Yanlış, uydurma veya kasıtlı olarak yanıltıcı bilgileri ileten veya içeren haberler olarak tanımlanan sahte haberler, matbaanın ortaya çıkışından bu yana ortalıktaydı. Sahte haberlerin ve dezenformasyonun çevrimiçi olarak hızla yayılması yalnızca halkı yanıltıcı olmakla kalmıyor, aynı zamanda toplum, politika, ekonomi ve kültür üzerinde de derin bir etkiye sahip olabiliyor. Örnekler şunları içerir:
- Medyaya güvensizliğin geliştirilmesi
- Demokratik süreci baltalamak
- Yanlış veya itibarsız bilimin yayılması (örneğin, vax karşıtı hareket)
Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimindeki (ML) ilerlemeler, sahte haber oluşturmaya ve paylaşmaya yönelik araçların geliştirilmesini daha da kolaylaştırdı. İlk örnekler arasında, sahte haberlerin yayılmasının ilk aşamasını güçlendiren gelişmiş sosyal botlar ve otomatik hesaplar yer alıyor. Genel olarak bu tür hesapların insan mı yoksa bot mu olduğunu belirlemek kamuoyu açısından önemsiz değildir. Ayrıca sosyal botlar yasa dışı araçlar değildir ve birçok şirket, pazarlama stratejilerinin bir parçası olarak bunları yasal olarak satın almaktadır. Bu nedenle sosyal botların kullanımını sistematik olarak engellemek kolay değil.
Üretken yapay zeka alanındaki son keşifler, büyük dil modelleri (LLM'ler) yardımıyla metinsel içeriğin benzeri görülmemiş bir hızda üretilmesini mümkün kılıyor. LLM'ler 1 milyarın üzerinde parametreye sahip üretken yapay zeka metin modelleridir ve yüksek kaliteli metnin sentezinde kolaylaştırılmıştır.
Bu yazıda, yaygın olarak karşılaşılan sahte haberleri tespit etme sorununu çözmek için Yüksek Lisans'ı nasıl kullanabileceğinizi araştırıyoruz. Yüksek Lisans'ların bu görev için yeterince gelişmiş olduğunu, özellikle de aşağıdaki gibi geliştirilmiş ipucu teknikleri varsa öneriyoruz. Düşünce Zinciri ve Tepki bilgi alma araçlarıyla birlikte kullanılır.
Bunu bir yaratarak gösteriyoruz Dil Zinciri Bir haber verildiğinde, haberin doğru mu yoksa sahte mi olduğunu doğal dil kullanarak kullanıcıya bildiren uygulama. Çözüm ayrıca şunları kullanır: Amazon Ana KayasıAmazon'un ve üçüncü taraf model sağlayıcılarının temel modellerine (FM'ler) AWS Yönetim Konsolu ve API'ler.
Yüksek Lisans ve sahte haberler
Sahte haber olgusu internetin ve daha spesifik olarak sosyal medyanın ortaya çıkışıyla birlikte hızla gelişmeye başladı.Nielsen ve arkadaşları, 2017). Sosyal medyada sahte haberler bir kullanıcının ağında hızla paylaşılabiliyor ve bu durum kamuoyunun yanlış kolektif görüş oluşturmasına yol açabiliyor. Buna ek olarak, insanlar genellikle sahte haberlerin propagandasını dürtüsel bir şekilde yapıyor ve eğer haber kendi kişisel normlarına uyuyorsa içeriğin gerçekliğini göz ardı ediyor.Tsipursky ve ark. 2018). Sosyal bilimlerde yapılan araştırmalar, bilişsel önyargının (doğrulama yanlılığı, çoğunluk etkisi ve seçimi destekleyici yanlılık), sahte haberlerin hem oluşturulması hem de tüketilmesi açısından irrasyonel kararlar alınmasında en önemli faktörlerden biri olduğunu öne sürmektedir.Kim ve arkadaşları, 2021). Bu aynı zamanda haber tüketicilerinin bilgiyi yalnızca inançlarını güçlendirme yönünde paylaştıkları ve tükettikleri anlamına da gelmektedir.
