{"id":4602,"date":"2023-05-22T03:20:12","date_gmt":"2023-05-22T00:20:12","guid":{"rendered":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/?p=4602"},"modified":"2025-07-20T04:24:26","modified_gmt":"2025-07-20T01:24:26","slug":"yapay-zekanin-kronolojisi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/yapay-zekanin-kronolojisi\/","title":{"rendered":"Yapay Zekan\u0131n Kronolojisi"},"content":{"rendered":"

Yapay zekan\u0131n kronolojisi, yapay zekan\u0131n hangi evrelerden ge\u00e7erek g\u00fcn\u00fcm\u00fcze geldi\u011fini bize g\u00f6stermektedir. Yapay zeka bilgisayar sistemlerinin insan benzeri bir \u015fekilde d\u00fc\u015f\u00fcnebilmesini sa\u011flayan ve insan zekas\u0131n\u0131 taklit etmek amac\u0131yla tasarlanan bir disiplindir. Bu disiplin, bir\u00e7ok farkl\u0131 yakla\u015f\u0131m ve teknolojiyi i\u00e7ermektedir. Yapay zeka<\/a>, makine \u00f6\u011frenimi, derin \u00f6\u011frenme, do\u011fal dil i\u015fleme<\/a>, genetik algoritmalar, yapay sinir a\u011flar\u0131 ve uzman sistemler gibi farkl\u0131 teknolojileri kullanarak \u00e7e\u015fitli uygulamalarda kullan\u0131labilmektedir.<\/p>\n

Makine \u00f6\u011frenimi, bir bilgisayar sistemine verilen verilerden \u00f6\u011frenme yapabilme yetene\u011fini ifade eder. Bu yakla\u015f\u0131m, bir sistemin insan m\u00fcdahalesi olmadan, verilerden bir model olu\u015fturarak \u00f6\u011frenmesine imkan sa\u011flar. Derin \u00f6\u011frenme ise, yapay sinir a\u011flar\u0131 kullanarak b\u00fcy\u00fck miktarda veriden karma\u015f\u0131k \u00f6r\u00fcnt\u00fcler ve ili\u015fkiler tespit edebilme yetene\u011fini ifade eder.<\/p>\n

Do\u011fal dil i\u015fleme, insan dilini anlayabilme ve olu\u015fturabilme yetene\u011fi olan bir teknolojidir. Bu teknoloji, metinleri anlama, konu\u015fma tan\u0131ma, \u00e7eviri ve \u00f6zetleme gibi bir\u00e7ok uygulama i\u00e7in kullan\u0131labilmektedir. Genetik algoritmalar, evrim biyolojisinden esinlenerek geli\u015ftirilen bir teknolojidir ve optimizasyon problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Uzman sistemleri ise, bir bilgi taban\u0131na dayal\u0131 bir karar verme sistemi olup, uzmanlar\u0131n bilgi birikimini bir bilgisayar program\u0131na aktararak, karma\u015f\u0131k karar verme s\u00fcre\u00e7lerini otomatikle\u015ftirir.<\/p>\n

Yapay zeka, bir\u00e7ok farkl\u0131 uygulama alan\u0131nda kullan\u0131labilmektedir. \u00d6rnek olarak, sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fcnde hastal\u0131k tan\u0131mlama, finans sekt\u00f6r\u00fcnde risk analizi, \u00fcretim sekt\u00f6r\u00fcnde verimlilik art\u0131rma ve otonom ara\u00e7lar gibi alanlarda yapay zeka teknolojileri kullan\u0131lmaktad\u0131r. Yapay zeka, bu alanlarda insanlar i\u00e7in zaman tasarrufu, maliyet azalt\u0131m\u0131 ve daha do\u011fru kararlar verme imkan\u0131 sa\u011flayabilir.<\/p>\n

