{"id":31629,"date":"2025-10-12T03:01:31","date_gmt":"2025-10-12T00:01:31","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/"},"modified":"2025-10-12T03:01:31","modified_gmt":"2025-10-12T00:01:31","slug":"yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/","title":{"rendered":"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f"},"content":{"rendered":"<style>\n    body {\n        font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;\n        line-height: 1.8;\n        color: #333;\n        margin: 0 auto;\n        padding: 20px;\n        max-width: 1000px;\n        background-color: #fdfdfd;\n    }\n    h1 {\n        color: #2c3e50;\n        text-align: center;\n        margin-bottom: 30px;\n        font-size: 2.5em;\n        line-height: 1.2;\n    }\n    h2 {\n        color: #34495e;\n        border-bottom: 2px solid #eceff1;\n        padding-bottom: 12px;\n        margin-top: 45px;\n        font-size: 1.8em;\n        font-weight: 600;\n    }\n    h3 {\n        color: #34495e;\n        margin-top: 35px;\n        font-size: 1.4em;\n        font-weight: 500;\n        border-left: 4px solid #3498db;\n        padding-left: 10px;\n    }\n    p {\n        margin-bottom: 18px;\n        text-align: justify;\n        font-size: 1.05em;\n    }\n    ul, ol {\n        margin-bottom: 18px;\n        padding-left: 30px;\n    }\n    li {\n        margin-bottom: 10px;\n        line-height: 1.6;\n    }\n    pre {\n        background-color: #2d2d2d;\n        color: #f8f8f2;\n        border: 1px solid #444;\n        border-radius: 6px;\n        padding: 18px;\n        overflow-x: auto;\n        margin-bottom: 25px;\n        font-size: 0.95em;\n        line-height: 1.5;\n        box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);\n    }\n    code {\n        font-family: 'Fira Code', 'Consolas', 'Monaco', monospace;\n        color: #66d9ef; \/* Bright cyan for code *\/\n    }\n    pre code {\n        display: block; \/* Ensure code block takes full width *\/\n    }\n    table {\n        width: 100%;\n        border-collapse: collapse;\n        margin-bottom: 25px;\n        box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.1);\n    }\n    th, td {\n        border: 1px solid #e0e0e0;\n        padding: 12px 15px;\n        text-align: left;\n        font-size: 0.95em;\n    }\n    th {\n        background-color: #f2f2f2;\n        font-weight: bold;\n        color: #555;\n    }\n    tr:nth-child(even) {\n        background-color: #f9f9f9;\n    }\n    .expert-tip {\n        background-color: #e8f5e9; \/* Light green *\/\n        border-left: 6px solid #4CAF50; \/* Green border *\/\n        padding: 20px;\n        margin: 30px 0;\n        font-style: italic;\n        color: #2e7d32;\n        border-radius: 8px;\n        box-shadow: 0 4px 10px rgba(0, 0, 0, 0.05);\n        line-height: 1.6;\n    }\n    .faq-item {\n        margin-bottom: 25px;\n        padding: 15px;\n        background-color: #fcfcfc;\n        border: 1px solid #eee;\n        border-radius: 6px;\n    }\n    .faq-item h3 {\n        color: #2c3e50;\n        margin-top: 0;\n        border-left: none;\n        padding-left: 0;\n        font-size: 1.3em;\n    }\n    .faq-item p {\n        margin-bottom: 0;\n        color: #555;\n    }<\/p>\n<p>    \/* Mobile responsiveness *\/\n    @media (max-width: 768px) {\n        body {\n            padding: 15px;\n            font-size: 0.95em;\n        }\n        h1 {\n            font-size: 2em;\n        }\n        h2 {\n            font-size: 1.5em;\n        }\n        h3 {\n            font-size: 1.2em;\n        }\n        p {\n            font-size: 1em;\n        }\n        pre {\n            padding: 12px;\n            font-size: 0.85em;\n        }\n        .expert-tip {\n            padding: 15px;\n        }\n        table, thead, tbody, th, td, tr {\n            display: block;\n        }\n        thead tr {\n            position: absolute;\n            top: -9999px;\n            left: -9999px;\n        }\n        tr { border: 1px solid #ccc; }\n        td {\n            border: none;\n            border-bottom: 1px solid #eee;\n            position: relative;\n            padding-left: 45%; \/* Adjusted for content *\/\n            text-align: right;\n        }\n        td:before {\n            position: absolute;\n            top: 10px;\n            left: 10px;\n            width: 40%;\n            padding-right: 10px;\n            white-space: nowrap;\n            text-align: left;\n            font-weight: bold;\n            color: #444;\n        }\n        td:nth-of-type(1):before { content: \"Kavram\"; }\n        td:nth-of-type(2):before { content: \"A\u00e7\u0131klama\"; }\n    }\n    @media (max-width: 480px) {\n        h1 {\n            font-size: 1.8em;\n        }\n        h2 {\n            font-size: 1.3em;\n        }\n        h3 {\n            font-size: 1.1em;\n        }\n        td {\n            padding-left: 50%; \/* Further adjust for smaller screens *\/\n        }\n        td:before {\n            width: 45%;\n        }\n    }\n<\/style>\n<h1>Veri, Etiket ve \u00d6\u011frenme: Yapay Zekay\u0131 \u015eekillendiren S\u00fcre\u00e7leri Anlamak<\/h1>\n<p>Bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n parlayan y\u0131ld\u0131z\u0131 yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na entegre oluyor. Peki, bu ak\u0131ll\u0131 sistemler nas\u0131l \u00f6\u011freniyor, kararlar al\u0131yor ve g\u00f6revleri yerine getiriyor? Bu makale, yapay zekan\u0131n temelini olu\u015fturan veri toplama, etiketleme ve \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla somut \u00f6rnekler sunacak ve gelece\u011fin teknolojilerine \u0131\u015f\u0131k tutacak.<\/p>\n<p>Yapay zeka (YZ) sistemleri, bilgisayarlar\u0131n insan benzeri zeka g\u00f6stermesini sa\u011flayan teknolojilerin genel ad\u0131d\u0131r. Bu sistemlerin &#8220;\u00f6\u011frenmesi&#8221;, asl\u0131nda b\u00fcy\u00fck miktarda veriden desenleri, ili\u015fkileri ve kurallar\u0131 otomatik olarak \u00e7\u0131karma yetene\u011fidir. S\u00fcrecin kalbinde \u00fc\u00e7 ana bile\u015fen yer al\u0131r: veri, etiketler ve \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131. Bu \u00fc\u00e7l\u00fc, bir yapay zeka modelinin d\u00fcnyay\u0131 &#8220;anlamas\u0131n\u0131&#8221; ve buna g\u00f6re hareket etmesini sa\u011flar. Veri, YZ&#8217;nin besin kayna\u011f\u0131d\u0131r; etiketler, bu veriye anlam kazand\u0131ran k\u0131lavuzlard\u0131r; algoritmalar ise bu bilgiyi i\u015fleyerek \u00f6\u011frenmeyi ger\u00e7ekle\u015ftiren mekanizmalard\u0131r. Gelin, bu kavramlar\u0131 daha yak\u0131ndan inceleyelim.<\/p>\n<p>\u00d6ncelikle <strong>Veri<\/strong>, yapay zekan\u0131n hammaddesidir. Bir bebe\u011fin d\u00fcnyay\u0131 g\u00f6zlemleyerek ve deneyimleyerek \u00f6\u011frenmesi gibi, yapay zeka da \u00e7evresindeki bilgilerden beslenir. Bu bilgiler, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler, metinler, ses kay\u0131tlar\u0131, sens\u00f6r verileri veya say\u0131sal tablolar gibi \u00e7ok \u00e7e\u015fitli formatlarda olabilir. Bir yapay zeka modelinin ne kadar iyi performans g\u00f6sterece\u011fi, genellikle elindeki verinin kalitesine, miktar\u0131na ve \u00e7e\u015fitlili\u011fine ba\u011fl\u0131d\u0131r. D\u00fc\u015f\u00fcnsenize, bir \u00e7ocu\u011fa sadece k\u0131rm\u0131z\u0131 renkli elmalar\u0131 g\u00f6sterip elmay\u0131 \u00f6\u011fretmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131rsan\u0131z, ye\u015fil veya sar\u0131 bir elma g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcnde onu tan\u0131mas\u0131 zorla\u015facakt\u0131r. \u0130\u015fte bu nedenle, YZ i\u00e7in de kapsaml\u0131 ve dengeli veri setleri hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Veri setleri ne kadar zengin olursa, modelin genelleme yetene\u011fi de o denli g\u00fc\u00e7l\u00fc olur.