Üretken yapay zekanın metinsel ve zengin içeriği benzeri görülmemiş bir hızda üretme gücü, sahte haber sorununu daha da kötüleştiriyor. Bahsetmeye değer bir örnek, çeşitli görüntüleri orijinal bir videoda birleştirerek farklı bir video oluşturan deepfake teknolojisidir. Yüksek Lisans'lar, insan aktörlerin dezenformasyon niyetinin yanı sıra yepyeni bir dizi zorluk da ekliyor:
- Gerçek hatalar – LLM'lerin, eğitimlerinin doğası ve bir cümlede sonraki kelimeleri oluştururken yaratıcı olma yetenekleri nedeniyle, olgusal hatalar içerme riski yüksektir. LLM eğitimi, eksik girdili bir modeli tekrar tekrar sunmaya, ardından boşlukları doğru şekilde doldurana kadar ML eğitim tekniklerini kullanmaya, böylece dil yapısını ve dile dayalı bir dünya modelini öğrenmeye dayanır. Sonuç olarak, LLM'ler harika kalıp eşleştiriciler ve yeniden birleştiriciler ("stokastik papağanlar") olmasına rağmen, mantıksal akıl yürütme veya matematiksel çıkarım gerektiren bir dizi basit görevde başarısız olurlar ve yanıtları halüsinasyona uğratabilirler. Ayrıca sıcaklık, bir cümlede sonraki kelimeyi oluştururken modelin davranışını kontrol eden LLM giriş parametrelerinden biridir. Daha yüksek bir sıcaklık seçildiğinde model, daha rastgele bir yanıt sağlayacak şekilde daha düşük olasılıklı bir kelime kullanacaktır.
- Uzun – Oluşturulan metinler uzun olma eğilimindedir ve bireysel gerçekler için açıkça tanımlanmış ayrıntı düzeyinden yoksundur.
- Doğruluk kontrolü eksikliği – Metin oluşturma sürecinde doğruluk kontrolü için standartlaştırılmış bir araç mevcut değildir.
Genel olarak, insan psikolojisi ile yapay zeka sistemlerinin sınırlamalarının birleşimi, sahte haberlerin ve yanlış bilgilerin çevrimiçi olarak yayılması için mükemmel bir fırtına yarattı.
Çözüme genel bakış
Yüksek Lisans'lar dil oluşturma, anlama ve birkaç adımda öğrenme konularında olağanüstü yetenekler sergiliyor. İnternetten alınan, doğal dilin kalitesinin ve doğruluğunun garanti edilemeyeceği geniş bir metin külliyatı üzerinde eğitilirler.
Bu yazıda, hem Düşünce Zinciri hem de Re-Act (Akıl Yürütme ve Harekete Geçme) hızlı yaklaşımlarına dayalı olarak sahte haberleri tespit etmek için bir çözüm sunuyoruz. Öncelikle bu iki hızlı mühendislik tekniğini tartışacağız, ardından bunların LangChain ve Amazon Bedrock kullanılarak uygulanmasını göstereceğiz.
Aşağıdaki mimari diyagram sahte haber dedektörümüze yönelik çözümü özetlemektedir.
Bir alt kümesini kullanıyoruz ATEŞ veri kümesi Bir ifadeyi ve bu ifadeyle ilgili yanlış, doğru veya doğrulanamayan iddiaları belirten temel gerçeği içeren (Thorne J. ve diğerleri, 2018).
İş akışı aşağıdaki adımlara ayrılabilir:
- Kullanıcı sahte mi yoksa doğru mu olduğunu kontrol etmek için ifadelerden birini seçer.
- Açıklama ve sahte haber tespit görevi istemin içine dahil edilmiştir.
- İstem, Amazon Bedrock'ta FM'yi çağıran LangChain'e iletilir.
- Amazon Bedrock, kullanıcı isteğine Doğru veya Yanlış ifadesiyle bir yanıt döndürür.
Bu yazıda Anthrophic'in (anthropic.claude-v2) Claude v2 modelini kullanıyoruz. Claude Anthropic'in güvenilir, yorumlanabilir ve yönlendirilebilir yapay zeka sistemleri oluşturmaya yönelik araştırmasına dayanan üretken bir LLM'dir. Anayasal yapay zeka ve zararsızlık eğitimi gibi teknikler kullanılarak oluşturulan Claude, düşünceli diyalog, içerik oluşturma, karmaşık akıl yürütme, yaratıcılık ve kodlama konularında uzmandır. Ancak Amazon Bedrock'u ve çözüm mimarimizi kullanarak, Amazon Bedrock tarafından sağlanan diğer FM'ler arasından seçim yapma esnekliğine de sahip oluyoruz. Amazon, AI21lab'lar, tutarlı, ve Kararlılık.ai.
Uygulama detaylarını aşağıdaki bölümlerde bulabilirsiniz. Kaynak kodu şu adreste mevcuttur: GitHub deposu.
Önkoşullar
Bu eğitim için Linux, Mac veya Linux için Windows Alt Sisteminde Python 3.9 veya daha yenisinin yüklü olduğu bir bash terminaline ve bir AWS hesabına ihtiyacınız vardır.
Ayrıca bir Amazon SageMaker Stüdyosu not defteri, bir AWS Bulut9 örneğin veya bir Amazon Elastik Bilgi İşlem Bulutu (Amazon EC2) örneği.
