NLP

Yazılımda gizli duygu, metinlerdeki duygusal tonları otomatik olarak analiz etme yeteneğini ifade eder. Gizli duygular, bir metnin yüzeyinin ötesine geçerek, yazarın sevinç, öfke, hayal kırıklığı gibi gerçek duygusal amacını ortaya çıkarmayı sağlar.

Entropik arama, yapay zeka (YZ) bağlamında, insan duygularını ve davranışlarını analiz ederek pazar araştırmaları ve tüketici içgörüleri sağlayan bir arama türünü ifade eder. Entropik arama sistemleri, aşağıdaki YZ teknolojilerini kullanır: - Makine öğrenimi: Büyük miktarda veriyi analiz eder ve kalıpları belirler. - Doğal dil işleme (NLP): Sorguların anlamını yorumlar ve daha spesifik sonuçlar sunar. - Göz izleme ve fare hareketleri: Kullanıcıların dikkat ve etkileşim tercihlerini izler. Bu sistemler, işletmelere hedef kitlelerini daha iyi anlama ve bilinçli kararlar alma imkanı tanır.

Google'ın çeşitli yapay zeka ürünleri bulunmaktadır: 1. Google Bard: Doğal dil işleme (NLP) teknolojisi üzerine inşa edilmiş, metin tabanlı sorulara yanıt veren bir yapay zeka sohbet botudur. 2. Google Gemini: Metin, görüntü, ses ve video gibi farklı türdeki bilgileri anlayabilen ve üzerinde çalışabilen çok modlu bir yapay zeka modelidir. 3. Universal Translator: Google Translate özelliğinin geliştirilmiş hali olup, videoları farklı dillere çevirebilir ve yüz ifadeleri ile ses tonunu taklit edebilir. 4. PaLM 2: Google'ın yeni dil modeli olup, tüm sistemlerinde yapay zeka teknolojisini geliştirmek için kullanılmaktadır. 5. Magic Editor: Google Fotoğraflar için yapay zeka yardımıyla fotoğrafları önemli ölçüde değiştirme imkanı sunan bir özelliktir.

Yapay zekâ firması ismi için aşağıdaki örnekler değerlendirilebilir: 1. OpenAI - ChatGPT ve DALL·E gibi ürünlerle tanınan, yapay zekâ alanında öncü bir firma. 2. Eightfold AI - Kariyer merkezi inşa ederek, şirketlerin potansiyel adayları bulması ve yerleştirmesi için yapay zekâ kullanan bir girişim. 3. Scale AI - Makine öğrenimi modellerini eğitmek için yapay zekâ çözümleri sunan bir şirket. 4. Minimax AI - Büyük dil modelleri ve doğal dil işleme teknolojileriyle tanınan Çin merkezli bir yapay zekâ girişimi. 5. Cohere - NLP (Doğal Dil İşleme) alanında uzmanlaşmış, metin üretimi ve veri analizi çözümleri sunan bir şirket.

NLP (Doğal Dil İşleme) tekniği, çeşitli alanlarda etkili sonuçlar doğurabilir: 1. Müşteri Hizmetleri: NLP destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşteri sorularını hızlı ve doğru bir şekilde yanıtlayarak müşteri deneyimini iyileştirir. 2. Arama ve Analiz: NLP, arama motorlarının sonuçları daha iyi optimize etmesine ve büyük metin verilerini analiz ederek anlamlı bilgiler çıkarmasına yardımcı olur. 3. Pazarlama ve İçgörüler: Sosyal medya ve müşteri yorumlarını analiz ederek duygu analizi yapar, bu da pazarlama stratejilerinin daha bilinçli bir şekilde oluşturulmasını sağlar. 4. Dil Çevirisi: NLP, metinleri farklı dillere otomatik olarak çevirerek dil engellerini aşar. Ancak, NLP'nin etkinliği, kullanılan veri kümesinin kalitesi, algoritmaların doğruluğu ve bağlamsal belirsizlik gibi faktörlere bağlıdır.

