DoğalDilİşleme

Doğal dil işleme (NLP) ve yapay dil işleme arasındaki temel fark, NLP'nin doğal dilleri (örneğin, Türkçe, İngilizce) anlama, yorumlama ve üretme üzerine odaklanmasıdır. Yapay dil işleme ise genellikle belirli kurallar ve yapılar çerçevesinde çalışan, insan yapımı diller veya kodlanmış sistemler ile ilgilenir. Örneğin, programlama dilleri veya belirli bir görev için tasarlanmış özel dil modelleri. Özetle: - NLP: Doğal dilleri anlama ve işleme. - Yapay Dil İşleme: İnsan yapımı veya özel dil modelleri.

UOLP (Uluslararası Ortak Lisans Programı), öğrencilere iki ülkede eğitim alma fırsatı sunarak küresel bir bakış açısı geliştirmelerine ve çok kültürlü bir deneyim kazanmalarına olanak tanır. UOLP'nin bazı faydaları: Çift diploma: Programı başarıyla tamamlayan öğrenciler, her üniversiteden birer tane olmak üzere iki ayrı diploma alır. İngilizce eğitim: Hem Türkiye'de hem de Amerika'da İngilizce dil becerilerini geliştirme imkânı sunar. Uluslararası kariyer: Uluslararası iş piyasasında daha rekabetçi olmayı sağlar. Çalışma izni: Eğitimin 4. yılını Amerika'da tamamlayan öğrenciler, OPT (Optional Practical Training) hakkını kullanarak bir yıl yasal çalışma izni elde edebilir.

Yazeka yapay zekasının güvenilirliği, kullanım amacına ve nasıl kullanıldığına bağlı olarak değişebilir. Yazeka, Yandex tarafından Türk kullanıcılar için geliştirilmiş, internetteki mevcut kaynaklara bağlı yanıtlar veren ve gerektiğinde yanıtlara video ekleyen bir yapay zeka aracıdır. Ancak, yapay zekanın kötü amaçlar için kullanılması, güvenilir olmayan sonuçlar doğurabilir.

BERT, "Bidirectional Encoder Representations from Transformers" ifadelerinin kısaltmasıdır ve Google tarafından geliştirilen, doğal dil işleme (NLP) görevlerinde kullanılan bir dil modelidir. BERT, bir cümledeki her kelimenin hem önceki hem de sonraki kelimelerle olan bağlamını dikkate alarak daha doğru anlamlar çıkarır. BERT'in bazı kullanım alanları: Arama motorları. Dil anlamlandırma ve soru-cevap sistemleri. Metin sınıflandırma. Makine çevirisi.

"Uazeka" kelimesinin ne işe yaradığı hakkında bilgi bulunamadı. Ancak, yapay zekanın genel olarak ne işe yaradığı hakkında bilgi verilebilir. Yapay zeka (YZ), makinelerin insanlar gibi karmaşık problemlere çözüm üretmesine olanak sunan bir teknolojidir. YZ'nin bazı kullanım alanları şunlardır: Sağlık sektörü. Eğitim. Ulaşım. Sigorta. E-ticaret. Otomotiv. Savunma ve güvenlik.

Yapay zekâda doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesine odaklanan bir yapay zekâ ve bilgisayar bilimi dalıdır. NLP, makinelerin büyük miktarda doğal dil verisini işleyip analiz etmesini sağlar. NLP'nin bazı alt alanları şunlardır: Doğal dil anlayışı (NLU). Doğal dil üretimi (NLG). NLP'nin bazı kullanım alanları şunlardır: Müşteri desteği. Metin analizi. Makine çevirisi.

Türkiye'de NLP'nin ne zaman başlayacağına dair kesin bir bilgi bulunmamaktadır. Ancak, Türkiye'de NLP ile ilgili bazı etkinlikler ve eğitimler şu şekildedir: Aigency NLP Modeli: Şanlıurfa merkezli eCloud Yazılım Teknolojileri, 2022 yılından itibaren Türkiye'nin ilk doğal dil işleme (NLP) modeli olan AIGENCY'yi geliştirmektedir. NLP Eğitimleri: Türkiye'de NLP uygulayıcı sertifika eğitimleri online olarak sunulmaktadır. Eğitim Programları: İstanbul Üniversitesi'nde NLP sertifika programları düzenlenmektedir. Bu bilgiler ışığında, NLP'nin Türkiye'de aktif olarak geliştirildiği ve çeşitli eğitim programlarının sunulduğu görülmektedir. Ancak, belirli bir başlangıç tarihi verilmemiştir.

