Deniz Altan, yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ teknolojileri üzerine çalışan bir teknoloji uzmanıdır.
İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden mezun olan Deniz, yapay zekâ sistemlerinin teknik altyapısı ve gerçek dünyadaki kullanım alanları üzerine çalışmalar yürütmektedir.
Üretken yapay zekâ, büyük dil modelleri, makine öğrenmesi, AI araçları ve işletmelerde yapay zekâ kullanımı konularına odaklanmaktadır. Deniz, hızla gelişen yapay zekâ ekosistemini teknik doğruluk ve pratik kullanım perspektifiyle ele alan içerikler üretmektedir.
Kaynaklar
Pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning), bir ajanın çevreyle etkileşime girerek ödül ve ceza mekanizmalarıyla en iyi davranışı öğrendiği makine öğrenmesi yöntemidir.
İçeriği okuyunTransfer learning, önceden eğitilmiş yapay zeka modellerinin edindiği bilgileri yeni ve benzer görevlerde kullanarak eğitim süresini ve veri ihtiyacını azaltma yöntemidir.
İçeriği okuyunFine-tuning, önceden eğitilmiş yapay zeka modellerinin özel veri kümeleriyle eğitilerek belirli görevlerde daha yüksek doğruluk ve performans göstermesini sağlayan yöntemdir.
İçeriği okuyunÖz denetimli öğrenme, etiketlenmemiş verilerle büyük dil modellerinin (LLM) eğitim süreçlerini optimize eden ve veri verimliliğini artıran temel bir yapay zeka yöntemidir.
İçeriği okuyunYarı denetimli öğrenme, az miktarda etiketli veri ile büyük miktarda etiketsiz veriyi birleştirerek model eğitim maliyetlerini düşüren ve doğruluğu artıran bir makine öğrenmesi yöntemidir.
İçeriği okuyunDenetimsiz öğrenme, etiketlenmemiş verilerdeki gizli örüntüleri keşfeden makine öğrenmesi yöntemidir. Kümeleme ve boyut indirgeme gibi problemlerde etkin olarak kullanılır.
İçeriği okuyunDenetimli öğrenme, etiketli veri kümeleri kullanarak tahmin modelleri oluşturan makine öğrenmesi yöntemidir; sınıflandırma ve regresyon analizlerinde sıklıkla tercih edilir.
İçeriği okuyunDerin öğrenme, çok katmanlı yapay sinir ağlarını kullanarak veri analizi yapan bir makine öğrenmesi alt dalıdır. Sağlık, otonom araçlar ve doğal dil işlemede yaygındır.
İçeriği okuyunYapay sinir ağları, insan beyninden ilham alan yapay zeka modelleridir. Veri işlerken bağlantı ağırlıklarını güncelleyip hataları minimize ederek matematiksel olarak öğrenir.
İçeriği okuyunAttention mekanizması, Transformer tabanlı dil modellerinin girdi verilerindeki bağlamı ağırlıklandırarak işlemesini sağlayan temel yapay zeka mimarisidir.
İçeriği okuyunTransformer, doğal dil işleme görevlerinde devrim yaratan, veriyi paralel işleyerek bağlamı anlayan bir derin öğrenme mimarisidir. LLM'lerin temelini oluşturur.
İçeriği okuyunFoundation model, geniş veri setleriyle eğitilmiş ve metin, kod, görsel üretimi gibi farklı görevlere uyarlanabilen genel amaçlı büyük yapay zeka mimarisidir.
İçeriği okuyunSon Adım
Web, yazılım, e-ticaret, mobil uygulama, entegrasyon, SEO veya GEO ihtiyacınızı net bir kapsama dönüştürelim.
