Yapay Zekâ Sözlüğü

Temel kavramlar

Bilgisayarlı görü (Computer Vision)

Görüntü ve videolardan anlam çıkaran yapay zekâ alanı. Üretimde kalite kontrol, belge okuma (OCR) ve nesne tanıma yaygın kullanım alanlarıdır.

Çıkarım (Inference)

Eğitilmiş bir modelin yeni veriler üzerinde çalıştırılarak çıktı üretmesi. Canlı ortamdaki maliyet ve gecikmenin büyük kısmı çıkarım aşamasında oluşur.

İlgili: Model servis etme (Model Serving) · GPU

Derin öğrenme (Deep Learning)

Çok katmanlı yapay sinir ağlarıyla yapılan makine öğrenmesi. Görüntü, ses ve metin gibi yapılandırılmamış verilerde güçlüdür; büyük dil modelleri de derin öğrenme modelleridir.

İlgili: Yapay sinir ağı (Neural Network) · Büyük dil modeli (Large Language Model, LLM)

Doğal dil işleme (Natural Language Processing, NLP)

Bilgisayarların insan dilini anlaması, işlemesi ve üretmesiyle ilgilenen yapay zekâ alanı. Metin sınıflandırma, duygu analizi, özetleme ve soru–cevap sistemleri bu alana girer.

İlgili: Büyük dil modeli (Large Language Model, LLM)

Eğitim verisi (Training Data)

Modelin örüntüleri öğrendiği veri kümesi. Eğitim verisinin kalitesi, temsil gücü ve güncelliği model başarısını çoğu zaman algoritma seçiminden daha fazla etkiler.

İlgili: Önyargı (Bias) · Eğitim, doğrulama ve test kümesi (Train/Validation/Test Split)

Gölge yapay zekâ (Shadow AI)

Çalışanların kurumun onaylamadığı veya haberdar olmadığı yapay zekâ araçlarını iş için kullanması. En büyük risk, kişisel veya gizli verilerin kontrolsüz şekilde dış servislere girilmesidir.

İlgili: Gölge Yapay Zekâ (Shadow AI) Nedir? Riskler ve 10 Temel Kontrol · GenAI Kullanım Riski Analizi · Yapay Zekâ Kullanım Politikası Şablonu

Kavram kanıtı (Proof of Concept, PoC)

Bir yapay zekâ fikrinin gerçek veriyle teknik ve iş açısından işe yarayıp yaramadığını büyük yatırım öncesinde, sınırlı kapsamda test eden kısa çalışma.

İlgili: Kullanım Senaryosu ve Fizibilite · Yapay Zekâ Projeleri Neden Başarısız Olur? 6 Yaygın Hata

Kullanım senaryosu (Use Case)

Yapay zekânın belirli bir iş problemine nasıl uygulanacağının tanımı: kim kullanacak, hangi veriyle, hangi kararı veya işi destekleyecek ve başarı nasıl ölçülecek.

İlgili: Kullanım Senaryosu ve Fizibilite · Yapay Zekâ Projesine Başlamadan Önce Sorulması Gereken 10 Soru

Makine öğrenmesi (Machine Learning)

Kuralları elle yazmak yerine, sistemin örnek verilerden örüntüleri öğrenerek tahmin veya karar ürettiği yapay zekâ yaklaşımı. Kredi skorlama, talep tahmini ve dolandırıcılık tespiti tipik örneklerdir.

İlgili: Uygulamalı Makine Öğrenmesi · Makine Öğrenmesi Modelleri

Model

Veriden öğrenilmiş örüntüleri içeren ve yeni girdiler için çıktı (tahmin, sınıf, metin) üreten matematiksel yapı. Bir yapay zekâ sistemi genellikle bir veya birden fazla modelin, veri hatlarının ve uygulama kodunun birleşimidir.

İlgili: Eğitim verisi (Training Data) · Çıkarım (Inference)

Üretken yapay zekâ (Generative AI, GenAI)

Metin, görsel, ses veya kod gibi yeni içerik üreten yapay zekâ sistemleri. ChatGPT, Claude ve Gemini gibi sohbet asistanları üretken yapay zekânın en bilinen örnekleridir.

İlgili: İş Hayatında Üretken Yapay Zeka · Üretken Yapay Zekayı Güvenli Kullanmak · Üretken Yapay Zeka (GenAI) ve LLM Çözümleri

Veri okuryazarlığı (Data Literacy)

Veriyi okuma, yorumlama, sorgulama ve veriye dayalı karar verme becerisi. Yapay zekâ çıktılarını doğru değerlendirebilmenin ön koşuludur.

İlgili: Veri Okuryazarlığı ve Analitik Düşünme

Yapay sinir ağı (Neural Network)

Birbirine bağlı, ağırlıklandırılmış hesaplama birimlerinden (nöronlardan) oluşan model yapısı. Eğitim sırasında ağırlıklar, modelin hatasını azaltacak şekilde güncellenir.

