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
Yapay zeka API maliyetlerini optimize etmek için prompt mühendisliği, önbellekleme (caching), token sınırlandırma ve küçük dil modelleri (LLM) gibi yöntemler kullanılır.
İçeriği okuyunCihaz üzerinde yapay zeka (On-Device AI), verileri bulut yerine yerel donanımda işleyerek düşük gecikme ve yüksek veri gizliliği sağlayan işlem modelidir.
İçeriği okuyunYapay zeka iş akışı orkestrasyonu, LLM'ler, API'ler ve veri kaynaklarını birleştirerek süreçleri otomatize etme yöntemidir. Doğruluk için insan denetimi şarttır.
İçeriği okuyunMultimodal yapay zeka, metin, görsel, ses ve video gibi farklı veri türlerini eşzamanlı işleyerek bağlamsal çıktılar üreten derin öğrenme modelleridir.
İçeriği okuyunKüçük Dil Modelleri (SLM), LLM'lere kıyasla daha az parametre içeren yapay zeka sistemleridir. Düşük işlem gücüyle yerel olarak çalışabilir ve yüksek veri gizliliği sağlarlar.
İçeriği okuyunSentetik veri, AI modellerini eğitmek için üretilen yapay veri setleridir. Gerçek veri kısıtlamalarını aşarak gizlilik risklerini azaltır ve model performansını geliştirir.
İçeriği okuyunYapay zeka guardrail sistemleri, dil modellerinin güvenli yanıtlar üretmesini sağlayan kısıtlama mekanizmalarıdır. Halüsinasyon ve veri gizliliği risklerini doğrudan engeller.
İçeriği okuyunAI Observability, makine öğrenmesi ve LLM sistemlerinin performans, doğruluk ve veri kalitesi açısından sürekli izlenmesini sağlayan mühendislik ve analitik sürecidir.
İçeriği okuyunYapay zeka modellerinin testi; doğruluk oranı, halüsinasyon riski, veri önyargısı ve performans metriklerinin sistematik olarak analiz edilmesini gerektirir.
İçeriği okuyunYapay zeka ajanları, anlık veriler için kısa vadeli bağlam penceresini, kalıcı veriler için RAG mimarisini kullanır. Bu yapı, modelin geçmişi hatırlamasını sağlar.
İçeriği okuyunEmbedding, verileri yapay zeka modellerinin anlayabileceği sayısal vektörlere dönüştürme işlemidir. LLM ve RAG mimarilerinde anlamsal bağlam kurar.
İçeriği okuyunContext window, yapay zeka modellerinin tek seferde işleyebildiği token sınırıdır. Geniş bağlam kapasitesi, karmaşık metin analizi ve tutarlı LLM çıktıları elde etmeyi sağlar.
İçeriği okuyunSon Adım
Web, yazılım, e-ticaret, mobil uygulama, entegrasyon, SEO veya GEO ihtiyacınızı net bir kapsama dönüştürelim.