Amazon Bedrock API'sini kullanarak sahte haber algılamayı devreye alın
Çözüm, şu adresten erişilebilen Amazon Bedrock API'sini kullanıyor: AWS Komut Satırı Arayüzü (AWS CLI), Python için AWS SDK (Boto3), Ya da bir Amazon Adaçayı Yapıcı not defteri. Bakın Amazon Bedrock Kullanıcı Kılavuzu daha fazla bilgi için. Bu yazı için AWS SDK for Python aracılığıyla Amazon Bedrock API'sini kullanıyoruz.
Amazon Bedrock API ortamını kurun
Amazon Bedrock API ortamınızı kurmak için aşağıdaki adımları tamamlayın:
- En son Boto3'ü indirin veya yükseltin:
- kullanarak AWS kimlik bilgilerini yapılandırdığınızdan emin olun.
aws configure
komut verin veya bunları Boto3 istemcisine iletin. - Son sürümünü yükleyin Dil Zinciri:
Artık aşağıdaki Python kabuk betiğini kullanarak kurulumunuzu test edebilirsiniz. Betik, Boto3'ü kullanarak Amazon Bedrock istemcisini başlatır. Daha sonra, list_foundation_models
Kullanıma hazır temel modellerin listesini almak için API.
Önceki komutu başarıyla çalıştırdıktan sonra Amazon Bedrock'tan FM'lerin listesini almalısınız.
Hızlı zincirleme çözümü olarak LangChain
Belirli bir cümleye ilişkin sahte haberleri tespit etmek için sıfır atışlı Düşünce Zinciri akıl yürütme sürecini takip ediyoruz (Wei J. ve diğerleri, 2022), aşağıdaki adımlardan oluşur:
- Başlangıçta model, verilen haberler hakkında bir açıklama oluşturmaya çalışır.
- Model, madde işaretli iddiaların bir listesini oluşturur.
- Her iddia için model, iddianın doğru mu yanlış mı olduğunu belirler. Bu metodolojiyi kullanarak modelin bir karara varmak için yalnızca kendi iç bilgisine (eğitim öncesi aşamada hesaplanan ağırlıklar) dayandığını unutmayın. Bilgiler bu noktada herhangi bir dış veriye göre doğrulanmamıştır.
- Gerçekler göz önüne alındığında model, bilgi isteminde verilen ifade için DOĞRU veya YANLIŞ yanıtını verir.
Bu adımları gerçekleştirmek için dil modelleriyle desteklenen uygulamalar geliştirmeye yönelik bir çerçeve olan LangChain'i kullanıyoruz. Bu çerçeve, gelişmiş kullanım senaryoları oluşturmak için çeşitli bileşenleri bir araya getirerek FM'leri güçlendirmemize olanak tanır. Bu çözümde yerleşik olanı kullanıyoruz Basit Sıralı Zincir LangChain'de basit bir sıralı zincir oluşturmak için. Bu çok kullanışlıdır çünkü bir zincirden çıktıyı alıp diğerine girdi olarak kullanabiliriz.
Amazon Bedrock, LangChain ile entegre olduğundan, bunu yalnızca model_id
Amazon Bedrock nesnesini başlatırken. Gerektiğinde model çıkarım parametreleri şu şekilde sağlanabilir: model_kwargs
argüman, örneğin:
- maxTokenCount – Oluşturulan yanıttaki maksimum jeton sayısı
- Durdurma Sıraları – Model tarafından kullanılan durdurma sırası
- sıcaklık – 0-1 arasında değişen bir değer; 0 en belirleyici, 1 ise en yaratıcıdır.
- üst – 0-1 arasında değişen ve potansiyel seçimlerin olasılığına dayalı olarak token seçimlerini kontrol etmek için kullanılan bir değer
Amazon Bedrock temel modelini ilk kez kullanıyorsanız, model listesinden seçim yaparak modele erişim talep ettiğinizden emin olun. Model erişimi Amazon Bedrock konsolundaki sayfa, bizim durumumuzda Anthropic'in claude-v2'sidir.
Aşağıdaki fonksiyon, sahte haberlerin tespiti için daha önce bahsettiğimiz Düşünce Zinciri istem zincirini tanımlamaktadır. İşlev, Amazon Bedrock nesnesini (llm) ve kullanıcı istemini (q) bağımsız değişken olarak alır. LangChain'in İstem Şablonu işlevsellik burada bilgi istemleri oluşturmaya yönelik bir tarifi önceden tanımlamak için kullanılır.
Aşağıdaki kod daha önce tanımladığımız fonksiyonu çağırır ve cevabı sağlar. Açıklama şu: TRUE
or FALSE
. TRUE
sağlanan beyanın doğru gerçekleri içerdiği anlamına gelir ve FALSE
ifadenin en az bir yanlış bilgi içerdiği anlamına gelir.
