// NIJITECH · SÖZLÜK
Bu sayfa, açıklanabilir yapay zekâ dahil nijitech'in ürün ve teknoloji dilinde geçen terimleri tanımlar. Her tanım tek başına anlaşılacak biçimde yazılmıştır; alıntılanabilir ve bağlantı verilebilir.
Model orkestrasyonu, birden fazla yapay zekâ modelinin tek bir hat üzerinde yönetilmesidir. Sistem, gelen girdinin türüne ve görevin gereksinimine göre hangi modelin çalışacağına karar verir, sonucu işler ve tek bir tutarlı çıktı üretir. Tek bir modele bağlı kalmak yerine her görevi en uygun modele yönlendirdiği için hem maliyet hem doğruluk açısından avantaj sağlar.
nijitech'te bu katmanın adı niji core'dur; ürünlerin tamamı bu omurga üzerinde çalışır.
#Açıklanabilir yapay zekâ — kısaca açıklanabilir AI veya XAI — bir yapay zekâ sisteminin ürettiği sonucun nedeninin insan tarafından anlaşılabilir biçimde gösterilebilmesidir. Çıktı bir "kara kutu" olmaktan çıkar: hangi girdiden, hangi gerekçeyle türediği izlenebilir. Denetim, itiraz ve hata ayıklama ancak bu izlenebilirlikle mümkün olur.
Pratikte bir toplantı özetindeki her maddenin transkriptteki kaynağına, bir ürün skorunun dayandığı talep ve rekabet verisine geri götürülebilmesi anlamına gelir.
#AI ajanı, kendisine verilen bir hedefe ulaşmak için adımları kendi planlayan, araç çağıran ve ara sonuçlara göre yönünü değiştirebilen yapay zekâ sistemidir. Tek bir soruya tek bir cevap üreten modelden farkı, çok adımlı bir işi baştan sona yürütebilmesidir.
Örneğin bir reklam ajanı, performansı izleyip bütçeyi kaydırmayı önerebilir; kritik adımda insan onayı ister.
#İnsan-onaylı karar, yapay zekânın ürettiği sonucun uygulanmadan önce bir insan tarafından gözden geçirilip onaylanmasıdır. Yapay zekâ öneriyi hazırlar, sorumluluğu taşıyan kişi kararı verir. Etkisi geri alınamaz veya yüksek maliyetli işlemlerde standart güvenlik önlemidir.
nijitech ürünlerinde bütçe kaydırma, ödeme ve dış iletişim gibi adımlar bu kapıdan geçer.
#EU veri ikametgâhı, kişisel verilerin yalnızca Avrupa Birliği sınırları içindeki altyapıda işlenmesi ve saklanmasıdır. Veri, işlenmek üzere AB dışına çıkarılmaz. GDPR'ın yurt dışına aktarım hükümleri ve KVKK'nın benzer düzenlemeleri açısından belirleyici bir tercihtir.
Türkiye'deki kurumlar için pratik önemi, uyum denetimlerinde verinin nerede işlendiğini kanıtlayabilmektir. nijitech ürünlerinde bu, dağıtım modeline bağlıdır: on-premise kurulumda veri kurumun kendi altyapısında kalır; bulut kullanımında işleme ABD ve AB bölgelerinde yapılır.
#Edge ölçeklenme, işlemin merkezî bir sunucu yerine kullanıcıya coğrafi olarak yakın düğümlerde yürütülmesidir. Veri daha kısa yol katettiği için gecikme düşer ve yük tek bir merkezde birikmez. Gerçek zamanlı yanıt gerektiren işlerde belirleyicidir.
Canlı transkripsiyon ve konum bazlı eşleştirme gibi saniyelerin önemli olduğu senaryolarda kullanılır.
#RAG, bir dil modelinin yanıt üretmeden önce ilgili belgeleri arayıp bulması ve yanıtı bu belgelere dayandırmasıdır. Model yalnızca eğitim verisinden hatırlamaya çalışmak yerine güncel ve doğrulanabilir kaynaklara bakar. Uydurma (halüsinasyon) riskini düşürür ve çıktıyı kaynağa bağlanabilir kılar.
Açıklanabilirliğin teknik zeminlerinden biridir: yanıtın hangi belgeden geldiği gösterilebilir.
#Halüsinasyon, bir yapay zekâ modelinin gerçekte var olmayan bir bilgiyi kendinden emin biçimde üretmesidir. Model, dilsel olarak tutarlı ama olgusal olarak yanlış bir cevap verir. Kurumsal kullanımda temel risklerden biridir.
