Yapay Zeka Model

Yapay Zeka Model Türleri: Kısaltmaları, Açıklamaları ve Uygulama Örnekleri

Yapay zeka dünyasında çok sayıda model türü bulunur. Her biri farklı görevlerde kullanılır: görüntü tanıma, ses işleme, dil üretimi, karar verme, takviye öğrenme vb. Bu yazıda en bilinen model türlerini kısaltması, İngilizce açılımı, Türkçe anlamı, ne zaman ortaya çıktığı ve günümüzde nerelerde kullanıldıklarıyla birlikte sunuyorum.

1. LLM – Large Language Model

İngilizcesi: Large Language Model
Türkçesi: Büyük Dil Modeli
Tanımı: Metin üretme, özetleme, soru-cevap ve konuşma gibi görevlerde eğitilmiş çok büyük dil modelleridir.
İlk Kullanım: 2018’de GPT-1 ile popülerleşti.
Örnekler: ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral

2. CNN – Convolutional Neural Network

İngilizcesi: Convolutional Neural Network
Türkçesi: Evrişimli Sinir Ağı
Tanımı: Görsel verileri analiz etmek için geliştirilmiş yapay sinir ağı türüdür. Özellikle piksel düzeyinde örüntüleri tanır.
İlk Kullanım: 1998’de LeNet ile kullanıldı, 2012’de AlexNet ile patlama yaşadı.
Örnekler: Görüntü tanıma (Google Lens), medikal görüntü analizi, otonom sürüş.

3. RNN – Recurrent Neural Network

İngilizcesi: Recurrent Neural Network
Türkçesi: Yinelemeli Sinir Ağı
Tanımı: Zaman serisi verileriyle (örneğin metin, ses) çalışmak üzere tasarlanmış; geçmiş bilgileri hatırlayarak işlem yapar.
İlk Kullanım: 1980’lerde geliştirildi, 2010’larda yaygınlaştı.
Örnekler: Metin tamamlama, sesli komut tanıma, zaman serisi tahmini (ör. hisse senedi analizleri).

4. GAN – Generative Adversarial Network

İngilizcesi: Generative Adversarial Network
Türkçesi: Üretici Çekişmeli Ağ
Tanımı: Biri üreten, biri değerlendiren iki ağın birbiriyle yarıştığı modeldir. Gerçekmiş gibi sahte veriler üretir.
İlk Kullanım: 2014, Ian Goodfellow tarafından tanıtıldı.
Örnekler: DeepFake videolar, yapay sanat, yüz üretimi (ThisPersonDoesNotExist.com)

5. TTS – Text-to-Speech

İngilizcesi: Text-to-Speech
Türkçesi: Metinden Sese
Tanımı: Yazılı metni doğal bir sesle konuşmaya çeviren yapay zeka sistemidir.
İlk Kullanım: 2000’lerde temel sistemler vardı; modern TTS sistemleri 2015 sonrası gelişti.
Örnekler: Amazon Polly, Google TTS, Apple VoiceOver, ChatGPT “Read Aloud” özelliği

6. ASR – Automatic Speech Recognition

İngilizcesi: Automatic Speech Recognition
Türkçesi: Otomatik Konuşma Tanıma
Tanımı: Sesli girdiyi analiz ederek metne çevirir.
İlk Kullanım: Temel versiyonlar 1960’larda vardı. Derin öğrenmeyle 2010 sonrası gelişti.
Örnekler: Siri, Google Asistan, Zoom Otomatik Altyazı, YouTube altyazı motoru

7. MoE – Mixture of Experts

İngilizcesi: Mixture of Experts
Türkçesi: Uzmanlardan Oluşan Karışım
Tanımı: Her biri belirli bir görevde uzmanlaşmış model alt birimlerinin, belirli görevlerde aktif hale getirilerek kullanıldığı sistemdir. Verimli ve ölçeklenebilirdir.
İlk Kullanım: 1990’larda temel versiyonları vardı; Google’ın Switch Transformer modeliyle 2021’de yaygınlaştı.
Örnekler: Google GShard, PaLM (Pathways Language Model), DeepMind GLaM