Aşağıdaki çıktıda bir ifade ve model yanıtı örneği verilmiştir:
ReAct ve araçlar
Önceki örnekte model, ifadenin yanlış olduğunu doğru bir şekilde tanımladı. Ancak sorgunun tekrar gönderilmesi modelin gerçeklerin doğruluğunu ayırt edemediğini gösterir. Model, kendi eğitim belleğinin ötesinde ifadelerin doğruluğunu doğrulayacak araçlara sahip değildir; dolayısıyla aynı istemin daha sonraki çalıştırmaları, onun sahte ifadeleri yanlış olarak doğru olarak etiketlemesine yol açabilir. Aşağıdaki kodda aynı örneğin farklı bir çalıştırması vardır:
Doğruluğu garanti etmeye yönelik tekniklerden biri ReAct'tır. Tepki (Yao S. ve diğerleri, 2023), temel modelini bir aracının eylem alanıyla güçlendiren hızlı bir tekniktir. Bu yazıda ve ReAct makalesinde eylem alanı, basit bir Wikipedia web API'sinden arama, arama ve bitirme eylemlerini kullanarak bilgi almayı gerçekleştirir.
Düşünce Zinciri ile karşılaştırıldığında ReAct'i kullanmanın ardındaki neden, belirli bir haberin sahte mi yoksa doğru mu olduğunu tespit etmek için temel modelini güçlendirmek üzere dışarıdan bilgi erişimini kullanmaktır.
Bu yazıda, LangChain'in aracı aracılığıyla ReAct uygulamasını kullanacağız ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION. ReAct'i uygulamak ve Vikipedi'yi kullanmak için önceki fonksiyonu, load_tools fonksiyonunu kullanarak değiştiriyoruz. langchain.agents.
Ayrıca Wikipedia paketini de yüklememiz gerekiyor:
!pip install Wikipedia
Yeni kod aşağıdadır:
Daha önce kullanılan aynı ifadeye göre önceki fonksiyonun çıktısı aşağıdadır:
Temizlemek
Maliyetlerden tasarruf etmek için eğitimin bir parçası olarak dağıttığınız tüm kaynakları silin. AWS Cloud9'u veya bir EC2 bulut sunucusunu başlattıysanız bunu konsol aracılığıyla veya AWS CLI'yi kullanarak silebilirsiniz. Benzer şekilde, SageMaker konsolu aracılığıyla oluşturmuş olabileceğiniz SageMaker not defterini de silebilirsiniz.
Sınırlamalar ve ilgili çalışmalar
Sahte haber tespiti alanı bilim camiasında aktif olarak araştırılmaktadır. Bu yazıda Düşünce Zinciri ve ReAct tekniklerini kullandık ve teknikleri değerlendirirken yalnızca anlık teknik sınıflandırmasının doğruluğuna (belirli bir ifadenin doğru veya yanlış olması) odaklandık. Bu nedenle, yanıtın hızı gibi diğer önemli hususları dikkate almadık veya çözümü Vikipedi'nin yanı sıra ek bilgi tabanı kaynaklarına genişletmedik.
Her ne kadar bu yazı iki tekniğe, Düşünce Zinciri ve ReAct'e odaklanmış olsa da, kapsamlı bir çalışma grubu yüksek lisans eğitimlerinin sahte haberleri nasıl tespit edebileceğini, ortadan kaldırabileceğini veya hafifletebileceğini araştırdı. Lee ve diğ. maskelenen belirtecin gerçekten dil modelinde kodlanmış bilgiyi kullandığından emin olmak amacıyla adlandırılmış varlıkları maskelemek için NER (adlandırılmış varlık tanıma) kullanan bir kodlayıcı-kod çözücü modelinin kullanılmasını önermiştir. Chern ve diğerleri. istemden iddiaları çıkarmak ve sonuç olarak iddialarla ilgili kanıtları toplamak için Düşünce Zinciri ilkelerini kullanan FacTool'u geliştirdi. LLM daha sonra alınan deliller listesine göre iddianın gerçekliğini değerlendirir. Du E. ve ark. ortak bir nihai cevaba ulaşmak için birden fazla LLM'nin bireysel yanıtlarını ve muhakeme süreçlerini birden fazla turda önerdiği ve tartıştığı tamamlayıcı bir yaklaşım sunar.
Literatüre bakıldığında, LLM'lerin dış bilgi ve çoklu temsilci konuşma yeteneği ile güçlendirilmesi durumunda LLM'lerin sahte haberleri tespit etmedeki etkinliğinin arttığını görüyoruz. Ancak bu yaklaşımlar hesaplama açısından daha karmaşıktır çünkü çoklu model çağrıları ve etkileşimleri, daha uzun istemler ve uzun ağ katmanı çağrıları gerektirirler. Sonuçta bu karmaşıklık genel maliyetin artmasına neden olur. Benzer çözümleri üretimde devreye almadan önce maliyet-performans oranını değerlendirmenizi öneririz.
