27 Şub Yapay Zekanın Evrimi: Dil Modelleme Sanatı

Bu Makalede Neler Öğreneceksiniz?

• Yapay zekanın dil modelleme alanındaki evrimini ve temel prensiplerini derinlemesine anlayacaksınız.
• Büyük dil modellerinin (LLM’ler) mimarisini, çalışma mekanizmalarını ve farklı türlerini öğreneceksiniz.
• LLM’lerin günümüzdeki çeşitli uygulama alanlarını ve gelecekteki potansiyel etkilerini keşfedeceksiniz.
• Dil modelleme teknolojisinin etik boyutlarını, risklerini ve bu riskleri azaltmaya yönelik stratejileri değerlendireceksiniz.

Yapay Zekanın Evrimi: Dil Modelleme Sanatında Yeni Bir Çağ

Yapay zeka (YZ), son yıllarda kaydedilen baş döndürücü ilerlemelerle hayatımızın her alanına nüfuz etmeye başladı. Bu dönüşümün en dikkat çekici örneklerinden biri ise, dil modelleme alanında yaşanan devrim niteliğindeki gelişmeler. Artık, karmaşık cümleleri anlayan, yaratıcı metinler üretebilen, farklı diller arasında çeviri yapabilen ve hatta kod yazabilen yapay zeka sistemleri hayatımızın bir parçası haline geldi. Bu sistemlerin temelinde ise, büyük dil modelleri (LLM’ler) olarak adlandırılan, derin öğrenme algoritmaları yatıyor.

Bu mega rehberde, yapay zekanın dil modelleme alanındaki evrimini derinlemesine inceleyecek, LLM’lerin nasıl çalıştığını, hangi alanlarda kullanıldığını ve gelecekte bizleri nelerin beklediğini ayrıntılı bir şekilde ele alacağız. Ayrıca, bu güçlü teknolojinin etik boyutlarını ve potansiyel risklerini de değerlendirerek, yapay zekanın sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılmasının önemini vurgulayacağız.

Dil Modellemesinin Temelleri: Geçmişten Günümüze Kısa Bir Bakış

Dil modelleme, bir dilin istatistiksel yapısını öğrenerek, o dilde yeni metinler üretme veya var olan metinleri anlama yeteneğini kazandırma sürecidir. Bu alandaki ilk çalışmalar, 1940’lı yıllarda Claude Shannon tarafından geliştirilen Markov zincirleri gibi istatistiksel yöntemlere dayanıyordu. Markov zincirleri, bir kelimenin olasılığını, kendinden önceki kelime veya kelimelerin olasılığına göre hesaplayarak, basit metinler üretebiliyordu.

Ancak, bu yöntemler dilin karmaşıklığını ve uzun mesafeli bağımlılıklarını tam olarak yakalamakta yetersiz kalıyordu. Örneğin, bir cümlenin başındaki bir kelimenin, cümlenin sonundaki bir kelimeyi etkileyebileceği durumlar, Markov zincirleri tarafından modellenemiyordu.

1980’li yıllarda, n-gram modelleri olarak bilinen daha gelişmiş istatistiksel yöntemler ortaya çıktı. N-gram modelleri, bir kelimenin olasılığını, kendinden önceki n-1 kelimenin olasılığına göre hesaplayarak, Markov zincirlerine göre daha iyi sonuçlar veriyordu. Ancak, n-gram modelleri de dilin karmaşıklığını tam olarak yakalamakta ve uzun mesafeli bağımlılıkları modellemekte sınırlı kalıyordu.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları: Dil Modellemesinde Yeni Bir Dönem

Makine öğrenimi ve özellikle derin öğrenme tekniklerinin gelişmesiyle birlikte, dil modelleme alanında da devrim niteliğinde adımlar atıldı. Sinir ağları (neural networks) olarak bilinen yapılar, dilin karmaşık örüntülerini öğrenme konusunda büyük bir başarı gösterdi.

