NLP

Yapay zeka tespit programları kullanmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Programı Seçin: İhtiyaçlarınıza uygun bir yapay zeka tespit programı seçin. Önerilen bazı araçlar arasında Content At Scale, Originality.AI ve GPTZero bulunmaktadır. 2. Kayıt Olun ve Giriş Yapın: Seçtiğiniz programın web sitesine giderek bir hesap oluşturun ve giriş yapın. 3. Metni Yükleyin: Analiz etmek istediğiniz metni programa yapıştırın veya yükleyin. 4. Sonuçları İnceleyin: Program, metninizin yapay zeka tarafından oluşturulup oluşturulmadığını tespit edecek ve size bir rapor sunacaktır. Bu programlar genellikle doğal dil işleme (NLP) teknolojisi kullanarak metinlerdeki yapay zeka izlerini belirler.

Ahmet Çiçek'in yaptığı iş, kişinin ismine göre değişiklik göstermektedir: Dr. Ahmet Çiçek, 1989 yılında Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden mezun olmuş bir tıp doktorudur. Midyeci Ahmet olarak bilinen Ahmet Çiçek, midye ve kokoreç sektöründe faaliyet göstermektedir. Ahmet Çiçek, İstanbul Büyükşehir Belediyesi'ne yönelik "yolsuzluk" soruşturması kapsamında tutuklanmış ve etkin pişmanlık kapsamında ifade vererek tahliye edilmiştir.

NLP (Natural Language Processing), doğal dil işleme anlamına gelir ve bilgisayar sistemlerine insan dilini anlama, yorumlama ve yeniden üretme yeteneği kazandırma çalışmaları yürüten bir yapay zeka alanıdır. NLP'nin işe yarar yönleri şunlardır: İnsan-makine etkileşimi: NLP, insanlar ile bilgisayarlar arasında etkileşimi geliştirerek, bilgisayarlarla doğal bir dille iletişim kurmayı mümkün kılar. Büyük veri işleme: İnsan tarafından işlenmesi yıllar sürebilecek verileri işleyerek anlam çıkarır, bu da özellikle müşteri yorumları ve sosyal medya paylaşımları gibi veriler için faydalıdır. Uygulama alanları: Finans, müşteri hizmetleri, teknoloji, hukuk, sağlık gibi çeşitli sektörlerde kullanılır. Çözüm örnekleri: Chatbot'lar, yazım kontrolü, makine çevirisi, özet oluşturma, duygu analizi gibi alanlarda kullanılır.

ROSS AI, hukuk alanında çeşitli şekillerde kullanılır: 1. Doğal Dil İşleme (NLP): ROSS, kullanıcıların karmaşık yasal soruları doğal dilde sormalarına olanak tanır ve bu sorulara ilgili ve doğru cevaplar verir. 2. AI Destekli Arama ve Filtreleme: ROSS'un arama motoru, makine öğrenimi ve akıllı sıralama algoritmaları kullanarak en alakalı vakaları, statüleri ve düzenleyici güncellemeleri öne çıkarır. 3. Gelişmiş Belge Özeti ve Madde Tanımlama: ROSS, yasal belgelerin özetini çıkarır ve kritik maddeleri (örneğin, gizlilik anlaşmaları veya tazminat hükümleri) işaretler. 4. Tahmine Dayalı Analitik: ROSS, tarihsel verilere dayanarak dava sonuçlarını öngörür ve yargı profilleri oluşturarak avukatların argümanlarını daha etkili bir şekilde hazırlamalarına yardımcı olur. 5. Gerçek Zamanlı İzleme ve Uyarılar: ROSS, yasal düzenlemelerdeki değişiklikleri ve önemli dava gelişmelerini kullanıcılara bildirir.

DeepSeek, yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini bir araya getirerek "derin arama" (deep search) yaklaşımını temel alan bir yapay zeka çözümüdür. Öne çıkan özellikleri: - Modeller: DeepSeek LLM, DeepSeek-V2, DeepSeek-Coder-V2 gibi çeşitli modeller sunar. - Düşük maliyet: Daha az çip kullanarak ChatGPT gibi modellere yakın performans gösterir. - Yenilikçi eğitim teknikleri: Saf pekiştirmeli öğrenme (RL), MoE mimarisi ve multi-head latent attention gibi teknikler kullanır. - API entegrasyonları: Geliştiriciler için API key alarak özelleştirilmiş projelerde entegrasyon imkanı sunar. Kullanım alanları: Akademik makale toplama, doküman analizi, chatbot geliştirme ve soru-cevap sistemleri gibi alanlarda kullanılabilir.

