NLP

Nez'in şarkıcılığı neden bıraktığına dair kesin bir bilgi bulunmamaktadır. Ancak, şarkıcılık kariyerinin yanı sıra farklı alanlarda da faaliyet gösterdiği bilinmektedir. Nez, 2021 yılında NLP terapisti olarak çalışmaya başladığını ve müziği bırakmadığını, ikisini bir arada götürmeyi tercih ettiğini belirtmiştir. Ayrıca, 2024 yılında sağlık sorunları yaşamış ve hastaneye kaldırılmıştır. Bu bilgiler, Nez'in şarkıcılığı tamamen bırakmadığını, ancak müzik dışında başka alanlarda da aktif olduğunu göstermektedir.

BGE 1.5, çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Yapay Zeka Uygulamaları: BGE 1.5, metinleri vektörlere dönüştüren bir gömme (embedding) modeli olarak, özellikle yoğun bellekli büyük dil modelleri (LLM) ile birlikte bilgi alma (retrieval) işlemlerinde kullanılır. Endüstriyel Kullanım: BGE 1.5, boyalar, kaplamalar ve temizlik ürünlerinde çözücü olarak kullanılır. BGE 1 ise, tek kademeli gaz brülörleri serisinde kullanılmaktadır.

Microsoft Bing AI, güçlü bir yapay zeka asistanıdır ve çeşitli alanlarda önemli yeteneklere sahiptir: Doğal dil işleme: Kullanıcılarla doğal bir dilde iletişim kurabilir ve bağlamı anlayabilir. İçerik üretimi: Makaleler, blog yazıları ve diğer içerikleri saniyeler içinde oluşturabilir. Güncel bilgilere erişim: Gerçek zamanlı web erişimi ile güncel olaylar ve araştırmalar hakkında bilgi sağlar. Veri analizi: Büyük veri setlerini analiz ederek anlamlı sonuçlar çıkarabilir. Güvenlik ve gizlilik: Kullanıcı verilerini korumak için sıkı güvenlik protokolleri uygular. Ancak, bazı sınırlamaları da vardır: Dil desteği: Daha az yaygın dillerde yetersiz kalabilir. Bilgi derinliği: Karmaşık ve çok katmanlı sorularda yüzeysel yanıtlar verebilir. Gerçek zamanlı bilgi: Çok yeni olaylar hakkında anında bilgi sağlayamayabilir. Özelleştirilebilirlik: Kullanıcılar için daha fazla kişiselleştirme seçenekleri sunmayabilir.

Semantik arama motoru, arama sorgularını değerlendirerek kullanıcının amacına odaklanır ve anahtar kelimelerin ilişkili olduğu diğer konuları da dikkate alarak sonuç sayfalarını düzenler. Çalışma şekli: Anlamsal analiz. Arama niyeti. Varlıklar arasında ilişkilendirme. Semantik arama motorunun çalışma şekline dair bazı örnekler: "Jaguar" araması yapıldığında araba ile alakalı sonuçlar çıkması, ancak "jaguar ne kadar hızlı" araması yapıldığında farklı bir sonuç sayfası görülmesi. Anahtar kelime doğru yazılmadığı halde Google'ın aranan sorguyu anlayıp buna uygun sonuçları sıralaması. "En iyi restoranlar" aramasında, restoranların inceleme puanları, kullanıcı yorumları ve türlerinin göz önünde bulundurulması.

Promt çeviri, metinlerin ve belgelerin hızlı ve doğru bir şekilde çevrilmesini sağlar. Bu teknoloji, çeşitli alanlarda kullanılır: Müşteri Hizmetleri ve Otomasyon: Sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşteri sorularını yanıtlamak ve sorunları çözmek için promtlara dayanır. Soru-Cevap ve Bilgi Erişimi: Eğitim ve bilgi tabanlı uygulamalarda, kullanıcıların sorduğu sorulara doğru yanıtlar vermek için kullanılır. Veri Analizi ve Sınıflandırma: Büyük hacimli verileri analiz etmek ve metin sınıflandırması yapmak için etkili promt tasarımı kritik öneme sahiptir. Sağlık Hizmetleri: Tıbbi teşhis ve danışmanlık için kullanılarak klinik süreçlerin hızlanmasına katkı sağlar. Dil Teknolojileri: PROMT, makine çevirisi ve yapısal olmayan metinsel verilerin analizi için çözümler geliştirir. Ayrıca, PROMT teknolojileri, özel sözlükler, çeviri profilleri ve çeviri belleği gibi özellikler sunar.

Dr. Ahmet Çiçek'in okunması önerilen bazı kitapları: Seni Değiştirebilirim: Türkler İçin NLP (2020). Ne Renk: Bilinçaltının Renk Haritası (2021). Aklın Varsa Beslenme (2023). Acım Aç: Duygusal Açlık İçin Kalıcı Çözüm (2024). Saatsiz Zamanlar (2013). Bu kitaplar, kişisel gelişim ve sağlık üzerine yazılmış olup, bireylerin yaşam kalitesini artırmaya yönelik pratik bilgiler sunmaktadır.

