DoğalDilİşleme

Doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini yorumlama, işleme ve anlama yeteneği kazandıran bir makine öğrenimi teknolojisidir. NLP, metin ve konuşma verilerini analiz ederek aşağıdaki gibi çeşitli görevleri yerine getirebilir: Büyük belgeleri işleme ve analiz etme. Müşteri geri bildirimlerini veya çağrı merkezi kayıtlarını analiz etme. Otomatik müşteri hizmetleri için sohbet robotlarını çalıştırma. Kim, ne, ne zaman ve nerede gibi soruları yanıtlama. Metinleri sınıflandırma ve ayıklama. NLP, hesaplamalı dilbilim, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini birleştirir. NLP'nin kullanıldığı bazı alanlar şunlardır: Sağlık hizmetleri. Hukuk. Arama motorları. İş zekâsı. NLP, Türkçe, İngilizce, Almanca, Fransızca gibi doğal dillerin işlenmesi ve kullanılması amacı ile araştırma yapan bir bilim dalıdır.

Alisa Yandex, Yandex tarafından geliştirilen akıllı kişisel asistandır. Bazı işlevleri: İnternet araması yapmak. Hava durumu bilgisi vermek. Rota hesaplamak. Karşılıklı sohbet etmek. Müzik açmak ve çalan parçayı değiştirmek. Konumu belirlemek ve park yerlerini göstermek. Oyun başlatmak. Telefon araması yapmak (belirli cihazlar için). Alisa, Yandex'in birçok servisiyle bütünleşik çalışır ve 4.000'den fazla işlevi gerçekleştirebilir.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google tarafından geliştirilen ve doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan bir modeldir. BERT'in bazı kullanım amaçları: Arama motorları: Kullanıcı sorgularını daha iyi anlayarak daha doğru sonuçlar sunar. Dil anlamlandırma ve soru-cevap sistemleri: Kullanıcının sorduğu sorunun anlamını çıkararak doğru cevabı bulur. Metin sınıflandırma: E-posta sınıflandırması ve sosyal medya yorumlarının analizi gibi görevlerde kullanılır. Makine çevirisi: Cümleler arasındaki anlam ilişkilerini kavrayarak daha başarılı çeviriler yapar. Duygu analizi: Metinlerin duygusal tonunu belirler. BERT, bir cümledeki her kelimenin hem önceki hem de sonraki kelimelerle olan bağlamını dikkate alarak daha yüksek doğruluk ve anlama kapasitesi sağlar.

Hugging Face, makine öğrenimi (ML) modelleri, veri kümeleri ve uygulamaların paylaşıldığı ve işbirliği yapıldığı bir platformdur. Başlıca işlevleri: Model ve veri kümesi paylaşımı: Önceden eğitilmiş modeller ve veri kümeleri araştırmacılar ve kullanıcılar tarafından paylaşılır. Model denemesi: Spaces özelliği, kullanıcıların modelleri demo olarak denemelerine olanak tanır. Yapay zeka geliştirme: Doğal dil işleme, görüntü işleme ve ses işleme gibi alanlarda yapay zeka geliştirme araçları sunar. Araştırma ve yenilik: Yeni algoritmalar ve modeller geliştirmek için araçlar sağlar. Hugging Face, hem ücretsiz hem de kurumsal düzeyde hizmetler sunarak, hobici geliştiricilerden büyük işletmelere kadar geniş bir kullanıcı kitlesine hitap eder.

Doğal dil tümceleri, insan tarafından bilinçli bir planlama olmaksızın evrilmiş, konuşma veya şarkı biçiminde ortaya çıkan tümcelerdir. Doğal dil işleme (NLP) ise bir bilgisayar programının insan dilini konuşulduğu ve yazıldığı şekliyle anlayabilme becerisidir. Bazı doğal dil tümce örnekleri: "Bulut bilişim sigortası tüm hizmet seviyesi anlaşmalarının bir parçası olmalıdır". "İyi bir HSA, insanın bulutlar üzerinde uyumasını sağlar". "Ekin Ays¸e’yi gördü". "Ays¸e’yi Ekin gördü".

