{"id":66288,"date":"2025-09-29T14:53:32","date_gmt":"2025-09-29T11:53:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.englishcentral.com\/blog\/?p=66288"},"modified":"2025-09-29T14:53:32","modified_gmt":"2025-09-29T11:53:32","slug":"yapay-zeka-ile-alakali-ingilizce-kelimeler","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.englishcentral.com\/blog\/yapay-zeka-ile-alakali-ingilizce-kelimeler\/","title":{"rendered":"Yapay Zeka ile Alakal\u0131 \u0130ngilizce Kelimeler"},"content":{"rendered":"
\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t

\u0130nsanl\u0131\u011fa yard\u0131m etmek ve destek olmak amac\u0131yla tasarlanm\u0131\u015f bir ara\u00e7 olan yapay zek\u00e2, kendi alan\u0131nda bir\u00e7ok \u00f6zelle\u015fmi\u015f terim bar\u0131nd\u0131r\u0131r. Amac\u0131n\u0131 anlamak ve onu g\u00fcnl\u00fck g\u00f6revlerinizde veya mesle\u011finizde uygulayabilmek i\u00e7in, onunla ba\u011flant\u0131l\u0131 kelimelere a\u015fina olman\u0131z gerekir. G\u00fcn\u00fcm\u00fczde insanlar s\u0131kl\u0131kla yapay zek\u00e2 hakk\u0131nda al\u0131\u015f\u0131lmad\u0131k terimlerle kar\u015f\u0131la\u015fmaktad\u0131r. Bu nedenle, bu alana ba\u011fl\u0131 50 \u00f6nemli kelimeyi bir araya getirdik.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

<\/span><\/div>\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t

EnglishCentral ile \u0130ngilizce \u00d6\u011fren<\/strong><\/h2>\n

\u0130ngilizce \u00f6\u011frenirken kendi ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za ve seviyenize odaklanmak en b\u00fcy\u00fck \u00f6nceliklerden biridir. EnglishCentral, kullan\u0131c\u0131lar\u0131na \u0130ngilizce \u00f6\u011frenme s\u00fcrecinde ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f, kapsaml\u0131 ve etkili bir destek sunan, zengin i\u00e7eriklerle donat\u0131lm\u0131\u015f bir dil \u00f6\u011frenme platformudur. EnglishCentral \u00fczerinden uzman \u00f6\u011fretmenlerimizle 7\/24 \u00f6zel ders yapabilirsiniz. \u00d6zel derslerinizde \u00f6\u011fretmen, konu, tarih ve saat se\u00e7imi tamamen size aittir. Bire bir derslere ek olarak grup dersleri ile d\u00fcnya \u00fczerinden kullan\u0131c\u0131larla bir s\u0131n\u0131fta bulu\u015fabilir ve ders yapabilirsiniz.<\/p>\n

EnglishCentral, \u00f6zellikle dinleme, konu\u015fma, telaffuz ve kelime da\u011farc\u0131\u011f\u0131 gibi temel dil becerilerini geli\u015ftirmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f videolar ve interaktif al\u0131\u015ft\u0131rmalar ile kullan\u0131c\u0131lar\u0131n \u0130ngilizce’yi daha do\u011fal ve keyifli bir \u015fekilde \u00f6\u011frenmelerine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n

EnglishCentral\u2019\u0131n en dikkat \u00e7eken \u00f6zelliklerinden biri, kullan\u0131c\u0131lar\u0131na d\u00fcnya genelinde pop\u00fcler olan film sahneleri, m\u00fczik videolar\u0131, r\u00f6portajlar, haber klipleri ve e\u011fitici i\u00e7eriklerden olu\u015fan geni\u015f bir video k\u00fct\u00fcphanesi sunmas\u0131d\u0131r. Bu sayede, kullan\u0131c\u0131lar ilgi alanlar\u0131na hitap eden videolar\u0131 se\u00e7erek \u00f6\u011frenmeyi daha e\u011flenceli ve ki\u015fisel hale getirebilirler. Videolar\u0131n yan\u0131nda sunulan altyaz\u0131lar sayesinde hem dinleme hem de okuma prati\u011fi yap\u0131labilir, b\u00f6ylece \u00f6\u011frenciler dili do\u011fal bir ak\u0131\u015f i\u00e7inde \u00f6\u011frenirken anlama becerilerini g\u00fc\u00e7lendirebilirler.<\/p>\n

