmek için X-ışınları ve CT taramaları gibi tıbbi görüntüleri analiz etmek için kullanılabilir. Ayrıca sürücüsüz araçların engelleri tanımasına ve etraflarında gezinmesine yardımcı olmak için de kullanılabilir.

Amara: Bu gerçekten harika. Bilgisayarla görmeyi ne tür bir teknoloji sağlıyor?

Annika: Bilgisayarla görme; görüntü işleme, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi teknolojilerin bir kombinasyonunu kullanır. Görüntü işleme, görüntülerdeki kenarları ve desenleri tespit etmek için kullanılırken, makine öğrenimi ve derin öğrenme nesneleri tanımak ve sonuçlar çıkarmak için kullanılabilir.

Amara: Vay canına, bu gerçekten etkileyici. Bilgisayarla görme hakkında daha fazla bilgiyi nereden edinebilirim?

Annika: Bilgisayarlı görü hakkında daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olabilecek çok sayıda harika çevrimiçi kaynak var. Bazı eğitimlerle başlamanızı, ardından makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi daha ileri düzey konuları keşfetmenizi öneririm. Ayrıca başlangıç için kullanabileceğiniz çok sayıda harika kitap ve çevrimiçi kurs var.

Robotics

Robotik

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard of Robotics?

Amara: Yes, I have. It’s a field of engineering that deals with the design, construction, operation, and use of robots.

Annika: Right. But have you ever seen a robot in action?

Amara: No, I haven’t. I’ve only seen pictures of robots.

Annika: Wow, you’re missing out. I recently went to a Robotics competition and it was amazing. All these robots were programmed to complete tasks like navigating mazes and picking up objects. It was so cool to see them in action.

Amara: That sounds like so much fun. I wish I could have gone.

Annika: You should come with me next time. I’m sure you’ll enjoy it.

Amara: I’d love to. So, what do robots do exactly?

Annika: Well, there are many applications of Robotics. They can be used in manufacturing, healthcare, education, and so much more. Some robots are even used in space exploration and search and rescue operations.

Amara: That’s incredible. It’s amazing how much robots can do.

Annika: Yeah, it really is. Robotics is a rapidly growing field and there are so many possibilities for innovation. It’s an exciting field to be in.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Robotik diye bir şey duydun mu?

Amara: Evet, biliyorum. Robotların tasarımı, yapımı, işletimi ve kullanımı ile ilgilenen bir mühendislik alanıdır.

Annika: Doğru. Ama hiç iş başında bir robot gördünüz mü?

Hayır, görmedim. Sadece robotların resimlerini gördüm.

Annika: Vay canına, çok şey kaçırıyorsun. Geçenlerde bir Robotik yarışmasına gittim ve inanılmazdı. Tüm bu robotlar labirentlerde gezinmek ve nesneleri toplamak gibi görevleri tamamlamak üzere programlanmıştı. Onları çalışırken görmek çok güzeldi.

Amara: Kulağa çok eğlenceli geliyor. Keşke ben de gidebilseydim.

Annika: Bir dahaki sefere benimle gelmelisin. Eminim hoşuna gidecektir.

Çok isterim. Peki, robotlar tam olarak ne yapar?

Annika: Robot teknolojisinin pek çok uygulama alanı var. Üretimde, sağlık hizmetlerinde, eğitimde ve daha pek çok alanda kullanılabilirler. Hatta bazı robotlar uzay araştırmalarında ve arama kurtarma operasyonlarında da kullanılıyor.

Bu inanılmaz. Robotların bu kadar çok şey yapabilmesi inanılmaz.

Annika: Evet, gerçekten öyle. Robotik hızla büyüyen bir alan ve inovasyon için çok fazla olasılık var. İçinde olmak için heyecan verici bir alan.

Swarm Intelligence

Sürü Zekası

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, did you hear about swarm intelligence?
Amara: Yeah, I think I`ve heard of it. What is it exactly?
Annika: Swarm intelligence is a type of artificial intelligence that is based on the collective behavior of autonomous agents.
Amara: Interesting, so how does it work?
Annika: Well, it`s a type of collective intelligence where a group of agents interact with each other and their environment to solve complex problems. Each agent has its own set of rules and works independently of the others. However, when they interact with each other, they can create emergent phenomena that can help them reach solutions faster.

Amara: That`s really cool. So what kind of applications does swarm intelligence have?
Annika: Well, it can be used for a wide range of applications, from robotics and computer vision to optimization and data mining. It can also be used for optimization problems, such as finding the most efficient route for a delivery truck.

Amara: Wow, that`s really impressive. Are there any drawbacks to using swarm intelligence?
Annika: Well, it can be hard to control the behavior of the agents, and the results can be unpredictable. Additionally, it can be difficult to design the rules that the agents need to follow in order to produce the desired results.

Amara: I see. So it`s not a perfect solution, but it has a lot of potential.
Annika: Exactly! Swarm intelligence is a powerful tool that can be used to solve complex problems in a variety of contexts.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, sürü zekasını duydun mu?
Amara: Evet, sanırım duymuştum. Tam olarak nedir?
Annika: Sürü zekası, otonom ajanların kolektif davranışlarına dayanan bir yapay zeka türüdür.
Amara: İlginç, peki nasıl çalışıyor?
Annika: Bir grup ajanın karmaşık sorunları çözmek için birbirleriyle ve çevreleriyle etkileşime girdiği bir kolektif zeka türüdür. Her ajanın kendi kuralları vardır ve diğerlerinden bağımsız olarak çalışır. Bununla birlikte, birbirleriyle etkileşime girdiklerinde, çözümlere daha hızlı ulaşmalarına yardımcı olabilecek ortaya çıkan fenomenler yaratabilirler.

Amara: Bu gerçekten harika. Peki sürü zekasının ne tür uygulamaları var?
Annika: Robotik ve bilgisayarla görmeden optimizasyon ve veri madenciliğine kadar çok çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. Bir teslimat kamyonu için en verimli rotayı bulmak gibi optimizasyon problemleri için de kullanılabilir.

Amara: Vay canına, bu gerçekten etkileyici. Sürü zekasını kullanmanın herhangi bir dezavantajı var mı?
Annika: Ajanların davranışlarını kontrol etmek zor olabilir ve sonuçlar öngörülemez olabilir. Ayrıca, istenen sonuçları üretmek için aracıların uyması gereken kuralları tasarlamak da zor olabilir.

Amara: Anlıyorum. Yani mükemmel bir çözüm değil ama çok fazla potansiyeli var.
Annika: Kesinlikle! Sürü zekası, çeşitli bağlamlarda karmaşık sorunları çözmek için kullanılabilecek güçlü bir araçtır.

Cognitive Robotics

Bilişsel Robotik

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, I heard you`ve been studying Cognitive Robotics. How`s it going?

Amara: Hi Annika, I`m glad you asked! It`s been going pretty well so far. I`m learning so much about how robots can think and learn.

Annika: That sounds fascinating! Can you tell me a bit more about it?

Amara: Sure! Cognitive Robotics is a field of study that focuses on how robots can use artificial intelligence to think and learn. It involves using algorithms and other methods to enable robots to make decisions, recognize patterns, and interact with their environment.