Sonuç
Bu yazıda, günümüzde toplumumuzun en büyük zorluklarından biri olan yaygın sahte haber sorununu çözmek için Yüksek Lisans'ları nasıl kullanacağımızı inceledik. Sahte haberlerin sunduğu zorlukların ana hatlarını çizerek, bunların kamuoyu duyarlılığını etkileme ve toplumsal bozulmalara neden olma potansiyeline vurgu yaparak başladık.
Daha sonra önemli miktarda veri üzerinde eğitilen gelişmiş yapay zeka modelleri olarak Yüksek Lisans kavramını tanıttık. Bu modeller, bu kapsamlı eğitim sayesinde etkileyici bir dil anlayışına sahiptir ve insan benzeri metinler üretmelerine olanak tanır. Bu kapasiteyle, sahte haberlere karşı mücadelede Yüksek Lisans'ların Düşünce Zinciri ve ReAct olmak üzere iki farklı yönlendirme tekniği kullanılarak nasıl kullanılabileceğini gösterdik.
Yüksek miktardaki metni hızlı bir şekilde işleme ve analiz etme yetenekleri göz önüne alındığında, Yüksek Lisans'ların doğruluk kontrolü hizmetlerini benzersiz bir ölçekte nasıl kolaylaştırabileceğinin altını çizdik. Bu gerçek zamanlı analiz potansiyeli, sahte haberlerin erken tespitine ve kontrol altına alınmasına yol açabilir. Bunu, bir ifade verildiğinde kullanıcıya makalenin doğru mu yoksa sahte mi olduğunu doğal dil kullanarak vurgulayan bir Python betiği oluşturarak gösterdik.
Mevcut yaklaşımın sınırlamalarının altını çizerek bitirdik ve doğru korumalar ve sürekli iyileştirmelerle LLM'lerin sahte haberlerle mücadelede vazgeçilmez araçlar haline gelebileceğini vurgulayarak umutlu bir notla bitirdik.
Sizden haber almayı çok isteriz. Yorumlar bölümünde ne düşündüğünüzü bize bildirin veya sorunlar forumunu kullanın. GitHub deposu.
Yasal Uyarı: Bu yazıda sağlanan kod yalnızca eğitim ve deneme amaçlıdır. Gerçek dünyadaki üretim sistemlerinde sahte haberleri veya yanlış bilgileri tespit etmek için ona güvenilmemelidir. Bu kod kullanılarak sahte haber tespitinin doğruluğu veya eksiksizliği konusunda hiçbir garanti verilmemektedir. Kullanıcılar bu teknikleri hassas uygulamalarda kullanmadan önce dikkatli olmalı ve gerekli özeni göstermelidir.
Amazon Bedrock'u kullanmaya başlamak için şu adresi ziyaret edin: Amazon Bedrock konsolu.
yazarlar hakkında
Anamarya Todor Merkezi Kopenhag, Danimarka'da bulunan bir Baş Çözüm Mimarıdır. İlk bilgisayarını 4 yaşındayken gördü ve o zamandan beri bilgisayar bilimini, video oyunlarını ve mühendisliği hiç bırakmadı. Oyun ve reklam sektörlerine odaklanarak Danimarka'daki çeşitli şirketlerde serbest çalışandan tam yığın geliştiriciye, veri mühendisinden teknik lidere ve CTO'ya kadar çeşitli teknik rollerde çalıştı. 3 yılı aşkın bir süredir AWS'de Baş Çözüm Mimarı olarak çalışıyor ve ağırlıklı olarak yaşam bilimleri ve AI/ML konularına odaklanıyor. Anamaria, Uygulamalı Mühendislik ve Bilgisayar Bilimleri alanında lisans derecesine, Bilgisayar Bilimleri alanında yüksek lisans derecesine ve 10 yılı aşkın AWS deneyimine sahiptir. Çalışmadığı veya video oyunları oynamadığı zamanlarda, kızlara ve kadın profesyonellere teknolojiyi anlama ve kendi yollarını bulma konusunda koçluk yapıyor.