Platform ayr\u0131ca, her video i\u00e7in sunulan interaktif quizler, kelime al\u0131\u015ft\u0131rmalar\u0131 ve telaffuz \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131 ile \u00f6\u011frenmeyi peki\u015ftirici deneyimler sunar. \u00d6rne\u011fin, kullan\u0131c\u0131lar videoda ge\u00e7en yeni kelimeleri \u00f6\u011frenir ve anlamlar\u0131n\u0131 peki\u015ftirmek i\u00e7in interaktif testler \u00e7\u00f6zebilirler. Ayn\u0131 zamanda, kelime da\u011farc\u0131\u011f\u0131n\u0131 geli\u015ftirmek amac\u0131yla video i\u00e7indeki \u00f6nemli terimler belirginle\u015ftirilir ve anlamlar\u0131 a\u00e7\u0131klan\u0131r, b\u00f6ylece kullan\u0131c\u0131lar yeni kelimeleri do\u011fal bir ba\u011flam i\u00e7inde \u00f6\u011frenme imkan\u0131 bulurlar.<\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\t

\n\t\t
\n\t\t\t

\"\"<\/a><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n

<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t

Yapay Zeka \u0130le \u0130lgili \u0130ngilizce Terimler<\/strong><\/h2>\n

Gelin \u015fimdi yapay zeka hakk\u0131nda kullan\u0131\u015fl\u0131 buldu\u011fumuz \u0130ngilizce terimlerin T\u00fcrk\u00e7e kar\u015f\u0131l\u0131klar\u0131na bakal\u0131m.<\/p>\n\n\n\n\n\t\n\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t
\u0130ngilizce Terim<\/th>T\u00fcrk\u00e7e Tan\u0131m<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Algorithm<\/td>Bir makinenin bir g\u00f6revi nas\u0131l \u00f6\u011frendi\u011fine dair kurallar dizisi; algoritma.<\/td>\n<\/tr>\n
Artificial intelligence<\/td>\u0130nsan zekas\u0131n\u0131 taklit eden makineler genel kavram\u0131. \u0130nsan benzeri ileti\u015fim veya karar alma gibi \u00e7e\u015fitli \u00f6zelliklere sahip olabilir; Yapay Zeka<\/td>\n<\/tr>\n
Autonomous<\/td>\u0130nsan m\u00fcdahalesine ihtiya\u00e7 duymadan g\u00f6revlerini yerine getirebilen bir makine, otonom.<\/td>\n<\/tr>\n
Backward chaining<\/td>Modelin istenen \u00e7\u0131kt\u0131dan ba\u015flay\u0131p, onu destekleyebilecek verileri bulmak i\u00e7in geriye do\u011fru \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 bir y\u00f6ntem; geriye do\u011fru zincirleme.<\/td>\n<\/tr>\n
Bias<\/td>Bir modelin, \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini basitle\u015ftirmek i\u00e7in yapt\u0131\u011f\u0131; varsay\u0131mlar. Bu varsay\u0131mlar sonu\u00e7lar\u0131 olumsuz etkileyebilece\u011finden, \u00e7o\u011fu model d\u00fc\u015f\u00fck bias ile daha iyi performans g\u00f6sterir.<\/td>\n<\/tr>\n
Big data<\/td>Geleneksel veri i\u015fleme uygulamalar\u0131n\u0131n kullanmakta zorland\u0131\u011f\u0131, \u00e7ok b\u00fcy\u00fck veya karma\u015f\u0131k veri k\u00fcmeleri; b\u00fcy\u00fck veri.<\/td>\n<\/tr>\n
Bounding box<\/td>G\u00f6rsel bilgi \u00fczerine \u00e7izilen, i\u00e7eri\u011fi etiketlenmi\u015f hayali bir kutu. Bir modelin nesneyi tan\u0131mas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur; s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 kutu<\/td>\n<\/tr>\n
Chatbot<\/td>\u0130nsanlarla, insan-insan konu\u015fmas\u0131n\u0131 taklit edecek \u015fekilde metin veya ses komutlar\u0131yla ileti\u015fim kuran program; sohbet robotu.<\/td>\n<\/tr>\n