Yapay zeka, insan zekas\u0131n\u0131 taklit etmek ve zeka benzeri davran\u0131\u015flar\u0131 sergilemek amac\u0131yla geli\u015ftirilen bir bilgisayar teknolojisidir. \u0130\u015fte yapay zeka tarihinde \u00f6nemli olaylar\u0131 i\u00e7eren bir zaman \u00e7izelgesi;<\/p>\n

\"Asimov<\/p>\n

1950’lerde, “D\u00fc\u015f\u00fcnen Makineler” konulu bir konferansta John McCarthy taraf\u0131ndan yapay zeka kavram\u0131 ortaya at\u0131ld\u0131. Bu d\u00f6nemde, sembolik yapay zeka ad\u0131 verilen bir yakla\u015f\u0131m kullan\u0131larak yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 y\u00fcr\u00fct\u00fcld\u00fc.1956’da, Dartmouth Konferans\u0131 yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131n do\u011frudan geli\u015fimine katk\u0131 sa\u011flad\u0131. 1966 y\u0131l\u0131n ba\u015f\u0131nda Joseph Weizenbaum, Eliza adl\u0131 ilk sohbet botunu yaratt\u0131. 1969 Xor problemi, yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n \u00e7\u00f6zmesi zor bir problem olarak kabul edilen ve yapay zeka alan\u0131ndaki geli\u015fmelerin seyrini de\u011fi\u015ftiren bir problemdir. Bu problem, bir XOR mant\u0131ksal i\u015flemcisini yapay sinir a\u011flar\u0131 ile nas\u0131l modelleyebilece\u011fimizi anlamaya y\u00f6nelik bir giri\u015fimdir. 1970’lerin ortalar\u0131na kadar, yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131 y\u00fcksek performansl\u0131 i\u015flem kapasitesine ula\u015fana kadar yava\u015flad\u0131. 1980’lerde yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131, uzman sistemler adl\u0131 bir yakla\u015f\u0131mla yeniden canland\u0131. 1990’larda makine \u00f6\u011frenmesi ad\u0131 verilen yeni bir yakla\u015f\u0131mla canland\u0131. Bu d\u00f6nemde, yapay sinir a\u011flar\u0131, genetik algoritmalar ve destek vekt\u00f6r makineleri gibi yeni teknolojiler geli\u015ftirildi. 1997’de, IBM’in Deep Blue adl\u0131 bilgisayar\u0131 D\u00fcnya Satran\u00e7 \u015eampiyonu Garry Kasparov’u ma\u011flup etti. 2011’de, Apple taraf\u0131ndan tan\u0131t\u0131lan Siri adl\u0131 ilk sanal asistan, yapay zeka alan\u0131nda bir devrim yaratt\u0131.<\/p>\n

2012’de, AlexNet adl\u0131 bir derin \u00f6\u011frenme algoritmas\u0131, ImageNet yar\u0131\u015fmas\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 elde etti ve derin \u00f6\u011frenme alan\u0131nda bir devrim yaratt\u0131.<\/p>\n

2014’te, Google, DeepMind adl\u0131 \u015firketi sat\u0131n ald\u0131.<\/p>\n

2015’te, AlphaGo adl\u0131 Google DeepMind yapay zeka program\u0131, d\u00fcnya \u015fampiyonu Go oyuncusu Lee Sedol’\u00fc yenmeyi ba\u015fard\u0131.<\/p>\n

2016’da, Microsoft Tay adl\u0131 chatbot, Twitter’da \u0131rk\u00e7\u0131 ve ayr\u0131mc\u0131 bir \u015fekilde e\u011fitildi ve bu olay yapay zeka eti\u011fi konusunda tart\u0131\u015fmalar\u0131 g\u00fcndeme getirdi.<\/p>\n

2017’de, Alfabenin kurucusu Google, yapay zeka \u015firketi DeepMind’in geli\u015ftirdi\u011fi AlphaGo Zero adl\u0131 yapay zeka program\u0131n\u0131 tan\u0131tt\u0131.<\/p>\n