Annika: Wow, that`s really interesting! What kinds of things do robots learn?

Amara: Well, Cognitive Robotics can be used to teach robots a variety of tasks, from basic skills like navigation and object recognition to more complex tasks like natural language processing and problem solving. Basically, robots can learn anything that a human can learn, just in a different way.

Annika: That`s incredible! So, what kind of applications can Cognitive Robotics be used for?

Amara: Right now, Cognitive Robotics is already being used in a variety of fields, from healthcare to military applications. But, there is potential for even more applications in the future, like autonomous vehicles and robots that can interact with humans in a natural way.

Annika: That`s amazing! I`m so glad you`re studying this field. I`m sure it will be a great asset in the future.

Amara: Thanks, Annika. I`m really excited to see where this field goes in the future.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Bilişsel Robotik üzerine çalıştığını duydum. Nasıl gidiyor?

Amara: Merhaba Annika, sorduğuna sevindim! Şu ana kadar oldukça iyi gidiyor. Robotların nasıl düşünebildiği ve öğrenebildiği hakkında çok şey öğreniyorum.

Annika: Kulağa büyüleyici geliyor! Bana biraz daha anlatabilir misiniz?

Amara: Elbette! Bilişsel Robotik, robotların düşünmek ve öğrenmek için yapay zekayı nasıl kullanabileceğine odaklanan bir çalışma alanıdır. Robotların karar vermelerini, kalıpları tanımalarını ve çevreleriyle etkileşime girmelerini sağlamak için algoritmaların ve diğer yöntemlerin kullanılmasını içerir.

Annika: Vay canına, bu gerçekten ilginç! Robotlar ne tür şeyler öğreniyor?

Amara: Bilişsel Robotik, robotlara navigasyon ve nesne tanıma gibi temel becerilerden doğal dil işleme ve problem çözme gibi daha karmaşık görevlere kadar çeşitli görevleri öğretmek için kullanılabilir. Temel olarak, robotlar bir insanın öğrenebileceği her şeyi öğrenebilir, sadece farklı bir şekilde.

Annika: Bu inanılmaz! Peki, Bilişsel Robotik ne tür uygulamalar için kullanılabilir?

Amara: Bilişsel Robotik şu anda sağlık hizmetlerinden askeri uygulamalara kadar çeşitli alanlarda kullanılıyor. Ancak, gelecekte otonom araçlar ve insanlarla doğal bir şekilde etkileşime girebilen robotlar gibi daha da fazla uygulama için potansiyel var.

Annika: Bu harika! Bu alanda çalıştığınız için çok mutluyum. Eminim gelecekte büyük bir değer olacak.

Amara: Teşekkürler, Annika. Bu alanın gelecekte nereye gideceğini görmek beni gerçekten heyecanlandırıyor.

Knowledge Representation

Bilgi Temsili

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, what are you working on?

Amara: I`m working on a project related to knowledge representation.

Annika: How exactly does knowledge representation work?

Amara: Knowledge Representation is the process of encoding facts and rules into a formal language so that it can be used by a computer to reason and make decisions. It involves representing information in a way that a computer can understand and manipulate.

Annika: That sounds really interesting. What kind of facts and rules do you usually encode?

Amara: Well, it depends on the application. For example, for a medical application, I might encode facts about diseases and treatments, as well as rules about how to diagnose a disease. For a legal application, I might encode facts about laws and regulations, as well as rules about how to interpret them.

Annika: That makes sense. What kinds of formal languages do you use for knowledge representation?

Amara: There are many different kinds of formal languages that can be used for knowledge representation. Some of the most popular ones include logic-based languages, ontology languages, and frame-based languages. Each of these languages has its own advantages and disadvantages, so it`s important to choose the right one for your specific application.

Annika: Interesting. How do you go about choosing the right language for a particular application?

Amara: It depends on the application. You need to consider the type of knowledge you`re trying to represent, the level of detail you need, and the amount of time and resources you have available. You also need to consider the complexity of the language, as some languages are more complex than others. Once you`ve taken all of these factors into account, you can decide which language is best for your application.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, ne üzerinde çalışıyorsun?

Amara: Bilgi temsili ile ilgili bir proje üzerinde çalışıyorum.

Annika: Bilgi temsili tam olarak nasıl işliyor?

Amara: Bilgi Temsili, gerçekleri ve kuralları resmi bir dile kodlama sürecidir, böylece bir bilgisayar tarafından mantık yürütmek ve karar vermek için kullanılabilir. Bilginin bir bilgisayarın anlayabileceği ve manipüle edebileceği bir şekilde temsil edilmesini içerir.

Annika: Kulağa gerçekten ilginç geliyor. Genellikle ne tür gerçekleri ve kuralları kodluyorsunuz?

Amara: Bu uygulamaya göre değişir. Örneğin, tıbbi bir uygulama için, hastalıklar ve tedaviler hakkındaki gerçeklerin yanı sıra bir hastalığın nasıl teşhis edileceğine ilişkin kuralları da kodlayabilirim. Yasal bir uygulama için, yasalar ve yönetmelikler hakkındaki gerçekleri ve bunların nasıl yorumlanacağına ilişkin kuralları kodlayabilirim.

Annika: Bu mantıklı. Bilgi temsili için ne tür resmi diller kullanıyorsunuz?

Amara: Bilgi temsili için kullanılabilecek birçok farklı türde biçimsel dil vardır. En popüler olanlardan bazıları mantık tabanlı diller, ontoloji dilleri ve çerçeve tabanlı dillerdir. Bu dillerin her birinin kendi avantajları ve dezavantajları vardır, bu nedenle özel uygulamanız için doğru olanı seçmek önemlidir.

Annika: İlginç. Belirli bir uygulama için doğru dili seçerken nasıl bir yol izliyorsunuz?

Amara: Bu uygulamaya göre değişir. Temsil etmeye çalıştığınız bilgi türünü, ihtiyaç duyduğunuz ayrıntı düzeyini ve elinizdeki zaman ve kaynak miktarını göz önünde bulundurmanız gerekir. Ayrıca, bazı diller diğerlerinden daha karmaşık olduğu için dilin karmaşıklığını da göz önünde bulundurmanız gerekir. Tüm bu faktörleri göz önünde bulundurduktan sonra, uygulamanız için hangi dilin en iyisi olduğuna karar verebilirsiniz.

Rule-Based Systems

Kural Tabanlı Sistemler

Örnek Paragraf:
Annika: Hi, Amara. I was thinking about something that I wanted to ask you.

Amara: Sure, what is it?

Annika: Have you heard of rule-based systems?

Amara: Yes, I have. What about them?

Annika: Well, I`m curious to know how they work. Could you explain it to me?

Amara: Sure. A rule-based system is a type of artificial intelligence system that uses a set of rules to determine the output of a given input. Basically, it is a system that uses a set of predetermined rules to process data.

Annika: OK, I understand. So, how do they work in practice?

Amara: Rule-based systems are used in many different areas of artificial intelligence, such as natural language processing, robotics, and expert systems. Basically, the system takes in data and then runs it through a set of rules to determine the output. For example, in natural language processing, the system takes in a sentence, and then applies a set of rules to determine the meaning of the sentence.

