turkce-yapay-zeka-terimleri/oneriler.md at master · deeplearningturkiye/turkce-yapay-zeka-terimleri · GitHub
Code Issues 1 Pull requests 3 Projects 1 Insights
6f6c759 Sep 21, 2018
iremsusavas Update oneriler.md
449 lines (274 sloc) 8.71 KB
SÖZLÜKTE YER ALMAYANLAR
Aşağıdaki kelime ya da kelime gruplarının Türkçe karşılıkları sözlükte yer almamaktadır.
ÖNERİ: düşman, hasım, çekişmeli
Encoder kelimesinin TDK sözlüğünde karşılığı kodlayıcı olarak belirtilmektedir.
ÖNERİ: kendiliğinden kodlayıcı
ÖNERİ: sınırlayıcı kutu
ÖNERİ: bilgisayarlı görme, bilgisayarlı görü
ÖNERİ: iri taneli (Her biri çok fazla veri tutan daha az nesne)
ÖNERİ: sonlu tamamlayıcı
Sözlükte convolution, evrişim olarak çevrilmiştir.
ÖNERİ: evrişimli sinir ağları
ÖNERİ: veri artırma
dropout TÜBA'da güç sönümü olarak geçmektedir. Yapay zeka alanında elektronikle ilgili bu çevirinin uygun olmadığı düşünülmektedir.
routing* kelimesi TÜBA'da rotalama TDK'da ise yöneltilme olarak çevrilmiştir.
ÖNERİ: devingen yönlendirme, devingen rotalama
ÖNERİ: özyerleşik,yerleştirme - Hacettepe Unv. Multimedia Information Retrieval Lab önerisidir.
TDK ÖNERİ:Topluluk Yöntemleri
Örnek: Topluluk metotları, bir optimal tahmin modelini üretmek için birkaç temel modeli birleştiren bir makine öğrenmesi tekniğidir.
ÖNERİ: esnek ağ
feature TDK'da özellik TÜBA'da ise öznitelik olarak çevrilmiştir.
ÖNERİ: öznitelik sunumu
ÖNERİ: ileri besleme
ÖNERİ: İnce Taneli(Her biri daha az veri tutan daha fazla nesne)
framework TDK'da ve TÜBA'da çatı biçiminde çevrilmiştir.
ÖNERİ: tam duyarlılık
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
ÖNERİ: Mutlak En İyi
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.
ground truth TDK'da kesin referans TÜBA'da gerçek referans değer şeklinde çevrilmiştir.
ÖNERİ: gerçek referans değer
ÖNERİ: yarım duyarlılık
ÖNERİ: Üst değişken
ÖNERİ: karakteristik nokta saptama
ÖNERİ: kement bağıntı
ÖNERİ: doğrusal bağıntı
ÖNERİ: yerseme (yerini saptama)
ÖNERİ: yerel minimum
ÖNERİ: yerel maksimum
ÖNERİ: yapısal bağıntı
long short term memory (LTSM)
ÖNERİ: Uzun-Kısa Süreli Bellek
ÖNERİ: ortalama kesinlik,ortalama duyarlılık
Multi Layer Perceptron(MLP)
ÖNERİ: çok katmanlı algılayıcı
TDK pooling kelimesinin karşılığı TÜBA'da ortaklama olarak geçmektedir.
predictor TDK'da yordamlayıcı TÜBA'da bağımsız değişken şeklinde çevrilmiştir.
ÖNERİ: bağımsız değişken
ÖNERİ: rastgele orman
ÖNERİ: doğrultulmuş doğrusal birim
ÖNERİ: bayır bağıntı
ÖNERİ: anlaşarak yönlendirme
ÖNERİ: 'güncel olan en iyi durum'
ÖNERİ: adım kaydırma
ÖNERİ: Sıkıştırma İşlevi
ÖNERİ: 'türevlenebilir maximum,yumuşatılmış maximum'
ÖNERİ: tek tipleştirmek, belirli bir forma getirmek
ÖNERİ: standartlaştırma, türdeş yapma
ÖNERİ: Örnek uygulamalar, eğitim belgelendirmeleri
ÖNERİ: Sık Örnekleme
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 kelimesinin karşılığı TÜBA'da yanlılık olarak geçmektedir.
ÖNERİ: yanlılık değeri
condense kelimesinin karşılığı TDK'da yoğunlaştırmak olarak geçmektedir. Sözlükte ise seyrek olarak çevrildiği görülmektedir.
confusion matrix kelimesinin karşılığı TÜBA'da hata matrisi olarak geçmektedir.
ÖNERİ: sınıflandırma matrisi
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.
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 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.
TDK semantics kelimesinin karşılığı TÜBA'da anlambilimsel ağ olarak geçmektedir.
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"