İngilizce140 görüntüleme·Güncellendi May 19, 2026·28 sayfa

İngilizce Sahip Olunması Gereken Sözlük

Yusuf @yusuf_8l31q

Bu İngilizce-Türkçe sözlük, bilgisayar bilimi ve yapay zeka alanındaki temel... Daha fazla göster

1 / 28

of 28

Ek B

İngilizce - Türkçe Sözlük

İngilizce
action
activation
active
acyclic
adaptation
additive
aerodynamics
agent
agglomerative
algorithm
a

Temel Bilgisayar Terimleri

Bu sayfada algoritma ve analiz gibi temel kavramlarla karşılaşıyorsun. Algoritma kelimesi Türkçeye aynen geçmiş ama analysis kelimesinin çözümleme olarak çevrildiğini görebilirsin.

Hava devinim bilimi (aerodynamics) gibi fizik terimlerinin yanında etmen (agent) gibi yapay zeka terimlerine de rastlıyorsun. Bu kelimeler özellikle robotik ve otonom sistemlerde çok kullanılıyor.

Önemli olan şu: bu terimleri ezberlemek yerine, hangi durumlarda kullanıldıklarını anlamaya odaklan. Örneğin uyarlama (adaptation) terimi, sistemlerin çevreye göre kendilerini değiştirmesi anlamında kullanılır.

💡 İpucu: Bu terimlerin çoğu matematik ve fen derslerinde de karşına çıkacak!

of 28

Makine Öğrenmesi Terimleri

Bu sayfada geri yayma (backpropagation) gibi yapay sinir ağlarında kullanılan önemli terimler var. Makine öğrenmesinin temelini oluşturan Bayesçi (Bayesian) yaklaşımla da tanışıyorsun.

Öbek (cluster) ve sınıflandırıcı (classifier) kelimeleri veri madenciliğinde sürekli kullanılır. Bu terimler verileri gruplamak ve kategorilere ayırmak için kullanılıyor.

Yanlılık (bias) terimi hem istatistikte hem günlük hayatta önemli. Modellerin adil olmasını sağlamak için bu kavramı iyi anlamak gerekiyor.

💡 İpucu: "Sözcük torbası" (bag of words) terimi doğal dil işlemede çok kullanılır!

of 28

İstatistik ve Matematik Terimleri

Karmaşıklık (complexity) ve sıkıştırma (compression) terimleri bilgisayar biliminde çok önemli. Algoritmaların ne kadar hızlı çalıştığını ve verilerin ne kadar yer kapladığını anlatır.

Çapraz geçerleme $cross-validation$ makine öğrenmesinde modellerin doğruluğunu test etmek için kullanılan temel yöntemlerden biri. Güven (confidence) terimi de istatistiksel sonuçların ne kadar güvenilir olduğunu gösterir.

Çok boyutluluğun laneti (curse of dimensionality) çok ilginç bir terim! Verilerin boyutu arttıkça analiz yapmak zorlaşır.

💡 İpucu: Bu terimlerin çoğu üniversite sınavlarında da karşına çıkabilir!

of 28

Veri Analizi Terimleri

Veri kümesi (dataset) ve karar (decision) gibi terimler veri biliminin temelini oluşturuyor. Ağaç çizit (dendrogram) verilerin hiyerarşik yapısını göstermek için kullanılır.

Gerekirci (deterministic) sistemler her zaman aynı girdi için aynı çıktıyı verirken, sapma (deviation) istatistiksel dağılımları anlamamıza yardımcı olur.

Tanı (diagnosis) sadece tıpta değil, bilgisayar sistemlerinde de hata tespiti için kullanılır. Kesikli (discrete) ve sürekli veriler arasındaki fark da önemli.

💡 İpucu: "Yapay değişken" (dummy variable) istatistiksel analizlerde çok kullanışlı bir tekniktir!

of 28

Algoritma ve Optimizasyon

Etkili (efficient) algoritmalar az kaynak kullanarak hızlı sonuç verir. Özyöney (eigenvector) lineer cebirde çok önemli bir kavram ve görüntü işlemede sıkça kullanılır.