<\/p>\n<p>\u0130kinci olarak, <strong>Etiketler<\/strong>, verilere anlam katan a\u00e7\u0131klamalard\u0131r. Denetimli \u00f6\u011frenme dedi\u011fimiz, yapay zeka alan\u0131ndaki en yayg\u0131n \u00f6\u011frenme t\u00fcr\u00fcn\u00fcn temelini olu\u015fturur. \u00d6rne\u011fin, bir foto\u011frafta bir kedi varsa, bu foto\u011frafa &#8220;kedi&#8221; etiketi verilir. Bir e-postan\u0131n spam olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirleyen bir sistem i\u00e7in, e-postalara &#8220;spam&#8221; veya &#8220;spam de\u011fil&#8221; etiketleri atan\u0131r. Bu etiketler, modele &#8220;bu giri\u015fe kar\u015f\u0131l\u0131k bu \u00e7\u0131kt\u0131 beklenir&#8221; mesaj\u0131n\u0131 verir. YZ modeli, milyonlarca etiketli \u00f6rne\u011fi inceleyerek, belirli \u00f6zelliklerin hangi etiketle ili\u015fkili oldu\u011funu \u00f6\u011frenir. Etiketleme s\u00fcreci, genellikle insanlar taraf\u0131ndan manuel olarak yap\u0131l\u0131r ve b\u00fcy\u00fck emek gerektirebilir, ancak YZ&#8217;nin do\u011fru tahminler yapabilmesi i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir. Etiketlerin do\u011frulu\u011fu ve tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131, modelin performans\u0131n\u0131 do\u011frudan etkileyen kritik bir fakt\u00f6rd\u00fcr.<\/p>\n<p>Son olarak, <strong>\u00d6\u011frenme Algoritmalar\u0131<\/strong>, verilerden ve etiketlerden anlaml\u0131 desenleri \u00e7\u0131karmak i\u00e7in kullan\u0131lan matematiksel ve istatistiksel y\u00f6ntemlerdir. Bu algoritmalar, YZ modelinin asl\u0131nda nas\u0131l &#8220;d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc&#8221; ve &#8220;karar verdi\u011fini&#8221; belirler. Bir\u00e7ok farkl\u0131 \u00f6\u011frenme algoritmas\u0131 bulunur ve her birinin belirli g\u00f6revler ve veri t\u00fcrleri i\u00e7in avantajlar\u0131 vard\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcy\u00fc s\u0131n\u0131fland\u0131rmak i\u00e7in evri\u015fimsel sinir a\u011flar\u0131 (CNN), metin analizi i\u00e7in tekrarlayan sinir a\u011flar\u0131 (RNN) veya daha geleneksel g\u00f6revler i\u00e7in karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 veya destek vekt\u00f6r makineleri (SVM) kullan\u0131labilir. Bu algoritmalar, etiketli veriyi kullanarak bir modeli e\u011fitir; yani, modelin i\u00e7 parametrelerini ayarlayarak tahminlerinin ger\u00e7ek etiketlere en yak\u0131n olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. B\u00f6ylece, yeni, daha \u00f6nce g\u00f6rmedi\u011fi verilere do\u011fru etiketleri atayabilir veya do\u011fru tahminlerde bulunabilir.<\/p>\n<div class=\"expert-tip\">Uzman \u0130pucu: Bir yapay zeka projesine ba\u015flarken, ilk ad\u0131mlar genellikle en kritik olanlard\u0131r. &#8220;Veri toplama, etiketleme ve algoritma se\u00e7imi&#8221; \u00fc\u00e7l\u00fcs\u00fcn\u00fc do\u011fru kurgulamak, projenin ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 %60 oran\u0131nda etkileyebilir. Bu nedenle, projenin en ba\u015f\u0131nda bu bile\u015fenlere yeterli zaman ve kaynak ay\u0131rmak, sonraki a\u015famalarda kar\u015f\u0131la\u015f\u0131labilecek bir\u00e7ok sorunu \u00f6nleyecektir.<\/div>\n<h2>Veri Toplama ve Haz\u0131rlama S\u00fcre\u00e7leri Nas\u0131l \u0130\u015fler?<\/h2>\n<p>Yapay zeka modellerinin &#8220;zekas\u0131&#8221;, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde ona sunulan verinin kalitesi ve miktar\u0131yla do\u011frudan ili\u015fkilidir. Bu nedenle, bir yapay zeka projesinin ilk ve en temel ad\u0131m\u0131, do\u011fru ve yeterli veriyi toplamak ve bunu modele sunulabilecek uygun bir formata getirmektir. Bu s\u00fcre\u00e7, sadece veri y\u0131\u011f\u0131nlar\u0131n\u0131 bir araya getirmekten \u00e7ok daha fazlas\u0131n\u0131 ifade eder; titiz bir planlama, \u00f6n i\u015fleme ve d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm gerektirir.<\/p>\n<p><strong>Veri toplama<\/strong>, farkl\u0131 kaynaklardan ilgili bilgileri elde etme s\u00fcrecidir. Bu kaynaklar, halka a\u00e7\u0131k veri setleri, \u015firket i\u00e7i veritabanlar\u0131, sens\u00f6rlerden gelen ger\u00e7ek zamanl\u0131 ak\u0131\u015flar, web kaz\u0131ma (web scraping) y\u00f6ntemleri veya hatta anketler ve deneyler yoluyla elde edilen \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f veriler olabilir. \u00d6rne\u011fin, bir otonom ara\u00e7 projesi i\u00e7in, ara\u00e7taki kameralardan, LiDAR sens\u00f6rlerinden ve radarlardan s\u00fcrekli olarak g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve mesafe verileri toplan\u0131r. Bir e-ticaret sitesi i\u00e7in m\u00fc\u015fteri davran\u0131\u015flar\u0131, sat\u0131n alma ge\u00e7mi\u015fleri ve \u00fcr\u00fcn incelemeleri gibi veriler toplan\u0131r. Veri toplama a\u015famas\u0131nda dikkat edilmesi gereken en \u00f6nemli noktalardan biri, toplanan verinin temsil edici olmas\u0131 ve modelin genelleme yapaca\u011f\u0131 ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131n\u0131 yans\u0131tmas\u0131d\u0131r. Aksi takdirde, model sadece \u00f6\u011frendi\u011fi veriler \u00fczerinde iyi performans g\u00f6sterirken, ger\u00e7ek uygulamalarda ba\u015far\u0131s\u0131z olabilir.<\/p>\n<p>Toplanan veriler genellikle ham ve da\u011f\u0131n\u0131kt\u0131r. Bu y\u00fczden <strong>veri \u00f6n i\u015fleme<\/strong> ad\u0131m\u0131 devreye girer. \u00d6n i\u015fleme, ham veriyi temiz, tutarl\u0131 ve makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131 i\u00e7in uygun bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme s\u00fcrecidir. Bu a\u015fama birka\u00e7 kritik ad\u0131mdan olu\u015fur:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Veri Temizli\u011fi:<\/strong> Eksik de\u011ferleri (bo\u015f h\u00fccreler), ayk\u0131r\u0131 de\u011ferleri (anormal veri noktalar\u0131) ve g\u00fcr\u00fclt\u00fcy\u00fc (tutars\u0131z veya hatal\u0131 veriler) tespit etmeyi ve d\u00fczeltmeyi i\u00e7erir. Eksik de\u011ferler ortalama, medyan gibi istatistiksel y\u00f6ntemlerle doldurulabilir veya ilgili sat\u0131rlar \u00e7\u0131kar\u0131labilir.<\/li>\n<li><strong>Veri D\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fc:<\/strong> Verileri belirli bir \u00f6l\u00e7e\u011fe veya da\u011f\u0131l\u0131ma getirmeyi ama\u00e7lar. \u00d6rne\u011fin, normalizasyon (verileri 0-1 aral\u0131\u011f\u0131na getirme) veya standardizasyon (ortalama s\u0131f\u0131r, standart sapma bir olacak \u015fekilde \u00f6l\u00e7eklendirme) gibi teknikler, modelin daha h\u0131zl\u0131 ve daha do\u011fru \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar.<\/li>\n<li><strong>Veri Entegrasyonu:<\/strong> Birden fazla kaynaktan gelen veriyi tek bir tutarl\u0131 veri setinde birle\u015ftirmeyi ifade eder.<\/li>\n<li><strong>Veri Azaltma:<\/strong> B\u00fcy\u00fck veri setlerinin boyutunu, bilgi kayb\u0131n\u0131 en aza indirerek d\u00fc\u015f\u00fcrme y\u00f6ntemleridir. Bu, \u00f6zellik se\u00e7imi (en alakal\u0131 \u00f6zellikleri tutma) veya boyut azaltma teknikleri (PCA gibi) ile yap\u0131labilir.<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>\u00d6zellik m\u00fchendisli\u011fi<\/strong>, \u00f6n i\u015flemenin \u00f6nemli bir par\u00e7as\u0131d\u0131r ve ham veriden modelin \u00f6\u011frenmesi i\u00e7in daha anlaml\u0131 \u00f6zellikler yaratma sanat\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir tarih s\u00fctunundan haftan\u0131n g\u00fcn\u00fcn\u00fc, ay\u0131n\u0131 veya mevsimini \u00e7\u0131karmak, bir model i\u00e7in \u00e7ok de\u011ferli bilgiler sa\u011flayabilir. Metin verilerinde kelime s\u0131kl\u0131klar\u0131 veya n-gramlar gibi \u00f6zellikler olu\u015fturulabilir. Ba\u015far\u0131l\u0131 \u00f6zellik m\u00fchendisli\u011fi, genellikle alan bilgisi gerektirir ve modelin performans\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir. \u0130yi \u00f6zellikler, algoritmalar\u0131n desenleri daha kolay tan\u0131mas\u0131na ve b\u00f6ylece daha iyi tahminler yapmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Bu a\u015fama, bir yapay zeka projesinde en yarat\u0131c\u0131 ve \u00e7o\u011fu zaman en zorlu k\u0131s\u0131mlardan biridir.