İlgili: Derin öğrenme (Deep Learning)

Yapay zekâ (Artificial Intelligence, AI)

Normalde insan zekâsı gerektiren işleri (öğrenme, akıl yürütme, dili anlama, görüntü tanıma, karar verme) yapabilen bilgisayar sistemlerinin genel adı. Bugün kurumlarda kullanılan yapay zekânın büyük kısmı makine öğrenmesine dayanır.

İlgili: Makine öğrenmesi (Machine Learning) · Yapay Zeka Farkındalık Eğitimi

Yapay zekâ okuryazarlığı (AI Literacy)

Yapay zekâ sistemlerini bilinçli kullanmak; fırsatlarını, sınırlarını ve risklerini anlamak için gereken bilgi ve beceri. AB Yapay Zekâ Tüzüğü'nün 4. maddesi, yapay zekâ sistemi kullanan kurumlardan çalışanlarının okuryazarlığını desteklemesini bekler.

İlgili: Yapay Zekâ Okuryazarlığı Nedir? Çalışanlarınız Neden Bilmeli? · Yapay Zekâ Okuryazarlığı Testi · Yapay Zeka Farkındalık Eğitimi

Yapay zekâ olgunluk modeli (AI Maturity Model)

Bir kurumun yapay zekâ yetkinliğini strateji, veri, teknoloji, insan ve yönetişim gibi boyutlarda seviyelere ayıran değerlendirme çerçevesi. Nereden başlanacağını ve sonraki adımı belirlemeye yardımcı olur.

İlgili: Yapay Zekâ Olgunluk Modeli: Kurumunuz Hangi Seviyede? · Yapay Zekâ Olgunluk Analizi

Makine öğrenmesi

Açıklanabilir yapay zekâ (Explainable AI, XAI)

Bir modelin neden belirli bir sonuç ürettiğini insanların anlayabileceği şekilde gösteren yöntemler. Kredi, sigorta ve işe alım gibi kararlarda hem güven hem regülasyon açısından önemlidir.

İlgili: SHAP · Model Riski ve Model Doğrulama

Anomali tespiti (Anomaly Detection)

Normal davranıştan belirgin şekilde sapan kayıtları bulma. Dolandırıcılık, siber güvenlik olayları ve ekipman arızalarının erken tespitinde kullanılır.

İlgili: Dolandırıcılık Tespitinde Makine Öğrenmesi: Kurallardan Modellere

Aşırı öğrenme (Overfitting)

Modelin eğitim verisini ezberleyip genel örüntü yerine gürültüyü öğrenmesi. Eğitim verisinde çok iyi, yeni veride kötü sonuç verir.

İlgili: Eğitim, doğrulama ve test kümesi (Train/Validation/Test Split) · Çapraz doğrulama (Cross-Validation)

AutoML

Model seçimi, özellik hazırlama ve parametre ayarı gibi adımları otomatikleştiren araçlar. Hızlı başlangıç sağlar; ancak problem tanımı ve veri kalitesi yine insan uzmanlığı gerektirir.

İlgili: Kod Yazmadan Makine Öğrenmesi

Çapraz doğrulama (Cross-Validation)

Veriyi birden çok parçaya bölüp modeli her seferinde farklı bir parçada test ederek başarının daha güvenilir tahmin edilmesini sağlayan yöntem.

İlgili: Aşırı öğrenme (Overfitting)

Denetimli öğrenme (Supervised Learning)

Doğru cevabı (etiketi) bilinen geçmiş örneklerle model eğitme yöntemi. Örneğin geçmişte ödenen ve ödenmeyen kredilerden temerrüt olasılığını tahmin etmek.

İlgili: Sınıflandırma (Classification) · Regresyon (Regression)

Denetimsiz öğrenme (Unsupervised Learning)

Etiket olmadan, verideki yapı ve grupları keşfetmeye yönelik öğrenme. Müşteri segmentasyonu ve anomali tespiti tipik kullanımlardır.

İlgili: Kümeleme ve segmentasyon (Clustering) · Anomali tespiti (Anomaly Detection)

Dengesiz veri (Imbalanced Data)

Bir sınıfın diğerlerine göre çok az olduğu veri; örneğin işlemlerin çok küçük bir kısmının dolandırıcılık olması. Doğru örnekleme ve doğru başarı ölçütü seçimi gerektirir.

İlgili: Kesinlik ve duyarlılık (Precision / Recall)

Eğitim, doğrulama ve test kümesi (Train/Validation/Test Split)

Verinin modeli eğitmek, ayarlarını seçmek ve son başarısını ölçmek için ayrı parçalara bölünmesi. Test kümesi, modelin hiç görmediği veride nasıl davrandığını gösterir; zamana bağlı verilerde zaman dışı (out-of-time) test önemlidir.