Prompt engineering dersleri genellikle aşağıdaki konuları kapsar: 1. Yapay Zeka ve NLP Temelleri: Transformer modelleri, dil modelleri (GPT, BERT) ve makine öğrenimi gibi konuların anlaşılması. 2. Prompt Tasarımı ve Yapılandırmaları: Açık uçlu sorular ile spesifik görevler arasındaki farkların öğrenilmesi, gelişmiş prompt teknikleri (Chain of Thought, Few-Shot Learning). 3. API Kullanımı: OpenAI ve Hugging Face gibi platformların API'lerinin kullanılması, API anahtarlarıyla çalışma ve model parametrelerinin anlaşılması. 4. Performans Ölçümü ve İyileştirme: Promptların çıktısının değerlendirilmesi ve optimize edilmesi, yanıt doğruluğu ve bağlam anlama gibi metriklerin kullanılması. 5. Uygulamalı Projeler: Müşteri destek botu, görsel AI modelleri veya metin özetleme gibi alanlarda pratik projeler. 6. Networking ve Topluluklar: Prompt engineering topluluklarına katılarak diğer profesyonellerden öğrenme. Bu dersler, online eğitim platformları, kitaplar ve blog yazıları üzerinden de alınabilir.

VAK kısaltmasının açılımı farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelebilir: 1. Bulmaca Çözümü: "VAK" sorusuna verilen cevap "ağırbaşlılık" olarak belirtilmiştir. 2. Öğrenme Stilleri: NLP (Neuro-Linguistic Programming) alanında "Visual, Auditory, Kinesthetic" (görsel, işitsel, kinestetik) öğrenme stillerini ifade eder. 3. Tıp Terimi: Negatif Basınçlı Yara Tedavisi (Vacuum Assisted Closure) anlamına gelir.

TTS (Text-to-Speech) yöntemi, yazılı metni insan sesine dönüştüren bir yapay zeka uygulamasıdır. TTS sistemleri iki ana aşamada çalışır: 1. Metin Analizi: Yazılı metin, kelimelere ve cümlelere bölünür. 2. Ses Sentezi: Metin, ses sentezi teknikleri kullanılarak sesli çıktılara dönüştürülür. TTS teknolojisinin kullanım alanları arasında sesli asistanlar, eğitim, müşteri hizmetleri, medya ve eğlence, otomotiv sektörü yer alır.

LLM (Large Language Model) ve GPT (Generative Pre-trained Transformer) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam ve Mimari: LLM'ler, genel olarak çeşitli NLP görevlerini yerine getirebilen geniş bir model kategorisidir. 2. Eğitim ve Fine-Tuning: LLM'ler, genel olarak önceden eğitilir ve ardından belirli görevler için fine-tuned edilir. 3. Kullanım Alanları: LLM'ler, sentiment analizi, metin özetleme, dil çevirisi gibi geniş bir yelpazede kullanılır. 4. Ölçek: GPT-3 gibi bazı GPT modelleri, LLM'lerin en büyük ve en gelişmiş versiyonları arasında yer alır. Özetle, LLM'ler daha genel ve çeşitli görevler için kullanılırken, GPT modelleri daha spesifik ve gelişmiş metin üretimi yetenekleri sunar.

