NLP

Yandex'in kullanıcıyı daha iyi anlaması için yapılabilecekler: Yazeka'yı kullanmak: Yandex'in Türkiye için geliştirdiği yapay zeka destekli arama motoru Yazeka, kullanıcı sorgularını daha doğal bir şekilde analiz eder ve derinlemesine yanıtlar verir. Geri bildirim sağlamak: Yandex'in dil ayarlarını veya diğer hizmetlerini kullanırken karşılaşılan sorunlar veya öneriler, sistemin daha iyi hale gelmesine yardımcı olabilir. Soruları detaylı sormak: Sorgularda daha fazla bilgi talep etmek, bağlamı derinleştirmek ve gerekirse ek sorular sormak, sistemin daha doğru ve kapsamlı yanıtlar vermesini sağlar.

Hugging Face kütüphaneleri şunlardır: Model Hub. Transformers. Datasets. Tokenizers. Accelerate. Gradio. AutoNLP. Optimize.

Dil analizi eğitimi, genellikle dilbilim bölümünde verilen ve dünya üzerinde konuşulan tüm dillerin yapısını, kurallarını ve kullanım şekillerini bilimsel açıdan incelemeyi kapsayan bir eğitimdir. Bu eğitim sürecinde ele alınan bazı konular şunlardır: Dil ve dilbilime giriş. Sesbilim, sözdizim, mantık. Modern Türkçenin ses ve biçim yapıları. Dil bilim yöntemleri, bilimsel araştırma yöntemleri. İngilizce konuşma becerisi. Dil ve kültür, dilbilim tarihi, anlambilim, göstergebilim, söylem çözümlemesi, dilbilim kuramları. Dil analizi eğitimi, iletişim yeteneklerini geliştirme, dil öğretme metodolojilerini iyileştirme, çeviri ve tercüme çalışmalarına katkı sağlama, konuşma patolojisine ve dil terapisine destek olma ve yapay zeka dil modellerinin gelişimini destekleme gibi alanlarda kariyer fırsatları sunar.

N-gram analizi, bir metindeki ardışık kelime gruplarını inceleyen bir metin madenciliği yöntemidir. Unigram (1-gram): Tek kelimeden oluşur (örneğin, "ayakkabı"). Bigram (2-gram): İki kelimeden oluşan kelime grubu (örneğin, "spor ayakkabı"). Trigram (3-gram): Üç kelimeden oluşan kelime grubu (örneğin, "beyaz spor ayakkabı"). N-gram analizi, Google Ads gibi platformlarda anahtar kelimelerin performansını değerlendirmek için kullanılır. Bu analiz sayesinde: En iyi dönüşüm sağlayan kelime grupları belirlenebilir. Düşük performans gösteren kelimeler tespit edilebilir. Negatif anahtar kelime listeleri oluşturulabilir. Reklam metinleri optimize edilebilir. Ayrıca, hesaplamalı dilbilim, olasılık, hesaplamalı biyoloji ve veri sıkıştırma gibi alanlarda da n-gram analizi kullanılır.

Doğal dil çevirisi, bilgisayarların insan dilini anlamasına, yorumlamasına ve üretmesine yardımcı olan bir yapay zeka dalı olan doğal dil işleme (NLP) kapsamında yapılan bir çeviri türüdür. Doğal dil çevirisinin bazı özellikleri: Metinlerin anlamını koruma: NLP, metinlerin anlamını koruyarak farklı dillerde ifade etme yeteneği sunar. Bağlamsal analiz: Bağlamı değerlendirerek metnin gerçek anlamını anlamaya çalışır. Duygusal analiz: Metinlerdeki duygusal ifadeleri belirleyip analiz edebilir. Çoklu uygulama alanları: Dil çevirisi, metin sınıflandırması, duygu analizi ve bilgi çıkarma gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Makine çevirisi ise yazılı metnin otomatik sistemlerle çevrilmesidir ve bağlamı her zaman doğru analiz edemediği için anlam kaymalarına yol açabilir.