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google tarafından 2018 yılında geliştirilen, doğal dil işleme (NLP) alanında devrim yaratan bir modeldir. BERT'in bazı özellikleri: Çift yönlü bağlam. Transformer mimarisi. Ön eğitim ve ince ayar. BERT'in kullanım alanları: Arama motorları. Dil anlamlandırma ve soru-cevap sistemleri. Metin sınıflandırma. Makine çevirisi. BERT, 2019'un Ekim ayında İngilizce dilinde kullanılmaya başlanmış, 2020'de ise Türkiye'nin de içinde bulunduğu 70'ten fazla ülkede uygulamaya konulmuştur.

Yazeka, ChatGPT'yi doğrudan kullanmamaktadır, ancak yapay zeka destekli bir arama motoru olarak doğal dil işleme teknolojisini kullanmaktadır.

ChatGPT, belirli türdeki testleri çözebilir, ancak bazı sınırlamaları vardır: Kodlama Testleri: ChatGPT, 728 soruluk bir kodlama testini çözmeyi başardı. Matematik Testleri: ChatGPT, temel matematik sorularını çözebilir; cebir, trigonometri ve kalkülüs gibi konularda basit ila orta düzey sorularla başa çıkabilir. Genel Testler: ChatGPT, şıklı sorular veya açıklamalı sorulara verdiği cevaplarda genellikle başarılıdır.

Yapay zeka, Türkçe'yi çeşitli doğal dil işleme servisleri ve API'ler aracılığıyla anlar. Bu süreçte genellikle şu adımlar izlenir: Ses veya metin dönüştürme. Dil işleme. Wit.ai gibi servisler, dil işleme fonksiyonları sunar, ancak yapay zekanın akıl yürütebilmesi için her olası komutun ve verilmesi gereken cevabın sisteme tanıtılması gerekir. Ayrıca, TÜBİTAK tarafından geliştirilen "Türkçe Büyük Dil Modeli" gibi projeler, yapay zekanın Türkçe'yi daha iyi anlamasına ve Türk kültürünü dikkate alarak yanıt vermesine katkı sağlamaktadır.

"Nlar yöntemi" hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, benzer isimler taşıyan bazı yöntemler şunlardır: Diferansiyel Kuadratur Metodu (DKM). En Küçük Kareler Yöntemi. Ayrıca, "NLP" kısaltması, Nöro Linguistik Programlama (NLP) tekniğini ifade eder.

Yapay zekalar kendi aralarında, önceden belirlenmiş sinyal sistemleri veya protokoller aracılığıyla veri aktarımı yaparak iletişim kurar. Örneğin, Eleven Labs'in geliştirdiği yapay zeka botları, insan diliyle başladıktan sonra birbirlerinin yapay zeka olduğunu fark edince daha hızlı iletişim kurmak için GGWave adlı bir dile geçer. Yapay zekaların kendi kendilerine yeni bir dil geliştirmeleri mümkün değildir; iletişimleri, belirlenen kurallar çerçevesinde ve teknik protokollere uygun olarak gerçekleşir.

Dil çeviri cihazları, genellikle Google Translate gibi gelişmiş çeviri motorları ve yapay zeka teknolojilerini kullanarak çalışır. Çalışma prensibi: 1. Konuşmanın algılanması. 2. Bulut tabanlı çeviri. 3. Sonuç sunumu. Bazı cihazlar, çevrimdışı çalışma özelliğine de sahiptir, bu sayede internet bağlantısı olmadan da çeviri yapabilir. Örneğin, WT2 adlı cihaz, bir çift kablosuz kulaklık olarak çalışır ve karşılıklı iki farklı dili konuşan kişilerin sohbet ettikleri sırada, konuşan kişinin dilini dinleyiciye tercüme eder.

Yapay zeka chatbot'un çalışma prensibi şu adımlardan oluşur: 1. Kullanıcı girişi. 2. Mesaj ön işleme. 3. Doğal dil işleme (NLP) ile yanıt oluşturma. Yapay zeka chatbot'ları, makine öğrenimi algoritmaları ve önceden tanımlanmış kurallar kullanarak çalışır. Kural tabanlı chatbot'lar, kullanıcı girişlerine nasıl yanıt verileceğini belirlemek için önceden tanımlanmış anahtar kelimeler veya ifadelere dayanır. Makine öğrenimi tabanlı chatbot'lar, örnek konuşmalardan oluşan büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir ve kullanıcı girdilerini daha iyi anlamak ve bunlara yanıt vermek için insan dilinin kalıplarını ve nüanslarını öğrenir. Ayrıca, hibrit chatbot'lar hem kural tabanlı hem de makine öğrenimi tabanlı sistemlerin öğelerini birleştirir.