Annika: Interesting. So, how do these systems learn?

Amara: Rule-based systems are not designed to learn, instead they are designed to use the rules that are already given to them. They are not able to adapt to new situations or learn from their experiences, as is the case with machine learning systems.

Annika: I see. So, these systems are not able to learn like a human, but they are still useful in certain tasks.

Amara: Yes, that`s right. Rule-based systems are very useful in certain tasks, such as providing accurate and reliable results in a given set of conditions. They are also useful in providing consistent results in a shorter amount of time, as compared to other types of artificial intelligence.

Türkçe:
Merhaba, Amara. Sana sormak istediğim bir şey hakkında düşünüyordum.

Amara: Tabii, ne oldu?

Annika: Kural tabanlı sistemleri duydunuz mu?

Amara: Evet, var. Ne olmuş onlara?

Annika: Peki, nasıl çalıştıklarını merak ediyorum. Bana açıklayabilir misiniz?

Amara: Elbette. Kural tabanlı bir sistem, belirli bir girdinin çıktısını belirlemek için bir dizi kural kullanan bir yapay zeka sistemi türüdür. Temel olarak, verileri işlemek için önceden belirlenmiş bir dizi kural kullanan bir sistemdir.

Annika: Tamam, anladım. Peki, pratikte nasıl çalışıyorlar?

Amara: Kural tabanlı sistemler, doğal dil işleme, robotik ve uzman sistemler gibi yapay zekanın birçok farklı alanında kullanılmaktadır. Temel olarak, sistem verileri alır ve ardından çıktıyı belirlemek için bir dizi kuraldan geçirir. Örneğin, doğal dil işlemede sistem bir cümle alır ve ardından cümlenin anlamını belirlemek için bir dizi kural uygular.

Annika: İlginç. Peki, bu sistemler nasıl öğreniyor?

Amara: Kural tabanlı sistemler öğrenmek için tasarlanmamıştır, bunun yerine kendilerine zaten verilmiş olan kuralları kullanmak üzere tasarlanmışlardır. Makine öğrenimi sistemlerinde olduğu gibi yeni durumlara uyum sağlayamaz veya deneyimlerinden öğrenemezler.

Annika: Anlıyorum. Yani bu sistemler bir insan gibi öğrenemiyor ama yine de belirli görevlerde faydalı oluyorlar.

Amara: Evet, bu doğru. Kural tabanlı sistemler, belirli bir dizi koşulda doğru ve güvenilir sonuçlar sağlamak gibi belirli görevlerde çok kullanışlıdır. Ayrıca, diğer yapay zeka türlerine kıyasla daha kısa sürede tutarlı sonuçlar sağlamada da faydalıdırlar.

Algorithm Development

Algoritma Geliştirme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, how are you doing?

Amara: Pretty good, and you?

Annika: I`m doing okay, but I`m a bit stressed out. I`m working on a project related to Algorithm Development.

Amara: Oh, that sounds like a tough project. What kind of algorithms are you developing?

Annika: We`re trying to develop a new algorithm for image recognition. We`re hoping to be able to accurately detect objects in images without needing any human input.

Amara: Wow, that`s ambitious. What kind of challenges are you running into?

Annika: Well, it`s been a bit of a struggle. We`re having trouble with the accuracy of the algorithm, as well as trying to reduce the processing time. We`re also dealing with some issues related to the data set we`re using.

Amara: That sounds complicated. Is there anything I can do to help?

Annika: Well, I could use some assistance with the coding and debugging. If you have any experience with machine learning, that would be great.

Amara: Sure, I can look into it. Let me know what I can do and I`ll be happy to help.

Annika: Thanks, Amara. That would be really helpful.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, nasılsın?

Amara: Oldukça iyi, ya sen?

Annika: İyi gidiyorum ama biraz stresliyim. Algoritma Geliştirme ile ilgili bir proje üzerinde çalışıyorum.

Amara: Kulağa zor bir proje gibi geliyor. Ne tür algoritmalar geliştiriyorsunuz?

Annika: Görüntü tanıma için yeni bir algoritma geliştirmeye çalışıyoruz. Herhangi bir insan girdisine ihtiyaç duymadan görüntülerdeki nesneleri doğru bir şekilde tespit edebilmeyi umuyoruz.

Amara: Vay canına, bu çok iddialı. Ne tür zorluklarla karşılaşıyorsunuz?

Annika: Bu biraz zorlu bir süreç oldu. Algoritmanın doğruluğu konusunda sorun yaşıyoruz ve işlem süresini azaltmaya çalışıyoruz. Ayrıca kullandığımız veri setiyle ilgili bazı sorunlarla da uğraşıyoruz.

Amara: Kulağa karmaşık geliyor. Yardım edebileceğim bir şey var mı?

Annika: Kodlama ve hata ayıklama konusunda biraz yardım alabilirim. Makine öğrenimi konusunda deneyiminiz varsa, bu harika olur.

Amara: Elbette, bunu araştırabilirim. Ne yapabileceğimi söyleyin, yardımcı olmaktan mutluluk duyarım.

Annika: Teşekkürler, Amara. Bu gerçekten çok yardımcı olur.

Data Mining

Veri Madenciliği

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard of data mining?

Amara: No, I haven’t. What is it?

Annika: Data mining is the process of extracting valuable data from large datasets. It’s used to identify patterns and trends in data, and then use that information to make decisions.

Amara: Interesting! How is it used?

Annika: It’s used in many different industries. For example, it can be used in marketing to help businesses understand customer behavior and develop targeted campaigns. It can also be used in finance to identify fraudulent activity.

Amara: Wow, so it can be used for good or bad?

Annika: Yes, it can. It all depends on how it’s used. That’s why data mining is so important. It’s an essential tool in the digital age, and it can be used to improve decision making and gain insight into customer trends.

Amara: That makes sense. So how does one go about data mining?

Annika: Well, it usually involves a combination of techniques like machine learning, statistical analysis, and natural language processing. It also involves gathering data from various sources like web logs, social media, and surveys. Once the data is gathered, it needs to be cleaned and organized before it can be analyzed.

Amara: That sounds complicated.

Annika: It can be, but there are many tools and technologies available to make it easier. Plus, there are a lot of resources available to help people learn more about data mining. It’s definitely a skill worth learning!

Türkçe:
Annika: Hey Amara, veri madenciliğini duydun mu?

Hayır, görmedim. Ne oldu?

Annika: Veri madenciliği, büyük veri kümelerinden değerli verilerin çıkarılması sürecidir. Verilerdeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek ve ardından bu bilgileri karar vermek için kullanmak için kullanılır.

Amara: İlginç! Nasıl kullanılıyor?

Annika: Birçok farklı sektörde kullanılıyor. Örneğin, işletmelerin müşteri davranışlarını anlamalarına ve hedefli kampanyalar geliştirmelerine yardımcı olmak için pazarlamada kullanılabilir. Ayrıca finans alanında dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için de kullanılabilir.

Amara: Vay canına, yani iyi ya da kötü yönde kullanılabilir mi?