2018’de, do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir at\u0131l\u0131m yapan GPT-2 adl\u0131 dil modeli geli\u015ftirildi.<\/p>\n

2019’da, Google BERT<\/a> adl\u0131 do\u011fal dil i\u015fleme modelini tan\u0131tt\u0131 ve bu model, do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131nda \u00f6nemli bir ad\u0131m olarak kabul edildi. Bu zaman \u00e7izelgesindeki olaylar, yapay zeka ara\u015ft\u0131rmalar\u0131ndaki geli\u015fmelerin ana hatlar\u0131n\u0131 ve \u00f6nemli kilometre ta\u015flar\u0131n\u0131 temsil etmektedir.<\/p>\n

BERT, dil anlama g\u00f6revlerinde insanlar\u0131n performans\u0131n\u0131 geride b\u0131rakarak do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131nda \u00f6nemli bir at\u0131l\u0131m yapt\u0131.<\/p>\n

2020 Yapay zeka uygulamalar\u0131, COVID-19 pandemisi ile birlikte \u00f6zellikle t\u0131bbi te\u015fhis ve tedavide kullan\u0131lmak \u00fczere h\u0131zla geli\u015ftirildi. Yapay zeka tabanl\u0131 COVID-19 te\u015fhis ara\u00e7lar\u0131, hastal\u0131\u011f\u0131n erken te\u015fhisinde ve tedavisinde \u00f6nemli bir rol oynad\u0131.<\/p>\n

2020 GPT-3 adl\u0131 dil modeli, do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131nda bir devrim yaratt\u0131. GPT-3, 175 milyar parametreye sahip olmas\u0131yla di\u011fer dil modellerine k\u0131yasla b\u00fcy\u00fck bir fark yaratt\u0131.<\/p>\n

2021 Yapay zeka etik konular\u0131 daha fazla tart\u0131\u015f\u0131lmaya ba\u015fland\u0131. \u00d6zellikle, yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n \u0131rk, cinsiyet, s\u0131n\u0131f ve di\u011fer sosyal fakt\u00f6rlere g\u00f6re \u00f6nyarg\u0131l\u0131 olma riski konusu g\u00fcndeme geldi.<\/p>\n

2022 Yapay zeka teknolojileri, end\u00fcstriyel i\u015fletmelerde ve \u00fcretim tesislerinde daha yayg\u0131n bir \u015fekilde kullan\u0131lmaya ba\u015fland\u0131. End\u00fcstriyel robotlar ve ak\u0131ll\u0131 \u00fcretim sistemleri, verimlili\u011fi art\u0131rmak ve maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcrmek i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n

2023 Yapay zeka uygulamalar\u0131, art\u0131k daha fazla insana hizmet etmek amac\u0131yla kullan\u0131lmaktad\u0131r. \u00d6zellikle sa\u011fl\u0131k, e\u011fitim ve hukuk gibi alanlarda yapay zeka destekli uygulamalar\u0131n yayg\u0131nla\u015fmas\u0131 beklenmektedir.<\/p>\n

\"Deep<\/p>\n

IBM’in Deep Blue<\/h3>\n

IBM’in Deep Blue, \u00f6zellikle satran\u00e7 oyunu i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f ve d\u00fcnyan\u0131n en g\u00fc\u00e7l\u00fc satran\u00e7 bilgisayar\u0131 olarak tarihe ge\u00e7en bir yapay zeka sistemidir. \u0130lk olarak 1996 y\u0131l\u0131nda \u00fcretilen Deep Blue, 1997 y\u0131l\u0131nda d\u00fcnya satran\u00e7 \u015fampiyonu Garry Kasparov ile yapt\u0131\u011f\u0131 ma\u00e7ta kazanarak tarihe ge\u00e7mi\u015ftir. Bu ma\u00e7, yapay zekan\u0131n insanl\u0131k tarihindeki \u00f6nemli bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 olarak kabul edilir.<\/p>\n