Cognitive computing<\/td>Yapay zekan\u0131n ba\u015fka bir adland\u0131r\u0131lmas\u0131. Bazen AI etraf\u0131ndaki bilim kurgu alg\u0131s\u0131ndan ka\u00e7\u0131nmak i\u00e7in pazarlama ekipleri taraf\u0131ndan kullan\u0131l\u0131r; bili\u015fsel hesaplama.<\/td>\n<\/tr>\n
Computational learning theory<\/td>Temel olarak makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131 olu\u015fturmay\u0131 ve analiz etmeyi ama\u00e7layan, yapay zeka i\u00e7indeki bir alan; hesaplama \u00f6\u011frenim teorisi.<\/td>\n<\/tr>\n
Corpus<\/td>Bir makineyi dilsel g\u00f6revlerde e\u011fitmek i\u00e7in kullan\u0131labilecek, yaz\u0131l\u0131 veya s\u00f6zl\u00fc materyalden olu\u015fan b\u00fcy\u00fck bir veri k\u00fcmesi; derleme.<\/td>\n<\/tr>\n
Data mining<\/td>Modeli iyile\u015ftirebilecek yeni kal\u0131plar\u0131 ke\u015ffetmek i\u00e7in veri k\u00fcmelerini analiz etme s\u00fcreci; veri madencili\u011fi.<\/td>\n<\/tr>\n
Data science<\/td>\u0130statistik, bilgisayar bilimi ve bilgi biliminden yararlanan, veri i\u00e7eren problemleri \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in bilimsel y\u00f6ntemler kullanan disiplinleraras\u0131 bir alan; veri bilimi.<\/td>\n<\/tr>\n
Dataset<\/td>Genellikle d\u00fczenli bir s\u0131ralamas\u0131 ve etiketleri olan, ili\u015fkili veri noktalar\u0131 koleksiyonu; veri k\u00fcmesi.<\/td>\n<\/tr>\n
Deep learning<\/td>Belirli bir \u015feyi yapmak i\u00e7in programlanm\u0131\u015f bir algoritmadan ziyade, verinin yap\u0131s\u0131ndan \u00f6\u011frenerek insan beynini taklit eden bir yapay zeka i\u015flevi; derin \u00f6\u011frenme.<\/td>\n<\/tr>\n
Entity annotation<\/td>Bir makinenin okuyabilmesi i\u00e7in yap\u0131land\u0131r\u0131lmam\u0131\u015f c\u00fcmleleri bilgiyle etiketleme s\u00fcreci; eleman atama. \u00d6rne\u011fin, bir belgedeki t\u00fcm insan, kurulu\u015f ve konumlar\u0131n etiketlenmesi.<\/td>\n<\/tr>\n
Entity extraction<\/td>Bir makinenin okuyabilmesi i\u00e7in veriye yap\u0131 ekleme s\u00fcrecini ifade eden \u015femsiye terim; eleman \u00e7\u0131karma. \u0130nsanlar veya bir makine \u00f6\u011frenimi modeli taraf\u0131ndan yap\u0131labilir.<\/td>\n<\/tr>\n
Forward chaining<\/td>Bir makinenin bir problemden potansiyel bir \u00e7\u00f6z\u00fcm bulmak i\u00e7in \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 gereken y\u00f6ntem. AI, bir dizi hipotezi analiz ederek sorunla ilgili olanlar\u0131 belirlemelidir; ileri zincirleme.<\/td>\n<\/tr>\n
General AI<\/td>Herhangi bir insan\u0131n yapabildi\u011fi herhangi bir entelekt\u00fcel g\u00f6revi ba\u015far\u0131yla yapabilecek AI. Buna g\u00fc\u00e7l\u00fc AI da denir, ancak terimler tamamen e\u015fde\u011fer de\u011fildir.<\/td>\n<\/tr>\n
Hyperparameter<\/td>Parametre ile zaman zaman birbirinin yerine kullan\u0131lsa da ince farklar vard\u0131r. Hiper Parametreler, modelinizin \u00f6\u011frenme \u015feklini etkileyen ve genellikle model d\u0131\u015f\u0131nda manuel olarak belirlenen de\u011ferlerdir.<\/td>\n<\/tr>\n
Intent<\/td>Chatbotlar\u0131n ve di\u011fer do\u011fal dil i\u015fleme g\u00f6revlerinin e\u011fitim verilerinde yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan, s\u00f6ylenenin amac\u0131n\u0131 ve hedefini tan\u0131mlayan bir etiket t\u00fcr\u00fc.<\/td>\n<\/tr>\n
Label<\/td>E\u011fitim verilerinin, o veri par\u00e7as\u0131 i\u00e7in istenen \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 tan\u0131mlayan k\u0131sm\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n