Annika: Evet, olabilir. Her şey nasıl kullanıldığına bağlı. Veri madenciliği bu yüzden çok önemli. Dijital çağda önemli bir araçtır ve karar verme sürecini iyileştirmek ve müşteri eğilimleri hakkında fikir edinmek için kullanılabilir.

Amara: Bu mantıklı. Peki veri madenciliği nasıl yapılır?

Annika: Genellikle makine öğrenimi, istatistiksel analiz ve doğal dil işleme gibi tekniklerin bir kombinasyonunu içerir. Ayrıca web günlükleri, sosyal medya ve anketler gibi çeşitli kaynaklardan veri toplamayı da içerir. Veriler toplandıktan sonra, analiz edilebilmeleri için temizlenmeleri ve düzenlenmeleri gerekir.

Amara: Kulağa karmaşık geliyor.

Annika: Olabilir, ancak bunu kolaylaştırmak için birçok araç ve teknoloji mevcut. Ayrıca, insanların veri madenciliği hakkında daha fazla bilgi edinmelerine yardımcı olacak pek çok kaynak mevcut. Kesinlikle öğrenmeye değer bir beceri!

Knowledge Graphs

Bilgi Grafikleri

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard about Knowledge Graphs?
Amara: No, I haven`t. What are Knowledge Graphs?
Annika: Knowledge Graphs are an interconnected network of information that allow computers to understand the relationships between different concepts.
Amara: That sounds really interesting. What kind of information can be stored in a Knowledge Graph?
Annika: Knowledge Graphs can store structured and unstructured data such as facts, entities, relationships, and other information. For example, a Knowledge Graph can store information about a person such as their name, age, occupation, relationships, and more.
Amara: Wow, that`s really cool. How are Knowledge Graphs used?
Annika: Knowledge Graphs are used to power semantic search, natural language processing, machine learning, and automated reasoning. They can also be used to generate insights from large datasets, such as in data mining and predictive analytics.
Amara: That`s really amazing. How do you create a Knowledge Graph?
Annika: Creating a Knowledge Graph requires a lot of data cleansing and integration. You will also need to define the relationships between different entities in the graph. Once the graph is created, it can be used for a variety of applications.
Amara: That sounds like a lot of work. Is there an easier way to create a Knowledge Graph?
Annika: Yes, there are a few different tools and services that can help you create and manage Knowledge Graphs. These tools can help automate the process and make it easier to build and maintain a Knowledge Graph.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Bilgi Grafiklerini duydun mu?
Amara: Hayır, duymadım. Bilgi Grafikleri nedir?
Annika: Bilgi Grafikleri, bilgisayarların farklı kavramlar arasındaki ilişkileri anlamasını sağlayan birbirine bağlı bir bilgi ağıdır.
Amara: Kulağa gerçekten ilginç geliyor. Bir Bilgi Grafiğinde ne tür bilgiler depolanabilir?
Annika: Bilgi Grafikleri gerçekler, varlıklar, ilişkiler ve diğer bilgiler gibi yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri depolayabilir. Örneğin, bir Bilgi Grafiği bir kişi hakkında adı, yaşı, mesleği, ilişkileri ve daha fazlası gibi bilgileri depolayabilir.
Amara: Vay canına, bu gerçekten harika. Bilgi Grafikleri nasıl kullanılır?
Annika: Bilgi Grafikleri semantik arama, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve otomatik muhakemeyi güçlendirmek için kullanılır. Ayrıca veri madenciliği ve tahmine dayalı analitik gibi büyük veri kümelerinden içgörü üretmek için de kullanılabilirler.
Amara: Bu gerçekten şaşırtıcı. Bir Bilgi Grafiği nasıl oluşturulur?
Annika: Bir Bilgi Grafiği oluşturmak çok sayıda veri temizliği ve entegrasyonu gerektirir. Ayrıca grafikteki farklı varlıklar arasındaki ilişkileri de tanımlamanız gerekecektir. Grafik oluşturulduktan sonra çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.
Amara: Bu kulağa çok fazla iş gibi geliyor. Bilgi Grafiği oluşturmanın daha kolay bir yolu var mı?
Annika: Evet, Bilgi Grafikleri oluşturmanıza ve yönetmenize yardımcı olabilecek birkaç farklı araç ve hizmet var. Bu araçlar süreci otomatikleştirmeye yardımcı olabilir ve bir Bilgi Grafiği oluşturmayı ve sürdürmeyi kolaylaştırabilir.

Unsupervised Learning

Denetimsiz Öğrenme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, did you hear about unsupervised learning?

Amara: No, I haven’t. What is it?

Annika: Unsupervised learning is a type of machine learning that allows computers to learn without being explicitly programmed.

Amara: Interesting. What kind of tasks can it be used to solve?

Annika: Unsupervised learning can be used to identify patterns and make predictions from data. For example, it can be used to make recommendations for products, detect anomalies in data, or classify data points.

Amara: That’s really cool! How does it work?

Annika: Well, the algorithm looks for patterns in the data and makes predictions based on those patterns. It uses a technique called clustering to group data points that share similar characteristics.

Amara: So it’s like data mining?

Annika: Sort of, but it’s more sophisticated. Unsupervised learning is more flexible because it doesn’t require the data to be labeled. It’s also more efficient because it doesn’t need to be manually programmed.

Amara: That’s really interesting. Is it used in any practical applications?

Annika: Absolutely. Unsupervised learning is used in natural language processing, robotics, and computer vision. It’s also used in recommendation systems and predictive analytics.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, denetimsiz öğrenmeyi duydun mu?

Hayır, görmedim. Ne oldu?

Annika: Denetimsiz öğrenme, bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenmesini sağlayan bir makine öğrenimi türüdür.

Amara: İlginç. Ne tür görevleri çözmek için kullanılabilir?

Annika: Denetimsiz öğrenme, örüntüleri tanımlamak ve verilerden tahminler yapmak için kullanılabilir. Örneğin, ürünler için önerilerde bulunmak, verilerdeki anormallikleri tespit etmek veya veri noktalarını sınıflandırmak için kullanılabilir.

Amara: Bu gerçekten harika! Nasıl çalışıyor?

Annika: Algoritma verilerdeki örüntüleri arar ve bu örüntülere dayanarak tahminlerde bulunur. Benzer özellikleri paylaşan veri noktalarını gruplamak için kümeleme adı verilen bir teknik kullanır.

Amara: Yani veri madenciliği gibi mi?

Annika: Sayılır ama daha sofistike. Denetimsiz öğrenme daha esnektir çünkü verilerin etiketlenmesini gerektirmez. Ayrıca daha verimlidir çünkü manuel olarak programlanması gerekmez.

Amara: Bu gerçekten ilginç. Herhangi bir pratik uygulamada kullanılıyor mu?

Annika: Kesinlikle. Denetimsiz öğrenme doğal dil işleme, robotik ve bilgisayarla görme alanlarında kullanılır. Ayrıca öneri sistemlerinde ve tahmine dayalı analitikte de kullanılır.

Natural Language Understanding

Doğal Dil Anlama

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard about Natural Language Understanding?

Amara: What’s that?