İlgili: Kredi Skorlama Modelleri Nasıl Doğrulanır? Pratik Rehber

Gini katsayısı (kredi skorlamada)

Kredi skorlama modellerinin ayırt etme gücünü ölçmek için bankacılıkta yaygın kullanılan ölçüt; Gini = 2 × AUC − 1 olarak hesaplanır.

İlgili: Kredi Skorlama Modelleri Nasıl Doğrulanır? Pratik Rehber · Model Riski ve Model Doğrulama

Kesinlik ve duyarlılık (Precision / Recall)

Kesinlik, modelin pozitif dediği vakaların ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu; duyarlılık, gerçek pozitiflerin ne kadarını yakaladığını gösterir. Dolandırıcılık tespiti gibi dengesiz problemlerde doğruluk (accuracy) yerine bu ölçütlere bakılır.

İlgili: Dengesiz veri (Imbalanced Data) · Dolandırıcılık Tespitinde Makine Öğrenmesi: Kurallardan Modellere

Kredi skorlama (Credit Scoring)

Bir müşterinin kredisini geri ödememe olasılığını tahmin eden modeller. Doğrudan müşteriyi etkileyen kararlar ürettiği için düzenli doğrulama, açıklanabilirlik ve izleme gerektirir.

İlgili: Kredi Skorlama Modelleri Nasıl Doğrulanır? Pratik Rehber · Model Riski ve Model Doğrulama · Yüksek riskli yapay zekâ sistemi

Kümeleme ve segmentasyon (Clustering)

Benzer kayıtları etiket kullanmadan gruplara ayırma. Pazarlamada müşteri segmentleri oluşturmak en yaygın kullanımıdır.

İlgili: Denetimsiz öğrenme (Unsupervised Learning)

Özellik ve özellik mühendisliği (Feature Engineering)

Özellik, modelin girdi olarak kullandığı değişkendir (gelir, son 3 aydaki işlem sayısı gibi). Özellik mühendisliği, ham veriden modelin öğrenmesini kolaylaştıran anlamlı değişkenler türetme işidir.

İlgili: Özellik deposu (Feature Store)

Pekiştirmeli öğrenme (Reinforcement Learning)

Bir ajanın çevresiyle etkileşerek, aldığı ödül ve cezalara göre en iyi davranışı öğrendiği yöntem. Dil modellerinin insan geri bildirimiyle iyileştirilmesinde (RLHF) de kullanılır.

Regresyon (Regression)

Sayısal bir değeri tahmin eden model görevi; örneğin satış miktarı, fiyat veya kayıp tutarı.

İlgili: Zaman serisi tahmini (Forecasting)

ROC eğrisi ve AUC

Bir sınıflandırma modelinin olumlu ve olumsuz vakaları ne kadar iyi ayırdığını tüm eşik değerlerinde özetleyen ölçüt. AUC 0,5 rastgele tahmini, 1 kusursuz ayrımı ifade eder.

İlgili: Gini katsayısı (kredi skorlamada)

SHAP

Oyun teorisindeki Shapley değerlerine dayanan ve her değişkenin tek bir tahmine katkısını hesaplayan yaygın açıklanabilirlik yöntemi.

İlgili: Açıklanabilir yapay zekâ (Explainable AI, XAI)

Sınıflandırma (Classification)

Girdiyi önceden tanımlı sınıflardan birine atayan model görevi: dolandırıcılık var/yok, müşteri ayrılır/ayrılmaz, e-posta konusu gibi.

İlgili: Kesinlik ve duyarlılık (Precision / Recall) · ROC eğrisi ve AUC

Zaman serisi tahmini (Forecasting)

Geçmiş zaman serisi verisinden talep, satış, nakit akışı veya enerji tüketimi gibi gelecekteki değerleri tahmin etme.

İlgili: Makine Öğrenmesi Modelleri

Üretken yapay zekâ ve LLM

Açık ağırlıklı model (Open-Weight Model)

Model ağırlıkları indirilebilen ve kurumun kendi altyapısında çalıştırılabilen dil modeli. Verinin kurum dışına çıkmaması gereken durumlarda on-premise kurulumun temelidir; lisans koşulları modele göre değişir.

İlgili: Şirket İçinde (On-Premise) LLM Kurulumu: Donanım, Model Seçimi ve Maliyet · Kurum İçi (On-Premise) Yapay Zeka Altyapısı

Araç kullanımı (Tool Use / Function Calling)

Dil modelinin cevap üretmek yerine tanımlı bir fonksiyonu veya API'yi çağırmaya karar vermesini sağlayan yetenek. Ajanların dış sistemlerle çalışmasının temelidir.

İlgili: Yapay zekâ ajanı (AI Agent) · MCP (Model Context Protocol)

Bağlam penceresi (Context Window)

Bir dil modelinin tek seferde dikkate alabildiği toplam token miktarı (talimat, doküman, sohbet geçmişi ve cevap dahil). Uzun dokümanlarla çalışırken RAG gibi yöntemlerin gerekip gerekmediğini etkiler.

