AI Lab

Teknik derinliği ve stratejik AI bakışını tek yüzeyde topla.

Bu alan, kişisel uzmanlığını ürün, araştırma ve pazar perspektifiyle görünür kılan içerik merkezi olarak konumlanır.

Şimdiki odak

Son makaleler

AI Lab'den yeni içerikler

Deepcision'ın AI konu merkezlerinde yakın zamanda yayımlanan rehber ve analizler.

AI Temelleri ve Kavramlartr29 Tem 2026

Tokenization Nedir, Nasıl Çalışır?

Makaleyi oku

Temel AI terminolojisini, ana kavramları ve modern AI sistemlerinde bu parçaların nasıl bağlandığını anlaşılır biçimde ele alan içerikler.

Yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme, üretken AI ve LLM kavramlarının net ayrımları
Model, eğitim, çıkarım, token, bağlam penceresi ve embedding gibi temel terimlerin açıklamaları
RAG, fine-tuning, araç kullanımı ve AI agent yaklaşımlarının ne zaman ve neden kullanıldığı

Model mimarilerini, değerlendirme çerçevelerini ve üretim sistemlerini teknik derinlikle açan içerikler.

Makine öğrenmesi, derin öğrenme, NLP ve LLM mimarileri üzerine analitik incelemeler
RAG sistemleri, fine-tuning, değerlendirme ve optimizasyon stratejileri
MLOps, deployment ve veri boru hattı kararlarının uygulamalı kırılımı

Yapay zeka regülasyonlarını, güvenlik sorumluluklarını ve etik sınırları teknik doğrulukla ele alan içerikler.

AB AI Act, veri yönetişimi ve sektör bazlı uyum gereksinimlerinin pratik etkileri
Etik yapay zeka, model güvenliği, risk sınıflandırması ve denetim çerçeveleri
Kurumsal AI projelerinde sorumluluk, şeffaflık ve güven inşası üzerine teknik değerlendirmeler

AI araçlarını, üretkenlik katmanlarını ve pazardaki marka konumlarını karşılaştırmalı biçimde inceleyen içerikler.

OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity, Midjourney ve benzeri oyuncuların ürün-strateji analizi
Ajans, ekip ve bireysel kullanım için araç stack karşılaştırmaları
Gerçek iş akışlarında hangi aracın neyi iyi yaptığına dair karar odaklı değerlendirmeler

LLM ve multimodal model ailelerini benchmark, kullanım senaryosu ve maliyet açısından değerlendiren incelemeler.

GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok ve açık kaynak model aileleri arasında görev bazlı kıyaslar
Akıl yürütme, hız, tool-use, kod üretimi ve uzun bağlam performanslarının incelenmesi
Belirli kullanım senaryoları için hangi modelin neden tercih edilmesi gerektiğine dair net yorumlar

Sonraki iterasyonlarda bu alan vaka analizleri, rehberler ve hizmet dönüşüm yüzeyleriyle genişleyecek.