Annika: Natural Language Understanding is a form of artificial intelligence that enables computers to recognize and interpret human language. It’s different from Natural Language Processing, which is a related field, because Natural Language Understanding takes the meaning and context of words into account to provide more accurate results.

Amara: That sounds interesting. How is it used?

Annika: Natural Language Understanding is used in many different applications, including automated customer service agents, voice recognition, and natural language search. It can also be used to generate insights from unstructured data and to create more accurate chatbots.

Amara: Wow, that’s incredible! What kind of data does it need to work?

Annika: Natural Language Understanding works best with large datasets that contain text data, such as tweets, news articles, and conversations. The more data it has to work with, the better the results will be.

Amara: That makes sense. Is Natural Language Understanding difficult to implement?

Annika: Not necessarily. It depends on the complexity of the problem you’re trying to solve. In general, Natural Language Understanding is relatively easy to implement, but it does require some knowledge of machine learning and data science.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Doğal Dil Anlama konusunu duydun mu?

O da ne?

Annika: Doğal Dil Anlama, bilgisayarların insan dilini tanımasını ve yorumlamasını sağlayan bir yapay zeka biçimidir. İlgili bir alan olan Doğal Dil İşleme`den farklıdır, çünkü Doğal Dil Anlama, daha doğru sonuçlar sağlamak için kelimelerin anlamını ve bağlamını dikkate alır.

Amara: Kulağa ilginç geliyor. Nasıl kullanılıyor?

Annika: Doğal Dil Anlama, otomatik müşteri hizmetleri temsilcileri, ses tanıma ve doğal dil araması dahil olmak üzere birçok farklı uygulamada kullanılmaktadır. Ayrıca yapılandırılmamış verilerden içgörü üretmek ve daha doğru sohbet robotları oluşturmak için de kullanılabilir.

Amara: Vay canına, bu inanılmaz! Çalışması için ne tür verilere ihtiyaç duyuyor?

Annika: Doğal Dil Anlama, tweetler, haber makaleleri ve konuşmalar gibi metin verileri içeren büyük veri kümeleriyle en iyi şekilde çalışır. Ne kadar çok veriyle çalışılırsa sonuçlar da o kadar iyi olur.

Amara: Bu mantıklı. Doğal Dil Anlayışını uygulamak zor mu?

Annika: Şart değil. Bu, çözmeye çalıştığınız sorunun karmaşıklığına bağlıdır. Genel olarak, Doğal Dil Anlama`yı uygulamak nispeten kolaydır, ancak makine öğrenimi ve veri bilimi hakkında biraz bilgi gerektirir.

Supervised Learning

Gözetimli Öğrenme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, what do you think about supervised learning?

Amara: Supervised learning? Well, it`s a type of machine learning algorithm where you have input data and known output data. The algorithm then uses the input and output data to find patterns and make predictions.

Annika: Right, but what makes supervised learning different from other machine learning algorithms?

Amara: The main difference is that with supervised learning, you already have the answer to the problem. This makes it easier to learn from the data, since you know what the correct answer is supposed to be.

Annika: That makes sense. So what types of problems can supervised learning be used to solve?

Amara: Supervised learning can be used to solve many different types of problems, including classification, regression, and recommendation problems. It can also be used to predict future values based on past data.

Annika: Interesting. How do you train a supervised learning model?

Amara: Generally, you need to split your data into training and testing sets. The training set is used to train the model, while the testing set is used to evaluate its performance. You can also use cross-validation to further evaluate the model`s performance.

Annika: That`s great. Thanks for explaining supervised learning to me!

Türkçe:
Annika: Hey Amara, denetimli öğrenme hakkında ne düşünüyorsun?

Amara: Denetimli öğrenme mi? Bu, girdi verilerine ve bilinen çıktı verilerine sahip olduğunuz bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Algoritma daha sonra kalıpları bulmak ve tahminler yapmak için girdi ve çıktı verilerini kullanır.

Annika: Doğru, ama denetimli öğrenmeyi diğer makine öğrenimi algoritmalarından farklı kılan nedir?

Amara: Temel fark, denetimli öğrenmede sorunun cevabına zaten sahip olmanızdır. Doğru cevabın ne olması gerektiğini bildiğiniz için bu, verilerden öğrenmeyi kolaylaştırır.

Annika: Bu mantıklı. Peki denetimli öğrenme ne tür problemleri çözmek için kullanılabilir?

Amara: Denetimli öğrenme, sınıflandırma, regresyon ve öneri problemleri dahil olmak üzere birçok farklı problem türünü çözmek için kullanılabilir. Ayrıca geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için de kullanılabilir.

Annika: İlginç. Denetimli bir öğrenme modelini nasıl eğitirsiniz?

Amara: Genel olarak, verilerinizi eğitim ve test setlerine ayırmanız gerekir. Eğitim seti modeli eğitmek için kullanılırken, test seti modelin performansını değerlendirmek için kullanılır. Modelin performansını daha fazla değerlendirmek için çapraz doğrulamayı da kullanabilirsiniz.

Annika: Bu harika. Denetimli öğrenmeyi bana açıkladığınız için teşekkürler!

Expert Systems

Uzman Sistemler

Örnek Paragraf:
Annika: Hi Amara! What are you working on?

Amara: Hi Annika! I`m working on a project about Expert Systems.

Annika: What is an Expert System?

Amara: It`s an artificial intelligence system that emulates the decision-making ability of a human expert. They use a combination of machine learning algorithms and knowledge bases to provide solutions to complex problems.

Annika: That sounds fascinating! How do they work?

Amara: Well, they rely on a knowledge base that contains facts and rules about a particular domain. The Expert System uses this knowledge base to process inputs and generate outputs. It can also learn from past experiences and use that knowledge to inform future decisions.

Annika: Interesting! Can you give me an example of how it`s used?

Amara: Sure. Expert Systems are used in many areas, such as medical diagnosis, financial analysis, and robotics. For example, a medical diagnosis Expert System might use a knowledge base of medical symptoms and conditions to diagnose a patient`s illness.

Annika: Wow, that`s really cool! What other applications do they have?

Amara: Expert Systems are also used in fields like engineering, manufacturing, and logistics. They can be used to optimize production processes, diagnose equipment malfunctions, and plan efficient delivery routes.

Annika: That`s really impressive. It sounds like Expert Systems have a lot of potential applications.

Amara: Absolutely! The possibilities for Expert Systems are practically endless.

Türkçe:
Annika: Merhaba Amara! Ne üzerinde çalışıyorsun?

Amara: Merhaba Annika! Uzman Sistemler hakkında bir proje üzerinde çalışıyorum.

Annika: Uzman Sistem nedir?

Amara: Bir insan uzmanın karar verme yeteneğini taklit eden bir yapay zeka sistemidir. Karmaşık sorunlara çözüm sağlamak için makine öğrenimi algoritmaları ve bilgi tabanlarının bir kombinasyonunu kullanırlar.

Annika: Kulağa büyüleyici geliyor! Nasıl çalışıyorlar?