Chatbotlar, kullanıcılarla doğal dilde iletişim kurarak çeşitli işlevleri yerine getirir. Çalışma prensipleri genellikle şu adımlardan oluşur: 1. Kullanıcı girişi: Kullanıcı, metin veya ses yoluyla bir soru sorar. 2. Doğal dil işleme (NLP): Chatbot, kullanıcının mesajını bileşenlerine ayırır, amacını belirler ve istekten önemli bilgileri çıkarır. 3. Niyet tanıma: Chatbot, kullanıcının ne istediğini anlar; örneğin, ürün önerisi, şifre sıfırlama veya tavsiye gibi. 4. Yanıt oluşturma: Makine öğrenimi modelleri kullanılarak uygun bir yanıt oluşturulur. 5. Bağlam yönetimi: Chatbot, konuşmayı takip ederek yanıtların alakalı kalmasını sağlar. 6. Veri getirme: Eğer kullanıcı belirli bilgiler soruyorsa, ilgili veriler getirilir. 7. Yanıt gönderme: En uygun ve ilgili yanıt kullanıcıya iletilir. Chatbotlar, kural tabanlı veya yapay zeka destekli olabilir.

NLP eğitimi için kaç kitap okunması gerektiği konusunda kesin bir sayı vermek mümkün değildir. NLP (Neuro-linguistic Programming) hakkında bilgi edinmek ve bu alanda uzmanlaşmak için kişisel gelişim kitaplarının büyük bir kısmı NLP tekniğini işler ve bu teknik hakkında bilgiler sunar. NLP eğitimi almak için aşağıdaki kaynaklar faydalı olabilir: Sola Unitas Akademi: NLP Practitioner ve Master Practitioner programları sunmaktadır. İstanbul Üniversitesi: NLP teknolojileri ve uygulamaları üzerine canlı derslerle sertifika programı sunmaktadır. NLP eğitimi için kitap önerileri arasında, Semra Konzal'ın "NLP ile Öğrenmeyi Öğrenmek ve Başarmak" kitabı sayılabilir.

NLP öğrenme süresi, kişinin seviyesine ve programına bağlı olarak değişebilir. NLP eğitimi, ortalama 2 saat ile 130 saat arasında sürebilir. Eğitim süresi, kursu düzenleyen kuruma göre de değişebilir.

NLP (Doğal Dil İşleme) ve NLP uzmanı şu işleri yapar: NLP: 1. Bilgisayarların İnsan Dilini Anlaması: NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasını, analiz etmesini ve üretmesini sağlar. 2. Çeşitli Uygulamalar: Web arama, istenmeyen e-posta filtreleri, otomatik metin veya konuşma çevirisi, duygu analizi ve dil bilgisi/yazım denetimi gibi alanlarda kullanılır. 3. Endüstri Uygulamaları: Sağlık, hukuk, finans, müşteri hizmetleri gibi alanlarda büyük veri analizleriyle verimliliği artırır. NLP Uzmanı: 1. Kişisel ve Profesyonel Gelişim: NLP tekniklerini kullanarak bireylerin düşünme süreçlerini ve davranışlarını dönüştürmelerine yardımcı olur. 2. Danışmanlık ve Koçluk: Yaşam koçluğu, kişisel gelişim danışmanlığı ve kurumsal eğitimlerde yer alır. 3. Teknik Beceriler: Zihin, dil ve davranış arasındaki bağlantıyı etkili bir şekilde yönetme, zihinsel süreçleri analiz etme ve dil kullanımı gibi becerilere sahiptir.

BERTopic ile konu belirleme şu adımlarla yapılır: 1. Kurulum: BERTopic kütüphanesini ve gerekli bağımlılıkları pip komutuyla kurun: ``` pip install bertopic ``` 2. Veri Yükleme: Analiz edilecek belgeleri yükleyin. Örneğin, 20newsgroups dataset'ini kullanmak için: ``` from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups docs = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))['data'] ``` 3. Model Başlatma: BERTopic modelini başlatın: ``` topic_model = BERTopic() ``` 4. Konuları Çıkarma: `fit_transform` yöntemini kullanarak konuları ve olasılık değerlerini elde edin: ``` topics, probs = topic_model.fit_transform(docs) ``` 5. Konuları İnceleme: `get_topic_info` yöntemi ile konuların detaylarını görün: ``` topic_model.get_topic_info() ``` Bu adımlar, BERTopic'in konu modelleme sürecinin temel adımlarını kapsar ve daha gelişmiş özellikler için kütüphanenin dokümantasyonu incelenebilir.