Oyun s\u0131ras\u0131nda, Deep Blue milyonlarca olas\u0131 hamle aras\u0131ndan en iyi hamleleri se\u00e7mek i\u00e7in hesaplama g\u00fcc\u00fc y\u00fcksek algoritmalar kullan\u0131r. Bu algoritmalar, yapay zeka ve paralel hesaplama tekniklerini birle\u015ftirerek, y\u00fcksek performansl\u0131 bir hesaplama kapasitesine sahip bir bilgisayar\u0131n g\u00fcc\u00fcn\u00fc kullanarak satran\u00e7 oyununu oynar.<\/p>\n

Ancak Deep Blue sadece satran\u00e7 oyunu i\u00e7in de\u011fil, \u00e7e\u015fitli uygulamalarda da kullan\u0131labilecek genel ama\u00e7l\u0131 bir yapay zeka sistemidir. Satran\u00e7 oyunundaki stratejik karar verme sorununu \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullan\u0131lan teknikler, di\u011fer uygulamalarda da kullan\u0131labilecek geni\u015f bir yelpazede stratejik karar verme problemlerinin \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcnde kullan\u0131labilir. Bu nedenle, Deep Blue gibi yapay zeka sistemleri, i\u015fletmeler, ara\u015ft\u0131rma kurumlar\u0131 ve devlet kurumlar\u0131 gibi \u00e7e\u015fitli kurulu\u015flar taraf\u0131ndan kullan\u0131labilir.<\/p>\n

Apple Siri Sanal Asistan<\/h3>\n

Apple Siri, Apple Inc. taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen bir sanal asistan uygulamas\u0131d\u0131r. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n sesli komutlar\u0131na yan\u0131t veren ve \u00e7e\u015fitli g\u00f6revleri ger\u00e7ekle\u015ftirebilen bir yapay zeka sistemidir. Siri, 2011 y\u0131l\u0131nda ilk olarak iOS i\u015fletim sistemi i\u00e7in piyasaya s\u00fcr\u00fclm\u00fc\u015f ve daha sonra macOS, watchOS ve tvOS gibi di\u011fer Apple platformlar\u0131na da entegre edilmi\u015ftir.<\/p>\n

Siri, kullan\u0131c\u0131n\u0131n do\u011fal dildeki sesli komutlar\u0131n\u0131 anlayarak, arama yapma, mesaj g\u00f6nderme, hat\u0131rlatmalar\u0131 ayarlama, m\u00fczik \u00e7alma, hava durumu ve trafik bilgileri gibi \u00e7e\u015fitli g\u00f6revleri yerine getirebilir. Siri’nin anlama ve yan\u0131t verme yetene\u011fi, yapay sinir a\u011flar\u0131 ve do\u011fal dil i\u015fleme teknolojileri gibi yapay zeka teknikleri kullan\u0131larak sa\u011flan\u0131r.<\/p>\n

Siri, Apple’\u0131n ak\u0131ll\u0131 ev teknolojisi platformu HomeKit ile de entegre edilebilir. B\u00f6ylece kullan\u0131c\u0131lar, evlerindeki ak\u0131ll\u0131 cihazlar\u0131 Siri ile kontrol edebilirler. Ayr\u0131ca, Siri’nin \u00fc\u00e7\u00fcnc\u00fc taraf uygulamalarla da entegrasyonu m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr, bu da kullan\u0131c\u0131lara daha geni\u015f bir yelpazede g\u00f6revleri yerine getirme imkan\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

Apple Siri, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n g\u00fcnl\u00fck hayatlar\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131ran ve daha verimli hale getiren bir yapay zeka uygulamas\u0131d\u0131r. Siri’nin ba\u015far\u0131s\u0131, yapay zeka teknolojilerinin g\u00fcnl\u00fck hayatta yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmas\u0131n\u0131n bir \u00f6rne\u011fidir.<\/p>\n

