Başlangıç
Machine Learning
Kuralları insanın yazması yerine, örnek veriden istatistiksel örüntü çıkararak yeni veride tahmin üretmeyi öğrenen sistemlerin alanıdır.
Neural NetworksDeep LearningEvaluation
5 Eylül 2026
ATLAS KATEGORİSİ
Machine Learning
Machine Learning alanındaki 51 terimin Türkçe tanımı bu sayfada. Ayrıntı gerektiren kavramlar Atlas girdisine açılır; geri kalanında sözlük tanımı nihai biçimdir.
- Terim
- 51
- Atlas girdisi
- 1
- İşaretli
- 0
- Hedef girdi
- 26
01AYRINTILI GİRDİLER
Atlas kavramları
Gövdesi, kaynakları ve sürüm geçmişi olan girdiler. Bir kavramın Atlas girdisi açılması, tek satırlık tanımın yetmediği anlamına gelir.
02ALAN SÖZLÜĞÜ
Machine Learning terimleri
Bu alanın tüm sözlük terimleri, Türkçe tanımı ve İngilizce karşılığıyla. Mor işaretli olanların ayrıntılı Atlas girdisi yayında.
- Ağırlık birleştirmeWeight Merging
- Model parametrelerinin doğrudan ortalanarak ya da ağırlıklandırılarak birleştirilmesi. Şaşırtıcı biçimde işe yarar; modellerin ortak bir başlangıçtan türemiş olmasını gerektirir.Sözlükteki yeri
- Aktif öğrenmeActive Learning
- Modelin en çok belirsizlik duyduğu örnekleri etiketlenmek üzere seçtiği, etiketleme maliyetini düşüren yaklaşım.Sözlükteki yeri
- Aşırı uyumOverfitting
- Modelin eğitim verisini ezberleyip yeni veride başarısız olması; eğitim ile test performansı arasındaki açılma bunun işaretidir.Sözlükteki yeri
- Boyut indirgemeDimensionality Reduction
- Veriyi bilgi kaybını sınırlı tutarak daha az sayıda boyutta temsil etme; görselleştirme ve gürültü azaltmada kullanılır.Sözlükteki yeri
- Çapraz doğrulamaCross-Validation
- Veriyi birden çok kez farklı biçimde bölerek model performansını daha kararlı tahmin etme yöntemi.Sözlükteki yeri
- Çevrimiçi öğrenmeOnline Learning
- Modelin veriyi akış hâlinde alıp sürekli güncellendiği eğitim biçimi.Sözlükteki yeri
- Denetimli öğrenmeSupervised Learning
- Girdi ve doğru çıktı çiftlerinden oluşan etiketli veriyle model eğitme yaklaşımı.Sözlükteki yeri
- Denetimsiz öğrenmeUnsupervised Learning
- Etiket olmadan veri içindeki yapıyı, kümeleri ya da örüntüleri bulmayı amaçlayan yaklaşım.Sözlükteki yeri
- Dengesiz veriImbalanced Data
- Sınıflardan birinin diğerlerine göre çok az örnek taşıması; doğruluk ölçütünü yanıltıcı hâle getirir.Sözlükteki yeri
- Destek vektör makinesiSVMSupport Vector Machine
- Sınıfları birbirinden en geniş boşlukla ayıran sınırı bulmayı amaçlayan model.Sözlükteki yeri
- Doğrulama kümesiValidation Set
- Hiperparametre seçimi ve erken durdurma kararları için ayrılan, eğitime katılmayan veri bölümü.Sözlükteki yeri
- Doğrulanabilir ödülle pekiştirmeRLVRReinforcement Learning with Verifiable Rewards
- Cevabın doğruluğunun programla sınanabildiği alanlarda — matematik, kod, biçimsel mantık — modelin insan tercihi yerine doğrudan doğruluk sinyaliyle eğitilmesi. Ödül modeli gerektirmez, bu yüzden ödül hacklemesine daha dayanıklıdır.Sözlükteki yeri
- DoğrulayıcıVerifier
- Bir cevabın doğruluğunu bağımsız olarak sınayan bileşen: birim testi, sembolik çözücü, şema denetleyicisi ya da ayrı bir model. Üretmekten daha kolay olması, birçok akıl yürütme yönteminin dayanağıdır.Sözlükteki yeri
- DüzenlileştirmeRegularization
- Modelin karmaşıklığını cezalandırarak aşırı uyumu azaltan teknikler ailesi.Sözlükteki yeri