Amara: Belirli bir alanla ilgili gerçekleri ve kuralları içeren bir bilgi tabanına dayanırlar. Uzman Sistem, girdileri işlemek ve çıktılar üretmek için bu bilgi tabanını kullanır. Ayrıca geçmiş deneyimlerden öğrenebilir ve bu bilgiyi gelecekteki kararları bilgilendirmek için kullanabilir.

Annika: İlginç! Nasıl kullanıldığına dair bir örnek verebilir misiniz?

Uzman Sistemler tıbbi teşhis, finansal analiz ve robotik gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Örneğin, bir tıbbi teşhis Uzman Sistemi, bir hastanın hastalığını teşhis etmek için tıbbi semptomlar ve koşullardan oluşan bir bilgi tabanı kullanabilir.

Annika: Vay canına, bu gerçekten harika! Başka ne gibi uygulamaları var?

Amara: Uzman Sistemler mühendislik, üretim ve lojistik gibi alanlarda da kullanılmaktadır. Üretim süreçlerini optimize etmek, ekipman arızalarını teşhis etmek ve verimli teslimat rotaları planlamak için kullanılabilirler.

Annika: Bu gerçekten etkileyici. Uzman Sistemlerin pek çok potansiyel uygulaması var gibi görünüyor.

Amara: Kesinlikle! Uzman Sistemler için olasılıklar neredeyse sonsuzdur.

Natural Language Generation

Doğal Dil Üretimi

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard of Natural Language Generation?

Amara: No, what is that?

Annika: Natural Language Generation is a technology that enables computers to generate human-like natural language text from data.

Amara: Wow, that sounds really cool. How does it work?

Annika: Well, it uses algorithms to analyze data and then generate natural language from it. It can be used to generate reports, summaries, and other forms of textual content.

Amara: That`s amazing! What kind of data does it use?

Annika: It can use structured data, such as databases, spreadsheets, and other structured sources, as well as unstructured data, such as text from documents, emails, and other sources.

Amara: That`s so cool! What kind of applications does it have?

Annika: Natural language generation has many applications, such as summarizing data for reports, creating personalized emails and other content, or generating natural language descriptions of datasets. It can also be used in natural language processing tasks such as summarization, question answering, and dialogue systems.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Doğal Dil Üretimini duydun mu?

Amara: Hayır, o nedir?

Annika: Doğal Dil Üretimi, bilgisayarların verilerden insan benzeri doğal dil metinleri üretmesini sağlayan bir teknolojidir.

Amara: Vay canına, kulağa gerçekten harika geliyor. Nasıl çalışıyor?

Annika: Verileri analiz etmek ve ardından bunlardan doğal dil oluşturmak için algoritmalar kullanır. Raporlar, özetler ve diğer metinsel içerik biçimlerini oluşturmak için kullanılabilir.

Amara: Bu inanılmaz! Ne tür veriler kullanıyor?

Annika: Veritabanları, elektronik tablolar ve diğer yapılandırılmış kaynaklar gibi yapılandırılmış verilerin yanı sıra belgelerden, e-postalardan ve diğer kaynaklardan gelen metinler gibi yapılandırılmamış verileri de kullanabilir.

Amara: Bu çok havalı! Ne tür uygulamaları var?

Annika: Doğal dil üretimi, raporlar için verileri özetlemek, kişiselleştirilmiş e-postalar ve diğer içerikler oluşturmak veya veri kümelerinin doğal dil açıklamalarını oluşturmak gibi birçok uygulamaya sahiptir. Özetleme, soru yanıtlama ve diyalog sistemleri gibi doğal dil işleme görevlerinde de kullanılabilir.

Deep Learning

Derin Öğrenme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard about deep learning?

Amara: No, what’s that?

Annika: Deep learning is a subset of machine learning that uses algorithms to model data with multiple layers of abstraction.

Amara: Wow, that sounds interesting. What kind of data can you use it on?

Annika: You can use deep learning on a variety of data types such as text, images, audio, and video. It’s a powerful tool for understanding data.

Amara: What kind of tasks can you use deep learning for?

Annika: You can use it for tasks such as recognizing patterns, predicting outcomes, and classifying data. It’s especially useful for tasks that require complex processing and understanding of data.

Amara: That’s really cool. How is deep learning different from traditional machine learning?

Annika: Well, traditional machine learning algorithms are limited in their ability to detect patterns in data. Deep learning algorithms, on the other hand, can detect more complex patterns and correlations in data. They can also be used for unsupervised learning tasks, which means they can detect patterns without being explicitly trained.

Amara: That sounds really useful. How can I learn more about deep learning?

Annika: There are lots of resources online, like tutorials and courses. Also, if you want to get hands-on experience, there are tools like TensorFlow and Keras that you can use to build deep learning models.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, derin öğrenmeyi duydun mu?

Hayır, o ne?

Annika: Derin öğrenme, verileri çoklu soyutlama katmanlarıyla modellemek için algoritmalar kullanan bir makine öğrenimi alt kümesidir.

Amara: Vay canına, kulağa ilginç geliyor. Ne tür veriler üzerinde kullanabiliyorsunuz?

Annika: Derin öğrenmeyi metin, görüntü, ses ve video gibi çeşitli veri türleri üzerinde kullanabilirsiniz. Verileri anlamak için güçlü bir araçtır.

Amara: Derin öğrenmeyi ne tür görevler için kullanabilirsiniz?

Annika: Kalıpları tanıma, sonuçları tahmin etme ve verileri sınıflandırma gibi görevler için kullanabilirsiniz. Özellikle verilerin karmaşık bir şekilde işlenmesini ve anlaşılmasını gerektiren görevler için kullanışlıdır.

Amara: Bu gerçekten harika. Derin öğrenmenin geleneksel makine öğreniminden farkı nedir?

Annika: Geleneksel makine öğrenimi algoritmalarının verilerdeki örüntüleri tespit etme becerileri sınırlıdır. Derin öğrenme algoritmaları ise verilerdeki daha karmaşık örüntüleri ve korelasyonları tespit edebilir. Ayrıca denetimsiz öğrenme görevleri için de kullanılabilirler, yani açıkça eğitilmeden örüntüleri tespit edebilirler.

Amara: Kulağa gerçekten faydalı geliyor. Derin öğrenme hakkında nasıl daha fazla bilgi edinebilirim?

Annika: İnternette eğitimler ve kurslar gibi pek çok kaynak var. Ayrıca, uygulamalı deneyim kazanmak istiyorsanız, derin öğrenme modelleri oluşturmak için kullanabileceğiniz TensorFlow ve Keras gibi araçlar vardır.

Automated Summarization

Otomatik Özetleme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, have you heard about Automated Summarization?

Amara: No, I haven`t. What is it?

Annika: Automated Summarization is a process of creating summaries of documents or articles using natural language processing, machine learning, and computational linguistics. Basically, it`s a computer program that can understand the text and summarize it automatically.

Amara: Wow, that`s impressive. How does it work?

Annika: Automated summarization works by analyzing the text and extracting the key points. It then creates a summary of the text that is much shorter than the original. It can also identify the main topics and keywords in the text, which can be very useful.

Amara: That sounds really useful. What types of applications can it be used for?