\"Alexnet<\/p>\n

AlexNet<\/h3>\n

AlexNet, Stanford \u00dcniversitesi’nden Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen bir derin \u00f6\u011frenme modelidir. 2012 y\u0131l\u0131nda d\u00fczenlenen ImageNet g\u00f6rsel tan\u0131ma yar\u0131\u015fmas\u0131nda b\u00fcy\u00fck bir ba\u015far\u0131 elde etmi\u015ftir.<\/p>\n

Geleneksel yapay sinir a\u011f\u0131 modellerine g\u00f6re daha derin ve karma\u015f\u0131k bir yap\u0131s\u0131 olan AlexNet, 60 milyon parametre ve 650,000 n\u00f6ron i\u00e7eren 8 katmanl\u0131 bir Convolutional Neural Network (CNN) olarak tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. CNN’ler, \u00f6zellikle g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma ve s\u0131n\u0131fland\u0131rma i\u00e7in pop\u00fcler bir yapay sinir a\u011f\u0131 modelidir.<\/p>\n

AlexNet, ImageNet veri k\u00fcmesinde 1000 s\u0131n\u0131f\u0131 tan\u0131mak i\u00e7in e\u011fitilmi\u015ftir ve y\u00fcksek do\u011fruluk oranlar\u0131 elde etmi\u015ftir. Bu ba\u015far\u0131, derin \u00f6\u011frenme modellerinin \u00f6zellikle karma\u015f\u0131k g\u00f6revlerde daha \u00f6nceki modellere g\u00f6re daha iyi sonu\u00e7lar verebilece\u011fini g\u00f6stermi\u015ftir. AlexNet, derin \u00f6\u011frenme alan\u0131nda bir d\u00f6n\u00fcm noktas\u0131 olarak kabul edilir ve sonraki y\u0131llarda geli\u015ftirilen bir\u00e7ok derin \u00f6\u011frenme modelinin temelini olu\u015fturmu\u015ftur.<\/p>\n

\"Deep<\/p>\n

DeepMind<\/h3>\n

DeepMind, 2010 y\u0131l\u0131nda Demis Hassabis, Shane Legg ve Mustafa Suleyman taraf\u0131ndan kurulan bir Londra merkezli yapay zeka ara\u015ft\u0131rma \u015firketidir. Genel yapay zeka (AGI) alan\u0131nda ara\u015ft\u0131rmalar y\u00fcr\u00fcten DeepMind, yapay zeka teknolojilerinin insanl\u0131\u011fa fayda sa\u011flamas\u0131 amac\u0131n\u0131 ta\u015f\u0131maktad\u0131r.<\/p>\n

DeepMind, derin \u00f6\u011frenme teknolojileriyle bir\u00e7ok ba\u015far\u0131l\u0131 yapay zeka modeli geli\u015ftirmi\u015ftir. Bunlar aras\u0131nda AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar ve AlphaFold gibi modeller yer almaktad\u0131r.<\/p>\n

2016 y\u0131l\u0131nda d\u00fczenlenen Go oyunu d\u00fcnya \u015fampiyonas\u0131nda d\u00fcnya \u015fampiyonu Lee Sedol’\u00fc yenen AlphaGo, tarihi bir ba\u015far\u0131ya imza atm\u0131\u015ft\u0131r. AlphaZero, farkl\u0131 strateji oyunlar\u0131n\u0131 kendi kendine \u00f6\u011frenerek oynayabilen bir yapay zeka modelidir. AlphaStar ise, StarCraft II oyununda profesyonel oyuncular\u0131 yenen ilk yapay zeka modelidir. AlphaFold ise, protein yap\u0131lar\u0131 hakk\u0131nda \u00f6nemli ke\u015fifler yapmak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f bir yapay zeka modelidir.<\/p>\n