8. RLHF – Reinforcement Learning with Human Feedback

İngilizcesi: Reinforcement Learning with Human Feedback
Türkçesi: İnsan Geri Bildirimi ile Pekiştirmeli Öğrenme
Tanımı: Modelin davranışlarını optimize etmek için insanlardan gelen geri bildirimlerle pekiştirme algoritmalarının birleştirilmesidir.
İlk Kullanım: OpenAI tarafından GPT modellerinin “daha insan gibi” yanıt vermesi için 2022’de GPT-3.5 ile kullanıldı.
Örnekler: ChatGPT, Claude, Copilot sistemleri

9. Transformers

İngilizcesi: Transformer Architecture
Türkçesi: Dönüştürücü Mimarisi
Tanımı: LLM’lerin temelini oluşturan, dikkat mekanizması (attention) ile çalışan model mimarisi.
İlk Kullanım: 2017, Google “Attention is All You Need” makalesiyle tanıtıldı.
Örnekler: BERT, GPT, T5, RoBERTa

10. Autoencoder

İngilizcesi: Autoencoder Neural Network
Türkçesi: Otomatik Kodlayıcı
Tanımı: Girdiyi daha küçük bir boyutta temsil edip yeniden üretmeyi amaçlar. Sıkıştırma ve anomali tespitinde kullanılır.
İlk Kullanım: 1980’lerde tanıtıldı, 2010’larda derin versiyonlarıyla yaygınlaştı.
Örnekler: Görüntü sıkıştırma, anomali tespiti (kredi kartı dolandırıcılığı gibi)

Özet Tablo: En Bilinen Yapay Zeka Model Türleri

Kısaltma	İngilizcesi	Türkçesi	Kullanım Alanı	Örnek
LLM	Large Language Model	Büyük Dil Modeli	Metin	ChatGPT
CNN	Convolutional Neural Network	Evrişimli Ağ	Görüntü	Google Lens
RNN	Recurrent Neural Network	Yinelemeli Ağ	Zaman Serisi	Siri, metin tahmini
GAN	Generative Adversarial Network	Üretici Ağ	Görsel Üretim	DeepFake
TTS	Text-to-Speech	Metinden Sese	Ses Üretimi	Amazon Polly
ASR	Automatic Speech Recognition	Konuşma Tanıma	Ses Tanıma	YouTube altyazı
MoE	Mixture of Experts	Uzman Karışımı	Büyük modeller	GShard
RLHF	Reinforcement Learning with Human Feedback	İnsan Geri Bildirimi	LLM eğitimi	ChatGPT
Transformer	Transformer Architecture	Dönüştürücü Yapı	NLP	BERT
Autoencoder	Autoencoder	Otomatik Kodlayıcı	Anomali/Sıkıştırma	Veri temizliği

Sonuç

Yapay zeka dünyasında her bir model türü farklı bir ihtiyaca hizmet eder. Metinle çalışanlar için LLM, görselle çalışanlar için CNN, sesle çalışanlar için TTS ve ASR öne çıkar. Bu model türlerini anlamak, yapay zekanın nasıl çalıştığını ve nerelerde kullanıldığını kavramak açısından büyük önem taşır.

Yukarda sunduğum 10 ana yapay zeka model türüne ek olarak yapay zeka ve makine öğrenmesi alanında kullanılan başka önemli model türleri de vardır. Aşağıda, bu ek modelleri açıklamalarıyla birlikte veriyorum:

Ek Yapay Zeka Model Türleri ve Yaklaşımları

11. MLP – Multilayer Perceptron

İngilizcesi: Multilayer Perceptron
Türkçesi: Çok Katmanlı Algılayıcı
Tanımı: En temel yapay sinir ağı türlerinden biridir. Girdi ve çıktı arasında birden fazla gizli katman içerir.
Kullanım Alanı: Klasifikasyon, regresyon, temel örüntü tanıma görevleri.
Tarihçe: 1986’da Rumelhart ve Hinton tarafından popülerleştirildi.
Örnekler: Basit görüntü sınıflandırma, finansal tahmin, sağlık verisi analizi