Linguistic annotation<\/td>Bir dizi c\u00fcmleyi, bir analiz veya de\u011ferlendirme i\u00e7in haz\u0131r olacak \u015fekilde, her c\u00fcmlenin konusuyla etiketleme.<\/td>\n<\/tr>\n
Machine intelligence<\/td>Makine \u00f6\u011frenimi ve derin \u00f6\u011frenme dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131 t\u00fcrleri i\u00e7in kullan\u0131lan \u015femsiye terim.<\/td>\n<\/tr>\n
Machine learning<\/td>Bu AI alt k\u00fcmesi, makinelerin bir insan\u0131n yard\u0131m\u0131 olmadan yeni verilere yan\u0131t olarak \u00f6\u011frenmesine ve de\u011fi\u015fmesine yard\u0131mc\u0131 olacak algoritmalar geli\u015ftirmeye odaklanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/td>\n<\/tr>\n
Machine translation<\/td>Herhangi bir insan kat\u0131l\u0131m\u0131 olmaks\u0131z\u0131n, bir algoritma taraf\u0131ndan metnin \u00e7evirisi.<\/td>\n<\/tr>\n
Model<\/td>Bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131n\u0131n e\u011fitim verileri \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 ile olu\u015fturulan AI e\u011fitimi sonucu ortaya \u00e7\u0131kan \u00fcr\u00fcn\u00fc ifade eden geni\u015f terim.<\/td>\n<\/tr>\n
Neural network<\/td>\u0130nsan beyni gibi i\u015flev g\u00f6recek \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f bir bilgisayar sistemi olan sinir a\u011f\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n
Natural language generation (NLG)<\/td>Bir makinenin yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriyi, insanlar\u0131n anlayabilece\u011fi metne veya konu\u015fmaya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme s\u00fcreci; do\u011fal dil \u00fcretimi.<\/td>\n<\/tr>\n
Natural language processing (NLP)<\/td>Herhangi bir makinenin sohbet g\u00f6revlerini (ne s\u00f6ylendi\u011fini tan\u0131ma, anlama, anlaml\u0131 yan\u0131t verme gibi) ger\u00e7ekle\u015ftirme yetene\u011fi i\u00e7in kullan\u0131lan \u015femsiye terim; do\u011fal dil \u00fcretimi.<\/td>\n<\/tr>\n
Natural language understanding (NLU)<\/td>Do\u011fal dil i\u015flemenin bir alt k\u00fcmesi olarak, makinelerin dilin ama\u00e7lanan anlam\u0131n\u0131 tan\u0131mas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur; do\u011fal dil anlama.<\/td>\n<\/tr>\n
Overfitting<\/td>Bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131n\u0131n, yaln\u0131zca e\u011fitim verilerinde bulunan belirli \u00f6rnekler \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fabildi\u011fi veya tan\u0131mlayabildi\u011fi e\u011fitim semptomu.<\/td>\n<\/tr>\n
Parameter<\/td>Modelin tahmin yapmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olan, model i\u00e7indeki bir de\u011fi\u015fken; parametre. De\u011feri veri kullan\u0131larak tahmin edilebilir ve genellikle modeli \u00e7al\u0131\u015ft\u0131ran ki\u015fi taraf\u0131ndan belirlenmez.<\/td>\n<\/tr>\n
Pattern recognition<\/td>Temel olarak verilerdeki e\u011filimleri ve kal\u0131plar\u0131 bulmaya odaklanan alan.<\/td>\n<\/tr>\n
Predictive analytics<\/td>Veri madencili\u011fi ve makine \u00f6\u011frenimini birle\u015ftirerek, ge\u00e7mi\u015f veri ve e\u011filimlere dayal\u0131 olarak belirli bir zaman aral\u0131\u011f\u0131nda ne olaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in olu\u015fturulmu\u015f analitik t\u00fcr\u00fc.<\/td>\n<\/tr>\n
