NLP

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 kısaltmasının açılımı "Bidirectional Encoder Representations from Transformers" yani "Transformatörlerden Çift Yönlü Kodlayıcı Beyanı"dır.

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.

Deep Seek, yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini kullanarak çeşitli alanlarda bilgi keşfi ve analiz yapan bir platformdur. Başlıca kullanım alanları: - İnsan kaynakları: Özgeçmiş tarama, aday değerlendirme ve performans analizleri. - Finans: Pazar tahminleri oluşturma ve risk değerlendirmesi. - Sağlık: Hastalık tahmini ve hasta verilerinin analizi. - Ar-Ge: Veri analizi ve yenilikçi ürün geliştirme. - Pazarlama ve satış: Müşteri verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş kampanyalar oluşturma. - E-ticaret: Kullanıcı davranışlarını analiz edip kişiselleştirilmiş öneri sistemleri geliştirme. - Siber güvenlik: Veri ihlallerini tespit etme ve siber saldırıları önleme. - Eğitim: Öğrencilere ödevlerinde yardımcı olma veya dil öğrenme süreçlerini destekleme. Ayrıca, Deep Seek metin üretimi, çeviri ve kod yazma gibi alanlarda da etkili sonuçlar sunar.

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.

Doğal dil işlemede (NLP) kullanılan bazı yöntemler şunlardır: 1. Metin Madenciliği (Text Mining): Metin verilerinden anlamlı bilgiler çıkarmayı hedefler. 2. Doğal Dil Anlamlandırma (Semantic Analysis): Kelimeler arasındaki ilişkileri ve bağlamı analiz eder. 3. Sentiment Analizi: Bir metnin duygusal içeriğini belirler, olumlu veya olumsuz bir görüş olup olmadığını tespit eder. 4. Parçacıklandırma (Tokenization): Metni küçük anlamlı birimlere ayırma işlemidir. 5. Adlandırılmış Varlık Tanıma (Named Entity Recognition - NER): Metin içindeki özel isimleri, yerleri, tarihleri tanır ve sınıflandırır. 6. Makine Çevirisi (Machine Translation): Bir dildeki metni başka bir dile çevirmeyi amaçlar. 7. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Dil verilerini analiz etmek ve görevleri yerine getirmek için kullanılır. Bu yöntemler, bilgisayarların insan dilini daha doğru bir şekilde anlamasını ve işlemesini sağlar.

Talk AI çeşitli alanlarda fayda sağlayan bir yapay zeka platformudur: 1. Doğal Dil İşleme (NLP): Kullanıcıların sorularını anlar ve kapsamlı cevaplar verir. 2. İçerik Oluşturma: Sosyal medya için otomatik içerik oluşturma yeteneğine sahiptir. 3. Veri Analizi: Büyük veri kümelerini analiz eder ve sonuçları kullanıcıya sunar. 4. Müşteri Hizmetleri: Müşteri sorularını hızlıca yanıtlayarak müşteri memnuniyetini artırır. 5. Kişiselleştirilmiş Deneyim: Kullanıcılar, AI asistanlarını tercihlerine göre özelleştirebilir. 6. Çoklu Dil Desteği: Birden fazla dilde iletişim kurabilir. 7. Offline Mod: İnternet bağlantısı olmadığında bile kullanılabilir.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), doğal dil işleme (NLP) görevlerinde kullanılmak üzere Google tarafından geliştirilen bir modeldir. BERT'in başlıca kullanım alanları: - Arama motorları: Kullanıcı sorgularını daha iyi anlamak ve daha doğru sonuçlar sunmak için kullanılır. - Dil anlamlandırma ve soru-cevap sistemleri: Soruların anlamını çıkararak doğru cevapları bulmak için kullanılır. - Metin sınıflandırma: E-posta sınıflandırması ve sosyal medya yorumlarının analizi gibi görevlerde yüksek doğruluk oranı sağlar. - Makine çevirisi: Cümleler arasındaki anlam ilişkilerini daha iyi kavrayarak daha başarılı çeviriler yapar. BERT, çift yönlü bağlam analizi sayesinde dilin daha doğal ve insan benzeri bir şekilde işlenmesini sağlar.

Evet, Python'un Türkçe dil desteği vardır. Python, Türkçe doğal dil işleme (NLP) araçları sunan trnlp kütüphanesi ile birlikte kullanılabilir.

NLP (Natural Language Processing), başarının yeni teknolojilerinden biri olarak kabul edilmektedir. NLP, bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi için kullanılan bir yapay zeka dalıdır ve aşağıdaki alanlarda önemli başarılar elde etmektedir: Chatbot ve sanal asistanlar: Kullanıcı taleplerini anlayıp yanıtlayarak müşteri desteği, eğitim ve kişisel asistanlık gibi alanlarda kullanılmaktadır. Makine çevirisi: Dil bariyerlerini aşarak cümleleri ve paragrafları anında çevirebilmektedir. Metin hazırlama ve özetleme: Tıbbi metinler gibi alanlarda üstün performans göstererek metinleri özetlemekte ve özgün metinler üretmektedir. Duygu analizi: Sosyal medya yorumları ve müşteri geri bildirimlerini değerlendirerek duygusal tonları anlamakta ve içgörüler elde etmektedir. NLP, sürekli gelişen bir alan olup, derin öğrenme ve diğer yapay zeka tekniklerinin ilerlemesiyle daha da yaygınlaşmaktadır.

