DoğalDilİşleme

Doğal dil işleme (NLP) ve yapay dil işleme arasındaki temel fark, işlenen dilin türü ve amaçlarıdır. NLP, bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneklerini geliştirmeyi amaçlayan bir yapay zeka dalıdır. Yapay dil işleme ise, programlama dillerinin (makine dili) insan diline çevrilmesi gibi, makinelerin kendi dilleri arasında çeviri yapma sürecini ifade eder.

Artiwise, yapay zeka ve doğal dil işleme teknolojileri kullanarak metin analitiği yapan bir platformdur. Başlıca işlevleri: - Veri modellemesi: Kullanıcıların makine öğrenmesi ve doğal dil işleme tekniklerini bilmeden veri modellemesi yapmasını sağlar. - Müşteri memnuniyeti: Çağrı merkezi aramaları, çevrimiçi yorumlar, anket sonuçları gibi çeşitli iletişim kanallarından gelen verileri analiz ederek müşteri içgörüleri ve memnuniyet skorları çıkarır. - Proaktif aksiyon: Elde edilen analiz sonuçlarına göre proaktif adımlar atılmasını sağlar. Artiwise, finans, havacılık, otomotiv, e-ticaret ve medya gibi birçok sektörde hizmet vermektedir.

Yapay zeka için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: 1. GitHub Copilot: Yazılım geliştiricilere gerçek zamanlı kod önerileri sunan, Microsoft ve OpenAI tarafından geliştirilen bir yapay zeka aracıdır. 2. Tabnine: Kod tamamlama ve makine öğrenimi destekli öneriler sunan bir yapay zeka kodu editörüdür. 3. Grammarly: Dilbilgisi ve yazım denetimi yapan, aynı zamanda metinleri daha okunabilir hale getiren bir yapay zeka aracıdır. 4. ChatGPT: OpenAI tarafından geliştirilen, doğal dil işleme yetenekleriyle donatılmış bir yapay zeka sohbet robotudur. 5. Midjourney: Metin açıklamalarından görsel oluşturan, metinden görsele dönüştürme aracı olan bir yapay zeka modelidir. Bu programlar, yapay zekanın farklı alanlarında verimlilik ve yaratıcılık sağlamak için geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Yazeka yapay zeka sistemi, güvenilir olarak değerlendirilmektedir. Bu sistem, yüksek kaliteli kaynakları kullanarak kullanıcıların doğru ve güvenilir bilgiye ulaşmasını sağlamaktadır. Yazeka, doğal dil işleme yeteneği ve diyalog modu gibi özelliklerle kullanıcıların sorgularını daha etkili bir şekilde yanıtlamaktadır.

BERT kısaltması, "Bidirectional Encoder Representations from Transformers" ifadesinin açılımıdır. BERT, Google tarafından geliştirilen bir doğal dil işleme (NLP) modelidir ve 2018 yılında piyasaya sürülmüştür.

Yapay zeka (YZ), bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zekaya sahip olmasını hedefleyen bir teknoloji alanıdır ve birçok farklı işlevi ve kullanım alanı vardır. YZ'nin bazı işlevleri: - Veri analizi ve tahminleme: Büyük veri setlerini analiz ederek trendleri ve ilişkileri belirler, gelecekteki olası sonuçları tahmin eder. - Otomatik karar verme: Belirli parametrelere dayanarak kararlar verir, örneğin finansal kuruluşlarda kredi başvurularını analiz eder. - Doğal dil işleme: İnsanların doğal dilini anlar ve yorumlar, sesli asistanlar ve metin tabanlı sohbet botları gibi uygulamalar geliştirir. - Otonom sistemler: Otonom araçlar, robotlar ve drone'lar gibi sistemlerin kendini yönetmesini sağlar. YZ'nin kullanım alanları: - Sağlık hizmetleri: Tıbbi teşhisler ve tedavi planları yapar, hastane kayıtlarını analiz eder. - Otomotiv sektörü: Otonom araçların geliştirilmesinde kullanılır, araçların çevreyi algılamasını ve güvenli bir şekilde seyahat etmesini sağlar. - Finans sektörü: Dolandırıcılık tespiti, risk değerlendirmesi ve yatırım tavsiyeleri sunar. - Perakende sektörü: Müşteri davranışlarını analiz eder ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunar.

Yapay zekada doğal dil işleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması, analiz etmesi ve üretmesi için kullanılan bir alandır. NLP, aşağıdaki temel bileşenleri içerir: - Sözcüksel analiz: Kelimelerin köklerini ve morfolojik yapılarını analiz eder. - Söz dizimsel analiz: Cümle yapısını ve sözcüklerin cümle içindeki ilişkilerini inceler. - Anlamsal analiz: Sözcüklerin ve cümlelerin anlamlarını analiz eder. - Söylem analizi: Cümlelerin birbiriyle ilişkisini ve metin içindeki tutarlılığı inceler. - Edim bilimsel analiz: Konuşmanın bağlamını ve ima edilen anlamları değerlendirir. NLP'nin kullanım alanları arasında: - Chatbot ve sanal asistanlar: Kullanıcı komutlarını anlama ve yanıt verme. - Makine çevirisi: Metinleri bir dilden başka bir dile çevirme. - Duygu analizi: Sosyal medya ve müşteri geri bildirimlerini analiz etme. - Sağlık sektörü: Tıbbi kayıtları analiz etme ve doktorlara tavsiye sunma.