Python<\/td>Genel programlama i\u00e7in kullan\u0131lan pop\u00fcler bir programlama dili.<\/td>\n<\/tr>\n
Reinforcement learning<\/td>Belirli metrikler olmadan bir hedef belirleyen, modeli tek bir cevap bulmak yerine farkl\u0131 senaryolar test etmeye te\u015fvik eden bir AI \u00f6\u011fretme y\u00f6ntemi.<\/td>\n<\/tr>\n
Semantic annotation<\/td>Bir arama motorunun alakas\u0131n\u0131 art\u0131rmak amac\u0131yla farkl\u0131 arama sorgular\u0131n\u0131 veya \u00fcr\u00fcnleri etiketleme.<\/td>\n<\/tr>\n
Sentiment analysis<\/td>Bir metindeki g\u00f6r\u00fc\u015fleri belirleme ve kategorilere ay\u0131rma s\u00fcreci, genellikle yazar\u0131n bir \u015feye kar\u015f\u0131 tutumunu belirleme amac\u0131 ta\u015f\u0131r.<\/td>\n<\/tr>\n
Strong AI<\/td>Yetenek a\u00e7\u0131s\u0131ndan insan zekas\u0131na e\u015fit AI geli\u015ftirmeye odaklanan ara\u015ft\u0131rma alan\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n
Supervised learning<\/td>Girdiler ve etiketler i\u00e7eren yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veri k\u00fcmelerinin bir algoritmay\u0131 e\u011fitmek ve geli\u015ftirmek i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 bir makine \u00f6\u011frenimi t\u00fcr\u00fc.<\/td>\n<\/tr>\n
Test data<\/td>Bir makine \u00f6\u011frenimi modelinin, kendisine verilen g\u00f6revi yerine getirebildi\u011fini kontrol etmek i\u00e7in kullan\u0131lan etiketsiz veri.<\/td>\n<\/tr>\n
Training data<\/td>Bir makine \u00f6\u011frenimi algoritmas\u0131n\u0131 e\u011fitme s\u00fcrecinde kullan\u0131lan t\u00fcm veri.<\/td>\n<\/tr>\n
Transfer learning<\/td>Makineye \u00f6nce ilgili bir g\u00f6revi \u00f6\u011fretmek, ard\u0131ndan orijinal g\u00f6revine geli\u015fmi\u015f do\u011frulukla d\u00f6nmesini sa\u011flamay\u0131 i\u00e7eren bir \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemi.<\/td>\n<\/tr>\n
Turing test<\/td>Bir makinenin, \u00f6zellikle dil ve davran\u0131\u015f alanlar\u0131nda insan yerine ge\u00e7ebilme yetene\u011fini test eder.<\/td>\n<\/tr>\n
Unsupervised learning<\/td>Algoritman\u0131n, etiket i\u00e7ermeyen veri k\u00fcmelerinden \u00e7\u0131kar\u0131m yap\u0131lmas\u0131n\u0131n istendi\u011fi bir e\u011fitim bi\u00e7imi.<\/td>\n<\/tr>\n
Validation data<\/td>Bir girdi ve etiketler i\u00e7eren, yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f e\u011fitim verisi gibi d\u00fczenlenmi\u015f, yeni e\u011fitilmi\u015f bir modeli yeni verilere kar\u015f\u0131 test etmek ve performans\u0131n\u0131 analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131lan veri.<\/td>\n<\/tr>\n
Variance<\/td>Bir makine \u00f6\u011frenimi modelinin ama\u00e7lanan i\u015flevinin, e\u011fitimi s\u0131ras\u0131nda ne kadar de\u011fi\u015fti\u011fi; de\u011fi\u015fiklik.<\/td>\n<\/tr>\n
Variation<\/td>Sorgular veya ifadeler olarak da adland\u0131r\u0131l\u0131r, do\u011fal dil i\u015fleme i\u00e7in niyetlerle (intent) birlikte \u00e7al\u0131\u015f\u0131rlar; varyasyon, \u00e7e\u015fit.<\/td>\n<\/tr>\n
Weak AI<\/td>Dar AI da denilen, belirli bir beceri aral\u0131\u011f\u0131na sahip ve belirli bir g\u00f6rev setine odaklanan model; zay\u0131f yapay zeka.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>
\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t