12. SVM – Support Vector Machine

İngilizcesi: Support Vector Machine
Türkçesi: Destek Vektör Makineleri
Tanımı: Verileri sınıflandırmak için karar sınırları (hiperdüzlemler) oluşturan gözetimli öğrenme algoritmasıdır.
Kullanım Alanı: Küçük veri setlerinde yüksek doğruluk gerektiren sınıflandırma ve regresyon görevleri.
Tarihçe: 1990’larda Vapnik tarafından geliştirildi.
Örnekler: Yüz tanıma, metin sınıflandırma, biyomedikal veri analizi

13. KNN – K-Nearest Neighbors

İngilizcesi: K-Nearest Neighbors
Türkçesi: En Yakın K-Komşu
Tanımı: Yeni verilerin sınıfını, en yakın komşularına bakarak belirleyen basit ama etkili bir algoritmadır.
Kullanım Alanı: Tavsiye sistemleri, örüntü tanıma, temel sınıflandırma.
Tarihçe: 1967’de Fix ve Hodges tarafından geliştirildi.
Örnekler: Film öneri sistemleri, el yazısı tanıma

14. XGBoost – Extreme Gradient Boosting

İngilizcesi: Extreme Gradient Boosting
Türkçesi: Aşırı Derecede Artırılmış Gradyan Yöntemi
Tanımı: Ağaç tabanlı, topluluk öğrenmesine (ensemble learning) dayalı güçlü bir sınıflandırıcıdır.
Kullanım Alanı: Kaggle yarışmaları, kredi skorlama, hata tespiti
Tarihçe: 2014’te Tianqi Chen tarafından geliştirildi.
Örnekler: Fraud detection, churn analysis

15. Bayesian Networks

İngilizcesi: Bayesian Networks
Türkçesi: Bayes Ağları
Tanımı: Olasılık teorisine dayalı olarak değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri modelleyen grafiksel yapılardır.
Kullanım Alanı: Karar destek sistemleri, hastalık teşhisi, veri eksikliği olan sistemler
Tarihçe: 1980’lerde Judea Pearl tarafından geliştirilmiştir.
Örnekler: Medikal teşhis sistemleri, hava durumu tahmini

16. DBN – Deep Belief Network

İngilizcesi: Deep Belief Network
Türkçesi: Derin İnanç Ağı
Tanımı: Birden çok katmanlı olasılıksal yapay sinir ağıdır. Özellikle gözetimsiz öğrenmede kullanılır.
Kullanım Alanı: Özellik çıkarımı, sınıflandırma, görüntü işleme
Tarihçe: 2006’da Geoffrey Hinton tarafından tanıtıldı.
Örnekler: Görüntü sıkıştırma, özellik çıkarımı

17. DQN – Deep Q-Network

İngilizcesi: Deep Q-Network
Türkçesi: Derin Q-Ağları
Tanımı: Q-learning ile derin öğrenmenin birleşimi olan bu model, takviyeli öğrenme (Reinforcement Learning) alanında kullanılır.
Kullanım Alanı: Oyun oynama, robot kontrolü
Tarihçe: 2015’te DeepMind tarafından tanıtıldı.
Örnekler: AlphaGo, Atari oyunlarında AI kontrolü

18. Diffusion Models

İngilizcesi: Diffusion Probabilistic Models
Türkçesi: Difüzyon Modelleri
Tanımı: Rastgele gürültüden başlayarak adım adım gerçekçi görüntüler oluşturan jeneratif modellerdir. GAN’lara alternatif olarak gelişmiştir.
Kullanım Alanı: Görsel üretim, ses sentezi
Tarihçe: 2020’lerde OpenAI (DALL·E 2) ve Stability AI (Stable Diffusion) ile yaygınlaştı.
Örnekler: DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion

19. Hybrid Models (Melez Modeller)

Tanımı: Farklı yapay zeka model türlerinin birleştirilmesiyle oluşturulan sistemlerdir.
Örnekler: CNN + RNN (video analizi), Transformer + RAG (bilgi getirmeli metin üretimi), LLM + Search (ChatGPT + Bing)