Sinir ağları, insan beyninin yapısından esinlenerek tasarlanmış, birbirine bağlı düğümlerden oluşan bir ağdır. Bu düğümler, girdileri alır, işler ve çıktı üretir. Sinir ağları, çok sayıda katmandan oluştuğunda, derin öğrenme olarak adlandırılır. Derin öğrenme modelleri, büyük miktarda veriyi işleyerek, karmaşık örüntüleri ve ilişkileri öğrenme yeteneğine sahiptir.

Dil modelleme alanında kullanılan ilk derin öğrenme modellerinden biri, tekrar eden sinir ağları (recurrent neural networks – RNN’ler) olmuştur. RNN’ler, zaman serisi verilerini işleme konusunda uzmanlaşmıştır ve dilin sıralı yapısını modellemek için idealdir. RNN’ler, bir kelimeyi işlerken, kendinden önceki kelimelerin bilgisini de dikkate alarak, daha anlamlı metinler üretebilir.

Ancak, RNN’lerin de bazı dezavantajları bulunmaktadır. Özellikle, uzun metinlerdeki uzun mesafeli bağımlılıkları modelleme konusunda zorlanabilirler. Bu sorunu çözmek için, uzun kısa süreli bellek (long short-term memory – LSTM) ve kapılı tekrar eden birim (gated recurrent unit – GRU) gibi daha gelişmiş RNN mimarileri geliştirilmiştir.

Transformatör Mimarisi: LLM’lerin Yükselişi

2017 yılında, Google tarafından geliştirilen transformatör mimarisi, dil modelleme alanında bir dönüm noktası olmuştur. Transformatörler, dikkat mekanizması (attention mechanism) olarak bilinen bir teknik kullanarak, bir metindeki tüm kelimeler arasındaki ilişkileri aynı anda modelleyebilir. Bu sayede, uzun mesafeli bağımlılıkları modelleme konusunda RNN’lere göre çok daha başarılıdır.

Transformatör mimarisi, büyük dil modellerinin (LLM’ler) temelini oluşturmaktadır. GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ve T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) gibi popüler LLM’ler, transformatör mimarisi üzerine inşa edilmiştir.

LLM’ler, çok büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilerek, dilin inceliklerini ve karmaşıklıklarını öğrenir. Bu sayede, insan benzeri metinler üretebilir, farklı diller arasında çeviri yapabilir, soruları yanıtlayabilir ve hatta kod yazabilir.

Örneğin, OpenAI tarafından geliştirilen GPT-3, 175 milyar parametreye sahip devasa bir LLM’dir. GPT-3, neredeyse her türlü metin görevini yerine getirebilir. Makale yazabilir, şiir yazabilir, kod yazabilir, e-posta yazabilir, özet çıkarabilir ve daha pek çok şey yapabilir.

Ancak, LLM’lerin de bazı sınırlamaları bulunmaktadır. Özellikle, eğitildikleri verilerdeki önyargıları yansıtabilirler. Ayrıca, yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilirler. Bu nedenle, LLM’lerin dikkatli bir şekilde kullanılması ve denetlenmesi gerekmektedir.

Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) Çalışma Mekanizması

Büyük dil modelleri (LLM’ler), karmaşık matematiksel ve algoritmik süreçler aracılığıyla dili anlar ve üretir. Bu süreçleri daha iyi anlamak için, LLM’lerin temel bileşenlerini ve işleyişini inceleyelim:

Veri Ön İşleme: LLM’ler, devasa miktarda metin verisi üzerinde eğitilir. Bu veriler, kitaplar, makaleler, web siteleri ve diğer çeşitli kaynaklardan toplanır. Veriler, modele beslenmeden önce temizlenir, düzenlenir ve tokenize edilir. Tokenizasyon, metni daha küçük birimlere (kelimeler, kelime parçaları veya karakterler) ayırma işlemidir.

Gömme (Embedding) Katmanı: Token’lar, gömme katmanı aracılığıyla vektörlere dönüştürülür. Bu vektörler, token’ların anlamlarını ve birbirleriyle olan ilişkilerini temsil eder. Gömme katmanı, token’ları yüksek boyutlu bir uzaya yerleştirerek, benzer anlamlara sahip token’ların birbirine yakın olmasını sağlar.