İlgili: Token · RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim)

Bağlılık (Groundedness)

Bir RAG cevabının gerçekten getirilen doküman parçalarına dayanıp dayanmadığını, modelin bilgi ekleyip eklemediğini gösteren kalite ölçütü.

İlgili: RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim) · Halüsinasyon (Hallucination)

Büyük dil modeli (Large Language Model, LLM)

Çok büyük metin derlemleri üzerinde eğitilmiş, bir metindeki bir sonraki parçayı tahmin ederek dil üreten derin öğrenme modeli. ChatGPT, Claude ve Gemini gibi asistanların temelidir.

İlgili: LLM Uygulama Geliştirme · Üretken Yapay Zeka (GenAI) ve LLM Çözümleri

Çok modlu model (Multimodal Model)

Metin, görsel, ses veya video gibi birden fazla veri türünü girdi veya çıktı olarak işleyebilen model; örneğin bir faturanın fotoğrafını okuyup özetleyen asistan.

Embedding (vektör temsili)

Bir metin parçasının anlamını temsil eden sayı dizisi (vektör). Anlamca benzer metinlerin vektörleri birbirine yakın olur; anlamsal arama ve RAG bu ilkeye dayanır.

İlgili: Vektör veritabanı (Vector Database) · RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim)

Halüsinasyon (Hallucination)

Dil modelinin gerçek olmayan bilgiyi ikna edici ve kendinden emin bir dille üretmesi; uydurma kaynak, rakam veya mevzuat atfı gibi. RAG, doğrulama adımları ve kullanıcı eğitimiyle azaltılır ama tamamen ortadan kalkmaz.

İlgili: RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim) · Bağlılık (Groundedness) · Üretken Yapay Zekayı Güvenli Kullanmak

Hibrit arama (Hybrid Search)

Anlamsal (vektör) arama ile anahtar kelime aramasını birleştiren yöntem. Ürün kodu, madde numarası ve özel isim içeren sorularda yalnızca anlamsal aramadan genellikle daha iyi sonuç verir.

İlgili: RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim)

İnce ayar (Fine-Tuning)

Önceden eğitilmiş bir modeli kuruma veya göreve özel örneklerle ek olarak eğitme. Üslup ve davranış öğretmekte etkilidir; güncel bilgi eklemek için çoğu zaman RAG daha uygundur.

İlgili: RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim) · RAG Nedir? Kurumsal Dokümanlarla Çalışan Yapay Zekâ Asistanı Nasıl Kurulur?

Koruma bariyerleri (Guardrails)

Bir yapay zekâ uygulamasının girdi ve çıktılarını denetleyen kurallar ve filtreler: kişisel veri maskeleme, konu dışı veya zararlı içeriği engelleme, belirli eylemler için onay isteme gibi.

İlgili: Prompt enjeksiyonu (Prompt Injection)

LLM değerlendirmesi (Evals)

Bir dil modeli uygulamasının kalitesini, uzmanların hazırladığı soru–cevap setleri ve otomatik ölçütlerle sistematik olarak test etme. Her model, prompt veya veri değişikliğinden sonra tekrarlanmalıdır.

İlgili: Bağlılık (Groundedness) · LLMOps

MCP (Model Context Protocol)

Yapay zekâ uygulamalarının araçlara ve veri kaynaklarına standart bir yolla bağlanmasını sağlayan açık protokol. Anthropic tarafından 2024'te duyuruldu; kurum sistemleri için bir kez geliştirilen bağlantının farklı yapay zekâ uygulamalarında kullanılmasını sağlar.

İlgili: Yapay Zekâ Ajanları Nedir? Şirketler Ne İçin Kullanıyor?

Nicemleme (Quantization)

Model ağırlıklarını daha düşük sayısal hassasiyetle saklayarak bellek ve donanım ihtiyacını azaltma tekniği. Kurum içi LLM kurulumlarında maliyeti düşürür; kalite etkisi test edilmelidir.

İlgili: GPU · Şirket İçinde (On-Premise) LLM Kurulumu: Donanım, Model Seçimi ve Maliyet

Parçalama (Chunking)

RAG için dokümanların aranabilir parçalara bölünmesi. Parçaların boyutu ve başlık, tablo gibi yapının korunması cevap kalitesini doğrudan etkiler.

İlgili: RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim)

Prompt (komut, istem)

Bir üretken yapay zekâ modeline verilen talimat ve bağlam. Cevabın kalitesi büyük ölçüde prompt'un ne kadar net, bağlamlı ve yapılandırılmış olduğuna bağlıdır.

İlgili: Prompt mühendisliği (Prompt Engineering)

Prompt enjeksiyonu (Prompt Injection)

Modelin işlediği bir metnin (e-posta, web sayfası, doküman) içine gizlenmiş talimatlarla sistemin yönlendirilmesi saldırısı. Özellikle araçlara erişen ajanlarda en önemli güvenlik risklerinden biridir.