Marcel Castro Norveç'in Oslo şehrinde yerleşik Kıdemli Çözüm Mimarıdır. Marcel, görevinde müşterilere bulut için optimize edilmiş altyapının mimarisi, tasarımı ve geliştirilmesi konusunda yardımcı oluyor. EMEA müşterilerini üretken yapay zeka yolculuklarında yönlendirmek ve desteklemek amacıyla AWS Üretken Yapay Zeka Elçisi ekibinin bir üyesidir. İsveç'ten Bilgisayar Bilimleri alanında doktora derecesine ve Brezilya'dan Elektrik Mühendisliği ve Telekomünikasyon alanında yüksek lisans ve lisans derecesine sahiptir.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harness-large-language-models-in-fake-news-detection/
- :vardır
- :dır-dir
- :olumsuzluk
- :Neresi
- $ 100 milyon
- $UP
- 1
- 10
- 100
- 12
- 13
- 14
- 20
- 2022
- 21st
- %26
- 27
- 32
- 36
- 7
- 9
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- yukarıdaki
- AC
- akademik
- akademik araştırma
- Akademi
- erişim
- erişilen
- ulaşılabilir
- Hesap
- Hesaplar
- doğruluk
- Başarmak
- başarılar
- karşısında
- oyunculuk
- Action
- eylemler
- aktif
- aktörler
- aslında
- eklemek
- ilave
- Ek
- ileri
- Advent
- reklâm
- tekrar
- karşı
- Danışman
- ajanları
- AI
- AI modelleri
- AI sistemleri
- AI / ML
- AL
- Türkiye
- veriyor
- tek başına
- Ayrıca
- Rağmen
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Web Servisleri
- büyükelçi
- Amerikan
- arasında
- tutarları
- an
- analiz
- çözümlemek
- Eski
- ve
- Yıllık
- Başka
- cevap
- cevaplar
- Antropik
- herhangi
- api
- API'ler
- belirir
- Uygulama
- uygulamaları
- uygulamalı
- döşenmiş
- yaklaşım
- yaklaşımlar
- yaklaşık olarak
- mimari
- ARE
- tartışma
- argümanlar
- etrafında
- göre
- yapay
- yapay zeka
- Yapay zeka (AI)
- Sanat
- AS
- yönleri
- Değerlendirme
- değerlendirmeler
- varsayımlar
- emin
- astronomi
- At
- Denemeler
- büyütme
- augmented
- artırır
- Otomatik
- mevcut
- layık
- AWS
- AWS Bulut9
- baz
- merkezli
- darbe
- Savaş
- BE
- Çünkü
- müşterimiz
- olma
- olmuştur
- önce
- davranış
- arkasında
- olmak
- inançlar
- dışında
- arasında
- Ötesinde
- önyargı
- Milyar
- Biyoloji
- biyomedikal
- vücut
- her ikisi de
- botlar
- Brezilya
- getirmek
- Kırık
- yerleşik
- işadamı
- fakat
- by
- çağrı
- aramalar
- CAN
- yetenekleri
- kabiliyet
- Kapasite
- dava
- durumlarda
- Sebeb olmak
- dikkat
- Yüzyıl
- zincir
- zincirler
- zorluklar
- chang
- Kontrol
- kimya
- Çince
- choices
- Klinik
- iddia
- iddia
- sınıf
- sınıflandırma
- Açıkça
- müşteri
- Kapanış
- Cloud9
- antrenörlük
- kod
- kodlama
- bilişsel
- toplamak
- Toplu
- Kolej
- KOLOMBİYA
- kombinasyon
- yorumlar
- ortak
- çoğunlukla
- topluluk
- Şirketler
- karşılaştırma
- tamamlayıcı
- tamamlamak
- karmaşık
- karmaşıklık
- bileşenler
- oluşan
- hesaplamak
- bilgisayar
- Bilgisayar Bilimleri
- kavram
- sonucuna
- Onaylamak
- onay
- birlikte
- sonuç olarak
- kabul
- tutarlı
- oluşur
- konsolos
- tüketmek
- Tüketiciler
- tüketim
- Sınırlama
- içeren
- içerik
- içerik yaratımı
- sürekli
- katkı
- kontrol
- kontroller
- konuşma
- doğru
- doğru
- Ücret
- maliyetler
- olabilir
- ülkeler
- ülke
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- oluşturur
- Oluşturma