Transformatör Katmanları: LLM’lerin temelini oluşturan transformatör katmanları, dikkat mekanizması (attention mechanism) kullanarak, bir metindeki tüm token’lar arasındaki ilişkileri aynı anda modeller. Dikkat mekanizması, her bir token’ın diğer token’larla ne kadar ilişkili olduğunu belirleyerek, modele en önemli bilgilere odaklanma yeteneği kazandırır. Transformatör katmanları, çok sayıda alt katmandan oluşur. Bu alt katmanlar, çoklu dikkat başlıkları (multi-head attention) ve ileri beslemeli sinir ağları (feed-forward neural networks) içerir.

Çıktı Katmanı: Transformatör katmanlarından elde edilen çıktılar, çıktı katmanına aktarılır. Çıktı katmanı, bir sonraki token’ın olasılığını tahmin eder. Model, en yüksek olasılığa sahip token’ı seçerek, metin üretmeye devam eder.

Eğitim: LLM’ler, büyük miktarda veri üzerinde denetimli öğrenme (supervised learning) veya denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) teknikleri kullanılarak eğitilir. Denetimli öğrenmede, model, giriş metinleri ve hedef metinler arasındaki ilişkiyi öğrenir. Denetimsiz öğrenmede, model, yalnızca giriş metinlerini kullanarak, dilin yapısını ve örüntülerini öğrenir. Eğitim süreci, modelin parametrelerini (ağırlıklarını ve bias’larını) ayarlayarak, modelin doğruluğunu ve performansını artırmayı amaçlar.

İnce Ayar (Fine-tuning): LLM’ler, belirli bir görev için eğitildikten sonra, daha küçük bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapılarak, performansları daha da artırılabilir. İnce ayar, modelin parametrelerini, belirli bir görev için optimize etmeyi amaçlar. Örneğin, bir LLM, genel metin üretimi için eğitildikten sonra, müşteri hizmetleri sohbet botu olarak kullanılmak üzere ince ayar yapılabilir.

LLM’lerin Farklı Türleri: GPT, BERT, T5 ve Daha Fazlası

Yapay zeka alanındaki hızlı gelişmelerle birlikte, farklı mimarilere ve özelliklere sahip birçok büyük dil modeli (LLM) ortaya çıkmıştır. Bu bölümde, en popüler LLM’lerden bazılarını ve özelliklerini inceleyeceğiz:

GPT (Generative Pre-trained Transformer): OpenAI tarafından geliştirilen GPT serisi, üretken dil modellemesi konusunda öne çıkmaktadır. GPT modelleri, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilerek, insan benzeri metinler üretebilir, farklı diller arasında çeviri yapabilir, soruları yanıtlayabilir ve hatta kod yazabilir. GPT-3, 175 milyar parametreye sahip devasa bir model olup, neredeyse her türlü metin görevini yerine getirebilir. GPT-4 ise, GPT-3’e göre daha da gelişmiş olup, daha karmaşık görevleri daha doğru bir şekilde yerine getirebilir.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Google tarafından geliştirilen BERT, çift yönlü dil modellemesi konusunda öne çıkmaktadır. BERT, bir metindeki kelimeleri, hem kendinden önceki hem de kendinden sonraki kelimelerle birlikte değerlendirerek, kelimelerin anlamlarını daha iyi anlamayı sağlar. BERT, metin sınıflandırma, duygu analizi, soru cevaplama ve metin tamamlama gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerinde kullanılmaktadır.

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Google tarafından geliştirilen T5, tüm doğal dil işleme görevlerini metinden metne dönüştürme yaklaşımını benimsemektedir. T5, farklı görevler için farklı modeller eğitmek yerine, tüm görevleri aynı modelle çözmeyi amaçlar. T5, metin özetleme, çeviri, soru cevaplama ve metin oluşturma gibi çeşitli görevlerde kullanılmaktadır.

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): Google tarafından geliştirilen LaMDA, diyalog uygulamaları için özel olarak tasarlanmış bir LLM’dir. LaMDA, insanlarla daha doğal ve anlamlı sohbetler edebilme yeteneğine sahiptir. LaMDA, çok çeşitli konularda bilgi sahibi olup, kullanıcılara ilgi çekici ve bilgilendirici yanıtlar verebilir.