İlgili: Yapay zekâ ajanı (AI Agent) · Koruma bariyerleri (Guardrails)

Prompt mühendisliği (Prompt Engineering)

Yapay zekâdan istenen sonucu almak için talimatları sistematik şekilde tasarlama becerisi: rol ve bağlam vermek, formatı tanımlamak, örnek göstermek, sınırları belirtmek ve yinelemek.

İlgili: Prompt Mühendisliği Nedir? İş Hayatında Daha İyi Sonuç İçin 8 Teknik · İş Hayatında Üretken Yapay Zeka

RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim)

Modele soruyu sormadan önce kurumun dokümanlarından ilgili parçaları bulup soruyla birlikte veren mimari. Model cevabı bu parçalara dayanarak ve kaynak göstererek üretir; kurumsal bilgi asistanlarının en yaygın yapısıdır.

İlgili: RAG Nedir? Kurumsal Dokümanlarla Çalışan Yapay Zekâ Asistanı Nasıl Kurulur? · Üretken Yapay Zeka (GenAI) ve LLM Çözümleri · LLM Uygulama Geliştirme

Sıcaklık (Temperature)

Dil modelinin cevaplarındaki rastgeleliği belirleyen ayar. Düşük değerler daha tutarlı ve tekrarlanabilir, yüksek değerler daha yaratıcı ve çeşitli cevaplar üretir.

Sistem talimatı (System Prompt)

Bir yapay zekâ uygulamasında kullanıcı mesajlarından önce modele verilen ve rolünü, kurallarını ve sınırlarını belirleyen kalıcı talimat.

İlgili: Koruma bariyerleri (Guardrails)

Temel model (Foundation Model)

Geniş ve çeşitli veriyle eğitilmiş, pek çok farklı göreve uyarlanabilen büyük model. AB Yapay Zekâ Tüzüğü'nde bu tür modeller için genel amaçlı yapay zekâ modeli kavramı kullanılır.

İlgili: Genel amaçlı yapay zekâ modeli (GPAI)

Token

Dil modellerinin metni işlediği temel birim; bir kelime, kelime parçası veya noktalama işareti olabilir. Model maliyetleri ve bağlam penceresi token sayısıyla ölçülür; Türkçe metinler İngilizceye göre genellikle daha fazla token tutar.

İlgili: Bağlam penceresi (Context Window)

Transformer

2017'de tanıtılan ve dikkat (attention) mekanizmasıyla metindeki kelimeler arasındaki ilişkileri modelleyen sinir ağı mimarisi. Günümüz büyük dil modellerinin neredeyse tamamı bu mimariye dayanır.

İlgili: Büyük dil modeli (Large Language Model, LLM)

Vektör veritabanı (Vector Database)

Embedding'leri saklayan ve bir soruya anlamca en yakın kayıtları hızlıca bulan veritabanı. RAG sistemlerinin arama katmanıdır; erişim yetkileri bu katmanda da uygulanmalıdır.

İlgili: Embedding (vektör temsili) · RAG (Retrieval-Augmented Generation, getirmeyle güçlendirilmiş üretim)

Yapay zekâ ajanı (AI Agent)

Bir hedefe ulaşmak için adımlarını kendisi planlayan, araçları (arama, veritabanı, e-posta, API) kullanarak eylem yapan ve sonucu değerlendirerek devam eden yapay zekâ sistemi. Eylem yapabildiği için yetki ve insan onayı tasarımı kritiktir.

İlgili: Yapay Zekâ Ajanları Nedir? Şirketler Ne İçin Kullanıyor? · Yapay Zeka Ajanları ve İş Süreci Otomasyonu

MLOps ve altyapı

AIOps

BT operasyonlarında olay tespiti, kök neden analizi ve otomatik müdahale için yapay zekâ kullanılması. MLOps'tan farklıdır: AIOps yapay zekâyı BT'ye uygular, MLOps yapay zekâ modellerini işletir.

İlgili: MLOps Nedir? Modeller Neden Canlıya Çıkamıyor?

Amazon Bedrock

AWS'nin, farklı sağlayıcıların temel modellerine tek bir yönetilen servis üzerinden erişim sağlayan üretken yapay zekâ platformu.

İlgili: AWS Danışmanlığı

Amazon SageMaker AI

AWS'nin makine öğrenmesi modellerini geliştirme, eğitme, canlıya alma ve izleme için sunduğu yönetilen platform.

İlgili: AWS Danışmanlığı · MLOps ve LLMOps

CI/CD (Sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat)

Kod değişikliklerinin otomatik olarak test edilip birleştirildiği (CI) ve canlı ortama otomatik olarak taşındığı (CD) süreç. ML'de veri ve model testleriyle genişletilir.

