Referans

Sözlük

LearNN'de geçen 36 makine öğrenmesi terimini ara, filtrele ve hızlıca hatırla.

⌕
A
3

agent

→ ajan

Bir hedefe ulaşmak için tool kullanan, çok adımlı LLM sistemi.

konuyu oku →

api

→ API (uygulama arayüzü)

Yazılımların birbiriyle veri alıp verdiği programatik arayüz.

attention

→ dikkat mekanizması

Bir kelimenin diğer hangi kelimelerle ilgili olduğunu öğrenen mekanizma.

konuyu oku →
B
2

backpropagation

→ geri yayılım

Çıktı katmanından geriye doğru gradyen hesaplayan algoritma.

konuyu oku →

batch

→ yığın

Tek seferde işlenen örnek grubu (genelde 16–256 örnek).

C
4

canvas

→ tuval

Tüm konuların görsel haritası — ReactFlow ile çizilen 2D alan.

chain-of-thought

→ adım adım düşünme

LLM'i ara adımları açıklayarak cevaplamaya yönlendiren prompt tekniği.

konuyu oku →

chatbot

→ sohbet botu

Kullanıcıyla doğal dilde konuşan, LLM tabanlı uygulama.

konuyu oku →

context window

→ bağlam penceresi

LLM'in bir seferde işleyebileceği maksimum token sayısı.

D
2

dashboard

→ kontrol paneli

Sayıların, grafiklerin ve eylemlerin tek bir ekranda toplandığı arayüz.

deep learning

→ derin öğrenme

Çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla yapılan makine öğrenmesi.

konuyu oku →
E
2

embedding

→ gömme vektörü

Bir kelimeyi/dökümanı temsil eden sayısal vektör.

epoch

→ tur

Eğitim verisinin tamamından bir kez geçilmesi.

F
3

few-shot

→ az örnekli öğrenme

LLM'e birkaç örnek göstererek pattern öğrettirme tekniği.

konuyu oku →

fine-tuning

→ ince ayar

Önceden eğitilmiş bir modeli kendi verinizle özelleştirme süreci.

function calling

→ fonksiyon çağırma

LLM'e JSON şeması ile tool tanıtma; tool use'un teknik adı.

konuyu oku →
G
1

gradient descent

→ gradyen iniş

Hatayı azaltmak için ağırlıkları küçük adımlarla güncelleyen yöntem.

konuyu oku →
H
1

hallucination

→ halüsinasyon

LLM'in olmayan bilgileri güvenle uydurması.

K
1

knowledge graph

→ bilgi grafiği

Konular arası bağlantıları görsel olarak gösteren ağ haritası.

L
4

large language model

→ büyük dil modeli

Milyarlarca parametreli, metin üreten yapay zeka modeli.

konuyu oku →

learning rate

→ öğrenme hızı

Gradyen güncellemelerinin ne kadar büyük adımlarla yapıldığını belirleyen sayı.

llm

→ büyük dil modeli

Milyarlarca parametreli, metin üreten yapay zeka modeli.

konuyu oku →

loss function

→ kayıp fonksiyonu

Modelin tahmininin gerçek değerden ne kadar saptığını ölçen formül.

konuyu oku →
M
1

machine learning

→ makine öğrenmesi

Verilerden örüntü öğrenip tahmin yapan algoritmaların genel adı.

konuyu oku →
N
1

neural network

→ yapay sinir ağı

Beyin nöronlarından esinlenen, ağırlıklı bağlantılı hesap birimleri ağı.

konuyu oku →
O
2

onnx

→ ONNX modeli

Farklı framework'lerde (PyTorch, TF) eğitilen modelleri taşıyabilen açık format.

overfitting

→ aşırı öğrenme

Modelin eğitim verisini ezberleyip yeni veride başarısız olması.

konuyu oku →
P
2

playground

→ oyun alanı

Bir formülü canlı katsayılarla deneyebileceğin küçük bileşen.

prompt

→ yönerge / prompt

LLM'e verilen talimat veya soru.

konuyu oku →
R
2

rag

→ RAG (geri getirme destekli üretim)

LLM'in cevap üretirken vektör veritabanından ilgili döküman çekmesi.

react

→ ReAct döngüsü

Düşünce → Tool çağrısı → Gözlem → Düşünce şeklinde dönen agent akışı.

konuyu oku →
S
2

sandbox

→ deney alanı

Bir kavramı parametrelerle deneyebileceğin interaktif oyun alanı.

system prompt

→ sistem yönergesi

LLM'in karakterini ve davranışını baştan belirleyen talimat.

konuyu oku →
T
3

token

→ jeton

Metnin LLM tarafından işlenen birim parçası (yaklaşık 3-4 karakter).

tool use

→ araç kullanımı

LLM'in dış fonksiyonları (hesap makinesi, arama vs.) çağırabilmesi.

konuyu oku →

transformer

→ transformer mimarisi

Attention mekanizmasına dayanan, modern LLM'lerin altyapısı.

konuyu oku →