NLP (Doğal Dil İşleme) ile aşağıdaki işlemler yapılabilir: 1. Sanal Asistanlar: Siri, Alexa veya Google Asistan gibi teknolojiler, konuşma tanıma ve dil anlama özelliklerini kullanarak kullanıcı komutlarını anlar ve yanıtlar. 2. Metin Analitiği: Müşteri yorumlarını analiz etmek veya sosyal medya trendlerini anlamak için NLP araçları kullanılır. 3. Makine Çevirisi: Google Translate gibi çeviri hizmetleri, diller arası geçişi kolaylaştırır. 4. Chatbotlar: Müşteri hizmetlerinde chatbotlar, anlamlı diyaloglar kurarak müşteri memnuniyetini artırır ve operasyonel maliyetleri düşürür. 5. Doküman Sınıflandırma: Bankacılık ve sigorta sektöründe dokümanları otomatik olarak sınıflandırmak için NLP tabanlı çözümler kullanılır. 6. Duygu Analizi: Metinlerdeki duygusal tonu anlamaya çalışarak, müşteri duyguları konusunda gerçek zamanlı ölçüm sağlar. Diğer NLP uygulamaları arasında arama motoru optimizasyonu, dil öğrenme uygulamaları ve görme-işitme engelliler için erişilebilirlik çözümleri de bulunmaktadır.

Zarf fiil kodlaması yapılır çünkü bu, doğal dil işleme (NLP) uygulamalarında metinlerin daha iyi anlaşılmasını sağlar. Bu kodlamanın faydaları şunlardır: - Otomatik özetleme ve bilgi çıkarımında etkin sonuçlar elde edilir. - Makine öğrenimi algoritmalarında daha doğru sonuçlar elde edilmesine katkıda bulunur. - Dil işleme alanında temel bir yapı taşını oluşturur.

LLM (Large Language Model) ve dil modeli arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Kapsam ve Amaç: LLM, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş, doğal dil işleme (NLP) yeteneklerine sahip gelişmiş bir yapay zeka modelidir. 2. İşlevsellik: LLM'ler, sorulara yanıt verme, metin yazma, çeviri yapma gibi geniş bir yelpazede görevleri yerine getirebilirken, dil modelleri daha spesifik görevler için kullanılabilir. 3. Karar Alma Yeteneği: LLM'ler, kullanıcının sağladığı girdilere dayanarak çalışan pasif sistemlerdir ve bağımsız karar alma kapasiteleri yoktur.

Twitter'da duygu analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Twitter'dan gerekli verileri toplamak için API (Uygulama Programlama Arayüzü) kullanılabilir. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler, gereksiz bilgilerin (emojiler, özel karakterler vb.) temizlenmesi ve yinelenen tweetlerin elenmesi gibi işlemlerden geçirilmelidir. 3. Duygu Analizi: Hazırlanan veriler, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak analiz edilir. 4. Sonuçların Görselleştirilmesi: Analiz sonuçları, grafikler ve pasta grafikler gibi çeşitli formatlarda görselleştirilir. Kullanılabilecek bazı araçlar: - Sentiment140, TextRazor: Çevrimiçi analiz araçları. - Brand24, MeaningCloud: Sosyal medya izleme ve analiz araçları.

GRU (Gated Recurrent Unit), sıralı veri görevlerinde kullanılan bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisidir. GRU'nun yaptığı işler: - Konuşma tanıma: Ses sinyallerini analiz ederek konuşmayı metne dönüştürür. - Doğal dil işleme (NLP): Cümlelerdeki kelime dizilimini analiz ederek anlam çıkarır. - Zaman serisi tahmini: Satış rakamları, web sitesi trafiği veya hisse senedi fiyatları gibi tarihsel verileri kullanarak gelecekteki eğilimleri öngörür. - Anomali tespiti: Dizilerdeki olağan dışı kalıpları belirleyerek dolandırıcılık tespiti veya ağ izinsiz giriş tespiti gibi alanlarda kullanılır. - Müzik üretimi: Nota ve akor dizilimlerini analiz ederek müzikal parçalar oluşturur.

Büyük dil modelleri (LLM), derin öğrenme ve transformer mimarisi kullanarak çalışır. İşte temel çalışma adımları: 1. Eğitim Verisi: LLM'ler, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilir. 2. Parametreler: Model, milyonlarca hatta milyarlarca parametreyle çalışır. 3. Transformer Mimarisi: LLM'ler, dildeki kelimeler arasındaki uzun vadeli ilişkileri anlamak için self-attention mekanizmasını kullanır. 4. Önceden Eğitim ve İnce Ayar: LLM'ler genellikle iki aşamada çalışır: önce geniş çaplı bir veri kümesi üzerinde önceden eğitilir, ardından belirli görevler için ince ayar yapılır. 5. Çıkarım: Model, önceden eğitildikten ve ince ayar yapıldıktan sonra çıkarım için kullanılabilir.