"Build a Large Language Model from Scratch" kitabı, büyük dil modeli (LLM) geliştirme sürecini adım adım ele alır. Kitabın ele aldığı bazı konular: LLM'lerin temel bileşenleri ve çalışma prensipleri; Tokenizer, embedding layer, transformer blokları ve output layer gibi bileşenlerin işlevi; Farklı kullanım senaryoları için LLM tasarımı (genel amaçlı, alana özgü veya görev odaklı); Veri toplama, temizleme ve hazırlama süreçleri; Transformer mimarisi ve model tasarımı seçimleri; PyTorch, TensorFlow gibi eğitim çerçevelerinin kullanımı; Modelin eğitilmesi, değerlendirilmesi ve optimize edilmesi. Kitap, LLM geliştirme sürecinde gerekli olan temel kavramları ve teknikleri öğreterek, okuyucunun kendi dil modelini oluşturup eğitebilmesini sağlar.

Anlamsal arama, bir kullanıcının sorgusunun arkasındaki niyeti ve bağlamsal anlamı anlayarak daha alakalı sonuçlar sunmayı hedefler. Bu süreç, aşağıdaki teknolojilere ve yöntemlere dayanır: Doğal Dil İşleme (NLP). Makine Öğrenimi. Varlık Tanıma. Bilgi Grafikleri. Anlamsal aramada, veriler (kelimeler, cümleler, belgeler veya görseller) vektör uzayına dönüştürülür.

Python'da sesli asistan yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Gerekli modüllerin kurulması. `wikipedia`; `SpeechRecognition`; `Pyttsx3`; `datetime`; `webbrowser`; `Wolframalpha`. 2. Sınıf ve constructor oluşturulması. 3. Akıllı asistana istenilenleri söyletme. 4. Asistanın dinlemesi için fonksiyon oluşturma. 5. Wikipedia'da arama yapmak için fonksiyon oluşturma. 6. İstenilen sekmeleri açmak için fonksiyon oluşturma. 7. Wolframalpha kullanımı. 8. Main fonksiyonu. Python'da sesli asistan yapımı için aşağıdaki kaynaklar da kullanılabilir: medium.com'da "Python ile Sesli Asistan" başlıklı yazı; linkedin.com'da "Python'da Sesli Asistan Oluşturmak" başlıklı yazı; youtube.com'da "Python ile Kendimize Siri (Sesli Asistan) Yapıyoruz" başlıklı video; github.com'da "Python Sesli Asistan" başlıklı proje.

Kaan keyfi software'in hangi yazılım diliyle geliştirildiğine dair bilgi bulunamadı. Ancak, yazılım dilleri hakkında genel bilgi verilebilir. Bazı yaygın yazılım dilleri: C# (C-Sharp). Python. Java. C++. PHP.

Bilgisayarlı dil analizi, doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak yapılır. Bu süreçte aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Metin Anlama ve Yorumlama: Metin belgeleri analiz edilir ve dilbilgisel öğeler (kelime anlamı, cümle yapısı vb.) incelenir. 2. Dil Modelleme: İstatistiksel yöntemlerle dil verileri analiz edilerek dilin yapısı ve kullanımı anlaşılır. 3. Metin Madenciliği ve Bilgi Çıkarma: Büyük metin veri setleri taranır ve anlamlı bilgiler çıkarılır. 4. Konuşma Tanıma ve Sentezleme: Ses verileri metin formatına dönüştürülür ve metin sesli hale getirilir. 5. Duygu Analizi: Metinlerdeki duygu durumları tespit edilir. Bilgisayarlı dil analizi için kullanılan bazı araçlar ve yazılımlar: SALT (Systematic Analysis of Language Transcripts): Dil örneklerini çevriyazıya dönüştürme ve analiz etme işlemlerini standartlaştırır. Zemberek: Türkçe için açık kaynaklı bir NLP çerçevesidir.