\"\"<\/a><\/p>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n

<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t

\u015eimdi terimleri \u00f6\u011frendi\u011fimize g\u00f6re, terimlerin g\u00fcnl\u00fck hayatta \u0130ngilizce kar\u015f\u0131la\u015fabilece\u011finiz \u00f6rneklerine bakal\u0131m.<\/p>\n

    \n
  • – The algorithm<\/strong> tells the computer the steps it should follow to solve the problem.
    (Algoritma<\/strong>, bilgisayara takip etmesi gereken ad\u0131mlar\u0131 s\u00f6yler)<\/em><\/li>\n
  • – Artificial intelligence<\/strong> makes it possible for people to do their jobs much faster.
    (Yapay zeka<\/strong>, insanlar\u0131n\u0131n i\u015fini daha h\u0131zl\u0131 yapabilmesi i\u00e7in olanak sa\u011flar.)<\/em><\/li>\n
  • – A robot is called autonomous<\/strong> when it can clean a room without help.
    (Robotlar oday\u0131 yard\u0131m almadan temizleyebiliyorsa otonom<\/strong> olarak adland\u0131r\u0131l\u0131rlar.)<\/em><\/li>\n
  • – With backward chaining<\/strong>, the system starts from the answer and works backward to find the steps.
    (Geriye zincirleme<\/strong> sayesinde, ad\u0131mlar\u0131 bulmak i\u00e7in, sistem cevaptan ba\u015flayarak geriye do\u011fru \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.)<\/em><\/li>\n
  • – Social media creates big data<\/strong> because millions of posts are made every second.
    (Sosyal medya b\u00fcy\u00fck veri<\/strong> olu\u015fturur. \u00c7\u00fcnk\u00fc, her saniye milyonlarca g\u00f6nderi \u00fcretilir.)<\/em><\/li>\n
  • – A bounding box<\/strong> is drawn around a car in a photo so the computer can recognize it.
    (Bilgisayar\u0131n tan\u0131mlamas\u0131 i\u00e7in araban\u0131n etraf\u0131na s\u0131n\u0131rlay\u0131c\u0131 kutu<\/strong> \u00e7izildi)<\/em><\/li>\n
  • – The store’s chatbot<\/strong> answered my question about delivery time.
    (Ma\u011fazan\u0131n sohbet robotu<\/strong> teslimat zaman\u0131 hakk\u0131nda olan sorumu yan\u0131tlad\u0131)<\/em><\/li>\n
  • – Some companies use the term cognitive computing<\/strong> instead of artificial intelligence.
    (Kimi \u015firketler yapay zeka terimi yerine bili\u015fsel programlama<\/strong> terimini kullan\u0131rlar.)<\/em><\/li>\n
  • – The model was trained on a corpus<\/strong> of English sentences.
    (Model \u0130ngilizce c\u00fcmleler derlemesinde<\/strong> e\u011fitildi.)<\/em><\/li>\n
  • – By using data mining<\/strong>, we found that most customers shop more on weekends
    (Veri madencili\u011fi<\/strong> sayesinde \u00e7o\u011fu m\u00fc\u015fterinin haftasonlar\u0131 al\u0131\u015fveri\u015f yapt\u0131klar\u0131n\u0131 bulduk)<\/em><\/li>\n
  • – Data science<\/strong> combines math, statistics, and computing to solve problems with data.
    (Veri bilimi<\/strong> , verilerle ilgili sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in matematik, istatistik ve programlamay\u0131 bir araya getirir.)<\/em><\/li>\n
  • – A dataset<\/strong> of animal pictures was used to train the program.
    (Hayvan resimlerinden bir veri k\u00fcmesi<\/strong> program\u0131n e\u011fitilmesi i\u00e7in kullan\u0131ld\u0131.)<\/em><\/li>\n
  • – Deep learning<\/strong> helps the computer learn patterns in pictures of cats and dogs.
    (Derin \u00f6\u011frenme<\/strong> kedi ve k\u00f6pek foto\u011fraflar\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenmesinde yard\u0131m eder.)<\/em><\/li>\n
  • – Entity annotation<\/strong> means marking names of people in a text so the machine can see them.
    (Eleman a\u00e7\u0131klamas\u0131<\/strong>, bir metindeki ki\u015filerin adlar\u0131n\u0131 makinenin g\u00f6rebilece\u011fi \u015fekilde i\u015faretlemek anlam\u0131na gelir.)<\/em><\/li>\n
  • – Entity extraction<\/strong> finds important information, like addresses, inside documents.
    (Eleman \u00e7\u0131kartma<\/strong> , adresler gibi \u00f6nemli bilgileri belgelerin i\u00e7inde bulur.)<\/em><\/li>\n
  • – In forward chaining<\/strong>, the AI looks at the facts and moves step by step toward an answer.
    (\u0130leri zincirleme<\/strong> de , yapay zeka yan\u0131tlara bakar ve ad\u0131m ad\u0131m bir cevaba do\u011fru ilerler.)<\/em><\/li>\n
  • – General AI<\/strong> would be able to do any task a human can do.
    (Genel yapay zeka<\/strong> bir insan\u0131n yapabilece\u011fi her g\u00f6revi yapabilecek.)<\/em><\/li>\n
  • – Machine translation<\/strong> turns an English sentence into French without human help.
    (Makine \u00e7evirisi<\/strong> \u0130ngilizceyi Frans\u0131zcaya insan yard\u0131m\u0131 olmadan \u00e7evirir.)<\/em><\/li>\n
  • – The trained model<\/strong> can now predict tomorrow’s weather.
    (E\u011fitilmi\u015f model<\/strong> \u015fuan yar\u0131n\u0131n havas\u0131n\u0131 tahmin edebiliyor.)<\/em><\/li>\n
  • – A neural network<\/strong> is designed to work like the human brain.
    (Sinir a\u011f\u0131<\/strong>, insan beyni gibi \u00e7al\u0131\u015facak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.)<\/li>\n