NLP eğitimi 1 ay sürmektedir.

Eliza iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Yapay Zeka Chatbotu: 1966 yılında MIT Yapay Zeka Laboratuvarı'nda Joseph Weizenbaum tarafından oluşturulan Eliza, doğal dil işleme (NLP) tabanlı bir sohbet robotuydu. 2. Çok Platformlu Etkileşim İçin Otonom AI Ajanı: Günümüzde Eliza, geliştiricilerin zeki yapay zeka ajanları oluşturmasına, dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanıyan bir çerçevedir.

DeepSeek AI, yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini bir araya getiren, "derin arama" (deep search) yaklaşımını temel alan bir AI çözümüdür. Başlıca özellikleri: - Hızlı ve doğru yanıtlar: Güncel algoritmaları sayesinde detaylı ve hassas bilgiler sunar. - Çoklu dil desteği: Çince, İngilizce ve Türkçe gibi birçok dilde hizmet verir. - Kullanıcı dostu arayüz: Teknik bilgiye sahip olmadan kolayca kullanılabilir. - Çok yönlülük: Eğitim, içerik üretimi, müşteri hizmetleri, araştırma gibi alanlarda çözümler sunar. - Yapay zeka destekli analizler: Veri analizi yaparak müşteri davranışlarını anlamlandırabilir ve karar alma süreçlerini hızlandırabilir. Modelleri: - DeepSeek LLM: Genel metin üretimi, soru-cevap ve sohbet etkileşimleri için kullanılır. - DeepSeek-V2: Düşük maliyet ve güçlü performans sunar. - DeepSeek-Coder-V2: Karmaşık kodlama görevlerinde uzman. DeepSeek, hem iOS hem de Android cihazlar için indirilebilir.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) modeli, doğal dil işleme (NLP) alanında önemli bir yere sahiptir çünkü: 1. Çift Yönlü Bağlam Anlayışı: BERT, bir cümledeki her kelimenin hem önceki hem de sonraki kelimelerle olan bağlamını dikkate alarak daha doğru anlam çıkarma imkanı sunar. Bu, modelin daha karmaşık dil yapılarını anlamasını sağlar. 2. Arama Motorlarına Katkı: Google'ın arama motoru, BERT'i kullanarak kullanıcı sorgularını daha iyi anlayabilir ve daha anlamlı sonuçlar sunabilir. 3. Diğer NLP Görevleri: BERT, soru-cevap sistemleri, metin sınıflandırma, makine çevirisi gibi birçok NLP görevinde yüksek doğruluk oranı sağlar. 4. Modellerin Geliştirilmesi: BERT'in başarısı, RoBERTa, ALBERT ve DistilBERT gibi birçok BERT tabanlı modelin ortaya çıkmasına öncülük etmiştir.

Sora AI, yapay zeka alanında oldukça güçlü bir model olarak değerlendirilmektedir. İşte bazı güçlü yönleri: Gerçekçi Video Üretimi: Sora, metin tabanlı komutlardan son derece gerçekçi ve detaylı videolar oluşturabilmektedir. Karmaşık Sahneler: Çoklu karakterler ve karmaşık kamera hareketleri içeren dinamik sahneler yaratma yeteneğine sahiptir. Gelişmiş NLP: Gelişmiş doğal dil işleme (NLP) kullanarak, kullanıcının girmek istediği kelimelerin anlamını ve fiziksel dünyadaki karşılıklarını anlayabilmektedir. Çeşitli Kullanım Alanları: Eğitim, tıbbi araştırmalar, mimari ve oyun geliştirme gibi birçok alanda potansiyel uygulamalara sahiptir. Ancak, Sora'nın bazı zayıf yönleri de bulunmaktadır, örneğin: Fizik Hataları: Fiziği doğru yansıtmakta ve sebep-sonuç ilişkisini anlamada zorlanabilmektedir. Erişilebilirlik: Şu an için sınırlı bir sürümde olup, yaygın kullanıma açılması için güvenlik standartlarının karşılanması gerekmektedir.