DeepMind ayr\u0131ca, sa\u011fl\u0131k, enerji, ula\u015f\u0131m gibi farkl\u0131 sekt\u00f6rlere de yapay zeka teknolojilerini uygulamaktad\u0131r. \u015eirket, Google’\u0131n bir par\u00e7as\u0131d\u0131r.<\/p>\n

\"AlphaGo<\/p>\n

AlphaGo<\/h3>\n

AlphaGo, DeepMind adl\u0131 yapay zeka ara\u015ft\u0131rma \u015firketi taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen bir programd\u0131r. 2016 y\u0131l\u0131nda d\u00fcnya \u00e7ap\u0131nda ilgi uyand\u0131ran bir olaya neden oldu, \u00e7\u00fcnk\u00fc Go adl\u0131 oyunu oynayan d\u00fcnya \u015fampiyonlar\u0131ndan Lee Sedol’\u00fc ma\u011flup etti. Bu, yapay zekan\u0131n oyun oynamada insanlara kar\u015f\u0131 \u00fcst\u00fcnl\u00fck sa\u011flayabilece\u011fini g\u00f6steren bir kilometre ta\u015f\u0131d\u0131r.<\/p>\n

AlphaGo, derin \u00f6\u011frenme teknolojilerini kullanan bir yapay zeka modelidir. Model, Go oyunu tahtas\u0131ndaki durumu de\u011ferlendirmek ve en iyi hamleyi se\u00e7mek i\u00e7in \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131 kullan\u0131r. AlphaGo’nun ba\u015far\u0131s\u0131, yapay zekan\u0131n geleneksel olarak insanlar\u0131n \u00fcst\u00fcnde oldu\u011fu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclen karma\u015f\u0131k problemleri \u00e7\u00f6zmede ne kadar etkili olabilece\u011fini g\u00f6sterdi.<\/p>\n

AlphaGo, ayr\u0131ca derin \u00f6\u011frenme teknolojileri hakk\u0131nda yap\u0131lan ara\u015ft\u0131rmalara da katk\u0131da bulundu. Derin \u00f6\u011frenme, b\u00fcy\u00fck veri setlerindeki kal\u0131plar\u0131 tan\u0131mak ve yeni bilgiler \u00fcretmek i\u00e7in kullan\u0131lan bir yapay zeka teknolojisi t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. AlphaGo, bu teknolojinin potansiyelini g\u00f6stererek, derin \u00f6\u011frenme modellerinin daha geni\u015f bir yelpazede kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6sterdi.<\/p>\n

Chatbot<\/h3>\n

Chatbot, yapay zeka teknolojilerinin bir t\u00fcr\u00fcd\u00fcr ve kullan\u0131c\u0131lara insan benzeri bir \u015fekilde konu\u015farak hizmet veren yaz\u0131l\u0131mlard\u0131r. Chatbotlar, do\u011fal dil i\u015fleme (NLP) teknolojilerini kullanarak, kullan\u0131c\u0131lardan gelen metin tabanl\u0131 sorular\u0131 veya komutlar\u0131 anlayabilir ve buna uygun yan\u0131tlar verebilirler.<\/p>\n

Chatbotlar, m\u00fc\u015fteri hizmetleri, sat\u0131\u015f, pazarlama, e\u011fitim, sa\u011fl\u0131k hizmetleri gibi farkl\u0131 alanlarda kullan\u0131lmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fteri hizmetleri chatbotu, m\u00fc\u015fterilerin \u015fikayetlerini dinleyebilir ve sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zebilir. Sat\u0131\u015f chatbotlar\u0131, m\u00fc\u015fterilerin \u00fcr\u00fcnler hakk\u0131nda sorular\u0131n\u0131 yan\u0131tlayabilir ve sat\u0131n alma i\u015flemini kolayla\u015ft\u0131rabilir.<\/p>\n