Minute Maid iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Minute Maid (marka): Bu, dondurulmuş portakal suyu konsantresi üreten bir markadır. 2. Minute Maid (uygulama): Bu, toplantı notları tutmaya yardımcı olan bir mobil uygulamadır.

BERT modelinde 12 veya 24 transformer katmanı bulunmaktadır.

NLP SEO (Natural Language Processing Search Engine Optimization) — arama motorlarının web sayfalarındaki içeriği daha iyi anlamasını sağlayan yapay zeka teknolojilerinin SEO'ya uygulanmasıdır. NLP'nin SEO'daki bazı kullanım alanları: İçerik optimizasyonu. Anlamsal arama. Sesli arama. Öne çıkan snippet'ler. Kullanıcı deneyimi. Duygu analizi.

Yapay zekada kullanılan bazı temel teknikler şunlardır: 1. Makine Öğrenimi: Verilerin analiz edilerek örüntülerin keşfedilmesi ve bu örüntülerin kullanılarak tahminler yapılması. 2. Derin Öğrenme: Makine öğreniminin bir alt dalı olup, büyük veri setlerinden daha karmaşık desenler öğrenebilir. 3. Doğal Dil İşleme (NLP): İnsan dilini anlamak, yorumlamak ve yanıtlamak için kullanılır. 4. Görüntü İşleme: Bilgisayarlı görü, videolardan ve görüntülerden bilgi çıkarmak için derin öğrenme tekniklerini kullanır. 5. Konuşma Tanıma: İnsan konuşmasını yorumlamak, kelimeleri tanımlamak ve anlamı algılamak için kullanılır. Ayrıca, üretken yapay zeka gibi metin, fotoğraf, ses ve video gibi farklı formatlarda içerik oluşturabilen teknikler de mevcuttur.

Hugging Face sohbet yapay zekasını kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Hesap Oluşturma: Hugging Face web sitesine giderek ücretsiz bir hesap açın. 2. Gerekli Kütüphaneleri Yükleme: pip kullanarak Transformers, Datasets ve Tokenizers kütüphanelerini yükleyin. 3. Önceden Eğitilmiş Modelleri İnceleme: Hugging Face Model Hub'da metin sınıflandırma, adlandırılmış varlık tanıma veya dil üretimi gibi görevler için uygun modelleri gözden geçirin. 4. Model Yükleme: AutoModel ve AutoTokenizer sınıflarını kullanarak önceden eğitilmiş bir modeli ve ilişkili tokenizer'ı yükleyin. 5. Verileri Ön İşleme: Modelin tokenizer'ını kullanarak metni modelin anlayabileceği bir formata dönüştürün. 6. Çıkarım Yapma: Ön işlenmiş veriler üzerinde metin oluşturma veya girişi sınıflandırma gibi tahminler yapmak için yüklenen modeli kullanın. 7. Modeli İnce Ayarlama (İsteğe Bağlı): Gerekirse, Transformers kütüphanesindeki Trainer sınıfını kullanarak modeli belirli veri setiniz üzerinde ince ayar yapın. 8. Model Kaydetme ve Paylaşma: İnce ayar yapılmış modelinizi kaydedin ve toplulukla paylaşmak veya projelerinizde kullanmak için Hugging Face Hub'a yükleyin. 9. Demo Oluşturma (İsteğe Bağlı): Diğerlerinin kolayca test etmesi ve kullanması için modelinizin etkileşimli bir demosunu oluşturmak üzere Hugging Face Spaces'i kullanın.

Microsoft Türkçe LLM (Large Language Model) kullanımı için aşağıdaki yöntemler önerilmektedir: 1. Müşteri Hizmetleri: LLM'ler, müşteri sorularını anında yanıtlayabilen sanal asistanlar olarak kullanılabilir. 2. İçerik Üretimi: Pazarlama metinleri, blog yazıları, sosyal medya gönderileri gibi içerikler LLM'ler tarafından hızlıca üretilebilir. 3. Veri Analizi ve Raporlama: LLM'ler, müşteri yorumları, sosyal medya verileri veya piyasa raporları gibi büyük metin setlerini analiz ederek değerli içgörüler sunar. 4. İnsan Kaynakları: İş başvurularını tarayarak en uygun adayları otomatik olarak belirler ve işe alım süreçlerini optimize eder. LLM'lerin kullanımı için Microsoft'un sunduğu bazı modeller şunlardır: - GPT-4o: Mayıs 2024'te piyasaya sürülen, metin, görüntü, ses ve video girdilerini işleyebilen multimodal bir model. - Claude 3.5: Gelişmiş doğal dil işleme ve problem çözme yetenekleri sunan bir model. - Llama 3: 70 milyara kadar parametreye sahip modeller içeren bir seri. LLM'lerin sınırlamalarını ve risklerini göz önünde bulundurarak, doğru entegrasyon ve yönetim stratejileri geliştirmek önemlidir.