BLOOM (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model): BigScience tarafından geliştirilen BLOOM, açık kaynaklı ve çok dilli bir LLM’dir. BLOOM, 176 milyar parametreye sahip olup, 46 farklı dilde metin üretebilir. BLOOM, araştırmacılar ve geliştiriciler için ücretsiz olarak kullanılabilir.

Bu listede yer alan LLM’ler, sadece birkaç örnektir. Yapay zeka alanındaki hızlı gelişmelerle birlikte, sürekli olarak yeni ve daha gelişmiş LLM’ler ortaya çıkmaktadır.

LLM’lerin Uygulama Alanları: Hayatımızın Her Alanında YZ

Büyük dil modelleri (LLM’ler), çok çeşitli uygulama alanlarına sahiptir. İşte LLM’lerin en yaygın olarak kullanıldığı alanlardan bazıları:

Metin Üretimi: LLM’ler, makaleler, blog yazıları, şiirler, senaryolar, e-postalar ve daha pek çok metin türünü üretebilir. Örneğin, bir pazarlama ekibi, LLM’leri kullanarak, ürün açıklamaları, reklam metinleri ve sosyal medya gönderileri oluşturabilir.

Çeviri: LLM’ler, farklı diller arasında otomatik çeviri yapabilir. Google Translate gibi çeviri uygulamaları, LLM’leri kullanarak, daha doğru ve doğal çeviriler sunar.

Soru Cevaplama: LLM’ler, kullanıcılardan gelen soruları anlayabilir ve doğru yanıtlar verebilir. ChatGPT gibi sohbet botları, LLM’leri kullanarak, kullanıcılara bilgi sağlayabilir, tavsiye verebilir ve sorunlarını çözebilir.

Özetleme: LLM’ler, uzun metinleri özetleyebilir ve önemli bilgileri vurgulayabilir. Araştırmacılar, LLM’leri kullanarak, bilimsel makaleleri özetleyebilir ve hızlı bir şekilde bilgi edinebilir.

Kod Üretimi: LLM’ler, farklı programlama dillerinde kod üretebilir. GitHub Copilot gibi kod asistanları, LLM’leri kullanarak, geliştiricilere kod yazma sürecinde yardımcı olabilir.

Müşteri Hizmetleri: LLM’ler, müşteri hizmetleri sohbet botları olarak kullanılabilir. Bu sohbet botları, müşterilerin sorularını yanıtlayabilir, sorunlarını çözebilir ve siparişlerini takip edebilir. Bu sayede, şirketler müşteri hizmetleri maliyetlerini düşürebilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

Eğitim: LLM’ler, eğitim alanında öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunabilir. LLM’ler, öğrencilerin sorularını yanıtlayabilir, onlara geri bildirim verebilir ve öğrenme materyalleri oluşturabilir.

Sağlık: LLM’ler, sağlık alanında doktorlara teşhis koyma ve tedavi planları oluşturma konusunda yardımcı olabilir. LLM’ler, tıbbi kayıtları analiz edebilir, hastalık risklerini tahmin edebilir ve ilaç etkileşimlerini belirleyebilir.

LLM’lerin uygulama alanları, sürekli olarak genişlemektedir. Yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle birlikte, LLM’lerin gelecekte hayatımızın her alanında daha da önemli bir rol oynaması beklenmektedir. ‘Sessizliğin Gücü: Çalışma Ortamınızı Dönüştüren Ambiyanslar’ başlıklı yazımızda da bahsedildiği gibi, yapay zeka, çalışma ortamlarımızı dönüştürme potansiyeline sahiptir.