Annika: Automated summarization can be used for a variety of applications. For example, it can be used for news articles, research papers, and other long documents. It can also be used for summarizing conversations, which can be helpful for meeting notes.

Amara: That`s really interesting. How accurate is it?

Annika: Automated summarization is usually very accurate. It`s able to capture the most important information from the text without losing any of the important details. However, it`s important to remember that it`s still only a machine, so it`s not perfect.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Otomatik Özetlemeyi duydun mu?

Hayır, görmedim. Ne oldu?

Annika: Otomatik Özetleme, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve hesaplamalı dilbilimi kullanarak belgelerin veya makalelerin özetlerini oluşturma sürecidir. Temel olarak, metni anlayabilen ve otomatik olarak özetleyebilen bir bilgisayar programıdır.

Amara: Vay canına, bu etkileyici. Nasıl çalışıyor?

Annika: Otomatik özetleme, metni analiz ederek ve kilit noktaları çıkararak çalışır. Daha sonra metnin orijinalinden çok daha kısa bir özetini oluşturur. Ayrıca metindeki ana konuları ve anahtar kelimeleri de belirleyebilir ki bu çok faydalı olabilir.

Amara: Kulağa gerçekten kullanışlı geliyor. Ne tür uygulamalar için kullanılabilir?

Annika: Otomatik özetleme çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. Örneğin, haber makaleleri, araştırma makaleleri ve diğer uzun belgeler için kullanılabilir. Ayrıca, toplantı notları için yararlı olabilecek konuşmaları özetlemek için de kullanılabilir.

Amara: Bu gerçekten ilginç. Ne kadar doğru?

Annika: Otomatik özetleme genellikle çok doğrudur. Önemli ayrıntıların hiçbirini kaybetmeden metindeki en önemli bilgileri yakalayabilir. Ancak, yine de sadece bir makine olduğunu unutmamak önemlidir, bu yüzden mükemmel değildir.

Natural Language Processing

Doğal Dil İşleme

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, I just heard about something called Natural Language Processing. Have you ever heard of it?

Amara: Sure, I know about it. Natural Language Processing is a technology that allows machines to understand, interpret, and generate human language.

Annika: Wow, that sounds really cool. What can it be used for?

Amara: It can be used for a variety of applications. For example, it can be used in voice recognition and speech recognition, or to produce intelligent chatbots.

Annika: That`s really interesting. Is it hard to learn?

Amara: That depends on the level of complexity you are looking to achieve. Natural Language Processing is a broad field, and it takes time and effort to develop a deep understanding. But there are many resources out there if you want to get started.

Annika: What kind of resources?

Amara: There are lots of online tutorials, books, and websites that can help you get started. There are also some great online courses available if you want to learn more. Plus, there are plenty of open source libraries and frameworks you can use to get started.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, Doğal Dil İşleme diye bir şey duydum. Hiç duymuş muydun?

Amara: Elbette, biliyorum. Doğal Dil İşleme, makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlayan bir teknolojidir.

Annika: Vay canına, kulağa gerçekten harika geliyor. Ne için kullanılabilir?

Amara: Çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. Örneğin ses tanıma ve konuşma tanımada ya da akıllı chatbotlar üretmek için kullanılabilir.

Annika: Bu gerçekten ilginç. Öğrenmesi zor mu?

Amara: Bu, ulaşmak istediğiniz karmaşıklık düzeyine bağlıdır. Doğal Dil İşleme geniş bir alandır ve derin bir anlayış geliştirmek zaman ve çaba gerektirir. Ancak başlamak istiyorsanız pek çok kaynak var.

Annika: Ne tür kaynaklar?

Amara: Başlamanıza yardımcı olabilecek çok sayıda çevrimiçi eğitim, kitap ve web sitesi var. Daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız bazı harika çevrimiçi kurslar da mevcut. Ayrıca, başlamak için kullanabileceğiniz çok sayıda açık kaynak kütüphanesi ve framework var.

Ontology

Ontoloji

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, what are you working on?
Amara: I`m trying to make sense of this ontology. It`s really complicated.
Annika: Hmm, what exactly is an ontology?
Amara: Basically, it`s a conceptual model of how different concepts and objects in a certain domain are interrelated. It`s like a map of the knowledge in a certain field.
Annika: So it`s like a system for organizing information?
Amara: Yes, exactly! It`s a way to categorize and structure information, so it`s easier to access and use.
Annika: Interesting. What other applications does ontology have?
Amara: Well, it can help us develop artificial intelligence systems and provide a better understanding of how different concepts and objects interact. It can also be used in knowledge management and natural language processing.
Annika: Wow, that`s really cool. So, what are you doing specifically with this ontology?
Amara: I`m trying to create a detailed representation of the different objects and concepts in the domain so I can better understand the relationships between them.
Annika: Sounds like a lot of work.
Annika: It is. But it`s also a really interesting challenge. I`m enjoying it so far.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, ne üzerinde çalışıyorsun?
Amara: Bu ontolojiyi anlamlandırmaya çalışıyorum. Gerçekten çok karmaşık.
Annika: Hmm, ontoloji tam olarak nedir?
Amara: Temel olarak, belirli bir alandaki farklı kavramların ve nesnelerin birbiriyle nasıl ilişkili olduğuna dair kavramsal bir modeldir. Belirli bir alandaki bilginin bir haritası gibidir.
Annika: Yani bilgiyi organize etmek için bir sistem gibi mi?
Amara: Evet, kesinlikle! Bilgiyi kategorize etmenin ve yapılandırmanın bir yoludur, böylece erişilmesi ve kullanılması daha kolay olur.
Annika: İlginç. Ontolojinin başka ne gibi uygulamaları var?
Amara: Yapay zeka sistemleri geliştirmemize yardımcı olabilir ve farklı kavramların ve nesnelerin nasıl etkileşime girdiğini daha iyi anlamamızı sağlayabilir. Ayrıca bilgi yönetimi ve doğal dil işlemede de kullanılabilir.
Annika: Vay canına, bu gerçekten harika. Peki, bu ontoloji ile özellikle ne yapıyorsunuz?
Amara: Etki alanındaki farklı nesne ve kavramların ayrıntılı bir temsilini oluşturmaya çalışıyorum, böylece aralarındaki ilişkileri daha iyi anlayabiliyorum.
Annika: Kulağa çok fazla iş gibi geliyor.
Annika: Öyle. Ama aynı zamanda gerçekten ilginç bir meydan okuma. Şimdiye kadar keyif aldım.

Evolutionary Algorithms

Evrimsel Algoritmalar

Örnek Paragraf:
Annika: Hey, Amara, have you ever heard of something called Evolutionary Algorithms?

Amara: No, I haven’t. What are they?

Annika: Evolutionary Algorithms are a type of Artificial Intelligence algorithms that can help solve complex problems. They use an evolutionary process to evaluate a population of potential solutions and find the best one.

Amara: Interesting. How does the evolutionary process work?

Annika: Well, it’s a randomized search process. It starts with a set of potential solutions and then uses a set of rules to evaluate the solutions and select the best ones. Then, those solutions are combined and modified, and the process is repeated. This allows the algorithm to find the best solution.