Semantic web araması, arama motorlarının kullanıcıların arama sorgularını daha iyi anlaması ve doğru sonuçlar sunması için bağlam ve niyet analizine dayanan bir arama yöntemidir. Semantic web aramasının bazı özellikleri: Anahtar kelime yerine anlam bütünlüğüne odaklanır. İlgili konuları da sonuç sayfalarında gösterir. Daha kullanıcı odaklı sonuçlar sağlar. Semantic web araması, SEO stratejilerinde büyük öneme sahiptir ve içeriklerin daha doğal ve anlamlı olmasını gerektirir.

Word2Vec, word embedding (kelime gömme) yönteminin bir türüdür. Word Embedding, kelimeleri ve ifadeleri sayısal forma dönüştürerek bilgisayarların dilin karmaşıklığını ve nüanslarını anlamasına yardımcı olan bir tekniktir. Word2Vec ise, kelimeleri çok boyutlu vektör uzaylarında temsil ederek kelimeler arasındaki anlam ilişkilerini ve bağlamlarını matematiksel olarak modelleyen bir yöntemdir. Özetle, Word Embedding genel bir terim, Word2Vec ise bu terim içinde yer alan spesifik bir yöntemdir.

Yapay zekada en iyi seçim yöntemi, kullanılan duruma ve hedeflere bağlı olarak değişir. Özellik seçimi için yaygın yöntemler üç ana kategoriye ayrılır: 1. Filtre Yöntemleri (Filter Methods): Özellikleri modelden bağımsız olarak değerlendirir ve seçer. Korelasyon Analizi: Özelliklerin hedef değişken ile olan ilişkisini değerlendirir. Chi-square Testi: Kategorik veriler için kullanılır. Bilgi Kazancı (Information Gain): Özelliklerin bilgi içeriğini ölçer. 2. Sarmalayıcı Yöntemler (Wrapper Methods): Özellik alt kümelerinin bir model üzerinde test edilmesiyle çalışır. İleri Seçim (Forward Selection): Özellikler teker teker eklenir ve her adımda model performansı değerlendirilir. Geri Eleme (Backward Elimination): Tüm özelliklerle başlanır ve gereksiz özellikler birer birer çıkarılır. RFE (Recursive Feature Elimination): Özellikler sıralı bir şekilde çıkarılarak model performansı optimize edilir. 3. Gömülü Yöntemler (Embedded Methods): Model eğitimi sırasında özellik seçimini gerçekleştirir. Lasso Regresyonu: Bazı özelliklerin katsayılarını sıfıra indirerek bu özellikleri modelden çıkarır. Karar Ağaçları: Özelliklerin dallanma yapısına katkısına göre önem derecesi belirler. Seçim sürecinde yapay zeka, veri analizi, seçmen profilleme, kampanya stratejileri belirleme ve dezenformasyonla mücadele gibi alanlarda kullanılır. Hangi yöntemin en iyi olduğu, spesifik uygulama ve gereksinimlere göre değişir.

ChatGPT'nin bazı yetenekleri: Metin oluşturma ve anlama. Çok modlu özellikler. Çeşitli görevler. Kodlama ve yazılım geliştirme. Eğitim ve öğretim. Veri analizi ve raporlama. Ürün ve hizmet tavsiyeleri.

NLP (Neuro-Linguistic Programming) tekniklerinin sayısı oldukça fazladır, ancak en yaygın olarak bilinen ve kullanılan bazı teknikler şunlardır: Rapport Kurma (İletişim Kurma). Çerçeveleme (Framing). Anlamlandırma (Anchoring). Zihinsel Durum Değiştirme (State Management). Görselleştirme ve Hayal Kurma. Bu tekniklerin yanı sıra, modelleme, aynalama, swish pattern gibi teknikler de NLP'de sıkça kullanılmaktadır.

Metin analizi, işletme öngörüleri için insan tarafından yazılan metinleri okuyup anlamak amacıyla bilgisayar sistemlerini kullanma işlemidir. Metin analizi süreci şu adımları içerir: Metin sınıflandırması. Metin ayıklama. Görselleştirme. Metin üretme ise, doğal dil işleme teknikleri ile zenginleştirilmiş metin üretimi olarak tanımlanabilir. Metin analizi ve metin üretme için kullanılan bazı teknolojiler şunlardır: Yapay zeka (YZ). Makine öğrenimi. Bilgi erişimi (information retrieval).