    <\/em>\n<\/ul>\n\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div><\/div><\/div><\/div>

    <\/span><\/div>\n\t
    \n\t\t
    \n\t\t\t

    Yapay Zeka ile Alakal\u0131 \u0130ngilizce Kelimeler Hakk\u0131nda S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n

    \u015eimdi yapay zeka ile ilgili olan terimleri \u00f6\u011frendi\u011fimize g\u00f6re, hakk\u0131nda sorulmu\u015f sorulara bakal\u0131m.<\/p>\n

    Basit Anlamda Yapay Zek\u00e2 (AI) Nedir?<\/h3>\n

    Yapay zek\u00e2, makinelerin insan zekas\u0131n\u0131 taklit eden veya sim\u00fcle eden bir \u015fekilde davranmas\u0131 genel konseptini ifade eder. Yapay zek\u00e2, insan benzeri ileti\u015fim veya karar alma gibi \u00e7e\u015fitli \u00f6zelliklere sahip olabilir.<\/p>\n

    Do\u011fal Dil \u00dcretimi (NLG) Ne Anlama Gelir?<\/h3>\n

    Bu terim, bir makinenin yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f veriyi, insanlar\u0131n anlayabilece\u011fi metne veya konu\u015fmaya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme s\u00fcrecini ifade eder.<\/p>\n

    Bili\u015fsel Hesaplama Ne Demektir?<\/h3>\n

    Bu, temelde yapay zek\u00e2y\u0131 s\u00f6ylemenin ba\u015fka bir yoludur. Baz\u0131 \u015firketlerin pazarlama ekipleri taraf\u0131ndan, zaman zaman yapay zek\u00e2n\u0131n etraf\u0131n\u0131 saran bilim kurgu havas\u0131ndan ka\u00e7\u0131nmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n

    Yapay Zek\u00e2y\u0131 Kim Yaratt\u0131?<\/h3>\n

    Amerikal\u0131 bilgisayar bilimcisi ve bili\u015fsel bilimci John McCarthy (1927–2011), genellikle “yapay zek\u00e2n\u0131n babas\u0131” olarak an\u0131l\u0131r ve hem yapay zek\u00e2ya hemde bilgisayar bilimine \u00f6nemli katk\u0131larda bulunmu\u015ftur.<\/p>\n