- Eğitim kümesiTraining Set
- Modelin parametrelerini öğrenmek için kullandığı veri bölümü.Sözlükteki yeri
- Eğitim veri karışımıTraining Data Mixture
- Derlemi oluşturan kaynakların (web, kod, bilimsel metin, çok dilli içerik) hangi oranlarda karıştırıldığı. Oranlar modelin hangi işte iyi olacağını doğrudan belirler.Sözlükteki yeri
- Eksik uyumUnderfitting
- Modelin veri içindeki örüntüyü yakalayamayacak kadar basit kalması; hem eğitimde hem testte düşük performans verir.Sözlükteki yeri
- Erken durdurmaEarly Stopping
- Doğrulama performansı iyileşmeyi bıraktığında eğitimi kesme; aşırı uyumu sınırlar.Sözlükteki yeri
- Felaket unutmaCatastrophic Forgetting
- Modelin yeni görev öğrenirken eski görevdeki yeteneğini kaybetmesi.Sözlükteki yeri
- Gradyan artırmaGradient Boosting
- Zayıf modelleri sırayla ekleyip her birinin öncekinin hatasını düzeltmesini sağlayan topluluk yöntemi; tablo verisinde hâlâ güçlü bir temeldir.Sözlükteki yeri
- Grup görece politika optimizasyonuGRPOGroup Relative Policy Optimization
- Aynı isteme üretilen bir grup cevabın birbirine göre puanlanmasıyla politikayı güncelleyen pekiştirmeli öğrenme yöntemi. Ayrı bir değer ağı gerektirmediği için akıl yürütme eğitiminde hafif bir alternatiftir.Sözlükteki yeri
- HiperparametreHyperparameter
- Eğitim öncesinde belirlenen ve öğrenme sırasında güncellenmeyen ayar; öğrenme oranı ve katman sayısı örnektir.Sözlükteki yeri
- K en yakın komşukNNk-Nearest Neighbors
- Tahmini, eğitim verisindeki en yakın k örneğin etiketine bakarak yapan yöntem; vektör aramanın da temelidir.Sözlükteki yeri
- Karar ağacıDecision Tree
- Veriyi ardışık evet–hayır sorularıyla bölerek tahmin üreten, yorumlanabilirliği yüksek model.Sözlükteki yeri
- Kendi kendine denetimli öğrenmeSSLSelf-Supervised Learning
- Etiketin verinin kendisinden türetildiği eğitim biçimi; dil modellerinin ön eğitimi bu yöntemle yapılır.Sözlükteki yeri
- Kontrol noktası birleştirmeCheckpoint Merging
- Aynı eğitimin farklı anlarından alınan kayıtların birleştirilmesi. Tek bir kaydın rastgele iyi ya da kötü çıkmasının etkisini azaltır ve sonucu kararlı hâle getirir.Sözlükteki yeri
- KümelemeClustering
- Etiketsiz veriyi benzerliklerine göre gruplara ayırma yöntemi.Sözlükteki yeri
- Makine öğrenmesiMLMachine Learning
- Kuralları elle yazmak yerine veriden çıkarmayı sağlayan yöntemler bütünü.Sözlükteki yeriAtlas girdisi
- Model birleştirmeModel Merging
- Aynı temelden türemiş birden çok modelin tek bir modelde toplanması. Yeniden eğitim gerektirmeden farklı yeteneklerin bir araya getirilmesini sağlar.Sözlükteki yeri
- Naif BayesNaive Bayes
- Özelliklerin birbirinden bağımsız olduğu varsayımıyla çalışan olasılıksal sınıflandırıcı.Sözlükteki yeri
- Ödül modeliReward Model
- İnsan tercihleriyle eğitilmiş, bir cevaba ne kadar iyi olduğunu söyleyen skor veren model. İnsan geri bildirimiyle pekiştirmenin ana bileşeni; kendisi de öğrenilmiş olduğu için kendi hatalarını taşır.Sözlükteki yeri
- Önyargı–varyans dengesiBias–Variance Tradeoff
- Modelin fazla basit olmasından gelen sistematik hata ile fazla karmaşık olmasından gelen kararsızlık arasındaki denge.Sözlükteki yeri
- Özellik mühendisliğiFeature Engineering
- Ham veriden modelin öğrenmesini kolaylaştıran değişkenler türetme işi.Sözlükteki yeri