Küme (ensemble) yöntemleri birden fazla modeli birleştirerek daha iyi sonuçlar elde etmeyi sağlar. Düzensizlik (entropy) bilgi teorisinde temel kavramlardan biridir.

Beklenti büyütme $expectation-maximization$ algoritması makine öğrenmesinde parametre tahmini için kullanılır. Bu tür algoritmalar deney (experiment) sonuçlarını iyileştirmek için kullanılır.

💡 İpucu: "Dönem" (epoch) makine öğrenmesinde eğitim sürecinin tekrar sayısını ifade eder!

of 28

Yapay Zeka Kavramları

Genelleme (generalization) makine öğrenmesinin en önemli hedeflerinden biri. Modelin yeni veriler üzerinde de iyi çalışması gerekir. Saklı (hidden) katmanlar sinir ağlarının gücünün kaynağıdır.

Sezgi (heuristics) yöntemleri kesin olmasa da pratik çözümler sunar. Çıkarsama (inference) yapay zekada mevcut bilgilerden yeni bilgiler türetmek anlamında kullanılır.

Bağımsız ve özdeşçe dağılmış (iid) istatistikte çok önemli bir varsayım. Model varsayımı (inductive bias) algoritmaların nasıl öğrendiğini etkiler.

💡 İpucu: "Kötü konumlanmış" $ill-posed$ problemler matematik ve mühendislikte sıkça karşılaşılan zorluklardır!

of 28

Makine Öğrenmesi Algoritmaları

En yakın k komşu $k-nearest neighbor$ basit ama etkili bir sınıflandırma algoritması. Çekirdek (kernel) yöntemleri verileri daha yüksek boyutlara taşıyarak karmaşık örüntüleri yakalar.

Saklı (latent) değişkenler gözlemleyemediğimiz ama modelde önemli role oynayan faktörler. Olabilirlik (likelihood) istatistikte parametre tahmininde kullanılır.

S biçimli (logistic) fonksiyon sınıflandırma problemlerinde çok yaygın. Yerel (local) yöntemler verinin belirli bölgelerine odaklanır.

💡 İpucu: "Birini dışarıda bırak" $leave-one-out$ model değerlendirmede kullanılan pratik bir tekniktir!

of 28

İstatistik ve Optimizasyon

En büyük olabilirlik (maximum likelihood) parametre tahminin de temel yöntemlerden biri. Karışım (mixture) modelleri farklı dağılımları birleştirerek karmaşık yapıları modellendirebilir.

Saf (naive) algoritmalar basit varsayımlar yapar ama çoğunlukla iyi sonuç verir. Gürültü (noise) verilerdeki istenmeyen bileşenler anlamında kullanılır.

Dağılımdan bağımsız (nonparametric) yöntemler belirli dağılım varsayımları yapmaz. Aykırı (outlier) değerler veri setinde farklılık gösteren noktalardır.

💡 İpucu: "Aşırı öğrenme" (overfitting) makine öğrenmesinde en yaygın problemlerden biridir!

of 28

Sinyal İşleme ve Ses

Sesbirim (phoneme) doğal dil işlemede temel ses birimleri. Algılayıcı (perceptron) yapay sinir ağlarının en basit halidir ama çok etkilidir.

Çokterimli zamanda bulunamaz $NP-complete$ problemler bilgisayar biliminde en zor problem sınıfı. Çevrimiçi (online) ve çevrimdışı (offline) öğrenme farklı yaklaşımlar gerektirir.

Aşırı eğitme (overtraining) modelin ezberleme yapması anlamına gelir. Koşut (parallel) işleme modern bilgisayarlarda hız için çok önemli.

💡 İpucu: "Occam'ın usturası" basitlik prensibini ifade eden ünlü bir kavramdır!

of 28

Gelişmiş Kavramlar

İmge noktası (pixel) dijital görüntülerin en küçük birimleri. Çokterimli (polynomial) fonksiyonlar matematik ve mühendislikte yaygın kullanılır.