<\/p>\n<h3>Vaka Analizi: Otonom Ara\u00e7lar ve Veri Haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131<\/h3>\n<p>Otonom ara\u00e7lar, yapay zekan\u0131n en karma\u015f\u0131k ve veri yo\u011fun uygulamalar\u0131ndan biridir. Bu ara\u00e7lar, \u00e7evrelerini s\u00fcrekli olarak alg\u0131lamak, engelleri tan\u0131mak, trafik i\u015faretlerini okumak ve di\u011fer yol kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n niyetlerini tahmin etmek zorundad\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7te, kameralardan al\u0131nan g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler, LiDAR sens\u00f6rlerinden gelen 3D nokta bulutlar\u0131, radar verileri ve ultrasonik sens\u00f6rlerden gelen yak\u0131nl\u0131k bilgileri gibi milyonlarca veri noktas\u0131 toplan\u0131r. Her bir kamera g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc veya LiDAR taramas\u0131, yaya, ara\u00e7, trafik lambas\u0131, yol \u00e7izgisi gibi nesnelerin konumunu ve t\u00fcr\u00fcn\u00fc belirten etiketlerle i\u015faretlenmelidir. Bu veri setlerinin \u00f6n i\u015flenmesi, sens\u00f6r g\u00fcr\u00fclt\u00fcs\u00fcn\u00fc filtrelemek, farkl\u0131 sens\u00f6rlerden gelen verileri senkronize etmek ve farkl\u0131 hava ko\u015fullar\u0131na (ya\u011fmur, kar, sis) veya g\u00fcn\u00fcn farkl\u0131 saatlerine (gece, g\u00fcnd\u00fcz) g\u00f6re veriyi normalle\u015ftirmek gibi ad\u0131mlar\u0131 i\u00e7erir. \u00d6zellik m\u00fchendisli\u011fi ise, \u00f6rne\u011fin, ard\u0131\u015f\u0131k kamera g\u00f6r\u00fcnt\u00fclerinden hareket vekt\u00f6rleri \u00e7\u0131karmak veya LiDAR verilerinden anl\u0131k h\u0131z ve y\u00f6n bilgilerini t\u00fcretmek gibi karma\u015f\u0131k i\u015flemleri kapsar. Bu denli kapsaml\u0131 ve do\u011fru bir veri haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131 olmasa, otonom ara\u00e7lar ger\u00e7ek d\u00fcnya ko\u015fullar\u0131nda g\u00fcvenli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015famazd\u0131.<\/p>\n<h2>Etiketleme Sanat\u0131: Yapay Zekaya Yol G\u00f6stermek Neden \u00d6nemli?<\/h2>\n<p>Yapay zeka modellerinin b\u00fcy\u00fck \u00e7o\u011funlu\u011fu, denetimli \u00f6\u011frenme prensibiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Yani, bir \u015feyi \u00f6\u011frenebilmek i\u00e7in, ona &#8220;do\u011fru cevab\u0131n&#8221; ne oldu\u011funu g\u00f6steren \u00f6rneklere ihtiya\u00e7 duyar. \u0130\u015fte bu &#8220;do\u011fru cevaplar&#8221; etiketler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla sa\u011flan\u0131r. Etiketleme, ham veriye anlam ve ba\u011flam katan, modelin neyi neyle ili\u015fkilendirmesi gerekti\u011fini \u00f6\u011freten kritik bir s\u00fcre\u00e7tir. E\u011fer veri, yapay zekan\u0131n besiniyse, etiketler de bu besinin tarifidir; modelin neyi, nas\u0131l sindirece\u011fini belirler.<\/p>\n<p>Etiketlemenin temel amac\u0131, makine \u00f6\u011frenimi modelinin, belirli bir girdi deseni (\u00f6rne\u011fin bir foto\u011fraf) ile hedef \u00e7\u0131kt\u0131 (\u00f6rne\u011fin foto\u011fraftaki nesnenin ad\u0131) aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi anlamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmakt\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, genellikle insan uzmanl\u0131\u011f\u0131na dayan\u0131r. Bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcdeki her nesnenin (araba, yaya, bisiklet) konumunu ve t\u00fcr\u00fcn\u00fc manuel olarak \u00e7izerek i\u015faretlemek veya bir metin par\u00e7as\u0131n\u0131n duygusal tonunu (pozitif, negatif, n\u00f6tr) belirlemek gibi g\u00f6revler etiketlemeye \u00f6rnek verilebilir. Etiketleme kalitesi, modelin e\u011fitiminde belirleyici bir rol oynar; hatal\u0131 veya tutars\u0131z etiketler, modelin yanl\u0131\u015f \u00f6\u011frenmesine ve dolay\u0131s\u0131yla d\u00fc\u015f\u00fck performans g\u00f6stermesine neden olur. Bu durum, &#8220;\u00e7\u00f6p girdi, \u00e7\u00f6p \u00e7\u0131kt\u0131&#8221; (garbage in, garbage out) prensibinin do\u011frudan bir yans\u0131mas\u0131d\u0131r.<\/p>\n<h3>Etiketleme T\u00fcrleri ve Y\u00f6ntemleri Nas\u0131l Farkl\u0131la\u015f\u0131r?<\/h3>\n<p>Etiketleme, verinin t\u00fcr\u00fcne ve uygulaman\u0131n gereksinimlerine g\u00f6re \u00e7e\u015fitli \u015fekillerde yap\u0131labilir:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>G\u00f6r\u00fcnt\u00fc Etiketleme:<\/strong> Nesne tespiti (bounding box), anlamsal segmentasyon (piksel d\u00fczeyinde s\u0131n\u0131fland\u0131rma), anahtar nokta tespiti (iskelet \u00e7\u0131karma) gibi y\u00f6ntemleri i\u00e7erir. Otonom ara\u00e7lar, y\u00fcz tan\u0131ma veya t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fc analizi gibi alanlarda hayati \u00f6neme sahiptir.<\/li>\n<li><strong>Metin Etiketleme:<\/strong> Duygu analizi (metnin duygusal tonu), adland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f varl\u0131k tan\u0131ma (ki\u015fi, yer, kurum gibi \u00f6zel isimleri belirleme), metin s\u0131n\u0131fland\u0131rma (spam\/spam de\u011fil gibi kategorize etme) gibi g\u00f6revler i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Ses Etiketleme:<\/strong> Konu\u015fma tan\u0131ma (s\u00f6zleri metne d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme), duygu analizi (ses tonundan duygu \u00e7\u0131karma), ses olay\u0131 tespiti (alarm sesi, k\u00f6pek havlamas\u0131 gibi olaylar\u0131 tan\u0131ma) gibi uygulamalarda kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Video Etiketleme:<\/strong> G\u00f6r\u00fcnt\u00fc etiketlemenin zaman boyutunu da i\u00e7eren daha karma\u015f\u0131k bir versiyonudur. Hareket analizi, eylem tan\u0131ma veya olay tespiti i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Etiketleme s\u00fcre\u00e7leri ya tamamen manuel olarak insan g\u00fcc\u00fcyle ya da yar\u0131 otomatik ara\u00e7lar kullan\u0131larak ger\u00e7ekle\u015ftirilir. Manuel etiketleme, y\u00fcksek do\u011fruluk sa\u011flar ancak zaman al\u0131c\u0131 ve maliyetlidir. Yar\u0131 otomatik ara\u00e7lar ise, ilk etiketlemeyi bir modelin yapmas\u0131n\u0131 ve insanlar\u0131n bu etiketleri d\u00fczeltmesini veya onaylamas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak s\u00fcreci h\u0131zland\u0131r\u0131r. Ayr\u0131ca, kitle kaynakl\u0131 platformlar (crowdsourcing) arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla geni\u015f bir insan kitlesine etiketleme g\u00f6revleri da\u011f\u0131tmak da yayg\u0131n bir y\u00f6ntemdir.<\/p>\n<h3>Vaka Analizi: T\u0131bbi G\u00f6r\u00fcnt\u00fclerde Hastal\u0131k Te\u015fhisi<\/h3>\n<p>T\u0131p alan\u0131nda yapay zeka uygulamalar\u0131, doktorlar\u0131n hastal\u0131klar\u0131 daha h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru te\u015fhis etmelerine yard\u0131mc\u0131 olmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir akci\u011fer r\u00f6ntgeninde t\u00fcm\u00f6r olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in bir YZ modeli geli\u015ftirilebilir. Bu modelin e\u011fitilmesi i\u00e7in, binlerce r\u00f6ntgen g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fcne ihtiya\u00e7 duyulur. Her bir r\u00f6ntgen, uzman radyologlar taraf\u0131ndan dikkatlice incelenir ve t\u00fcm\u00f6r\u00fcn varl\u0131\u011f\u0131, konumu ve t\u00fcr\u00fc gibi bilgilerle &#8220;etiketlenir&#8221;. E\u011fer t\u00fcm\u00f6r varsa, g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn belirli bir b\u00f6lgesine bir etiket (bounding box veya segmentasyon maskesi) \u00e7izilir ve &#8220;t\u00fcm\u00f6r var&#8221; etiketi eklenir. Bu etiketli verilerle e\u011fitilen bir YZ modeli, daha \u00f6nce g\u00f6rmedi\u011fi yeni r\u00f6ntgenlerde potansiyel t\u00fcm\u00f6rleri tespit etme yetene\u011fi kazan\u0131r. Etiketlemenin do\u011frulu\u011fu burada hayati \u00f6neme sahiptir; yanl\u0131\u015f etiketlenmi\u015f bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc, modelin kritik bir t\u00fcm\u00f6r\u00fc g\u00f6zden ka\u00e7\u0131rmas\u0131na veya sa\u011fl\u0131kl\u0131 bir dokuyu yanl\u0131\u015fl\u0131kla t\u00fcm\u00f6r olarak etiketlemesine yol a\u00e7abilir, ki bu da hasta sa\u011fl\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in ciddi sonu\u00e7lar do\u011furabilir. Bu nedenle t\u0131bbi etiketleme, genellikle birden fazla uzman\u0131n onay\u0131n\u0131 gerektiren \u00e7ok s\u0131k\u0131 protokollere tabidir.<\/p>\n<div class=\"expert-tip\">Uzman \u0130pucu: Etiketleme s\u00fcrecinde tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in detayl\u0131 etiketleme y\u00f6nergeleri ve birden fazla etiketleyicinin ayn\u0131 \u00f6rnekleri ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak etiketlemesini sa\u011flayacak bir &#8220;mutabakat (consensus)&#8221; mekanizmas\u0131 kullan\u0131n. Bu, etiket kalitesini art\u0131rman\u0131n en etkili yollar\u0131ndan biridir.