İlgili: DevOps

Deney takibi (Experiment Tracking)

Her model denemesinin kullanılan veri, kod, parametre ve sonuçlarıyla birlikte kaydedilmesi. Hangi modelin neden seçildiğini sonradan açıklayabilmeyi sağlar.

İlgili: Model kaydı (Model Registry)

DevOps

Yazılım geliştirme ve operasyon ekiplerinin birlikte çalışarak yazılımı sık, güvenli ve otomatik şekilde teslim etmesini sağlayan kültür ve uygulamalar. MLOps'un temelini oluşturur.

İlgili: DevOps Danışmanlığı · DevOps ve AWS Temelleri

GPU

Paralel hesaplamaya uygun grafik işlemcisi. Derin öğrenme modellerinin eğitimi ve büyük dil modellerinin çalıştırılması için temel donanımdır; kurum içi LLM kurulumlarında en büyük maliyet kalemidir.

İlgili: Kurum İçi (On-Premise) Yapay Zeka Altyapısı · Şirket İçinde (On-Premise) LLM Kurulumu: Donanım, Model Seçimi ve Maliyet

Kavram kayması (Concept Drift)

Girdi ile hedef arasındaki ilişkinin değişmesi; örneğin dolandırıcıların yöntem değiştirmesiyle eski örüntülerin geçerliliğini yitirmesi. Genellikle yeniden eğitim gerektirir.

İlgili: Veri kayması (Data Drift)

Konteyner ve Kubernetes

Konteyner, uygulamayı tüm bağımlılıklarıyla birlikte her ortamda aynı şekilde çalışacak biçimde paketler (ör. Docker). Kubernetes, çok sayıda konteynerin ölçeklenmesini ve yönetimini otomatikleştiren platformdur.

İlgili: DevOps

LLMOps

MLOps ilkelerinin dil modeli uygulamalarına uyarlanması: prompt ve model sürümleme, değerlendirme setleri, maliyet ve gecikme takibi, güvenlik kontrolleri ve kullanım izleme.

İlgili: MLOps ve LLMOps · LLM değerlendirmesi (Evals)

MLOps

Makine öğrenmesi modellerinin geliştirme, test, canlıya alma, izleme ve yeniden eğitim süreçlerini otomatikleştiren ve standartlaştıran uygulamalar bütünü. Modellerin tek seferlik projeler değil, sürdürülebilir ürünler olmasını sağlar.

İlgili: MLOps Nedir? Modeller Neden Canlıya Çıkamıyor? · MLOps Olgunluk Analizi · MLOps ve LLMOps · MLOps: Modeli Üretime Almak

MLOps olgunluk seviyeleri

Bir kurumun model geliştirme ve işletme süreçlerinin ne kadar otomatik ve tekrarlanabilir olduğunu, elle yapılan işlerden tam otomasyona uzanan seviyelerle tanımlayan çerçeve.

İlgili: MLOps Olgunluk Seviyeleri: Seviye 0'dan 4'e Yol Haritası · MLOps Olgunluk Analizi

Model izleme (Model Monitoring)

Canlıdaki modelin girdi verisini, tahminlerini ve iş sonuçlarını sürekli takip ederek performans düşüşünü erkenden fark etme.

İlgili: Veri kayması (Data Drift) · MLOps ve LLMOps

Model kaydı (Model Registry)

Onaylanan model sürümlerinin, meta verileri ve onay durumlarıyla birlikte saklandığı merkezi depo. Hangi sürümün canlıda olduğunu ve geri dönüşü yönetmeyi kolaylaştırır.

İlgili: Deney takibi (Experiment Tracking) · MLOps

Model servis etme (Model Serving)

Eğitilmiş bir modelin uygulamaların çağırabileceği bir servis (genellikle API) olarak canlıya alınması; anlık veya toplu (batch) olabilir.

İlgili: Çıkarım (Inference) · Entegrasyon ve Veri Hatları

On-premise (kurum içi) kurulum

Yazılım ve modellerin kurumun kendi veri merkezinde veya kontrolündeki altyapıda çalıştırılması. Verinin dışarı çıkamadığı bankacılık ve kamu gibi sektörlerde tercih edilir.

İlgili: Bankalarda GenAI: On-Premise mi, Bulut mu? · Kurum İçi (On-Premise) Yapay Zeka Altyapısı

Özellik deposu (Feature Store)

Model değişkenlerinin bir kez tanımlanıp eğitimde ve canlıda aynı şekilde kullanılmasını sağlayan merkezi sistem. Eğitim ve canlı ortam arasındaki tutarsızlıkları azaltır.

İlgili: Özellik ve özellik mühendisliği (Feature Engineering)

Veri hattı (Data Pipeline)

Verinin kaynak sistemlerden alınıp temizlendiği, dönüştürüldüğü ve modele ya da raporlamaya hazır hale getirildiği otomatik akış.

