tümü

bir fotoğraf veya videodaki nesneleri, yüzleri ya da sahneleri bilgisayarın tanımaya çalışması. güvenlik kameralarında, telefonlardaki fotoğraf aramasında ve tıbbi görüntülerin incelenmesinde kullanılabilir; her zaman hatasız çalışmaz.

yapay zeka kullanılırken kişisel bilgilerin nasıl toplandığını, saklandığını ve işlendiğini anlatan konu. bir sisteme özel bilgiler vermeden önce bu verilerin ne kadar süre tutulduğunu ve kimlerle paylaşılabileceğini bilmek önemlidir.

yapay zekanın bazı insanları veya grupları diğerlerinden daha olumsuz değerlendirmesine yol açan sistematik hata. çoğu zaman eğitim verilerindeki dengesizliklerden kaynaklanır. farklı grupları temsil eden veriler kullanmak ve sonuçları düzenli olarak test etmek bu riski azaltabilir.

insanların tekrar tekrar yaptığı işleri yapay zeka yardımıyla otomatikleştirme. belgelerden bilgi çıkarmak, müşteri sorularını yanıtlamak veya verileri özetlemek buna örnektir. iyi bir otomasyon zaman kazandırır; sonuçların yine de kontrol edilmesi gerekir.

metin, görsel veya başka verileri önceden belirlenmiş gruplara ayırma işi. e-postaları istenmeyen veya normal diye ayırmak, bir fotoğraftaki nesneyi tanımak ve yorumun duygusunu bulmak sınıflandırmaya örnektir.

bir veri parçasına ne anlattığını belirten bilgi ekleme işi. bir fotoğrafı kedi veya köpek diye işaretlemek, bir cümleyi olumlu veya olumsuz olarak sınıflandırmak buna örnektir. bu etiketler modelin neyi öğrenmesi gerektiğini anlamasına yardım eder.

bilgisayara her kuralı tek tek yazmak yerine, örnek verilerden sonuç çıkarmayı öğreten yöntem. model, eğitim sırasında gördüğü örüntüleri yeni veriler üzerinde kullanır; bu yüzden eğitim verisinin kalitesi sonucu doğrudan etkiler.

veriler arasındaki örüntüleri bulmayı öğrenen, insan beynindeki bağlantılardan esinlenmiş bir yapay zeka modeli. çok sayıda örnekle eğitildiğinde görsel tanıma, metin anlama ve tahmin yapma gibi işlerde kullanılabilir.

bir yapay zeka modelini eğitmek veya sınamak için bir araya getirilen örnekler bütünü. metin, görsel, ses ya da başka verilerden oluşabilir. veri seti ne kadar çeşitli ve doğru olursa modelin farklı durumlarda iyi çalışma ihtimali de o kadar artar.

yapay zekanin metni işlerken kullandığı küçük parçalara verilen ad. bir token bazen bir kelime, bazen kelimenin bir bölümü veya noktalama işareti olabilir. modellerin ne kadar metin okuyabildiği ve cevap üretebildiği çoğu zaman token sayısıyla ölçülür.