<\/div>\n<h2>\u00d6\u011frenme Algoritmalar\u0131: Yapay Zeka Nas\u0131l Zeka Kazan\u0131r?<\/h2>\n<p>Yapay zekan\u0131n kalbinde, veriden anlam \u00e7\u0131karan ve kararlar alan algoritmalar yatar. Bu algoritmalar, YZ sistemlerinin &#8220;zeka kazanmas\u0131n\u0131&#8221; sa\u011flayan beyin gibidir. Makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131 genel olarak \u00fc\u00e7 ana kategoriye ayr\u0131l\u0131r: denetimli \u00f6\u011frenme, denetimsiz \u00f6\u011frenme ve peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme. Her bir kategori, farkl\u0131 \u00f6\u011frenme prensiplerine ve farkl\u0131 problem t\u00fcrlerine uygun yakla\u015f\u0131mlar sunar.<\/p>\n<h3>Denetimli \u00d6\u011frenme (Supervised Learning): En Yayg\u0131n Yakla\u015f\u0131m<\/h3>\n<p>Denetimli \u00f6\u011frenme, ad\u0131ndan da anla\u015f\u0131laca\u011f\u0131 gibi, &#8220;denetim&#8221; alt\u0131nda, yani etiketli veri setleri kullan\u0131larak yap\u0131lan \u00f6\u011frenme t\u00fcr\u00fcd\u00fcr. Model, girdi ve beklenen \u00e7\u0131kt\u0131 \u00e7iftlerinden \u00f6\u011frenir ve bu sayede yeni, etiketlenmemi\u015f verilere do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 atamay\u0131 hedefler. Denetimli \u00f6\u011frenme, iki ana alt kategoriye ayr\u0131l\u0131r:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>S\u0131n\u0131fland\u0131rma (Classification):<\/strong> Veri noktalar\u0131n\u0131 \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f kategorilere ay\u0131rma g\u00f6revidir. \u00d6rne\u011fin, bir e-postan\u0131n &#8220;spam&#8221; veya &#8220;spam de\u011fil&#8221; oldu\u011funu belirlemek, bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fcn\u00fcn &#8220;kedi&#8221; mi yoksa &#8220;k\u00f6pek&#8221; mi oldu\u011funu saptamak s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemleridir.\n<ul>\n<li><strong>Lojistik Regresyon:<\/strong> Basit ve etkili bir ikili s\u0131n\u0131fland\u0131rma algoritmas\u0131d\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Destek Vekt\u00f6r Makineleri (SVM):<\/strong> Veri noktalar\u0131 aras\u0131nda en iyi ay\u0131r\u0131c\u0131 \u00e7izgiyi (hiper d\u00fczlem) bularak s\u0131n\u0131fland\u0131rma yapar.<\/li>\n<li><strong>Karar A\u011fa\u00e7lar\u0131 ve Rastgele Ormanlar:<\/strong> Veriyi bir dizi kurala g\u00f6re ay\u0131rarak s\u0131n\u0131fland\u0131rma veya regresyon yapar.<\/li>\n<li><strong>Sinir A\u011flar\u0131 (Neural Networks):<\/strong> \u00d6zellikle derin \u00f6\u011frenme ile birlikte karma\u015f\u0131k desenleri \u00f6\u011frenmede \u00e7ok ba\u015far\u0131l\u0131d\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Regresyon (Regression):<\/strong> S\u00fcrekli bir de\u011fer tahmin etme g\u00f6revidir. \u00d6rne\u011fin, bir evin fiyat\u0131n\u0131 tahmin etmek, borsa fiyatlar\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rmek veya bir hastan\u0131n hastanede kal\u0131\u015f s\u00fcresini tahmin etmek regresyon problemleridir.\n<ul>\n<li><strong>Do\u011frusal Regresyon:<\/strong> De\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda do\u011frusal bir ili\u015fki oldu\u011funu varsayar.<\/li>\n<li><strong>Polinom Regresyon:<\/strong> De\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda do\u011frusal olmayan ili\u015fkileri modelleyebilir.<\/li>\n<li><strong>Destek Vekt\u00f6r Regresyonu (SVR):<\/strong> SVM&#8217;nin regresyon versiyonudur.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Denetimli \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131 genellikle y\u00fcksek do\u011fruluk sunar ancak e\u011fitim i\u00e7in bol miktarda etiketli veri gerektirir. \u0130\u015fte basit bir Lojistik Regresyon modeli e\u011fitimi \u00f6rne\u011fi:<\/p>\n<pre><code>\n    import pandas as pd\n    from sklearn.model_selection import train_test_split\n    from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n    from sklearn.metrics import accuracy_score\n\n    # Basit bir \u00f6rnek veri seti olu\u015ftural\u0131m\n    data = {\n        'yas': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 22, 28, 33, 38, 42, 48, 52, 58],\n        'gelir': [3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000, 2800, 3500, 4800, 5500, 6500, 7500, 8500, 9500],\n        'kredi_onayi': [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] # 0: Red, 1: Onay\n    }\n    df = pd.DataFrame(data)\n\n    # \u00d6zellikler (X) ve hedef de\u011fi\u015fken (y)\n    X = df[['yas', 'gelir']]\n    y = df['kredi_onayi']\n\n    # Veriyi e\u011fitim ve test setlerine ay\u0131rma\n    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)\n\n    # Lojistik Regresyon modelini olu\u015fturma ve e\u011fitme\n    model = LogisticRegression()\n    model.fit(X_train, y_train)\n\n    # Test seti \u00fczerinde tahmin yapma\n    y_pred = model.predict(X_test)\n\n    # Modelin do\u011frulu\u011funu de\u011ferlendirme\n    dogruluk = accuracy_score(y_test, y_pred)\n    console.log(f\"Model Do\u011frulu\u011fu: {dogruluk:.2f}\");\n\n    # Yeni bir m\u00fc\u015fterinin kredi onay\u0131n\u0131 tahmin etme\n    yeni_musteri = pd.DataFrame({'yas': [32], 'gelir': [5200]})\n    tahmin = model.predict(yeni_musteri)\n    if tahmin[0] == 1:\n        console.log(\"Yeni m\u00fc\u015fterinin kredi onay\u0131 bekleniyor.\");\n    else:\n        console.log(\"Yeni m\u00fc\u015fterinin kredi onay\u0131 beklenmiyor.\");\n\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<p>Bu kod blo\u011funda, <code>LogisticRegression<\/code> algoritmas\u0131, 'ya\u015f' ve 'gelir' \u00f6zelliklerini kullanarak 'kredi onay\u0131' sonucunu tahmin etmek \u00fczere e\u011fitilir. E\u011fitim tamamland\u0131ktan sonra, model yeni bir m\u00fc\u015fteri i\u00e7in kredi onay\u0131n\u0131 tahmin edebilir.<\/p>\n<h3>Denetimsiz \u00d6\u011frenme (Unsupervised Learning): Ke\u015ffetme Yetene\u011fi<\/h3>\n<p>Denetimsiz \u00f6\u011frenme, etiketli veriye ihtiya\u00e7 duymadan veri setindeki gizli yap\u0131lar\u0131 ve desenleri ke\u015ffetmeye odaklan\u0131r. Bu, veriye \"bir anlam ver\" den ziyade \"bu veride ilgin\u00e7 ne var?\" diye sormaya benzer. Ba\u015fl\u0131ca denetimsiz \u00f6\u011frenme g\u00f6revleri \u015funlard\u0131r:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>K\u00fcmeleme (Clustering):<\/strong> Benzer veri noktalar\u0131n\u0131 grupland\u0131rma g\u00f6revidir. M\u00fc\u015fteri segmentasyonu, genetik veri analizi veya dok\u00fcman s\u0131n\u0131fland\u0131rma gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r.\n<ul>\n<li><strong>K-Means:<\/strong> En pop\u00fcler k\u00fcmeleme algoritmalar\u0131ndan biridir.<\/li>\n<li><strong>Hiyerar\u015fik K\u00fcmeleme:<\/strong> Bir dizi i\u00e7 i\u00e7e k\u00fcme olu\u015fturur.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Boyut Azaltma (Dimensionality Reduction):<\/strong> B\u00fcy\u00fck veri setlerindeki \u00f6zellik say\u0131s\u0131n\u0131, \u00f6nemli bilgileri kaybetmeden azaltma y\u00f6ntemidir. G\u00f6rselle\u015ftirme, g\u00fcr\u00fclt\u00fc azaltma ve depolama verimlili\u011fi i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.\n<ul>\n<li><strong>Temel Bile\u015fen Analizi (PCA):<\/strong> Veri setindeki varyans\u0131 koruyarak boyutlar\u0131 azalt\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h3>Peki\u015ftirmeli \u00d6\u011frenme (Reinforcement Learning): Deneyimle \u00d6\u011frenme<\/h3>\n<p>Peki\u015ftirmeli \u00f6\u011frenme, bir ajan\u0131n (yapay zeka sistemi) bir ortamda deneme-yan\u0131lma yoluyla \u00f6\u011frenmesini temel al\u0131r. Ajan, belirli eylemler kar\u015f\u0131l\u0131\u011f\u0131nda \u00f6d\u00fcller veya cezalar alarak, zamanla en iyi eylem dizisini (politika) \u00f6\u011frenir. Bu, bir \u00e7ocu\u011fun oyun oynarken veya bir k\u00f6pe\u011fin e\u011fitim al\u0131rken g\u00f6sterdi\u011fi \u00f6\u011frenme s\u00fcrecine benzer. Otonom s\u00fcr\u00fc\u015f, robotik, oyun oynama (DeepMind'\u0131n AlphaGo'su gibi) ve kaynak y\u00f6netimi gibi alanlarda kullan\u0131l\u0131r. Ajan\u0131n amac\u0131, uzun vadede alaca\u011f\u0131 toplam \u00f6d\u00fcl\u00fc maksimize etmektir. Q-learning gibi algoritmalar bu alanda temel ta\u015flard\u0131r.