Türkiye'de NLP (Doğal Dil İşleme) eğitimlerine başlama tarihleri, farklı programlar için değişiklik göstermektedir: 1. İstanbul Üniversitesi tarafından sunulan "NLP Sertifika Programı (CANLI DERS)" 20 Haziran - 25 Temmuz 2025 tarihleri arasında başlayacaktır. 2. Liderlik Okulu'nun "Profesyonel NLP Akademisi" programı ise güncel olarak aktif olup, istediğiniz zaman başlayabilirsiniz.

Build a large language model (LLM) from scratch ifadesi, sıfırdan bir büyük dil modeli oluşturma sürecini anlatır. Bu süreç, aşağıdaki adımları içerir: 1. Hedeflerin Belirlenmesi: Modelin ne amaçla kullanılacağının belirlenmesi (chatbot, metin üretimi vb.). 2. Veri Toplama ve Ön İşleme: Geniş ve çeşitli bir veri setinin toplanması ve bu verilerin temizlenmesi, tokenize edilmesi gibi işlemlerden geçirilmesi. 3. Model Mimarisinin Seçimi: Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM) veya transformer tabanlı gibi uygun bir mimari seçimi. 4. Modelin Oluşturulması: Seçilen mimariye göre derin öğrenme kütüphaneleri (TensorFlow, PyTorch) kullanılarak modelin oluşturulması. 5. Hipervariyatların Ayarlanması: Öğrenme oranı, parti boyutu gibi parametrelerin ayarlanması ve modelin performansının değerlendirilmesi. 6. Metin Üretimi: Modelin eğitildikten sonra metin üretebilmesi için gerekli adımların atılması. 7. İnce Ayar (Fine-Tuning): Modelin performansının daha da iyileştirilmesi için gerekli ayarlamaların yapılması. 8. Ölçeklendirme: Modelin daha iyi performans göstermesi için gerekirse büyütülmesi veya daha fazla veri ile eğitilmesi. 9. Dağıtım: Modelin web uygulaması, mobil uygulama veya diğer platformlarda kullanıma sunulması. 10. Sürekli İyileştirme: Modelin performansının izlenmesi, kullanıcı geri bildirimlerinin toplanması ve modelin zamanla daha da geliştirilmesi.

Anlamsal arama, arama motorlarının kullanıcı sorgularının arkasındaki niyeti ve bağlamsal anlamı anlaması prensibine dayanır. Bu süreç, birkaç ileri teknoloji ve metodoloji kullanılarak gerçekleştirilir: 1. Doğal Dil İşleme (NLP): Arama motorları, insan dilini anlamlı ve bağlamsal olarak doğru bir şekilde anlamak için NLP kullanır. 2. Makine Öğrenimi: Büyük miktarda veriyi analiz ederek, makine öğrenimi algoritmaları farklı bilgi parçaları arasındaki kalıpları ve ilişkileri tanımlar. 3. Varlık Tanıma: Sorguda bahsedilen ana varlıkları (insanlar, yerler, şeyler) tanımlayıp kategorize etmeyi içerir. 4. Bilgi Grafikleri: Varlıklar ve bunların ilişkileri hakkında bilgi depolayan veri tabanlarıdır. Bu yöntemler sayesinde anlamsal arama, geleneksel anahtar kelime tabanlı aramadan daha etkili ve kullanıcı odaklı sonuçlar sunar.

Python kullanarak sesli asistan yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Ses Algılama: PyAudio veya Sounddevice gibi kütüphaneler kullanılarak mikrofondan gelen ses kaydedilir ve işlenir. 2. Konuşma Tanıma: SpeechRecognition kütüphanesi ile kullanıcının söylediği şeyler metne dönüştürülür. 3. Doğal Dil İşleme: NLTK veya spaCy gibi kütüphaneler kullanılarak konuşmanın niyeti belirlenir ve uygun bir yanıt üretilir. 4. Yanıt Üretme: Kullanıcı sorusuna göre sesli asistanın bir yanıt oluşturması sağlanır. 5. Ses Çıkışı: PyDub veya Sounddevice gibi kütüphaneler kullanılarak yanıt kullanıcıya hoparlörler veya başka bir çıkış cihazı aracılığıyla bildirilir. Ayrıca, geliştirilen sesli asistan Alexa Skill Kit ile entegre edilerek Amazon Echo cihazları için uygulamalar oluşturulabilir.

KAAN yazılımı, Türkçe dil desteğine sahip bir yapay zeka ve doğal dil işleme yazılımı olup, yerli bir yazılım olarak geliştirilmiştir.