- oluşturma
- Yaratıcı
- yaratıcılık
- Tanıtım
- CTO
- Kültür
- frenlemek
- akım
- Müşteriler
- veri
- tartışma
- kararlar
- tanımlı
- tanımlar
- derece
- demokratik
- gösterdi
- gösteriyor
- tasviridir
- Danimarka
- bölüm
- konuşlandırılmış
- dağıtma
- Dizayn
- ayrıntılar
- belirlemek
- Bulma
- Belirlemek
- belirleyen
- gelişmiş
- Geliştirici
- gelişen
- gelişme
- gelişmeler
- Diyalog
- farklı
- çalışkanlık
- yön
- tartışmak
- yanlış bilgi verme
- ekran
- aksamalar
- ayırmak
- güvensizlik
- doktorlar
- yok
- Değil
- aşağı
- dr
- sürücü
- gereken
- sırasında
- e
- E&T
- her
- Daha erken
- Erken
- kazanmak
- Kazanılan
- toprak
- kolay
- kolay
- ekonomi bilimi
- ekonomisini
- eğitsel
- eğitimciler
- Efekt
- etki
- ya
- gidermek
- başka yerde
- EMEA
- çıkma
- vurgu
- etkinleştirme
- sona erdi
- mühendis
- Mühendislik
- geliştirmeleri
- sağlamak
- girme
- kişiler
- varlık
- çevre
- eşitlik
- Hatalar
- özellikle
- kurulmuş
- değerlendirilmesi
- Hatta
- olaylar
- gelişen
- örnek
- örnekler
- sadece
- Egzersiz
- deneyim
- Açıklamak
- keşfetmek
- keşfedilmeyi
- kapsamlı, geniş
- dış
- çıkarmak
- kolaylaştırmak
- kolaylaştırılmış
- gerçek
- faktörler
- gerçekler
- FAIL
- sahte
- sahte haberler
- yanlış
- ünlü
- kadın
- alan
- kavga
- dolguları
- son
- mali
- bulmak
- bulma
- bitiş
- Ad
- ilk kez
- Esneklik
- odaklanmış
- odaklanır
- odaklanma
- takip et
- takip etme
- İçin
- Airdrop Formu
- resmi
- Forum
- vakıf
- temel
- Kurulmuş
- iskelet
- itibaren
- fu
- tamamen
- işlev
- işlevsellik
- Games
- kumar
- boşluklar
- Cinsiyet
- Cinsiyet eşitliği
- genel
- oluşturmak
- oluşturulan
- üreten
- nesil
- üretken
- üretken yapay zeka
- almak
- kızlar
- GitHub
- verilmiş
- Go
- gol
- harika
- Zemin
- garantiler
- vardı
- koşum
- Var
- he
- duymak
- yardım et
- yardımcı olur
- onu
- okuyun
- Yüksek kaliteli
- daha yüksek
- özeti
- büyük ölçüde
- onun
- tarih
- tutar
- onur
- umutlu
- konut
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTML
- http
- HTTPS
- insan
- i
- IBM
- tespit
- if
- Yasadışı
- örneklemek
- görüntüleri
- darbe
- uygulamak
- uygulama
- uygular
- ithalat
- önemli
- etkileyici
- gelişmiş
- in
- yetersizlik
- dahil
- içerir
- Dahil olmak üzere
- Anonim
- birleştirir
- artmış
- Artışlar
- gösterir
- bireysel
- Endüstri
- bilgi
- bilgi verir
- Altyapı
- ilk
- giriş
- içeride
- kurmak
- yüklü
- örnek
- Enstitü
- kurumları
- entegre
- İstihbarat
- niyet
- etkileşimleri
- iç
- Internet
- içine
- tanıttı
- çağırır
- ilgili
- konu
- sorunlar
- IT
- ONUN
- seyahat
- jpg
- json
- hakimler
- kenneth
- Bilmek
- bilgi
- bilinen
- Eksiklik
- dil
- büyük
- Geç
- son
- Latince
- başlattı
- tabaka
- öncülük etmek
- önemli
- öğrenme
- en az
- yasal
- izin
- hayat
- Yaşam Bilimleri
- sevmek
- sınırlamaları
- çizgi
- bağlantılar
- linux
- Liste
- Listelenmiş
- Edebiyat
- Yüksek Lisans
- mantıksal
- uzun
- arama
- Aşk
- mac
- makine
- makine öğrenme
- yapılmış
- ağırlıklı olarak
- tutar
- büyük
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetilen
- yönetim
- çok
- Pazarlama
- maske
- yüksek lisans
- matematiksel
- matematik
- maksimum
- Mayıs..