<\/p>\n<h2>Model De\u011ferlendirme ve \u0130yile\u015ftirme S\u00fcre\u00e7leri Nelerdir?<\/h2>\n<p>Bir yapay zeka modeli geli\u015ftirmek sadece do\u011fru algoritmay\u0131 se\u00e7mek ve verilerle e\u011fitmekle bitmez. Modelin ger\u00e7ek d\u00fcnyada ne kadar iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini anlamak, zay\u0131f y\u00f6nlerini belirlemek ve s\u00fcrekli olarak iyile\u015ftirmek de ayn\u0131 derecede \u00f6nemlidir. Model de\u011ferlendirme ve iyile\u015ftirme s\u00fcre\u00e7leri, bir YZ projesinin ba\u015far\u0131ya ula\u015fmas\u0131nda kilit rol oynar.<\/p>\n<p>Modelin performans\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in \u00e7e\u015fitli <strong>metrikler<\/strong> kullan\u0131l\u0131r. Se\u00e7ilen metrikler, problemin t\u00fcr\u00fcne (s\u0131n\u0131fland\u0131rma, regresyon) ve i\u015f hedeflerine g\u00f6re farkl\u0131l\u0131k g\u00f6sterebilir:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>S\u0131n\u0131fland\u0131rma Metrikleri:<\/strong>\n<ul>\n<li><strong>Do\u011fruluk (Accuracy):<\/strong> T\u00fcm do\u011fru tahminlerin toplam tahminlere oran\u0131d\u0131r. Ancak dengesiz veri setlerinde yan\u0131lt\u0131c\u0131 olabilir.<\/li>\n<li><strong>Kesinlik (Precision):<\/strong> Pozitif olarak tahmin edilen de\u011ferler i\u00e7indeki do\u011fru pozitiflerin oran\u0131d\u0131r. Yanl\u0131\u015f pozitifleri en aza indirmek istendi\u011finde \u00f6nemlidir (\u00f6rne\u011fin spam tespiti).<\/li>\n<li><strong>Geri \u00c7a\u011f\u0131rma (Recall\/Sensitivity):<\/strong> Ger\u00e7ek pozitifler i\u00e7indeki do\u011fru pozitiflerin oran\u0131d\u0131r. Yanl\u0131\u015f negatifleri en aza indirmek istendi\u011finde \u00f6nemlidir (\u00f6rne\u011fin hastal\u0131k te\u015fhisi).<\/li>\n<li><strong>F1 Skoru:<\/strong> Kesinlik ve geri \u00e7a\u011f\u0131rman\u0131n harmonik ortalamas\u0131d\u0131r. Dengesiz veri setleri i\u00e7in daha dengeli bir \u00f6l\u00e7\u00fcm sunar.<\/li>\n<li><strong>ROC E\u011frisi ve AUC:<\/strong> Farkl\u0131 e\u015fik de\u011ferlerinde s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131n\u0131n performans\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Regresyon Metrikleri:<\/strong>\n<ul>\n<li><strong>Ortalama Mutlak Hata (MAE):<\/strong> Tahmin edilen ve ger\u00e7ek de\u011ferler aras\u0131ndaki mutlak farklar\u0131n ortalamas\u0131d\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Ortalama Kare Hata (MSE):<\/strong> Hatalar\u0131n karelerinin ortalamas\u0131d\u0131r. B\u00fcy\u00fck hatalar\u0131 daha fazla cezaland\u0131r\u0131r.<\/li>\n<li><strong>K\u00f6k Ortalama Kare Hata (RMSE):<\/strong> MSE'nin karek\u00f6k\u00fcd\u00fcr ve daha yorumlanabilir bir birime sahiptir.<\/li>\n<li><strong>R-kare (R-squared):<\/strong> Modelin ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkendeki varyans\u0131n ne kadar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Model de\u011ferlendirmenin \u00f6nemli bir y\u00f6n\u00fc, <strong>a\u015f\u0131r\u0131 \u00f6\u011frenme (overfitting) ve eksik \u00f6\u011frenme (underfitting)<\/strong> gibi sorunlar\u0131 tespit etmektir. A\u015f\u0131r\u0131 \u00f6\u011frenme, modelin e\u011fitim verisini ezberlemesi ancak daha \u00f6nce g\u00f6rmedi\u011fi verilere genelleme yapamamas\u0131 durumudur. Yani, e\u011fitim setinde harika sonu\u00e7lar verirken, test setinde performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fckt\u00fcr. Eksik \u00f6\u011frenme ise, modelin e\u011fitim verisindeki temel desenleri bile \u00f6\u011frenememesi ve hem e\u011fitim hem de test setlerinde k\u00f6t\u00fc performans g\u00f6stermesidir. Bu sorunlar, genellikle modelin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ile e\u011fitim verisinin miktar\u0131 ve kalitesi aras\u0131ndaki dengeyi bulamay\u0131\u015f\u0131m\u0131zdan kaynaklan\u0131r. Bu durumu a\u015fmak i\u00e7in veri art\u0131rma (data augmentation), erken durdurma (early stopping) veya d\u00fczenlile\u015ftirme (regularization) gibi teknikler kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<p>Model performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmek i\u00e7in <strong>hiperparametre ayar\u0131<\/strong> kritik bir ad\u0131md\u0131r. Hiperparametreler, modelin \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini kontrol eden ve e\u011fitimden \u00f6nce ayarlanmas\u0131 gereken d\u0131\u015f parametrelerdir (\u00f6rne\u011fin, bir sinir a\u011f\u0131ndaki katman say\u0131s\u0131, \u00f6\u011frenme oran\u0131 veya bir SVM'deki C de\u011feri). Bu hiperparametreler, modelin performans\u0131n\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde etkileyebilir. En uygun hiperparametre kombinasyonunu bulmak i\u00e7in \u0131zgara arama (grid search), rastgele arama (random search) veya Bayes optimizasyonu gibi teknikler kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<p>Son olarak, <strong>\u00e7apraz do\u011frulama (cross-validation)<\/strong>, modelin performans\u0131n\u0131 daha g\u00fcvenilir bir \u015fekilde de\u011ferlendirmek i\u00e7in kullan\u0131lan bir y\u00f6ntemdir. Veri setini birden fazla e\u011fitim ve test katman\u0131na b\u00f6lerek, modelin farkl\u0131 alt k\u00fcmeler \u00fczerinde nas\u0131l performans g\u00f6sterdi\u011fini inceler. Bu, modelin genelleme yetene\u011fi hakk\u0131nda daha sa\u011flam bir fikir edinmemizi sa\u011flar ve rastgele bir test setine a\u015f\u0131r\u0131 ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131 azalt\u0131r.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Kavram<\/th>\n<th>A\u00e7\u0131klama<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Overfitting (A\u015f\u0131r\u0131 \u00d6\u011frenme)<\/td>\n<td>Modelin e\u011fitim verisini ezberleyip yeni veriye genelleme yapamamas\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Underfitting (Eksik \u00d6\u011frenme)<\/td>\n<td>Modelin e\u011fitim verisindeki temel desenleri bile \u00f6\u011frenememesi.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Hiperparametre Ayar\u0131<\/td>\n<td>Modelin \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini kontrol eden parametrelerin optimize edilmesi.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u00c7apraz Do\u011frulama<\/td>\n<td>Modelin genelleme yetene\u011fini daha g\u00fcvenilir test etmek i\u00e7in farkl\u0131 veri alt k\u00fcmeleri \u00fczerinde de\u011ferlendirme tekni\u011fi.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131nda Yapay Zeka: Vaka Analizleri<\/h2>\n<p>Yapay zeka teorik bir kavram olman\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7erek, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n bir\u00e7ok alan\u0131nda somut faydalar sunuyor. Veri, etiket ve \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n bir araya gelmesiyle ortaya \u00e7\u0131kan bu sistemler, i\u015f s\u00fcre\u00e7lerini optimize etmekten insan sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 korumaya kadar geni\u015f bir yelpazede devrim yarat\u0131yor. \u0130\u015fte yapay zekan\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki etkileyici uygulamalar\u0131ndan iki \u00f6rnek:<\/p>\n<h3>Vaka Analizi 1: Sa\u011fl\u0131k Sekt\u00f6r\u00fcnde Hastal\u0131k Te\u015fhisi ve Tedavisi<\/h3>\n<p>Sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fc, yapay zeka uygulamalar\u0131 i\u00e7in en verimli alanlardan biridir. Hastal\u0131k te\u015fhisi, tedavi planlamas\u0131 ve ila\u00e7 ke\u015ffi gibi kritik s\u00fcre\u00e7lerde YZ, doktorlara ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lara paha bi\u00e7ilmez destek sa\u011fl\u0131yor. \u00d6zellikle t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcleme (r\u00f6ntgen, MR, BT taramalar\u0131) alan\u0131nda yapay zeka modelleri, insan g\u00f6z\u00fcn\u00fcn ka\u00e7\u0131rabilece\u011fi ince detaylar\u0131 tespit ederek erken te\u015fhis oranlar\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131yor. Bu durum, hastalar\u0131n tedaviye daha erken ba\u015flamas\u0131n\u0131 ve b\u00f6ylece daha iyi sonu\u00e7lar elde etmesini sa\u011fl\u0131yor.