Amara: Wow, that’s really cool. How can these algorithms be used?

Annika: Evolutionary Algorithms can be used for a wide range of tasks. They are often used to optimize complex systems, such as in engineering, finance, and robotics. They can also be used to develop strategies for playing games and to analyze large datasets.

Amara: That’s amazing. I’d love to learn more about Evolutionary Algorithms.

Annika: Absolutely. There are plenty of great resources online that you can use to learn more. You can also find some great books that talk about this topic in more detail.

Türkçe:
Annika: Hey, Amara, Evrimsel Algoritmalar diye bir şey duydun mu hiç?

Hayır, görmedim. Nedir onlar?

Annika: Evrimsel Algoritmalar, karmaşık problemleri çözmeye yardımcı olabilecek bir tür Yapay Zeka algoritmasıdır. Potansiyel çözümlerden oluşan bir popülasyonu değerlendirmek ve en iyisini bulmak için evrimsel bir süreç kullanırlar.

Amara: İlginç. Evrimsel süreç nasıl işliyor?

Annika: Bu rastgele bir arama süreci. Bir dizi potansiyel çözümle başlar ve ardından çözümleri değerlendirmek ve en iyilerini seçmek için bir dizi kural kullanır. Daha sonra, bu çözümler birleştirilir ve değiştirilir ve süreç tekrarlanır. Bu, algoritmanın en iyi çözümü bulmasını sağlar.

Amara: Vay canına, bu gerçekten harika. Bu algoritmalar nasıl kullanılabilir?

Annika: Evrimsel Algoritmalar çok çeşitli görevler için kullanılabilir. Genellikle mühendislik, finans ve robotik gibi karmaşık sistemleri optimize etmek için kullanılırlar. Ayrıca oyun oynamak için stratejiler geliştirmek ve büyük veri kümelerini analiz etmek için de kullanılabilirler.

Amara: Bu harika. Evrimsel Algoritmalar hakkında daha fazla şey öğrenmek isterim.

Annika: Kesinlikle. İnternette daha fazla bilgi edinmek için kullanabileceğiniz pek çok harika kaynak var. Ayrıca bu konu hakkında daha ayrıntılı konuşan bazı harika kitaplar da bulabilirsiniz.

Genetic Algorithms

Genetik Algoritmalar

Örnek Paragraf:
Annika: Hey Amara, what are you working on?

Amara: I`m trying to figure out a solution to a complex problem using genetic algorithms.

Annika: What`s a genetic algorithm?

Amara: Genetic algorithms are a type of artificial intelligence that applies Darwinian principles to problem solving. They use algorithms that simulate the process of natural selection to find solutions to complex problems.

Annika: Wow, that sounds complicated. How does it work?

Amara: Well, the algorithm starts by generating a population of solutions to the problem. Then, it applies selection criteria and evaluates each of the solutions based on how well it solves the problem. After that, it will apply genetic operators such as mutation and crossover to create new solutions that are more fit. This process is repeated until a satisfactory solution is found.

Annika: Interesting! So are there any advantages of using genetic algorithms?

Amara: Yes, there are several advantages. For one, they can solve complex problems that would be too difficult for traditional algorithms. They are also flexible and can be adapted to different types of problems. Furthermore, they don`t require a lot of data and can find solutions even if only limited information is available. Finally, they are fast and can search through thousands of solutions in a relatively short period of time.

Türkçe:
Annika: Hey Amara, ne üzerinde çalışıyorsun?

Amara: Genetik algoritmaları kullanarak karmaşık bir soruna çözüm bulmaya çalışıyorum.

Annika: Genetik algoritma nedir?

Amara: Genetik algoritmalar, Darwinci ilkeleri problem çözmeye uygulayan bir yapay zeka türüdür. Karmaşık sorunlara çözüm bulmak için doğal seçilim sürecini simüle eden algoritmalar kullanırlar.

Annika: Vay canına, kulağa karmaşık geliyor. Nasıl çalışıyor?

Amara: Algoritma, problem için bir çözüm popülasyonu oluşturarak başlar. Ardından, seçim kriterlerini uygular ve her bir çözümü sorunu ne kadar iyi çözdüğüne göre değerlendirir. Bundan sonra, daha uygun yeni çözümler oluşturmak için mutasyon ve çaprazlama gibi genetik operatörler uygular. Bu işlem tatmin edici bir çözüm bulunana kadar tekrarlanır.

Annika: İlginç! Peki genetik algoritma kullanmanın avantajları var mı?

Amara: Evet, çeşitli avantajları var. Birincisi, geleneksel algoritmalar için çok zor olabilecek karmaşık problemleri çözebilirler. Ayrıca esnektirler ve farklı problem türlerine uyarlanabilirler. Ayrıca, çok fazla veri gerektirmezler ve yalnızca sınırlı bilgi mevcut olsa bile çözüm bulabilirler. Son olarak, hızlıdırlar ve nispeten kısa bir süre içinde binlerce çözüm arasında arama yapabilirler.

Yapay Zeka Uzmanlarının İngilizce Bilmesi Önemli mi?

İlgili kurslar: İngilizce Kursları

Bilişsel Hesaplama

Veri Bilimi

Tahmine Dayalı Analitik

Sinir Ağları

Sınıflandırma

Makine Zekası

Yapay Zeka İleişimi

Ses Tanıma

Görüntü Tanıma

Otomatik Teorem Kanıtlama

Otomatik Karar Verme

Nesne Tanıma

Sezgisel Arama

Makine Çevirisi

Genetik Programlama

Otomatik Akıl Yürütme

Kümeleme Algoritmaları

Özellik Mühendisliği

Pekiştirmeli Öğrenme

Karar Ağaçları

Bayes Ağları

Bulanık Mantık

Markov Modelleri

Metin Analizi

Makine Öğrenimi

Veri Düzenleme

Bilgisayarla Görme

Robotik

Sürü Zekası

Bilişsel Robotik

Bilgi Temsili

Kural Tabanlı Sistemler

Algoritma Geliştirme

Veri Madenciliği

Bilgi Grafikleri

Denetimsiz Öğrenme

Doğal Dil Anlama

Gözetimli Öğrenme

Uzman Sistemler

Doğal Dil Üretimi

Derin Öğrenme

Otomatik Özetleme

Doğal Dil İşleme

Ontoloji

Evrimsel Algoritmalar

Genetik Algoritmalar

Yapay Zeka Uzmanlarının Kullandığı İngilizce Kelimeler

Yapay Zeka Uzmanlarının Kullandığı İngilizce Kelimeler Hangileridir?

Yapay Zeka Uzmanlarının İngilizce Bilmesi Önemli mi?

İlgili Kurslar

Zihin Haritaları Eğitimi

Mobil Uygulamalar ve Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)

Python Eğitimi (İleri Seviye)

İlgili Makaleler

Veri Bilimi Nedir? Veri Bilimi Nasıl Yapılır?

Yapay Zeka ve Tarihi

Geleceğin Meslekleri Neler Olacak?

Yapay Zeka Uzmanlarının Kullandığı İngilizce Kelimeler Hangileridir?

Yapay Zeka Uzmanlarının İngilizce Bilmesi Önemli mi?