LLM’lerin Etik Boyutları ve Riskleri: Sorumlu YZ Geliştirme

Büyük dil modelleri (LLM’ler), sundukları birçok faydanın yanı sıra, bazı etik sorunları ve riskleri de beraberinde getirmektedir. Bu risklerin farkında olmak ve bunları azaltmaya yönelik stratejiler geliştirmek, yapay zekanın sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması için önemlidir. İşte LLM’lerle ilgili en önemli etik sorunlardan ve risklerden bazıları:

Önyargı: LLM’ler, eğitildikleri verilerdeki önyargıları yansıtabilir. Örneğin, bir LLM, cinsiyet veya ırk ayrımcılığı içeren metinler üretebilir. Bu önyargıları azaltmak için, eğitim verilerinin dikkatli bir şekilde seçilmesi ve filtrelenmesi gerekmektedir. Ayrıca, LLM’lerin çıktılarının düzenli olarak denetlenmesi ve düzeltilmesi de önemlidir.

Yanlış Bilgi: LLM’ler, yanlış veya yanıltıcı bilgiler üretebilir. Bu durum, özellikle hassas konularda (sağlık, politika, ekonomi vb.) ciddi sorunlara yol açabilir. Yanlış bilgiyi önlemek için, LLM’lerin eğitildiği verilerin doğruluğunun kontrol edilmesi ve LLM’lerin kaynak gösterme yeteneğinin geliştirilmesi gerekmektedir.

Manipülasyon: LLM’ler, insanları manipüle etmek için kullanılabilir. Örneğin, bir LLM, sahte haberler veya propaganda metinleri üretebilir. Bu tür kötüye kullanımları önlemek için, LLM’lerin çıktılarının şeffaf bir şekilde etiketlenmesi ve kullanıcıların LLM’ler tarafından üretilen metinleri eleştirel bir şekilde değerlendirmeye teşvik edilmesi gerekmektedir.

Gizlilik: LLM’ler, kullanıcıların kişisel bilgilerini toplayabilir ve işleyebilir. Bu durum, gizlilik ihlallerine yol açabilir. Gizliliği korumak için, LLM’lerin veri toplama ve işleme süreçlerinin şeffaf olması ve kullanıcıların verileri üzerinde kontrol sahibi olması gerekmektedir. Ayrıca, ‘Blokzincir ile Yeni Bir İnternet: Veri Egemenliğinin Yükselişi’ başlıklı makalede de belirtildiği gibi, blokzincir teknolojisi, veri egemenliğini kullanıcılara geri verme potansiyeline sahiptir.

İşsizlik: LLM’ler, bazı işlerin otomatikleştirilmesine yol açabilir ve bu da işsizliğe neden olabilir. Bu sorunu çözmek için, çalışanların yeni beceriler kazanmasına yardımcı olacak eğitim programları düzenlenmesi ve yeni iş alanları yaratılması gerekmektedir.

Bu etik sorunları ve riskleri ele almak için, yapay zeka geliştiricileri, araştırmacılar, politika yapıcılar ve kullanıcılar arasında işbirliği yapılması gerekmektedir. Şeffaflık, hesap verebilirlik ve adalet ilkelerine uygun olarak, yapay zeka teknolojisinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması, toplumun genel refahı için önemlidir.

LLM’lerin Geleceği: Bizi Neler Bekliyor?

Büyük dil modelleri (LLM’ler), yapay zeka alanındaki en hızlı gelişen alanlardan biridir. Önümüzdeki yıllarda, LLM’lerin daha da gelişmesi ve hayatımızın her alanında daha da önemli bir rol oynaması beklenmektedir. İşte LLM’lerin geleceğiyle ilgili bazı öngörüler:

Daha Büyük ve Daha Yetenekli Modeller: LLM’lerin boyutları ve yetenekleri, sürekli olarak artmaktadır. Gelecekte, trilyonlarca parametreye sahip ve insan beyninin karmaşıklığına yaklaşan LLM’lerin geliştirilmesi beklenmektedir. Bu modeller, daha karmaşık görevleri daha doğru bir şekilde yerine getirebilir ve daha yaratıcı metinler üretebilir.

Daha Fazla Kişiselleştirme: LLM’ler, kullanıcıların ilgi alanlarına, tercihlerine ve ihtiyaçlarına göre daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunabilir. Örneğin, bir LLM, kullanıcının okuma alışkanlıklarına göre uyarlanmış kitap önerileri sunabilir veya kullanıcının öğrenme stiline göre uyarlanmış eğitim materyalleri oluşturabilir.