<\/p>\n<p>\u00d6rne\u011fin, bir yapay zeka sistemi, binlerce akci\u011fer kanseri g\u00f6r\u00fcnt\u00fcs\u00fc ve bu g\u00f6r\u00fcnt\u00fclere kar\u015f\u0131l\u0131k gelen do\u011fru te\u015fhis (t\u00fcm\u00f6r\u00fcn varl\u0131\u011f\u0131, boyutu, t\u00fcr\u00fc) etiketleriyle e\u011fitilir. Bu etiketli veriler, radyologlar taraf\u0131ndan dikkatlice incelenmi\u015f ve do\u011frulanm\u0131\u015ft\u0131r. Model, bu verilerden t\u00fcm\u00f6rlerin \u015fekilleri, doku \u00f6zellikleri, yo\u011funluklar\u0131 gibi karma\u015f\u0131k g\u00f6rsel desenleri \u00f6\u011frenir. E\u011fitildikten sonra, yeni bir hastan\u0131n akci\u011fer r\u00f6ntgenini analiz ederek, potansiyel t\u00fcm\u00f6r alanlar\u0131n\u0131 i\u015faretleyebilir ve kanser riskini tahmin edebilir. Bu, doktorlar\u0131n daha h\u0131zl\u0131 ve daha do\u011fru te\u015fhis koymalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olurken, ayn\u0131 zamanda ikinci bir \"g\u00f6r\u00fc\u015f\" sa\u011flayarak tan\u0131 hatalar\u0131n\u0131 azaltmaya destek olur.<\/p>\n<p>Bir ba\u015fka \u00f6rnek ise, hastalar\u0131n elektronik sa\u011fl\u0131k kay\u0131tlar\u0131ndaki (ESK) verileri (ya\u015f, cinsiyet, t\u0131bbi ge\u00e7mi\u015f, ila\u00e7lar) kullanarak belirli hastal\u0131klara yakalanma riskini tahmin etmektir. Buradaki veri, hastalar\u0131n ge\u00e7mi\u015f bilgileri; etiket ise, ilgili hastal\u0131\u011f\u0131n te\u015fhis edilip edilmedi\u011fidir. YZ modeli, bu etiketli verilerle e\u011fitilerek, y\u00fcksek riskli hastalar\u0131 \u00f6nceden belirleyebilir ve b\u00f6ylece \u00f6nleyici tedbirlerin al\u0131nmas\u0131na veya daha yo\u011fun takibin yap\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r. Bu sayede, kronik hastal\u0131klar\u0131n y\u00f6netimi ve ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f t\u0131p alan\u0131nda \u00f6nemli ilerlemeler kaydedilmektedir.<\/p>\n<h3>Vaka Analizi 2: Finans Sekt\u00f6r\u00fcnde Doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k Tespiti<\/h3>\n<p>Finans sekt\u00f6r\u00fc, milyarlarca dolarl\u0131k i\u015flemlerin d\u00f6nd\u00fc\u011f\u00fc ve doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k riskinin y\u00fcksek oldu\u011fu bir aland\u0131r. Kredi kart\u0131 doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131\u011f\u0131, kara para aklama veya kimlik h\u0131rs\u0131zl\u0131\u011f\u0131 gibi olaylar, hem finans kurulu\u015flar\u0131 hem de m\u00fc\u015fteriler i\u00e7in ciddi kay\u0131plara yol a\u00e7abilir. Yapay zeka, bu t\u00fcr doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k faaliyetlerini ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak tespit etme ve \u00f6nleme konusunda devrim niteli\u011finde \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar.<\/p>\n<p>Bir doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k tespit sistemi geli\u015ftirmek i\u00e7in, \u00f6ncelikle milyonlarca finansal i\u015flem verisi toplan\u0131r. Bu veriler aras\u0131nda i\u015flem tutar\u0131, zaman\u0131, konumu, i\u015flem yapan taraf, kullan\u0131lan cihaz gibi bilgiler bulunur. Her bir i\u015fleme, daha \u00f6nce tespit edilmi\u015f doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k vakalar\u0131 temel al\u0131narak \"doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k\" veya \"yasal i\u015flem\" etiketleri atan\u0131r. Buradaki etiketleme, genellikle g\u00fcvenlik analistleri veya denetim ekipleri taraf\u0131ndan yap\u0131l\u0131r.<\/p>\n<p>Yapay zeka modeli, bu etiketli i\u015flem verilerini kullanarak, normal i\u015flem desenlerinden sapan, anormal davran\u0131\u015flar\u0131 tan\u0131mlayan karma\u015f\u0131k algoritmalar geli\u015ftirir. \u00d6rne\u011fin, bir kullan\u0131c\u0131n\u0131n normalde k\u00fc\u00e7\u00fck tutarl\u0131 i\u015flemler yaparken aniden \u00e7ok y\u00fcksek tutarl\u0131 bir i\u015flem ger\u00e7ekle\u015ftirmesi, veya ayn\u0131 kredi kart\u0131n\u0131n k\u0131sa s\u00fcre i\u00e7inde farkl\u0131 co\u011frafi konumlarda kullan\u0131lmas\u0131 gibi durumlar, model taraf\u0131ndan potansiyel doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k g\u00f6stergesi olarak alg\u0131lanabilir. Derin \u00f6\u011frenme ve makine \u00f6\u011frenimi modelleri, bu t\u00fcr ince ama kritik desenleri, insan analistlerin tek ba\u015f\u0131na tespit edemeyece\u011fi kadar h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru bir \u015fekilde belirleyebilir.<\/p>\n<p>Model, yeni bir i\u015flem ger\u00e7ekle\u015fti\u011finde, bu i\u015flemi an\u0131nda analiz eder ve bir doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131k riski puan\u0131 atar. E\u011fer risk puan\u0131 belirli bir e\u015fi\u011fi a\u015farsa, sistem i\u015flemi otomatik olarak ask\u0131ya alabilir ve g\u00fcvenlik ekibini uyarabilir. Bu sayede, finans kurulu\u015flar\u0131 doland\u0131r\u0131c\u0131l\u0131klar\u0131 daha etkili bir \u015fekilde engelleyerek hem kendi kay\u0131plar\u0131n\u0131 minimize eder hem de m\u00fc\u015fterilerinin g\u00fcvenli\u011fini sa\u011flar. Bu uygulamalar, YZ'nin sadece veriyi i\u015flemekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda proaktif kararlar alarak ger\u00e7ek d\u00fcnyada somut de\u011fer yaratma potansiyelini a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6stermektedir.<\/p>\n<h2>Yapay Zeka Geli\u015ftirmede \u0130leri D\u00fczey \u0130pu\u00e7lar\u0131 ve P\u00fcf Noktalar\u0131<\/h2>\n<p>Yapay zeka d\u00fcnyas\u0131 s\u00fcrekli evriliyor ve temel kavramlar\u0131n \u00f6tesine ge\u00e7mek isteyen geli\u015ftiriciler ve veri bilimcileri i\u00e7in bir\u00e7ok ileri d\u00fczey teknik mevcut. Bu teknikler, model performans\u0131n\u0131 art\u0131rmak, e\u011fitim s\u00fcre\u00e7lerini h\u0131zland\u0131rmak veya daha az veriyle daha iyi sonu\u00e7lar elde etmek i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. \u0130\u015fte YZ yolculu\u011funuzda size yard\u0131mc\u0131 olacak baz\u0131 ipu\u00e7lar\u0131:<\/p>\n<h3>1. Transfer \u00d6\u011frenimi (Transfer Learning): Deneyimli Modellerden Yararlan\u0131n<\/h3>\n<p>S\u0131f\u0131rdan bir yapay zeka modeli e\u011fitmek, \u00f6zellikle derin \u00f6\u011frenme modelleri i\u00e7in, \u00e7ok b\u00fcy\u00fck veri setleri ve yo\u011fun hesaplama kaynaklar\u0131 gerektirebilir. Transfer \u00f6\u011frenimi, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in harika bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. Fikir \u015fudur: B\u00fcy\u00fck bir veri seti (\u00f6rne\u011fin binlerce genel ama\u00e7l\u0131 g\u00f6r\u00fcnt\u00fc) \u00fczerinde \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f bir modeli al\u0131p, kendi spesifik g\u00f6reviniz i\u00e7in bu modelin \u00f6\u011frendi\u011fi bilgileri yeniden kullanmak. \u00d6rne\u011fin, ImageNet gibi b\u00fcy\u00fck bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f bir g\u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131ma modelinin (VGG, ResNet gibi) ilk katmanlar\u0131, genel kenar, doku ve renk desenlerini zaten \u00f6\u011frenmi\u015ftir. Siz, bu modelin son katmanlar\u0131n\u0131 kendi g\u00f6revinize (\u00f6rne\u011fin, belirli bir hayvan t\u00fcr\u00fcn\u00fc tan\u0131mak) uyarlayarak, \u00e7ok daha az veri ve hesaplama g\u00fcc\u00fcyle y\u00fcksek performansl\u0131 bir model elde edebilirsiniz.<\/p>\n<div class=\"expert-tip\">Uzman \u0130pucu: Transfer \u00f6\u011frenimi kullan\u0131rken, genellikle \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f modelin ilk katmanlar\u0131n\u0131 dondurup sadece son birka\u00e7 katman\u0131 kendi verinizle e\u011fitmek en iyi sonucu verir. Bu, modelin genel \u00f6zellikleri korurken, spesifik g\u00f6revinize uyum sa\u011flamas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/div>\n<h3>2. Aktif \u00d6\u011frenme (Active Learning): Etiketleme Y\u00fck\u00fcn\u00fc Azalt\u0131n<\/h3>\n<p>Etiketleme s\u00fcreci, yapay zeka projelerinin en maliyetli ve zaman al\u0131c\u0131 k\u0131s\u0131mlar\u0131ndan biri olabilir. Aktif \u00f6\u011frenme, bu y\u00fck\u00fc hafifletmeyi ama\u00e7layan bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. Geleneksel olarak, bir modelin e\u011fitilmesi i\u00e7in t\u00fcm verinin \u00f6nceden etiketlenmesi gerekir. Aktif \u00f6\u011frenmede ise, model sadece \"en faydal\u0131\" veya \"en belirsiz\" buldu\u011fu \u00f6rnekleri etiketlemesi i\u00e7in insana sunar. Model, hangi veriyi etiketlemenin kendi performans\u0131n\u0131 en \u00e7ok art\u0131raca\u011f\u0131n\u0131 tahmin eder ve bu \u00f6rnekleri se\u00e7er. B\u00f6ylece, ayn\u0131 veya daha iyi bir performans i\u00e7in \u00e7ok daha az etiketli veri gerekebilir. Bu, \u00f6zellikle uzman etiketlemenin \u00e7ok pahal\u0131 veya zor oldu\u011fu t\u0131bbi g\u00f6r\u00fcnt\u00fcler gibi alanlarda olduk\u00e7a de\u011ferlidir.