SÖZLÜKTE YER ALMAYANLAR

Aşağıdaki kelime ya da kelime gruplarının Türkçe karşılıkları sözlükte yer almamaktadır.

adversarial

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: düşman, hasım, çekişmeli

autoencoder

[ ] TÜBA
[ ] TDK

Encoder kelimesinin TDK sözlüğünde karşılığı kodlayıcı olarak belirtilmektedir.

ÖNERİ: kendiliğinden kodlayıcı

bounding box

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: sınırlayıcı kutu

capsule

[x] TÜBA
[x] TDK

ÖNERİ: kapsül

chatbot

[ ] TÜBA
[ ] TDK

Prof.Dr.Cem SAY tarafından "50 Soruda Yapay Zeka" kitabında chatbotlar yerine önerilmiştir.

ÖNERİ: sohbot

computer vision

[x] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: bilgisayarlı görme, bilgisayarlı görü

coarse grain

[x] TÜBA
[x] TDK

ÖNERİ: iri taneli (Her biri çok fazla veri tutan daha az nesne)

cofinite

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: sonlu tamamlayıcı

convolutional neural networks

[x] TÜBA
[x] TDK

Sözlükte convolution, evrişim olarak çevrilmiştir.

ÖNERİ: evrişimli sinir ağları

collaborative Filtering

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ:'işbirlikçi süzme'

data augmentation

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: veri artırma

disparity

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: farklılık,uyumsuzluk

dropout

[x] TÜBA
[ ] TDK

dropout TÜBA'da güç sönümü olarak geçmektedir. Yapay zeka alanında elektronikle ilgili bu çevirinin uygun olmadığı düşünülmektedir.

ÖNERİ: sönümleme, düğüm seyreltme

dynamic routing

[x] TÜBA
[x] TDK

routing* kelimesi TÜBA'da rotalama TDK'da ise yöneltilme olarak çevrilmiştir.

ÖNERİ: devingen yönlendirme, devingen rotalama

embedding

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: özyerleşik,yerleştirme - Hacettepe Unv. Multimedia Information Retrieval Lab önerisidir.

ensemble methods

[ ] TÜBA
[ ] TDK ÖNERİ:Topluluk Yöntemleri

Örnek: Topluluk metotları, bir optimal tahmin modelini üretmek için birkaç temel modeli birleştiren bir makine öğrenmesi tekniğidir.

elasticnet

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: esnek ağ

feature representation

[ ] TÜBA
[ ] TDK

feature TDK'da özellik TÜBA'da ise öznitelik olarak çevrilmiştir.

ÖNERİ: öznitelik sunumu

feed-forward

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: ileri besleme

fine grained

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: İnce Taneli(Her biri daha az veri tutan daha fazla nesne)

framework

[x] TÜBA
[x] TDK

framework TDK'da ve TÜBA'da çatı biçiminde çevrilmiştir.

ÖNERİ: çatı

full precision

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: tam duyarlılık

generative adversarial networks

[ ] TÜBA
[ ] TDK

IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı 2017 (SIU) ve Bozkırda Yapay Öğrenme Yaz Okulu 2017'de 2014 yılında Ian Goodfellow tarafından keşfedilen Generative Adversarial Networks (GAN), Türkçeye Çekişmeli Üretici Ağlar olarak çevrilmiştir.

ÖNERİ: çekişmeli üretici ağlar

global optimum

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: Mutlak En İyi

gradient descend

[ ] TÜBA
[ ] TDK

Gradyan(yön türevi): Artımın en çok olduğu yere doğru yönelmiş bir vektör alanını verir.

Gradyan İnişi: Yerel minimum bir nokta bulmak için, geçerli noktadaki işlevinin gradyanının olumsuzuyla orantılı adımlar atılır.

ÖNERİ:'Geçişli İniş'

ground truth

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ground truth TDK'da kesin referans TÜBA'da gerçek referans değer şeklinde çevrilmiştir.

ÖNERİ: gerçek referans değer

half precision

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: yarım duyarlılık

hyperparameter

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: Üst değişken

landmark detection

[x] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: karakteristik nokta saptama

latent concept

[ ] TÜBA
[ ] TDK

lasso regression

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: kement bağıntı

lineer regression

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: doğrusal bağıntı

localization

[x] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: yerseme (yerini saptama)

local minimum

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: yerel minimum

local maximum

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: yerel maksimum

logistic regression

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: yapısal bağıntı

long short term memory (LTSM)

[x] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: Uzun-Kısa Süreli Bellek

mean average precision

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: ortalama kesinlik,ortalama duyarlılık

Multi Layer Perceptron(MLP)

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: çok katmanlı algılayıcı

padding

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: dolgulama

perplexity

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ:karışıklık

pooling

[x] TÜBA
[ ] TDK pooling kelimesinin karşılığı TÜBA'da ortaklama olarak geçmektedir.