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen, yapay zeka destekli bir sohbet robotudur. Özellikleri: - Doğal dil işleme (NLP) kullanarak yazılı ifadeleri anlar ve insan benzeri yanıtlar üretir. - Çok yönlü olup, bilgi sağlama, metin yazarlığı, eğitim, müşteri hizmetleri, dil çevirisi gibi birçok alanda kullanılabilir. - Öğrenme ve gelişim kabiliyeti sayesinde zamanla kendini iyileştirir. - Birden fazla dili destekler. Kullanım: - Web tabanlı bir platform üzerinden erişilebilir. - Kayıt olduktan sonra, chat.openai.com adresinden kullanılmaya başlanabilir. Ücretli versiyon: - ChatGPT Plus aboneliği, aylık 20 Amerikan Doları olarak belirlenmiştir ve daha hızlı yanıt süreleri sunar.

Üretken AI'da kullanılan bazı optimizasyon teknikleri şunlardır: 1. Kapsamlı İçerik Oluşturma: Daha kapsamlı ve yapılandırılmış içerikler oluşturmak, yapay zeka sistemlerinin içeriği daha iyi anlamasını sağlar. 2. Anlaşılabilir İçerik: İçeriklerin basit, doğrudan ve net ifadelerle sunulması, hem insanlar hem de yapay zeka algoritmaları için önemlidir. 3. Yapılandırılmış Veri Kullanımı: Yapısal ve semantik işaretlemelerin kullanılması, içeriğin arama motorları ve yapay zeka sistemleri tarafından daha iyi anlaşılmasını sağlar. 4. NLP Odaklı İçerik: Doğal dil işleme (NLP) odaklı içerikler oluşturmak, yapay zekanın içeriği daha iyi anlamasına yardımcı olur. 5. Model Pruning ve Niceleme: Model ağırlıklarının ve aktivasyonlarının kesinliğini azaltarak bellek kullanımını ve hesaplama taleplerini düşürmek. 6. Hiperparametre Ayarı: Modelin karmaşıklığını ve genellemesini kontrol etmek için hiperparametrelerin optimize edilmesi.

Chunking tekniği, büyük miktarda bilgiyi daha küçük, yönetilebilir parçalara ayırma yöntemidir. Bu teknik, çeşitli alanlarda kullanılır: 1. Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi ve özetleme gibi işlemlerde, büyük metinleri paragraf veya cümle düzeyinde parçalara ayırarak işler. 2. Hafıza Teknikleri: Bilgiyi daha kolay hatırlamak için telefon numaraları, adresler gibi uzun dizileri daha küçük parçalara bölmeyi içerir. 3. Eğitim: Zor metinlerin anlaşılması için, öğrencilerin bilgileri kendi sözleriyle yeniden yazarak daha küçük parçalara ayırmalarını sağlar. Chunking, bilginin daha etkili bir şekilde işlenmesini ve hatırlanmasını sağlar.

ChatGPT, OpenAI tarafından geliştirilen, yapay zeka destekli bir sohbet robotudur. Özellikleri: - Doğal Dil İşleme (NLP) kullanarak kullanıcıların yazılı ifadelerini anlar ve insan benzeri yanıtlar üretir. - Çok yönlü olup, bilgi sağlama, metin yazarlığı, eğitim, müşteri hizmetleri, dil çevirisi gibi birçok alanda kullanılabilir. - Öğrenme ve gelişim kabiliyeti sayesinde zamanla kendini iyileştirir. - Birden fazla dili destekler. Kullanım: - Web tabanlı bir platform üzerinden erişilebilir. - Kayıt olduktan sonra, chat.openai.com adresinden kullanılmaya başlanabilir. Ücretli ve Ücretsiz Versiyonlar: - Temel kullanım için ücretsizdir, ancak bazı gelişmiş özellikler için ChatGPT Plus aboneliği gereklidir (aylık 20 USD).