Bağlamsal tahmin yöntemi, bir olayın veya durumun belirli bir bağlamda ne olacağını tahmin etme sürecidir. Bu yöntem, genellikle şu alanlarda kullanılır: Doğal Dil İşleme (NLP): Metin analizi, dil modelleme ve makine çevirisinde kelimelerin anlamlarını veya kullanım bağlamlarını tahmin etmek için kullanılır. Makine Öğrenimi: Veri kümesinin özelliklerine dayalı olarak gelecekteki sonuçları tahmin etmede kullanılır. Finans: Piyasa eğilimleri ve hisse senedi fiyatlarının tahmin edilmesinde yaygın olarak kullanılır. Sağlık ve Tıp: Hastalıkların seyrini tahmin etmek veya tedavi süreçlerinin etkinliği hakkında bağlamsal tahminler yapmak için kullanılır. Bağlamsal tahmin yöntemleri arasında istatistiksel modeller, makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme teknikleri bulunur.

Doğal dil işleme (NLP) kütüphaneleri önemlidir çünkü: 1. Veri Analizi ve Yönetimi: NLP, büyük hacimli yapılandırılmamış metinleri analiz ederek veri yönetimini kolaylaştırır. 2. Arama ve Optimizasyon: Arama motorları ve diğer arama sistemleri, NLP teknolojilerini kullanarak aramaları daha doğru ve ilgili hale getirir. 3. Müşteri Hizmetleri: NLP destekli sohbet robotları ve sanal asistanlar, müşteri sorularını yanıtlayarak müşteri hizmetlerini otomatikleştirir. 4. Dil Modelleri: NLP kütüphaneleri, dil modellerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını sağlayarak daha karmaşık dil işleme görevlerini mümkün kılar.

LLM (Large Language Model) ayarlamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Model Seçimi: Görevinize uygun bir önceden eğitilmiş LLM seçin. 2. Veri Hazırlığı: Ayarlama yapacağınız LLM'nin girdi gereksinimlerine uygun olarak verilerinizi tokenize edin ve formatlayın. 3. Görev Tanımı: LLM'yi metin sınıflandırma, metin oluşturma veya soru cevaplama gibi belirli bir göreve ayarlayın. 4. Eğitim: Trainer sınıfını kullanarak LLM'yi eğitin, model, veri kümesi ve optimizatörü ayarlayın. 5. Değerlendirme ve Kaydetme: Eğitim tamamlandıktan sonra modeli bir doğrulama veri kümesinde değerlendirin ve beklentileri karşılıyorsanız modeli kaydedin.

LSTM (Long Short-Term Memory) modeli, sıralı verileri işlemek için tasarlanmış özel bir tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisidir. Temel özellikleri: - Uzun vadeli bağımlılıkları öğrenme: LSTM'ler, dizinin önceki kısımlarındaki bağlamın sonraki kısımları anlamak için önemli olduğu durumlarda etkilidir. - Bellek hücreleri ve kapılar: LSTM, bellek hücresinde depolanan bilgileri düzenlemek için üç ana "kapı" kullanır: unut kapısı, giriş kapısı ve çıkış kapısı. Kullanım alanları: - Doğal dil işleme (NLP): Makine çevirisi, duygu analizi ve dil modelleme gibi görevlerde kullanılır. - Konuşma tanıma: Ses sinyallerindeki zamansal bağımlılıkları modelleyerek kullanılır. - Zaman serisi analizi: Geçmiş verilere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için uygulanır. LSTM modelleri, PyTorch ve TensorFlow gibi popüler derin öğrenme çerçeveleri kullanılarak kolayca uygulanabilir.