BERT modeli ile duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Hazırlığı: BERT modeli, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiştir. Bu nedenle, analiz yapılacak veriler de bu modele uygun hale getirilmelidir. 2. Modelin Kullanımı: BERT, Maskelenmiş Dil Modeli (MLM) ve Sonraki Cümle Tahmini (NSP) gibi görevlerle eğitilmiştir. 3. Sınıflandırma: BERT, analiz edilen metnin duyarlılığını (olumlu, olumsuz veya nötr) sınıflandırır. BERT modelinin duygu analizinde kullanımı, müşteri yorumları, sosyal medya paylaşımları ve anket yanıtları gibi çeşitli alanlarda uygulanabilir.

Yapay zekanın rüya görmesi, rüya analizinde yapay zeka teknolojilerinin kullanılması anlamına gelir. Bu sayede, yapay zeka, bilinçaltımıza dair ipuçları toplar ve zihinsel sağlığımız hakkında daha bütünsel bir resim çizmeye çalışır.

Bilgisayarlı dil analizi, doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak yapılır ve aşağıdaki aşamalardan oluşur: 1. Metin Ön İşleme: Ham metnin analiz için hazırlanması. Bu aşamada: - Tokenizasyon: Metni kelimelere veya karakterlere ayırma. - Normalizasyon: Metindeki büyük/küçük harf farklılıklarını giderme ve standartlaştırma. - Durak Kelimelerin Çıkarılması: "ve", "veya", "ama" gibi sık kullanılan ancak analiz için az değer taşıyan kelimelerin çıkarılması. - Kök Bulma ve Lemmatizasyon: Kelimelerin köklerini bulma. 2. Metnin Sayısallaştırılması: Metin, bilgisayarlar tarafından anlaşılabilecek sayısal formata dönüştürülür. Bu dönüştürme için: - Bag-of-Words (BoW): Metindeki her kelimenin kaç kez geçtiğini sayarak metin belgesini bir vektör olarak temsil eder. - TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Kelimelerin belge içindeki sıklığını ve tüm belge koleksiyonundaki nadir oluşumunu göz önünde bulundurarak ağırlıklandırma yapar. - Kelime Gömmeleri: Word2Vec, GloVe, FastText gibi tekniklerle kelimeleri, anlamsal benzerliklerini koruyan çok boyutlu uzayda vektörler olarak temsil eder. 3. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Modelleri: Metin sınıflandırma, duygu analizi, makine çevirisi gibi görevler için Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve Dönüştürücü Modeller (Transformer Models) gibi algoritmalar kullanılır. 4. Transfer Öğrenme: Önceden eğitilmiş büyük dil modellerinin kullanılması, NLP alanında devrim yaratmıştır.

Lexi kelimesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Doğal Dil İşleme Platformu: Lexi, yapay zeka ve makine öğrenme algoritmalarını kullanarak yapılandırılmamış metinleri analiz eden bir doğal dil işleme platformudur. 2. Klavye Uygulaması: Lexi, sesli komutlarla metin kompozisyonunu iyileştiren bir klavye uygulamasıdır.

NLP açılımı, "Natural Language Processing" yani Doğal Dil İşleme anlamına gelir.

Evet, robotlar sorgu yapabilir. Bu, özellikle sohbet robotları aracılığıyla gerçekleşir. Sohbet robotları, kullanıcılarla sohbet etmek ve doğal dil işleme (NLP) kullanarak sorularımıza yanıt vermek için tasarlanmıştır.

Word2Vec, matematikte doğrudan kullanılmaz, ancak doğal dil işleme (NLP) alanında kelimeleri sayısal vektörlere dönüştürerek anlamlarını ve aralarındaki ilişkileri yakalamak için kullanılır. Word2Vec'in matematikle ilgili bazı kullanım alanları: - Benzerlik ve analoji hesaplamaları: Kelimelerin vektör uzayında birbirine yakın konumlandırılması, anlam benzerliklerini hesaplamayı sağlar. - Cebirsel işlemler: Kelime vektörleri üzerinde toplama, çıkarma gibi işlemler yapılarak anlam ilişkileri keşfedilir.

UBY farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelebilir: 1. PUBG Mobile UC: PUBG Mobile oyununda UC (Unknown Cash), oyuncuların oyun içi satın alımlar yapmasını sağlar ve kozmetik ürünler, silah kaplamaları, karakter görünümleri gibi çeşitli içeriklere erişim sunar. 2. UBY Teknoloji: UBY, güvenlik ve savunma teknolojileri alanında faaliyet gösteren bir şirkettir ve Kenwood ürünlerinin Türkiye distribütörlüğünü yapmaktadır. 3. UBY (Lexikal-Semantischer Ressource): UBY, doğal dil işleme alanında kullanılan, İngilizce ve Almanca için uzman tarafından oluşturulmuş ve işbirlikçi kaynaklardan gelen bilgileri birleştiren büyük ölçekli bir sözlüksel-anlambilimsel kaynaktır.