ÖNERİ: örnekleme

predictor

[x] TÜBA
[x] TDK

predictor TDK'da yordamlayıcı TÜBA'da bağımsız değişken şeklinde çevrilmiştir.

ÖNERİ: bağımsız değişken

random forest

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: rastgele orman

rectified linear unit (RELU)

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: doğrultulmuş doğrusal birim

ridge regression

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: bayır bağıntı

routing-by-agreement

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: anlaşarak yönlendirme

state of art

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: 'güncel olan en iyi durum'

stride

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: adım kaydırma

squashing function

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: Sıkıştırma İşlevi

softmax

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: 'türevlenebilir maximum,yumuşatılmış maximum'

standardize

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: tek tipleştirmek, belirli bir forma getirmek

standardization

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: standartlaştırma, türdeş yapma

tutorial

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: Örnek uygulamalar, eğitim belgelendirmeleri

up sampling

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: Sık Örnekleme

vanishing gradient

[ ] TÜBA
[ ] TDK

ÖNERİ: Yiten Eğim (türevlerin 0'a gitmesi 0 olması, bir fonksiyonun türevinin 0 vermesi)

SÖZLÜKTE YER ALAN FAKAT DEĞİŞTİRİLMESİ ÖNERİLENLER

Aşağıdaki sözcük ya da sözcük gruplarının Türkçe karşılıkları sözlükte yer almaktadır. Fakat ufak değişikliklerin yapılması gerekmektedir.

bias

[x] TÜBA
[ ] TDK

bias kelimesinin karşılığı TÜBA'da yanlılık olarak geçmektedir.

ÖNERİ: yanlılık değeri

condense

[ ] TÜBA
[x] TDK

condense kelimesinin karşılığı TDK'da yoğunlaştırmak olarak geçmektedir. Sözlükte ise seyrek olarak çevrildiği görülmektedir.

ÖNERİ: yoğun

confusion matrix

[X] TÜBA
[ ] TDK

confusion matrix kelimesinin karşılığı TÜBA'da hata matrisi olarak geçmektedir.

ÖNERİ: sınıflandırma matrisi

epoch

[ ] TÜBA
[x] TDK

epoch TDK'da devre olarak geçmektedir. Sözlük'te ise dönem olarak çevrilmiştir. Makine öğrenmesinde bir verisetinin tamamının bir kere ağdan geçiş yapmasına İngilizcede epoch denilmektedir.

ÖNERİ: devir

fine tuning

[X] TÜBA
[ ] TDK

fine tuning TÜBA'da ince ayar olarak geçmektedir. Fakat wikipedia da derin öğrenme alanındaki tanımı gereği ince ayar çevirisi bu sözcüğü tam anlamıyla karşılamamaktadır.

Wikipedia: Belirli bir görev için halihazırda eğitilmiş bir ağ modelini alma ve bunu ikinci bir benzer görevi gerçekleştirmek için kullanma işlemidir.

ÖNERİ: Öğrenme Transferi

np-complete

np-complete ingilizce tanımı: problems that are solved in polynomial time by a non-deterministic turing machine. Türkçe çevirisinde ise "çokterimli zamanda bulunamaz" şeklinde geçiyor. Fakat bu yanlış bir kullanım. NP sınıfı çoğu zaman "non-polynomial time" şeklinde karıştırılıyor. Fakat asıl açılımı "non-deterministic polynomial time". Biz henüz bu sınıftaki problemlerin çokterimli zamanda bulunamayacağını kanıtlayamadık.

NP-complete sınıfını NP sınıfından ayıran fark ise NP sınıfındaki her problemi çokterimli zaman kullanarak NP-complete sınıfındaki bir probleme eşleyebilmemiz. Bu nedenle NP-complete sınıfındaki herhangi bir probleme çokterimli zamanda bir çözüm üretirsek, P=NP doğru oluyor.

Bu sınıfların harf kısaltmaları aynı şekilde kullanılabilir. Doğal sayı kümesine N dediğimiz gibi.

ÖNERİ: NP-bütün

semantics

[X] TÜBA
[ ] TDK semantics kelimesinin karşılığı TÜBA'da anlambilimsel ağ olarak geçmektedir.

ÖNERİ: Anlambilim

RNN(Recurrent Nerual Network) RNN 1980’ de geliştirildi. Makine Öğrenmesinde Derin Öğrenme algoritmalarında biri olarak kullanılır. Tanım olarak , ardışık bilgileri kullanan modeldir. Kullanım Alanları; Konuşma tanıma, Makine Çevirisi vb. ÖNERİ: "Tekrarlayan Sinir Ağları"