Umut Esen adlı kişi, çeşitli alanlarda faaliyet gösteren çok yönlü bir profesyoneldir: Eğitimci ve Koç: Uluslararası Koçluk Federasyonu (ICF) akredite koçluk eğitimleri sunmaktadır. Yazar: "Tolstoy'un Bisikleti" adlı kitabın yazarıdır. NLP ve Duygusal Zeka Uzmanı: NLP Master ve Mikro Mimik Uzmanı unvanlarına sahiptir. Konuşmacı: Seminer ve eğitim programları düzenlemektedir. Podcast Yayıncısı: Eğitim, psikoloji ve yaşam konularında podcast'leri Spotify ve Apple Music'te yayımlanmaktadır. Ayrıca, Esentia Akademi adlı kendi eğitim kurumunun kurucusudur.

Duyarlılığın ölçülmesi için duygu analizi (sentiment analysis) kullanılır. Duygu analizi, metin verilerinden duygusal durumları ve öznel bilgileri tanımlamaya, çıkarmaya, ölçmeye ve incelemeye odaklanan bir Doğal Dil İşleme (NLP) alt alanıdır.

Yapay zeka, insanlarla daha etkili iletişim kurmak ve etkileşimi kolaylaştırmak amacıyla insanı insanlaştırır. Bu, birkaç nedenle açıklanabilir: 1. Duygusal Bağlanma: Yapay zeka, NLP (Doğal Dil İşleme) algoritmaları kullanarak insanların duygusal bağlantılarını anlamaya çalışır ve bu sayede mesajların kodlamasını değerlendirir. 2. Yaratıcılık ve Eleştirel Düşünme: Yapay zeka, insan yazma stili ve tonunu taklit ederek daha yaratıcı ve eleştirel düşünen içerikler üretir. 3. Etik ve İnsan Değerleri: Yapay zeka sistemlerine etik hususlara dayalı kararlar verme yeteneği kazandırılarak, insanların ahlaki değerleri ve etik anlayışlarıyla daha uyumlu hale gelmeleri sağlanır. 4. Kullanıcı Dostu Arayüz: Yapay zeka, robotik ve teknik içeriği insanileştirerek, kullanıcıların içeriği daha kolay anlamalarını ve benimsemelerini sağlar.

Yapay zekanın dört temel teknolojisi şunlardır: 1. Makine Öğrenimi: Sistemlerin verilerden öğrenmesini ve zaman içinde performanslarını artırmasını sağlar. 2. Doğal Dil İşleme (NLP): Makinelerin insan dilini anlaması, yorumlaması ve yanıt vermesi için kullanılır. 3. Bilgisayarla Görme: Görüntü ve videolardan bilgi çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. 4. Üretken Yapay Zeka: Metin, görüntü, müzik ve kod gibi yeni içerikler oluşturur.

Python, büyük dil modelleri (LLM) ile çalışmak için en yaygın kullanılan kod dilidir. Bunun nedenleri arasında Python'un: - Geniş NLP kütüphaneleri sunması (NLTK, spaCy, Gensim gibi); - Derin öğrenme çerçeveleri (TensorFlow, PyTorch, Keras) ile uyumlu olması; - Kapsamlı dokümantasyonu ve aktif geliştirici topluluğu bulunması yer alır.

NLP sertifikası, Neuro-Linguistic Programming (NLP) tekniklerini profesyonel olarak uygulama yetkisi veren bir belgedir. Bu sertifikaya sahip olanlar, çeşitli alanlarda NLP yöntemlerini kullanabilirler: 1. Koçluk ve Danışmanlık: Yaşam koçluğu veya danışmanlık hizmetleri vermek isteyenler için avantaj sağlar. 2. Kişisel Gelişim: Bireylerin kendilerini daha iyi tanımalarına ve kişisel gelişim yolculuklarında rehberlik etmelerine yardımcı olur. 3. İletişim Becerileri: Etkili iletişim kurma ve insan ilişkilerini güçlendirme konusunda yardımcı olur. 4. Kariyer Fırsatları: NLP sertifikası, koçluk ve danışmanlık alanında kariyer yapma imkanı sunar. 5. Eğitim ve Seminerler: NLP eğitimi vererek başkalarına bu teknikleri öğretme yetkinliği kazandırır.