CPT AI'nin doğruluğu, doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi yetenekleri sayesinde oldukça yüksektir. Ancak, hiçbir AI teknolojisinin tamamen hatasız olmadığı ve etiketleme, önyargı ve gizlilik gibi konularda hala bazı zorluklar yaşadığı unutulmamalıdır.

AI dedektörü, yapay zeka tarafından üretilen içeriği tespit etmek için çeşitli teknolojiler kullanır. Çalışma prensibi şu adımlardan oluşur: 1. Veri Toplama: AI dedektörü, yapay zeka modelleri tarafından kullanılan dizin bilgisi ile içeriğin derinlemesine bir analizini yapar. 2. Özellik Çıkarma: Cümlelerin yapısı ve içeriğin genel düzeni gibi özellikler çıkarılır. 3. İçerik Sınıflandırması: Özellikler, birden fazla dil setinde sınıflandırılır. 4. Eylem İçin İçgörüler: Girilen metnin insan tarafından mı yoksa yapay zeka tarafından mı oluşturulduğunu belirten sonuçlar üretilir. AI dedektörleri, doğal dil işleme (NLP) teknikleri ve makine öğrenimi algoritmaları kullanarak tekrarlayan ifadeler, tutarlı cümle yapısı ve kişisel anekdotların eksikliği gibi yapay zeka metninin işaretlerini arar.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) algoritması, Google tarafından geliştirilen bir doğal dil işleme (NLP) modelidir. Temel özellikleri: - Çift yönlü bağlam anlayışı: Bir cümledeki her kelimenin hem önceki hem de sonraki kelimelerle olan bağlamını dikkate alır. - Transformer mimarisi: Self-Attention mekanizması kullanarak cümlenin her parçasına dikkat eder. - Ön eğitim ve ince ayar: Büyük miktarda metin verisiyle önceden eğitilir ve daha sonra spesifik görevler için ince ayar yapılır. Kullanım alanları: - Arama motorları: Kullanıcı sorgularını daha iyi anlamak için kullanılır. - Dil anlamlandırma ve soru-cevap sistemleri: Soruların anlamını çıkararak doğru cevapları bulmak için kullanılır. - Metin sınıflandırma: E-posta sınıflandırması ve sosyal medya yorumlarının analizi gibi görevlerde kullanılır. - Makine çevirisi: Cümleler arasındaki anlam ilişkilerini daha iyi kavrayarak makine çevirisi görevlerinde başarı sağlar.

Kelimeleri kök ve eklerine ayıran uygulamalar şunlardır: 1. deeplearningturkiye/kelime_kok_ayirici: Derin öğrenme tabanlı, Türkçe kelime kökü bulma web uygulaması. 2. Lemmatizer: Türkçe kelimeleri kök ve eklerine ayıran, Python ile yazılmış bir sistem. 3. Kalbur: Türkçe ek ve kök veritabanı kullanarak kelime köklerini bulan bir yöntem.

Yapay zekada "mesaj" terimi, çeşitli bağlamlarda farklı anlamlar taşıyabilir: 1. Konuşma Oluşturma ve Tanıma: Yapay zeka, sözlü kelimeler üreterek veya insan konuşmasını anlayarak "mesaj" oluşturabilir ve işleyebilir. 2. Metin Oluşturma: Yapay zeka, insan yazısını taklit ederek metinleri otomatik olarak yazabilir, bu da bir tür "mesaj" iletimi olarak kabul edilebilir. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): NLP, yapay zekanın insan diliyle iletişim kurmasını sağlar ve bu bağlamda "mesaj", yapay zekanın anladığı ve ürettiği komutları ifade eder.

Frekans Koçluk Merkezi çeşitli alanlarda eğitim ve danışmanlık hizmetleri sunmaktadır: Bioenerji seansları ile şifa çalışmaları. Yaşam koçluğu. Öğrenci koçluğu. NLP koçluğu. Hedef odaklı satış teknikleri. Network marketing sektörüne özel satış eğitimleri. Ayrıca, bütünsel nefes ve yaşam koçluğu gibi kurslar da düzenlemektedir.

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency), belgelerdeki kelimelerin önemini değerlendirmek için kullanılan bir tekniktir. TF-IDF'nin başlıca kullanım alanları: - Arama motorları: Belgeleri bir arama sorgusuyla alaka düzeylerine göre sıralamak için. - Belge sınıflandırması: Belgeleri önceden tanımlanmış konulara göre kategorize etmek. - Metin özetleme: Bir belgedeki anahtar cümleleri belirlemek için. - Anahtar kelime çıkarma: Bir belgeden önemli anahtar kelimeleri çıkarmak için. Ayrıca, TF-IDF içerik optimizasyonu ve SEO stratejileri geliştirmede de kullanılır.