Chatbotlar, son y\u0131llarda pop\u00fcler hale gelmi\u015ftir ve bir\u00e7ok \u015firket taraf\u0131ndan kullan\u0131lmaktad\u0131r. Derin \u00f6\u011frenme teknolojilerinin geli\u015fmesiyle birlikte, chatbotlar daha da geli\u015fmi\u015f hale gelmi\u015f ve insan benzeri bir \u015fekilde konu\u015fabilmeye ba\u015flam\u0131\u015flard\u0131r. Ancak, chatbotlar\u0131n tamamen insan benzeri bir ileti\u015fim sa\u011flamas\u0131 hen\u00fcz m\u00fcmk\u00fcn de\u011fildir ve baz\u0131 durumlarda hatal\u0131 veya yan\u0131lt\u0131c\u0131 yan\u0131tlar verebilirler.<\/p>\n

\"Chat<\/p>\n

GPT-2<\/h3>\n

GPT-2, Generative Pre-trained Transformer 2’nin k\u0131saltmas\u0131d\u0131r. OpenAI taraf\u0131ndan 2019 y\u0131l\u0131nda piyasaya s\u00fcr\u00fclen bu yapay zeka modeli, do\u011fal dil i\u015fleme (NLP) alan\u0131nda bir devrim niteli\u011findedir. Model, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f bir dil modelidir ve metin \u00fcretimi, terc\u00fcme, \u00f6zetleme ve diyalog olu\u015fturma gibi bir\u00e7ok g\u00f6revde kullan\u0131labilir.<\/p>\n

GPT-2, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f bir dil modelidir. \u0130lk olarak, b\u00fcy\u00fck bir veri k\u00fcmesi olan WebText veri k\u00fcmesinde \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015ftir. Daha sonra, belirli bir g\u00f6rev i\u00e7in \u00f6zel olarak e\u011fitilebilir.<\/p>\n

GPT-2, b\u00fcy\u00fck bir dikkat mekanizmas\u0131 kullanarak \u00f6\u011frenir. Bu dikkat mekanizmas\u0131, modelin \u00f6nceki kelime ve c\u00fcmleleri anlamas\u0131na ve ard\u0131ndan bir sonraki kelimeyi \u00f6ng\u00f6rmesine olanak tan\u0131r. Model, milyonlarca parametre i\u00e7eren bir derin \u00f6\u011frenme a\u011f\u0131d\u0131r ve do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131nda \u00f6nemli bir ilerlemedir.<\/p>\n

GPT-2, \u00e7e\u015fitli NLP g\u00f6revlerinde y\u00fcksek do\u011fruluk oranlar\u0131 elde etmi\u015ftir ve \u00f6zellikle metin \u00fcretimi konusunda olduk\u00e7a etkilidir. Ancak, modelin a\u015f\u0131r\u0131 uygulanmas\u0131 ve k\u00f6t\u00fcye kullan\u0131m potansiyeli, baz\u0131 tart\u0131\u015fmalar ve ele\u015ftirilere neden olmu\u015ftur.<\/p>\n

\"Google<\/p>\n

Google BERT<\/h3>\n

Google BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), Google taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131ndaki en \u00f6nemli derin \u00f6\u011frenme modellerinden biridir. BERT, di\u011fer dil modellerinden farkl\u0131 olarak, belirli bir g\u00f6rev yerine genel ama\u00e7l\u0131 bir do\u011fal dil i\u015fleme modelidir.<\/p>\n

BERT, \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f bir dil modelidir. Model, 3.3 milyar kelime i\u00e7eren Wikipedia ve 2.5 milyar kelime i\u00e7eren BookCorpus adl\u0131 iki b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmesinde e\u011fitilmi\u015ftir. Bu sayede, BERT, do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131ndaki bir\u00e7ok g\u00f6rev i\u00e7in iyi bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 olu\u015fturmaktad\u0131r.<\/p>\n