Transformer mimarisi, 2017 yılında Vaswani ve arkadaşları tarafından tanıtılan, doğal dil işleme (NLP) ve yapay zeka alanlarında çığır açan bir derin öğrenme modelidir. Temel özellikleri: - Paralel çalışabilme: Geleneksel RNN ve LSTM mimarilerine kıyasla daha verimli ve hızlı sonuçlar üretir. - Uzun bağlamları anlama: Dikkat (attention) mekanizmasını kullanarak, bir cümledeki her kelimenin diğer kelimelerle olan ilişkisini öğrenir ve bağlamı daha iyi anlar. - İki ana bileşen: Encoder (kodlayıcı) ve Decoder (çözücü). Kullanım alanları: - Makine çevirisi. - Metin özetleme. - Soru-cevap sistemleri. - Görüntü işleme (Vision Transformer - ViT). Öne çıkan modeller: - GPT (Generative Pre-trained Transformer). - BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).

Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Zaman Serisi Analizi: Finansal piyasalar, hava durumu tahminleri ve IoT cihazlarından gelen sensör verilerinin analizi gibi zaman serisi verilerinin tahmininde. 2. Doğal Dil İşleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi, dil modelleme ve metin oluşturma gibi görevlerde. 3. Konuşma Tanıma: Ses özellikleri dizilerini işleyerek konuşulan dili metne dönüştürmek için. 4. Görüntü Sınıflandırma ve Nesne Algılama: Evrişimsel Sinir Ağları (CNN) ile birlikte kullanılarak. RNN'ler, sıralı verileri işlemek ve önceki adımlardan gelen bilgileri mevcut göreve bağlamak için etkilidir.

BERTopic algoritması, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ve c-TF-IDF (class-based TF-IDF) algoritmalarını kullanır.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ve GPT (Generative Pre-trained Transformer) arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Mimari ve Öğrenme Tarzı: - BERT, bidirectional (çift yönlü) bir mimariye sahiptir ve kelimelerin hem soldan sağa hem de sağdan sola bağlamını dikkate alır. Bu, onun daha derin bir dil yapısı ve kullanımı anlayışı kazanmasını sağlar. - GPT, autoregressive (kendinden önceki) bir modeldir ve sadece önceki kelimeleri dikkate alarak sonraki kelimeyi tahmin eder. Bu, doğal akışlı metin yazma görevlerinde onu daha etkili kılar. 2. Eğitim Verileri: - BERT, daha az miktarda veri (yaklaşık 3TB) ile eğitilmiştir. - GPT, çok daha geniş bir veri kümesi (yaklaşık 45TB) kullanır, bu da ona daha geniş bir bilgi yelpazesi sunar. 3. Kullanım Alanları: - BERT, duygu analizi, soru cevaplama, adlandırılmış varlık tanıma gibi bağlam ve anlamın önemli olduğu görevlerde kullanılır. - GPT, içerik oluşturma, metin çevirisi, sohbet robotları gibi yaratıcı ve üretken görevler için uygundur.

BGE 1.5 modeli, iki farklı alanda kullanılmaktadır: 1. Elektrik Motorları: SEW BGE 1.5, elektromanyetik fren sistemleri için motor fren redresörü olarak kullanılır. 2. Doğal Dil İşleme (NLP): BGE-large-en-v1.5, yoğunluklu geri getirme (dense retrieval) amacıyla kullanılan bir embedding modelidir.