İlgili: Entegrasyon ve Veri Hatları

Veri kayması (Data Drift)

Canlı ortama gelen verinin dağılımının, modelin eğitildiği veriden zamanla farklılaşması. Örneğin ekonomik koşullar değiştiğinde müşteri profillerinin değişmesi.

İlgili: Kavram kayması (Concept Drift) · Model izleme (Model Monitoring)

Yönetişim, risk ve regülasyon

AB Yapay Zekâ Tüzüğü (EU AI Act)

Yapay zekâ sistemlerini risk düzeyine göre düzenleyen Avrupa Birliği tüzüğü (2024/1689). Çıktısı AB'de kullanılan sistemleri de kapsadığı için AB'ye ürün veya hizmet sunan Türk şirketlerini de etkileyebilir.

İlgili: AB Yapay Zekâ Tüzüğü Türk Şirketlerini Nasıl Etkiler? 2026 Güncel Takvim · AB Yapay Zekâ Tüzüğü Kapsam Analizi

Anonimleştirme ve takma adlandırma

Anonimleştirme, verinin hiçbir şekilde bir kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmesidir. Takma adlandırmada (pseudonymisation) ise kimlik bilgileri bir kodla değiştirilir ama ek bilgiyle geri ilişkilendirilebilir; bu nedenle veri hâlâ kişisel veri sayılır.

İlgili: KVKK (6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu)

Genel amaçlı yapay zekâ modeli (GPAI)

AB Yapay Zekâ Tüzüğü'nde, çok çeşitli görevleri yerine getirebilen ve farklı sistemlere entegre edilebilen modeller (büyük dil modelleri gibi). Bu modellerin sağlayıcılarına dokümantasyon ve şeffaflık yükümlülükleri getirilir.

İlgili: Temel model (Foundation Model) · AB Yapay Zekâ Tüzüğü Türk Şirketlerini Nasıl Etkiler? 2026 Güncel Takvim

İnsan gözetimi (Human Oversight / Human-in-the-Loop)

Yapay zekâ çıktılarının kritik kararlarda bir insan tarafından incelenmesi, onaylanması veya gerektiğinde durdurulabilmesi. Yüksek riskli sistemlerde ve eylem yapan ajanlarda temel kontroldür.

İlgili: Yüksek riskli yapay zekâ sistemi · Yapay zekâ ajanı (AI Agent)

ISO/IEC 42001

Yapay zekâ yönetim sistemi için uluslararası standart. Kurumların yapay zekâyı politika, risk değerlendirmesi, kontroller ve sürekli iyileştirmeyle sistematik şekilde yönetmesi için çerçeve sunar; akredite kuruluşlarca belgelendirilebilir.

İlgili: ISO/IEC 42001 Nedir? Şirketiniz İçin Gerekli mi? · Yapay Zeka Yönetişimi ve Uyum

KVKK (6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu)

Türkiye'de kişisel verilerin işlenmesini düzenleyen kanun. Yapay zekâ araçlarına kişisel veri girilmesi, model eğitiminde kişisel veri kullanılması ve verinin yurt dışındaki servislere aktarılması KVKK kapsamında değerlendirilir.

İlgili: Çalışanlar ChatGPT Kullanırken Nelere Dikkat Etmeli? KVKK Işığında 10 Kural · Yurt dışına veri aktarımı

Model doğrulama (Model Validation)

Bir modelin kavramsal sağlamlığının, veri kalitesinin, performansının ve kararlılığının modeli geliştirenlerden bağımsız bir ekip tarafından incelenmesi.

İlgili: Kredi Skorlama Modelleri Nasıl Doğrulanır? Pratik Rehber · Model Riski ve Model Doğrulama

Model riski (Model Risk)

Hatalı tasarlanmış, yanlış kullanılmış veya zamanla bozulmuş bir modelin yol açabileceği finansal, operasyonel veya itibar kaybı riski. Bankacılıkta model envanteri, bağımsız doğrulama ve izleme ile yönetilir.

İlgili: Model Riski ve Model Doğrulama · Model doğrulama (Model Validation)

NIST AI RMF (Yapay Zekâ Risk Yönetimi Çerçevesi)

ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün (NIST) gönüllü kullanım için yayımladığı çerçeve. Yapay zekâ risklerini Yönet (Govern), Haritala (Map), Ölç (Measure) ve Yönet/Müdahale et (Manage) işlevleriyle ele alır.

İlgili: Yapay zekâ yönetişimi (AI Governance)

Önyargı (Bias)

Bir modelin belirli grupları sistematik olarak avantajlı veya dezavantajlı duruma düşürmesi. Çoğu zaman geçmiş kararları yansıtan eğitim verisinden kaynaklanır; işe alım ve kredi gibi alanlarda ayrımcılık riski yaratır.