Kesinlik (precision) ve öngörü (prediction) makine öğrenmesi modellerinin değerlendirilmesinde kritik. Budama (pruning) karar ağaçlarını basitleştirmek için kullanılır.

Nicemleme (quantization) sürekli değerleri kesikli hale getirme işlemi. İzdüşüm (projection) yüksek boyutlu verileri görselleştirmek için kullanılır.

💡 İpucu: "Örnek program" (pseudocode) algoritmaları anlatmanın evrensel yoludur!

of 28

Hiç sormayacaksın sanmıştık...

Knowunity yapay zeka arkadaşı nedir?

Yapay zeka arkadaşımız öğrencilerin ihtiyaçlarına göre özel olarak tasarlanmıştır. Platformda bulunan milyonlarca içeriğe dayanarak öğrencilere gerçekten anlamlı ve ilgili yanıtlar verebiliyoruz. Ancak mesele sadece cevaplar değil, refakatçi aynı zamanda kişiselleştirilmiş öğrenme planları, sınavlar veya sohbet içerikleri ve öğrencilerin becerilerine ve gelişimlerine dayalı %100 kişiselleştirme ile öğrencilere günlük öğrenme zorluklarında rehberlik ediyor.

Knowunity uygulamasını nereden indirebilirim?

Uygulamayı Google Play Store ve Apple App Store'dan indirebilirsiniz.

Knowunity ücretsiz mi?

Knowunity uygulaması ücretsiz! Uygulamamız çok yakında indirmeye hazır olacak, bekle bizi. 💙

Temel Bilgisayar Terimleri

Makine Öğrenmesi Terimleri

İstatistik ve Matematik Terimleri

Veri Analizi Terimleri

Algoritma ve Optimizasyon

Yapay Zeka Kavramları

Makine Öğrenmesi Algoritmaları

İstatistik ve Optimizasyon

Sinyal İşleme ve Ses

Gelişmiş Kavramlar

Hiç sormayacaksın sanmıştık...

Knowunity yapay zeka arkadaşı nedir?

Knowunity uygulamasını nereden indirebilirim?

Knowunity ücretsiz mi?

En popüler içerikler: English Vocabulary

8.sınıf ingilizce 1.ünite kelimeleri

8.sınıf ingilizce LGS sınavında çıkmış TÜM UNİTE kelimeleri(Basarilarr)🫶🏻

8.sınıf ingilizce 5.ünite the internet

7 sınıf 6 ünite İngilizce kelimeleri

6.Sınıf İngilizce 6.Ünite Kelimeleri Occupations

8.sinif ingilizce 7.unite kelimleri

8. Sınıf İngilizce tüm ünite kelimleri

7. Sınıf İngilizce 2.ünite

5.ünite

İngilizce dersinin en popüler içerikleri

8. Sınıf ingilizce

İngilizce guiz

İngilizce 9.Sınıf

İngilizce 7. Sınıf 1. Ünite ders notu

İngilizce

6. Sınıf İngilizce Yummy breakfast

8.Sınıf İngilizce 4.Ünite Kelimeleri

ingilizce

ingilizce 6. sınıf

En popüler içerikler

8.sınıf matematik

11. sınıf biyoloji dolaşım sistemi ders notları

Tyt biyoloji

7. Sınıf Fen Bilimleri

9. Sınıf Tarih Konu Anlatımı

9.sınıf tarih ders notları

İnkılap tarihi

8. SINIF BASİT MAKİNELER-MAKARALAR

9. sınıf coğrafya ders notları

Aradığını bulamıyor musun? Diğer derslere göz at.

Kullanıcılarımızdan yorumlar. Onlar her şeyi çok beğendi — sen de beğeneceksin.

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Temel Bilgisayar Terimleri

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Makine Öğrenmesi Terimleri

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

İstatistik ve Matematik Terimleri

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Veri Analizi Terimleri

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Algoritma ve Optimizasyon

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Yapay Zeka Kavramları

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Makine Öğrenmesi Algoritmaları

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

İstatistik ve Optimizasyon

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Sinyal İşleme ve Ses

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Gelişmiş Kavramlar

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!

Ders notlarını görmek için kaydol. Ücretsiz!