<\/p>\n<h3>3. A\u00e7\u0131klanabilir Yapay Zeka (Explainable AI - XAI): Modellerin Kararlar\u0131n\u0131 Anlay\u0131n<\/h3>\n<p>Geli\u015fmi\u015f yapay zeka modelleri, \u00f6zellikle derin \u00f6\u011frenme a\u011flar\u0131, genellikle \"kara kutu\" olarak tan\u0131mlan\u0131r. Yani, modelin bir karar\u0131 neden verdi\u011fini anlamak zordur. A\u00e7\u0131klanabilir Yapay Zeka (XAI), bu kara kutuyu a\u00e7may\u0131 ve modelin tahminlerini daha \u015feffaf hale getirmeyi hedefler. XAI teknikleri, modelin hangi \u00f6zelliklere veya veri b\u00f6l\u00fcmlerine odaklanarak belirli bir \u00e7\u0131kt\u0131ya ula\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirmeye veya metinsel a\u00e7\u0131klamalarla sunmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir kredi ba\u015fvurusunu reddeden bir modelin, bu karar\u0131 ba\u015fvuran\u0131n d\u00fc\u015f\u00fck gelirine veya y\u00fcksek bor\u00e7 oran\u0131na dayanarak verdi\u011fini a\u00e7\u0131klayabilmesi, hem g\u00fcveni art\u0131r\u0131r hem de d\u00fczenleyici uyumluluk a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. LIME, SHAP gibi teknikler, modelin karar mekanizmalar\u0131n\u0131 anlamak i\u00e7in pop\u00fcler XAI y\u00f6ntemleridir.<\/p>\n<pre><code>\n    \/\/ XAI i\u00e7in basit bir d\u00fc\u015f\u00fcnce yap\u0131s\u0131 (Python'da SHAP veya LIME k\u00fct\u00fcphaneleri kullan\u0131l\u0131r)\n    \/\/ Bu sadece bir konsepttir, do\u011frudan \u00e7al\u0131\u015facak bir JavaScript kodu de\u011fildir.\n\n    \/*\n    function explain_prediction(model, data_point) {\n        \/\/ SHAP veya LIME gibi bir XAI k\u00fct\u00fcphanesi kullanarak modelin tahmini a\u00e7\u0131klan\u0131r.\n        \/\/ Bu k\u00fct\u00fcphaneler genellikle modelin her bir \u00f6zelli\u011fin tahmine ne kadar katk\u0131da bulundu\u011funu g\u00f6sterir.\n\n        console.log(\"Modelin Tahmini \u0130\u00e7in A\u00e7\u0131klama:\");\n        \/\/ \u00d6rnek:\n        \/\/ let explanation = XAI_Library.explain(model, data_point);\n        \/\/ explanation.forEach(feature => {\n        \/\/     console.log(<code>- \u00d6zellik: ${feature.name}, Katk\u0131: ${feature.contribution.toFixed(2)}<\/code>);\n        \/\/ });\n        console.log(\"- Ya\u015f, kredi onay\u0131 karar\u0131nda %30 etkili oldu.\");\n        console.log(\"- Gelir, kredi onay\u0131 karar\u0131nda %60 etkili oldu.\");\n        console.log(\"Karar\u0131n ana nedeni gelirin yeterli olmamas\u0131d\u0131r.\");\n    }\n\n    \/\/ Ger\u00e7ek bir senaryoda bu fonksiyon \u015f\u00f6yle \u00e7a\u011fr\u0131labilir:\n    \/\/ explain_prediction(kredi_onayi_modeli, yeni_musteri);\n    *\/\n\n    console.log(\"A\u00e7\u0131klanabilir Yapay Zeka, modelin kararlar\u0131n\u0131n ard\u0131ndaki mant\u0131\u011f\u0131 anlamay\u0131 hedefler.\");\n    console.log(\"\u00d6rne\u011fin, bir kredi ba\u015fvurusunun neden onaylanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayabilir.\");\n<\/pre>\n<p><\/code><\/p>\n<h3>4. Veri Art\u0131rma (Data Augmentation): Veri S\u0131k\u0131nt\u0131s\u0131n\u0131 A\u015f\u0131n<\/h3>\n<p>\u00d6zellikle g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme gibi alanlarda, yeterli ve \u00e7e\u015fitli e\u011fitim verisine sahip olmak zor olabilir. Veri art\u0131rma, mevcut veri setindeki \u00f6rnekleri sentetik olarak \u00e7e\u015fitlendirerek e\u011fitim verisi miktar\u0131n\u0131 art\u0131rma tekni\u011fidir. Bu, modelin farkl\u0131 varyasyonlara kar\u015f\u0131 daha sa\u011flam olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar ve a\u015f\u0131r\u0131 \u00f6\u011frenmeyi azalt\u0131r. G\u00f6r\u00fcnt\u00fcler i\u00e7in d\u00f6nd\u00fcrme, \u00e7evirme, k\u0131rpma, renk ayarlar\u0131 yapma gibi i\u015flemler; metinler i\u00e7in kelime e\u015f anlaml\u0131lar\u0131 ile de\u011fi\u015ftirme, c\u00fcmle yap\u0131lar\u0131n\u0131 de\u011fi\u015ftirme gibi y\u00f6ntemler kullan\u0131labilir. Bu teknik, k\u00fc\u00e7\u00fck veri setleriyle bile daha g\u00fc\u00e7l\u00fc ve genelle\u015ftirilebilir modeller olu\u015fturmaya yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7: Yapay Zekan\u0131n Gelece\u011fi ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<p>Yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fcz d\u00fcnyas\u0131n\u0131n en d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc teknolojilerinden biri olarak kar\u015f\u0131m\u0131zda duruyor ve bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn temelinde veri, etiketler ve \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131 aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k ama bir o kadar da sistemli etkile\u015fim yat\u0131yor. Bu makalede, bir yapay zeka modelinin \"zekas\u0131n\u0131\" nas\u0131l kazand\u0131\u011f\u0131n\u0131, ham verinin nas\u0131l anlaml\u0131 bilgiye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc ve algoritmalar\u0131n bu bilgiyi kullanarak nas\u0131l kararlar ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 ad\u0131m ad\u0131m inceledik. Veri toplama ve \u00f6n i\u015flemenin kritik rol\u00fcnden, etiketlemenin model e\u011fitimi \u00fczerindeki do\u011frudan etkisine, \u00e7e\u015fitli \u00f6\u011frenme algoritmalar\u0131n\u0131n i\u015fleyi\u015finden model de\u011ferlendirme ve iyile\u015ftirme y\u00f6ntemlerine kadar geni\u015f bir perspektif sunduk. Ger\u00e7ek d\u00fcnya vaka analizleri, YZ'nin sa\u011fl\u0131k ve finans gibi sekt\u00f6rlerde nas\u0131l devrim yaratt\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6zler \u00f6n\u00fcne sererken, ileri d\u00fczey ipu\u00e7lar\u0131 da bu alanda daha derinlemesine bilgi edinmek isteyenler i\u00e7in yol g\u00f6sterici oldu.<\/p>\n<p>Yapay zekan\u0131n gelece\u011fi, \u015f\u00fcphesiz daha b\u00fcy\u00fck, daha karma\u015f\u0131k ve daha \u00e7e\u015fitli veri setleriyle \u015fekillenmeye devam edecek. Etiketleme s\u00fcre\u00e7leri, aktif \u00f6\u011frenme gibi tekniklerle daha verimli hale gelirken, algoritmalar da otonom sistemlerden ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f deneyimlere kadar daha ak\u0131ll\u0131 ve uyumlu \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunacak. A\u00e7\u0131klanabilir yapay zeka (XAI) gibi alanlardaki geli\u015fmeler, YZ modellerinin kararlar\u0131n\u0131 daha \u015feffaf hale getirerek teknolojiye olan g\u00fcveni art\u0131racak ve etik endi\u015feleri gidermeye yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r. Unutmayal\u0131m ki, yapay zekan\u0131n g\u00fcc\u00fc, onu besleyen verinin kalitesi ve onu e\u011fiten algoritmalar\u0131n etkinli\u011fi kadar vard\u0131r. Bu nedenle, yapay zeka \u00e7a\u011f\u0131nda ba\u015far\u0131l\u0131 olmak i\u00e7in veri odakl\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnme ve s\u00fcrekli \u00f6\u011frenme esast\u0131r.<\/p>\n<p>Bu s\u00fcre\u00e7leri anlad\u0131k\u00e7a, yapay zekan\u0131n sadece bir bilim kurgu unsuru olmaktan \u00e7\u0131k\u0131p, hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline geldi\u011fini ve gelecekte de bu etkile\u015fimini s\u00fcrd\u00fcrece\u011fini daha net g\u00f6rebiliriz. Yapay zeka, insanl\u0131\u011f\u0131n kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 en karma\u015f\u0131k sorunlara yenilik\u00e7i \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunma potansiyeliyle dolu, dinamik ve heyecan verici bir aland\u0131r.<\/p>\n<h2>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Yapay zeka \u00f6\u011frenme s\u00fcrecinde en kritik fakt\u00f6r nedir?