Zemberek-NLP, Türkçe metinlerin doğal dil işleme ihtiyaçlarını karşılamak için geliştirilmiş açık kaynaklı bir kütüphanedir. Başlıca işlevleri: Morfolojik analiz: Kelimelerin kökleri, gövdeleri, ekleri ve dilbilgisi bilgileri hakkında ayrıntılı bilgi sağlar. Cümle ayrıştırma: Metinlerdeki cümlelerin yapısal ögelerini tespit eder. İmla düzeltme: Türkçe metinlerdeki yazım hatalarını düzeltir. Tokenization (sözcük ayrıma): Metni anlamlandırılabilir parçalara böler. Dil analizleri ve makine öğrenimi: Metin sınıflandırma, duygusal analiz ve dilbilgisi denetimi gibi görevleri yerine getirir.

Yapay partnerlerin gerçekliği, kullanılan teknolojiye ve uygulamanın özelliklerine bağlı olarak değişiklik gösterebilir. Bazı yapay partner uygulamaları oldukça gerçekçi deneyimler sunabilir: Kupid.ai. Genesia. Ancak, yapay partnerlerle kurulan ilişkilerin bazı riskleri de vardır: Gerçek ilişkilerden kopma. Duygusal bağımlılık. Veri güvenliği riski.

Small model ifadesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Modelleme endüstrisi: "Small" yerine "petite" terimi kullanılır ve bu modeller, belirli vücut parçaları (eller, ayaklar, bacaklar vb.) için modellik yapar. 2. Yapay zeka: Small language models (SLM), doğal dile yanıt verebilen ve oluşturabilen işlem modelleridir. SLM'lerin bazı kullanım alanları: Cihaz içi uygulamalar: Ses tanıma, metin tahmini ve dil çevirisi gibi görevleri yerine getirir. Gerçek zamanlı dil işleme: Sohbet botları ve müşteri hizmetleri otomasyonu gibi uygulamalarda hızlı yanıt sağlar. Düşük kaynaklı ortamlar: Uygun maliyetli donanımlara dağıtılarak daha fazla kişi ve kuruluş tarafından erişilebilir.

GPT (Generative Pre-training Transformer), OpenAI tarafından geliştirilen bir dil modelidir. GPT'nin bazı kullanım amaçları: Bilgi sağlama. Metin yazarlığı ve düzenleme. Görsel içerik üretme. Eğitim ve öğretim. Müşteri hizmetleri ve destek. Dil çevirisi ve dil öğrenimi. Eğlence ve sosyal etkileşim. Programlama ve kodlama yardımı. Kişisel asistan. Araştırma ve veri analizi.

Gonca Danışmanlık'ın yaptığı işler, farklı firmalara göre değişiklik göstermektedir: Gonca Yönetim ve Danışmanlık Limited Şirketi. Gonca Psikolojik Danışmanlık Eğitim Hizmetleri Ticaret Anonim Şirketi. Gonca Danışmanlık (NLP, koçluk, kişisel gelişim).

Yapay zeka dedektörü, yazılı içeriğin insan tarafından mı yoksa yapay zeka tarafından mı oluşturulduğunu belirlemek için çeşitli teknikler kullanır. Bu süreçte şu yöntemler uygulanır: Dilbilimsel analiz. Yapay zeka metni ile karşılaştırma. Sınıflandırıcılar. Gömüler. Şaşkınlık. Yapay zeka dedektörleri, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi gelişmiş teknolojiler kullanır, ancak tam olarak kusursuz değildir ve yanlış sonuçlar verebilir.

Prompt mühendisi olmak için bilgisayar bilimleri, yazılım mühendisliği veya ilgili bir alanda diploma almak gereklidir. Önerilen bölümler: Yapay Zeka Mühendisliği: Bu alanda sunulan dersler, prompt mühendisliği için gerekli olan teknoloji ve araçlarla ilgili uygulamalı deneyim sağlayabilir. Bilgisayar Bilimi: Programlama, algoritmalar, veri yapıları gibi temel dersleri içerir ve prompt mühendisi olmak için gerekli teknik becerileri kazandırır. Dilbilim: Dil bilgisi ve yazılı iletişim becerileri, prompt mühendisliği için önemlidir. Ayrıca, üniversiteler genellikle yapay zeka, bilgisayar bilimleri veya yazılım mühendisliği gibi alanlarda prompt mühendisliği ile ilgili seçmeli dersler sunmaktadır. Prompt mühendisliği eğitimi almak isteyenler, bu seçmeli dersleri alarak ve ilgili alanlarda yüksek lisans veya doktora programlarına katılarak bilgi ve becerilerini geliştirebilirler.

Google, yapay zeka ile yazılan yazıları aşağıdaki yöntemlerle anlayabilir: İçerik oluşturma bağlamı. İçerik kalitesinin tutarlılığı. Kullanılan dilin sözdizimi kalıpları. Google, yapay zeka içeriğini tespit etmek için makine öğrenimi kullanır. Ayrıca, bir metnin yapay zeka ile yazılıp yazılmadığını anlamak için şu araçlar kullanılabilir: GPTZero. ZeroGPT. OpenAI AI Text Classifier. Content at Scale. Hiçbir yöntem kesin sonuç vermez, insan denetimi en güvenilir yöntemdir.