- anlamına geliyor
- demek
- medya
- tıbbi
- tıp
- üye
- Üyeler
- Bellek
- adı geçen
- metodoloji
- Michigan
- milyon
- mayınlar
- yanlış bilgi
- yanıltıcı
- İLE
- Azaltmak
- karıştırmak
- ML
- model
- modelleri
- değiştirmek
- Daha
- çoğu
- hareket
- çoklu
- my
- adlı
- Nasa
- ulusal
- Doğal (Madenden)
- Tabiat
- gerek
- gerekli
- ağ
- asla
- yeni
- haber
- sonraki
- yok hayır
- Nobel Ödül
- normlar
- Norveç
- dikkate değer
- defter
- şimdi
- numara
- nesne
- gözlem
- Ekim
- of
- sunulan
- sık sık
- Eski
- on
- ONE
- Online
- bir tek
- Operasyon
- Görüş
- or
- sipariş
- orijinal
- Diğer
- aksi takdirde
- bizim
- ana hatlar
- özetleyen
- çıktı
- ödenmemiş
- tekrar
- tüm
- kendi
- Sahip olunan
- Barış
- paket
- Kanal
- sayfaları
- kâğıt
- parametreler
- Bölüm
- geçmek
- geçti
- Geçen
- Patentler
- yol
- model
- İnsanlar
- MÜKEMMEL OLAN YERİ BULUN
- Yapmak
- kişisel
- faz
- doktora
- fenomen
- felsefe
- Fizik
- parça
- asıl
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- oynama
- Nokta
- siyaset
- mümkün
- Çivi
- potansiyel
- güç kelimesini seçerim
- powered
- sundu
- hediyeler
- basın
- yaygın
- önceki
- Önceden
- öncelikle
- Anapara
- ilkeler
- baskı
- Matbaa
- Önceki
- ödülleri
- Sorun
- süreç
- Süreçler
- üretmek
- üretim
- profesyoneller
- derin
- Programı
- önermek
- önerilen
- sağlamak
- sağlanan
- sağlayıcılar
- sağlar
- sağlama
- Psikoloji
- halka açık
- satın alma
- amaçlı
- Python
- kalite
- miktar
- hızla
- radyo
- rasgele
- aralıkları
- sırada
- hızlı
- hızla
- oran
- ulaşmak
- React
- Gerçek dünya
- gerçek zaman
- neden
- teslim almak
- Alınan
- yemek tarifi
- tanıma
- tavsiye etmek
- başvurmak
- ifade eder
- ilgili
- Nispeten
- uygun
- güvenilir
- DEFALARCA
- Depo
- talep
- gerektirir
- gereklidir
- araştırma
- resonates
- Kaynaklar
- Yanıtlamak
- yanıt
- yanıtları
- sorumlu
- dönüş
- İade
- Zengin
- Risk
- Rol
- rolleri
- mermi
- koşmak
- koşu
- ishal
- s
- güvenceler
- sagemaker
- aynı
- İndirim
- testere
- ölçek
- Okul
- Mühendislik Fakültesi
- Bilim
- BİLİMLERİ
- bilimsel
- bilim adamları
- senaryo
- sdk
- Ara
- Bölüm
- bölümler
- görmek
- seçme
- kıdemli
- hassas
- cümle
- duygu
- Dizi
- hizmet
- Hizmetler
- set
- kurulum
- paylaş
- Paylaşılan
- Paylar
- paylaşımı
- o
- Kabuk
- meli
- şov
- benzer
- benzer şekilde
- Basit
- beri
- kardeş
- So
- Sosyal Medya
- sosyal medya
- Toplumsal
- Toplum
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- Kaynak
- kaynak kodu
- kaynaklar
- uzay
- gerginlik
- özellikle
- hız
- yayılma
- Yayma
- Aşama
- standart
- stanford
- Stanford Üniversitesi
- başladı
- Açıklama
- ifadeleri
- Devletler
- Basamaklar
- dur
- Storm
- Stratejileri
- güçlendirme
- yapı
- Öğrenciler
- Ders çalışma
- sonraki
- önemli
- Başarılı olarak
- böyle
- önermek
- ÖZET
- fazla yüklemek
- destek
- elbette
- Sallanma
- İsveç
- hızla
- sentez
- Sistemler
- ele almak
- Bizi daha iyi tanımak için
- alır
- Görev
- görevleri
- takım
- Teknik
- teknik
- teknikleri
- teknolojik
- Teknoloji
- telekomünikasyon
- şablon
- terminal
- şartlar
- test
- metin
- metinsel
- o
- The
- Bilgi
- Kaynak
- Dünya
- ve bazı Asya
- Onları
- sonra
- Orada.
- böylece
- bu nedenle
- Bunlar
- onlar
- düşünmek
- üçüncü şahıslara ait
- Re-Tweet
- Bu
- düşünce
- İçinden
- boyunca
- BAĞ
- zaman
- zaman çizelgesi
- için
- birlikte
- simge
- Jeton
- araçlar
- eğitilmiş
- Eğitim
- gerçek
- Hakikat
- öğretici
- iki
- eninde sonunda
- altı çizili
- anlayış
- Birleşik
- USA
- Üniversiteler
- üniversite
- benzersiz
- eşi görülmemiş
- kadar
- yükseltmek
- üzerine
- us
- kullanım
- Kullanılmış
- kullanıcı
- kullanıcılar
- kullanım
- kullanma
- Kullanılması
- değer
- çeşitli
- Geniş
- Karar
- Doğrulanmış
- doğrulamak
- versiyon
- çok
- üzerinden
- Video
- video oyunları
- Türkiye Dental Sosyal Medya Hesaplarından bizi takip edebilirsiniz.
- oldu
- we
- ağ
- web hizmetleri
- İYİ
- Ne
- ne zaman
- olup olmadığını
- hangi
- süre
- DSÖ
- bütün
- neden
- Vikipedi
- irade
- pencereler
- ile
- içinde
- kadın
- Kadın
- won
- Word
- sözler
- İş
- işlenmiş
- iş akışı
- çalışma
- Dünya
- değer
- Yanlış
- yıl
- Sen
- zefirnet