<\/h3>\n<p>Yapay zeka \u00f6\u011frenme s\u00fcrecinde en kritik fakt\u00f6r, veridir. Verinin kalitesi, miktar\u0131, \u00e7e\u015fitlili\u011fi ve do\u011frulu\u011fu, bir modelin ne kadar iyi performans g\u00f6sterece\u011fini do\u011frudan etkiler. Yeterli ve iyi etiketlenmi\u015f veri olmadan, en geli\u015fmi\u015f algoritmalar bile etkili bir \u015fekilde \u00f6\u011frenemez.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Etiketleme neden bu kadar \u00f6nemlidir ve kimler yapar?<\/h3>\n<p>Etiketleme, yapay zeka modellerine \"do\u011fru cevab\u0131\" g\u00f6stererek denetimli \u00f6\u011frenmenin temelini olu\u015fturur. Model, etiketli verilerden desenleri ve ili\u015fkileri \u00f6\u011frenir. Etiketleme genellikle insan uzmanlar\u0131 (veri etiketleyiciler, alan uzmanlar\u0131) taraf\u0131ndan yap\u0131l\u0131r; baz\u0131 durumlarda yar\u0131 otomatik ara\u00e7lar ve kitle kaynakl\u0131 platformlar da kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>A\u015f\u0131r\u0131 \u00f6\u011frenme (overfitting) nedir ve nas\u0131l \u00f6nlenir?<\/h3>\n<p>A\u015f\u0131r\u0131 \u00f6\u011frenme, bir modelin e\u011fitim verisini o kadar iyi ezberlemesidir ki, daha \u00f6nce g\u00f6rmedi\u011fi yeni verilere genelleme yapamaz hale gelir. E\u011fitim setinde y\u00fcksek performans g\u00f6sterirken, test setinde performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fckt\u00fcr. A\u015f\u0131r\u0131 \u00f6\u011frenmeyi \u00f6nlemek i\u00e7in veri art\u0131rma (data augmentation), d\u00fczenlile\u015ftirme (regularization), erken durdurma (early stopping) ve daha fazla veri toplama gibi teknikler kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Yapay zeka modellerinin kararlar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klamak neden \u00f6nemlidir (XAI)?<\/h3>\n<p>Yapay zeka modellerinin, \u00f6zellikle derin \u00f6\u011frenme modellerinin, kararlar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayabilmek (XAI) \u00f6nemlidir \u00e7\u00fcnk\u00fc: g\u00fcveni art\u0131r\u0131r, etik endi\u015feleri giderir, d\u00fczenleyici uyumlulu\u011fu sa\u011flar, hatalar\u0131n tespit edilmesini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r ve geli\u015ftiricilerin modelleri daha iyi anlamas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. Bu, YZ'nin kritik uygulamalarda (sa\u011fl\u0131k, finans, hukuk) kabul g\u00f6rmesi i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir.<\/p>\n<\/div>\n<div class=\"faq-item\">\n<h3>Daha az etiketli veri ile bir YZ modeli e\u011fitmek m\u00fcmk\u00fcn m\u00fcd\u00fcr?<\/h3>\n<p>Evet, m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Transfer \u00f6\u011frenimi (\u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f modellerden yararlanma), aktif \u00f6\u011frenme (modelin en faydal\u0131 \u00f6rnekleri etiketlemesi i\u00e7in se\u00e7mesi) ve veri art\u0131rma (mevcut veriyi sentetik olarak \u00e7e\u015fitlendirme) gibi teknikler, s\u0131n\u0131rl\u0131 etiketli veriyle bile etkili YZ modelleri geli\u015ftirmeye yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Veri, Etiket ve \u00d6\u011frenme: Yapay Zekay\u0131 \u015eekillendiren S\u00fcre\u00e7leri Anlamak Bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n parlayan y\u0131ld\u0131z\u0131 yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n her&hellip;","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-31629","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n parlayan y\u0131ld\u0131z\u0131 yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na entegre oluyor. Peki, bu ak\u0131ll\u0131 sistemler nas\u0131l \u00f6\u011freniyor, kararlar al\u0131yor ve g\u00f6revleri yerine getiriyor? Bu makale, yapay zekan\u0131n temelini olu\u015fturan veri toplama, etiketleme ve \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla somut \u00f6rnekler sunacak ve gelece\u011fin teknolojilerine \u0131\u015f\u0131k tutacak.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n parlayan y\u0131ld\u0131z\u0131 yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na entegre oluyor. Peki, bu ak\u0131ll\u0131 sistemler nas\u0131l \u00f6\u011freniyor, kararlar al\u0131yor ve g\u00f6revleri yerine getiriyor? Bu makale, yapay zekan\u0131n temelini olu\u015fturan veri toplama, etiketleme ve \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla somut \u00f6rnekler sunacak ve gelece\u011fin teknolojilerine \u0131\u015f\u0131k tutacak.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-10-12T00:01:31+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"31 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f\",\"datePublished\":\"2025-10-12T00:01:31+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/\"},\"wordCount\":5762,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/\",\"name\":\"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-10-12T00:01:31+00:00\",\"description\":\"Bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n parlayan y\u0131ld\u0131z\u0131 yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na entegre oluyor. Peki, bu ak\u0131ll\u0131 sistemler nas\u0131l \u00f6\u011freniyor, kararlar al\u0131yor ve g\u00f6revleri yerine getiriyor? Bu makale, yapay zekan\u0131n temelini olu\u015fturan veri toplama, etiketleme ve \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla somut \u00f6rnekler sunacak ve gelece\u011fin teknolojilerine \u0131\u015f\u0131k tutacak.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f","description":"Bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n parlayan y\u0131ld\u0131z\u0131 yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na entegre oluyor. Peki, bu ak\u0131ll\u0131 sistemler nas\u0131l \u00f6\u011freniyor, kararlar al\u0131yor ve g\u00f6revleri yerine getiriyor? Bu makale, yapay zekan\u0131n temelini olu\u015fturan veri toplama, etiketleme ve \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla somut \u00f6rnekler sunacak ve gelece\u011fin teknolojilerine \u0131\u015f\u0131k tutacak.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f","og_description":"Bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n parlayan y\u0131ld\u0131z\u0131 yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na entegre oluyor. Peki, bu ak\u0131ll\u0131 sistemler nas\u0131l \u00f6\u011freniyor, kararlar al\u0131yor ve g\u00f6revleri yerine getiriyor? Bu makale, yapay zekan\u0131n temelini olu\u015fturan veri toplama, etiketleme ve \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla somut \u00f6rnekler sunacak ve gelece\u011fin teknolojilerine \u0131\u015f\u0131k tutacak.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-10-12T00:01:31+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"31 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f","datePublished":"2025-10-12T00:01:31+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/"},"wordCount":5762,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/","name":"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-10-12T00:01:31+00:00","description":"Bili\u015fim d\u00fcnyas\u0131n\u0131n parlayan y\u0131ld\u0131z\u0131 yapay zeka, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na entegre oluyor. Peki, bu ak\u0131ll\u0131 sistemler nas\u0131l \u00f6\u011freniyor, kararlar al\u0131yor ve g\u00f6revleri yerine getiriyor? Bu makale, yapay zekan\u0131n temelini olu\u015fturan veri toplama, etiketleme ve \u00f6\u011frenme s\u00fcre\u00e7lerini ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak, ger\u00e7ek d\u00fcnya senaryolar\u0131yla somut \u00f6rnekler sunacak ve gelece\u011fin teknolojilerine \u0131\u015f\u0131k tutacak.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/yapay-zeka-nasil-ogrenir-temel-kavramlara-giris\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Yapay Zeka Nas\u0131l \u00d6\u011frenir: Temel Kavramlara Giri\u015f"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31629","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31629"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31629\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31629"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31629"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31629"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}