İlgili: Sorumlu yapay zekâ (Responsible AI)

Risk sınıfları (AB Yapay Zekâ Tüzüğü)

Tüzüğün yapay zekâ sistemlerini ayırdığı dört düzey: yasaklı uygulamalar, yüksek riskli sistemler, şeffaflık yükümlülüğü olan sınırlı riskli sistemler ve ek yükümlülüğü olmayan minimal riskli sistemler.

İlgili: AB Yapay Zekâ Tüzüğü Risk Sınıfları: Sisteminiz Hangi Sınıfta? · AB Yapay Zekâ Tüzüğü Kapsam Analizi

Sağlayıcı ve uygulayıcı (Provider / Deployer)

AB Yapay Zekâ Tüzüğü'nde sağlayıcı, sistemi geliştiren veya kendi adıyla piyasaya süren taraftır; uygulayıcı, sistemi kendi faaliyetlerinde kullanan taraftır. Yükümlülükler bu role göre değişir.

İlgili: AB Yapay Zekâ Tüzüğü Kapsam Analizi

Şeffaflık yükümlülüğü

Kişilerin bir yapay zekâ ile etkileşimde olduğunu veya bir içeriğin yapay zekâ ile üretildiğini bilmesini sağlama yükümlülüğü; örneğin sohbet botlarında kullanıcının bilgilendirilmesi.

İlgili: Risk sınıfları (AB Yapay Zekâ Tüzüğü)

Sorumlu yapay zekâ (Responsible AI)

Yapay zekânın adil, şeffaf, güvenli, mahremiyete saygılı ve hesap verebilir şekilde geliştirilmesi ve kullanılması ilkeleri.

İlgili: Sorumlu Yapay Zeka, Regülasyon ve Veri Güvenliği

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı (2026–2030)

Türkiye'nin yapay zekâ alanındaki hedeflerini ve eylemlerini belirleyen ve Cumhurbaşkanlığı genelgesiyle yürürlüğe giren plan. Öne çıkan başlıkları; farkındalık ve nitelikli insan kaynağı, veri ve hesaplama altyapısı ile kamuda ve özel sektörde yapay zekâ uygulamalarının yaygınlaştırılmasıdır.

İlgili: Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı 2026–2030: Şirketler İçin Ne Anlama Geliyor?

Veri yerelleştirme (Data Residency)

Verinin belirli bir ülke sınırları içinde saklanması ve işlenmesi gerekliliği. Bankacılık gibi düzenlenen sektörlerde altyapı seçimini (bulut veya kurum içi) doğrudan etkiler.

İlgili: Bankalarda GenAI: On-Premise mi, Bulut mu? · On-premise (kurum içi) kurulum

Yapay zekâ envanteri (AI Inventory)

Kurumda kullanılan ve geliştirilen tüm yapay zekâ sistemlerinin amacı, sahibi, kullandığı veri ve risk düzeyiyle birlikte tutulan listesi. Risk sınıflandırması ve regülasyon uyumunun başlangıç noktasıdır.

İlgili: Yapay Zekâ Envanteri Şablonu · Yapay Zeka Yönetişimi ve Uyum

Yapay zekâ kullanım politikası (AI Acceptable Use Policy)

Çalışanların hangi yapay zekâ araçlarını, hangi verilerle ve hangi kurallarla kullanabileceğini belirleyen kurum içi politika. Yapay zekâ yönetişiminin genellikle ilk adımıdır.

İlgili: Yapay Zekâ Kullanım Politikası Şablonu · Şirketler İçin Yapay Zekâ Kullanım Politikası Nasıl Yazılır?

Yapay zekâ yönetişimi (AI Governance)

Kurumda yapay zekânın nasıl seçileceğini, geliştirileceğini, kullanılacağını ve denetleneceğini belirleyen roller, politikalar, süreçler ve kontroller bütünü.

İlgili: Yapay Zeka Yönetişimi ve Uyum · Sorumlu Yapay Zeka, Regülasyon ve Veri Güvenliği

Yüksek riskli yapay zekâ sistemi

AB Yapay Zekâ Tüzüğü'nde kişilerin sağlığını, güvenliğini veya temel haklarını önemli ölçüde etkileyebilecek sistemler; örneğin kredi değerliliği değerlendirmesi ve işe alımda kullanılan sistemler. Risk yönetimi, veri kalitesi, kayıt tutma ve insan gözetimi gibi yükümlülükler getirir.

İlgili: AB Yapay Zekâ Tüzüğü Risk Sınıfları: Sisteminiz Hangi Sınıfta? · İnsan gözetimi (Human Oversight / Human-in-the-Loop)

Yurt dışına veri aktarımı

Kişisel verilerin Türkiye dışındaki sunuculara veya kişilere aktarılması. Yurt dışında çalışan yapay zekâ servislerine kişisel veri girmek de bu kapsamdadır; KVKK'nın 2024'te değişen 9. maddesindeki şartlara tabidir.

İlgili: KVKK (6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) · Veri yerelleştirme (Data Residency)