BERT, Transformer mimarisi kullan\u0131larak tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Model, iki a\u015famada e\u011fitilir: \u00d6nceden e\u011fitim ve ayarlanabilir g\u00f6rev e\u011fitimi. \u00d6nceden e\u011fitim a\u015famas\u0131nda, model, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitilerek dil yap\u0131s\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenir. Daha sonra, ayarlanabilir g\u00f6rev e\u011fitimi a\u015famas\u0131nda, belirli bir do\u011fal dil i\u015fleme g\u00f6revi i\u00e7in daha az veri kullanarak ince ayar yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n

BERT, bir\u00e7ok do\u011fal dil i\u015fleme g\u00f6revi i\u00e7in kullan\u0131labilir. Bunlar aras\u0131nda metin s\u0131n\u0131fland\u0131rma, soru-cevap sistemleri, metin tamamlama, metin \u00e7evirisi ve kelime d\u00fczeltme yer almaktad\u0131r. BERT, do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131nda bir\u00e7ok yararl\u0131 geli\u015fmeye \u00f6nc\u00fcl\u00fck etmi\u015f ve bir\u00e7ok ara\u015ft\u0131rmac\u0131 taraf\u0131ndan kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Yapay zekan\u0131n kronolojisi, yapay zekan\u0131n hangi evrelerden ge\u00e7erek g\u00fcn\u00fcm\u00fcze geldi\u011fini bize g\u00f6stermektedir. Yapay zeka bilgisayar sistemlerinin insan benzeri bir \u015fekilde d\u00fc\u015f\u00fcnebilmesini sa\u011flayan ve insan zekas\u0131n\u0131 taklit etmek amac\u0131yla tasarlanan bir disiplindir. Bu disiplin, bir\u00e7ok farkl\u0131 yakla\u015f\u0131m ve teknolojiyi i\u00e7ermektedir. Yapay zeka, makine \u00f6\u011frenimi, derin \u00f6\u011frenme, do\u011fal dil i\u015fleme, genetik algoritmalar, yapay sinir a\u011flar\u0131 ve uzman<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":4604,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[38],"tags":[169,333,406,316],"class_list":{"0":"post-4602","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-python-ile-veri-isleme","8":"tag-chatgpt","9":"tag-derin-ogrenme","10":"tag-google-bert","11":"tag-yapay-sinir-aglari"},"better_featured_image":{"id":4604,"alt_text":"Deep Blue vs Kasparov ma\u00e7\u0131","caption":"","description":"","media_type":"image","media_details":{"width":715,"height":478,"file":"2023\/05\/IBM-Deep-Blue.jpg","filesize":104582,"sizes":{"medium":{"file":"IBM-Deep-Blue-300x201.jpg","width":300,"height":201,"mime-type":"image\/jpeg","filesize":16356,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/IBM-Deep-Blue-300x201.jpg"},"thumbnail":{"file":"IBM-Deep-Blue-150x150.jpg","width":150,"height":150,"mime-type":"image\/jpeg","filesize":7312,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/IBM-Deep-Blue-150x150.jpg"},"bunyad-small":{"file":"IBM-Deep-Blue-150x100.jpg","width":150,"height":100,"mime-type":"image\/jpeg","filesize":5597,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/IBM-Deep-Blue-150x100.jpg"},"bunyad-medium":{"file":"IBM-Deep-Blue-450x301.jpg","width":450,"height":301,"mime-type":"image\/jpeg","filesize":31604,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/IBM-Deep-Blue-450x301.jpg"}},"image_meta":{"aperture":"0","credit":"","camera":"","caption":"","created_timestamp":"0","copyright":"","focal_length":"0","iso":"0","shutter_speed":"0","title":"","orientation":"0","keywords":[]}},"post":4602,"source_url":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/IBM-Deep-Blue.jpg"},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4602","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4602"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4602\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5158,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4602\/revisions\/5158"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4604"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4602"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4602"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datakapital.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4602"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}