LLaMA, çeşitli alanlarda kullanılan bir büyük dil modelidir (LLM). Öne çıkan bazı kullanım amaçları: İçerik oluşturma. Müşteri desteği. Çeviri hizmetleri. Veri analizi. Sağlık sektörü. Ayrıca, LLaMA'nın çok modlu yetenekleri sayesinde metin, görüntü ve ses gibi farklı veri türlerini aynı anda işleyebildiği ve anlayabildiği belirtilmiştir.

Yapay zeka (AI) teknolojisi, insan zekasını taklit eden ve öğrenme, problem çözme, karar verme gibi bilişsel işlevleri yerine getiren yazılım ve donanım sistemleri üzerinden çalışır. AI sistemlerinin çalışma prensipleri: Makine Öğrenimi (Machine Learning - ML). Derin Öğrenme (Deep Learning). Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP). Bilgisayarlı Görü (Computer Vision). Büyük Veri Analitiği (Big Data Analytics). AI, sağlık, ulaşım, üretim ve finans gibi çeşitli alanlarda verimliliği, doğruluğu ve hızı artırmak için kullanılır.

Google Gemini, metin, kod, resim ve ses gibi farklı veri türlerini anlayabilen ve işleyebilen çok modlu bir yapay zeka modelidir. Gemini'nin bazı kullanım amaçları: Metin oluşturma. Dil çevirisi. Yaratıcı içerik yazma. Soru cevaplama. Veri analizi. Kod yazma ve hata ayıklama. Duygu tanıma. Ayrıca, Gemini, Gmail, Dokümanlar, E-tablolar gibi birçok Google ürünü ile birlikte çalışabilir.

Türkçe konuşan yapay zeka oluşturmak için aşağıdaki çevrimiçi araçlar kullanılabilir: Rask AI: Türkçe ses klonlama hizmeti sunar, bu hizmetle insan konuşmasını taklit eden gerçekçi sesler oluşturulabilir. SpeechGen: Metni gerçekçi insan seslerine dönüştürür, sosyal medya içerikleri, eğitim materyalleri ve iş sunumları için kullanılabilir. Seapik: Yapay zeka konuşma oluşturucu, çeşitli sesler ve aksanlarla metinleri konuşmaya dönüştürür, hız ve perde ayarları yapılabilir. Ayrıca, Türkiye Teknoloji Takımı Vakfı'nın T3 AI projesi, Türkçe için geliştirilmiş bir büyük dil modeli sunar ve bu model üzerinde gönüllü olarak çalışılabilir. Yapay zeka ile dil oluşturma süreci, genellikle metin yükleme, uygun ses ve ayarları seçme, ardından oluşturulan sesi indirme aşamalarını içerir.

Doğal dil işleme (NLP) örneklerinden bazıları şunlardır: Dil çevirisi. Konuşmadan metne. Otomatik altyazılar. Sohbet robotları. Sosyal medya analizi. E-posta sınıflandırması. Metin özetleme. Soru cevaplama. Sesli asistanlar. Yazım yardımcı araçları.

Yapay zeka geliştirmek için kullanılan bazı programlar ve platformlar: Jupyter Notebook. Google Colab. TensorFlow. PyTorch. Scikit-learn. Microsoft Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI. Ayrıca, yapay zeka geliştirmek için Anaconda + Jupyter Notebook, RapidMiner ve Kaggle Kernels gibi araçlar da kullanılabilir. Başlangıç ve geliştirme için Python dili, hız ve entegrasyon için ise C++ tercih edilir.

Artiwise, müşteri deneyimini yönetmek için yapay zeka destekli bir platform sunar. Başlıca hizmetleri: Müşteri geri bildirimlerinin analizi. Duygu ve memnuniyet takibi. Kök neden analizi. Stratejik karar desteği. Pazar içgörüleri. Artiwise, finans, havacılık, otomotiv, e-ticaret ve medya gibi birçok sektörde hizmet vermektedir.