BERT modeli ile duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Model Seçimi ve Eğitimi: - BERT'in önceden eğitilmiş modelleri, duygu analizi gibi belirli görevler üzerinde ince ayar yapılarak kullanılabilir. - Örneğin, Türkçe için "ba2hann/bert-base-turkish-sentiment-analize" modeli kullanılabilir. 2. Veri Hazırlığı: - Analiz edilecek metinler toplanır ve gerekli ön işleme uygulanır (örneğin, tokenleştirme, kelime gömme). 3. Modelin Uygulanması: - Seçilen BERT modeli, metinlere uygulanır ve her metin için belirli bir duygu kategorisi (örneğin, pozitif, negatif, nötr) tahmin edilir. 4. Performans Değerlendirmesi: - Modelin performansı doğruluk (accuracy), precision, recall ve F1 score gibi metriklerle değerlendirilir. Bazı kaynaklar: Medium: BERT ile duygu analizi hakkında detaylı bir yazı. Hugging Face: BERT tabanlı Türkçe duygu analizi modeli.

Yapay zekanın rüya görmesi, rüya benzeri öğrenme süreçlerini ifade eder. Örneğin, DeepMind'ın geliştirdiği sistem, algoritmaların gerçek dünya verileriyle etkileşimde bulunmadan hayali senaryolar içinde test yapmasını sağlar; bu, beynin REM uykusunda rüya görerek bilgiyi pekiştirmesine benzer. Ancak, yapay zekanın tam anlamıyla rüya görmesi, özfarkındalık kazanması gibi daha ileri düzey gelişmeler gerektirir ve şu anda mümkün değildir.

Lexi kelimesi farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelebilir: İsim: Lexi, Alexandra, Alexis, Alexa, Alexia gibi isimlerin küçültülmüş hali olan bir kadın ismidir. Yapay Zeka Asistanı: LEXPERA platformunda, kullanıcı sorularını araştırıp yanıtlayabilen bir yapay zeka asistanı. Klavye Uygulaması: Metin kompozisyonunu geliştirmek için yapay zeka ve sesli komutları kullanan bir klavye. Sanal Asistan: Çeşitli görevleri yerine getirmek ve üretkenliği artırmak için tasarlanmış çok işlevli bir araç.

NLP, "Neuro Linguistic Programming" kelimelerinin kısaltmasıdır ve Türkçe'de Sinir Dilbilim Programlaması veya Nöro-Dilsel Programlama olarak bilinir. Neuro: İnsan vücudundaki sinir sistemini ifade eder. Linguistic: Dil ile ilgili olup, düşünme ve ifade etme yetilerini tanımlar. Programming: İstenilen duygu, davranış ve alışkanlıkların düzenlenmesi anlamına gelir.

Evet, robotlar sorgu yapabilir. Robotların sorgu yapmasının bazı nedenleri: Veri toplama ve öğrenme. İnsan-robot etkileşimini artırma. Hata oranını azaltma. Ayrıca, robotlar doğrulama amacıyla da sorgu yapabilir; örneğin, "Ben robot değilim" testlerini geçmek için.

Word2vec, matematikte kelimelerin matematiksel olarak ifade edilmesini sağlar. Word2vec'in bazı kullanım alanları: Metin sınıflandırma. Duygu analizi. Tavsiye sistemleri. Belge benzerliği. Word2vec, özellikle "Continuous Bag of Words (CBOW)" ve "Skip-Gram" olmak üzere iki model üzerine kuruludur.

UBY kısaltması farklı alanlarda farklı anlamlara gelebilmektedir: UBY (Lexical-Semantic Resource). UBY (Ulusal Bina Yönetmeliği). UBY (Dosya uzantısı). UBY (Güvenlik ve Savunma Teknolojileri). UBY'nin hangi bağlamda kullanıldığına bağlı olarak farklı işlevleri olabilir.

İDF (İnsülin Duyarlılık Faktörü) değeri, günlük toplam hızlı veya kısa etkili, orta veya uzun etkili insülin miktarının 1500 veya 1800'e bölünmesiyle hesaplanır. Örneğin, günlük toplam insülin miktarı 35 ünite ise ve 1700 sabit değeri kullanılıyorsa, 1700/35 = 48,5 bir İDF değeri bulunur. İDF ve karbonhidrat/insülin oranı hesaplamaları, kan şekerini kontrol altına almaya yardımcı olsa da, her birey farklı olduğu için bu hesaplamaların kişiselleştirilmiş bir şekilde yapılması ve bir uzmanın gözetiminde olunması önemlidir.