Daha Fazla Etkileşim: LLM’ler, insanlarla daha doğal ve etkileşimli sohbetler edebilir. Gelecekte, LLM’lerin insanlarla daha derin ve anlamlı ilişkiler kurması ve onlara duygusal destek sağlaması beklenmektedir.

Daha Fazla Uygulama: LLM’lerin uygulama alanları, sürekli olarak genişlemektedir. Gelecekte, LLM’lerin sağlık, eğitim, finans, hukuk ve daha pek çok alanda devrim yaratması beklenmektedir. Örneğin, bir LLM, doktorlara teşhis koyma ve tedavi planları oluşturma konusunda yardımcı olabilir, öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunabilir, yatırımcılara finansal tavsiye verebilir ve avukatlara hukuki belgeler hazırlama konusunda yardımcı olabilir.

Daha Fazla Erişilebilirlik: LLM’ler, daha erişilebilir hale gelecektir. Bulut tabanlı LLM platformları, kullanıcıların LLM’lere kolayca erişmesini ve kendi uygulamalarında kullanmasını sağlayacaktır. Ayrıca, açık kaynaklı LLM projeleri, LLM teknolojisinin daha geniş kitlelere yayılmasına yardımcı olacaktır.

Ancak, LLM’lerin geleceğiyle ilgili bazı belirsizlikler de bulunmaktadır. LLM’lerin etik sorunları ve riskleri, ele alınması gereken önemli konulardır. Yapay zeka teknolojisinin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması, toplumun genel refahı için önemlidir. ‘Vites Seçimi: Sürüş Keyfinize Göre En İyi Şanzıman Hangisi?’ başlıklı yazımızda olduğu gibi, teknolojiyi doğru ve bilinçli bir şekilde kullanmak, en iyi sonuçları elde etmemizi sağlayacaktır. Aynı zamanda, ‘Yaşam Enerjini Yükselt: Beslenme ile Titreşimini Artır’ başlıklı yazımızda bahsedildiği gibi, etik değerlerimize ve insanlığa fayda sağlayacak şekilde teknolojiyi geliştirmek de büyük önem taşımaktadır.

Sonuç: Dil Modelleme Sanatının Geleceği ve İnsanlık İçin Anlamı

Yapay zekanın dil modelleme alanındaki evrimi, insanlık için heyecan verici fırsatlar sunmaktadır. Büyük dil modelleri (LLM’ler), iletişim kurma, bilgiye erişme ve problem çözme şeklimizi dönüştürme potansiyeline sahiptir. Ancak, bu güçlü teknolojinin etik boyutlarını ve risklerini de göz ardı etmemeliyiz. LLM’lerin sorumlu bir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması, toplumun genel refahı için önemlidir.

Önümüzdeki yıllarda, LLM’lerin daha da gelişmesi ve hayatımızın her alanında daha da önemli bir rol oynaması beklenmektedir. Bu gelişmeler, insanlık için yeni ve heyecan verici fırsatlar sunacaktır. Ancak, bu fırsatları en iyi şekilde değerlendirmek için, yapay zeka teknolojisinin etik sınırları içinde geliştirilmesi ve kullanılması gerekmektedir.

Kaynaklar

• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Kaynağa Git
• Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Kaynağa Git
• Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Kaynağa Git
• Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., … & Vaswani, A. (2020). Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. Kaynağa Git
• Scialdone, A., Catarini, M., Gambardella, L. M., & Di Caro, G. A. (2015). Supervised and Unsupervised Learning. Kaynağa Git

Yazar

Mert

Mert; yapay zeka, siber guvenlik ve giyilebilir teknoloji alanlarini takip eden bir teknoloji yazaridir. Karmisik teknik konulari sade ve anlasilir bir dille aktarmayi seven Mert, dijital dunyanin gelecegini sekillendiren trendleri mercek altina aliyor. Oyun dunyasi ve e-spor haberleri de ilgi alanlarinin vazgecilmez bir parcasidir.

Tüm Yazılarını Gör