- Pekiştirmeli öğrenmeRLReinforcement Learning
- Ajanın ortamla etkileşerek aldığı ödül sinyaline göre davranış politikası öğrendiği paradigma.Sözlükteki yeri
- Rastgele ormanRandom Forest
- Çok sayıda karar ağacının tahminlerini birleştirerek varyansı düşüren topluluk yöntemi.Sözlükteki yeri
- RegresyonRegression
- Girdiden sürekli sayısal bir değer tahmin etme görevi.Sözlükteki yeri
- Sentetik tercih verisiSynthetic Preference Data
- Tercih etiketlerinin insan yerine bir model tarafından üretilmesi. Ölçeklemeyi mümkün kılar; etiketleyen modelin körlükleri eğitilen modele aynen geçtiği için insan doğrulamasıyla birlikte kullanılır.Sözlükteki yeri
- SınıflandırmaClassification
- Girdiyi önceden tanımlı sonlu bir kategori kümesinden birine atama görevi.Sözlükteki yeri
- Sonuç denetimiOutcome Supervision
- Modeli yalnızca nihai cevabın doğruluğuyla eğitme yaklaşımı. Ucuzdur ve otomatikleştirilebilir; karşılığında model, yanlış akıl yürütmeyle doğru cevaba varmayı da öğrenebilir.Sözlükteki yeri
- Süreç denetimiProcess Supervision
- Modeli, çözüme giden adımların doğruluğu üzerinden eğitme yaklaşımı. Etiketlemesi pahalıdır ama ödül sinyali daha yoğun olduğu için akıl yürütmeyi sonuç denetiminden daha güvenilir geliştirir.Sözlükteki yeri
- Süreç ödül modeliPRMProcess Reward Model
- Yalnızca nihai cevabı değil, akıl yürütmenin her adımını puanlayan ödül modeli. Doğru cevaba yanlış yoldan varan çözümleri ayırt edebilmesi, uzun zincirli akıl yürütmede belirleyicidir.Sözlükteki yeri
- Talimat verisiInstruction Data
- Görev tarifi ve beklenen cevaptan oluşan eğitim örnekleri. Ham metinle önceden eğitilmiş bir modeli, istekleri anlayıp yerine getiren bir asistana çeviren veri türü.Sözlükteki yeri
- Tek sıcak kodlamaOne-Hot Encoding
- Kategorik bir değişkeni, yalnızca bir konumu 1 olan ikili vektörle temsil etme.Sözlükteki yeri
- Tercih verisiPreference Data
- Aynı isteme verilen iki cevaptan hangisinin daha iyi olduğunu söyleyen etiketli çiftler. Ödül modelinin ve doğrudan tercih optimizasyonunun girdisi; modelin üslubunu ve değerlerini bu veri belirler.Sözlükteki yeri
- Test kümesiTest Set
- Model seçimi tamamlandıktan sonra yalnızca bir kez değerlendirme için kullanılan veri bölümü.Sözlükteki yeri
- Topluluk öğrenmesiEnsemble Learning
- Birden çok modelin tahminini birleştirerek tek modelden daha kararlı sonuç elde etme yaklaşımı.Sözlükteki yeri
- Transfer öğrenmeTransfer Learning
- Bir görevde öğrenilen temsillerin başka bir göreve başlangıç noktası olarak taşınması.Sözlükteki yeri
- Veri artırmaData Augmentation
- Var olan örneklerden dönüşümlerle yeni eğitim örnekleri üreterek veri çeşitliliğini artırma.Sözlükteki yeri
- Veri karışımı optimizasyonuData Mixture Optimization
- Kaynak oranlarının sezgiyle değil, küçük ölçekli denemelerle ve ölçek yasalarıyla seçilmesi. Büyük bir eğitimi başlatmadan önce karışımın sonucunu kestirmeyi hedefler.Sözlükteki yeri
- Veri sızıntısıData Leakage
- Modelin eğitim sırasında gerçek kullanımda erişemeyeceği bilgiyi görmesi; sonucu gerçekçi olmayacak kadar iyi gösterir.Sözlükteki yeri
- Yarı denetimli öğrenmeSemi-Supervised Learning
- Az sayıda etiketli örneği çok sayıda etiketsiz örnekle birlikte kullanan eğitim yaklaşımı.Sözlükteki yeri