Kaynağa bağlı üretim (RAG), insan onayı ve değerlendirme setleri bu riski azaltmak için birlikte kullanılır.
#Değerlendirme seti, bir yapay zekâ sisteminin doğruluğunu ölçmek için hazırlanmış, beklenen cevabı önceden bilinen test örnekleri bütünüdür. Model veya istem değiştiğinde sistemin iyileşip iyileşmediği bu setle ölçülür. Ölçüm olmadan yapılan model değişikliği tahminden ibarettir.
Bias-aware metriklerle birlikte kullanıldığında sistemin yalnızca ortalama değil, gruplar arası performansı da izlenebilir.
#Buy Box, Amazon ürün sayfasındaki "Sepete Ekle" butonunun bağlı olduğu satıcı konumudur. Aynı ürünü satan birden fazla satıcı arasından Amazon'un algoritması birini seçer ve satışların büyük bölümü bu satıcıya gider. Fiyat, stok, kargo hızı ve satıcı performansı seçimi etkiler.
Buy Box rekabetini yönetmek, Amazon'da satış hacmini belirleyen en doğrudan kaldıraçlardan biridir.
#ROAS, reklam harcamasının getirdiği gelirin harcamaya oranıdır. 4 ROAS, harcanan her 1 birim için 4 birim gelir elde edildiği anlamına gelir. Kampanya performansını tek sayıda özetlediği için reklam optimizasyonunun temel ölçütüdür.
Bütçenin kampanyalar arasında nasıl dağıtılacağına dair otonom kararlar genellikle bu metrik üzerinden verilir.
#Escrow, alıcının ödediği tutarın satıcıya doğrudan geçmek yerine güvenilir bir üçüncü tarafta tutulması ve ancak işlem koşulları yerine geldiğinde serbest bırakılmasıdır. Alıcıyı ödediği malı alamama, satıcıyı ödemeyi tahsil edememe riskine karşı korur.
Yüksek tutarlı ve yüz yüze olmayan işlemlerde, örneğin araç alım satımında kullanılır.
#Eş-eşe ağ, cihazların merkezî bir sunucudan geçmeden doğrudan birbirine bağlandığı ağ modelidir. Klasik istemci-sunucu modelinde tüm trafik ortadaki sunucudan akar; eş-eşe modelde bu ara durak yoktur. Sonuç üç yönlüdür: yol kısaldığı için gecikme düşer, paylaşılan sunucu kapasitesi bir tavan oluşturmaz ve aradaki sunucunun düşmesi diye bir tek arıza noktası kalmaz.
nijitech ürünlerinden Lattix bu modeli kullanır.
#Sanallaştırma, tek bir fiziksel sunucunun birden fazla bağımsız sanal makineye bölünmesidir. Her sanal makine kendi işletim sistemini çalıştırır ve diğerlerinden yalıtılmıştır. Container'lar ise işletim sistemi çekirdeğini paylaşarak daha hafif bir yalıtım sunar; aynı donanımda daha yüksek yoğunluk sağlar ama yalıtım sınırı sanal makineye göre incedir.
nijitech ürünlerinden Kovanly sanal makineleri ve container'ları tek panelde yönetir.
#Uçtan uca şifreleme, verinin yalnızca gönderen ve alan uçlarda çözülebildiği şifreleme biçimidir. Aradaki hiçbir bileşen — ağ sağlayıcısı, sunucu ya da hizmetin kendisi — içeriği okuyamaz. Aktarım şifrelemesinden farkı budur: aktarım şifrelemesinde veri sunucuya ulaştığında çözülür, uçtan uca şifrelemede çözülmez.
Uzak erişim ve ağ ürünlerinde bu ayrım belirleyicidir; hizmetin kendisinin içeriği görüp göremediğini belirler.
#Guardrail, otonom bir sistemin aşamayacağı önceden tanımlanmış sınırdır. Sistem sınırın içinde serbestçe karar verir; sınıra dayandığında durur ya da insana sorar. Reklam bütçesinde günlük harcama tavanı, ödeme sisteminde işlem limiti, ajan mimarisinde bir aracın yetki sınırı hep guardrail örnekleridir.
Otonom sistemlerde guardrail, hızdan feragat etmeden riski sınırlamanın temel yoludur.
#EVM uyumluluğu, bir blockchain'in Ethereum Sanal Makinesi'nin (Ethereum Virtual Machine) bayt kodunu çalıştırabilmesidir. Pratik anlamı şudur: Solidity ile yazılmış akıllı sözleşmeler, MetaMask gibi cüzdanlar ve Hardhat, ethers.js gibi geliştirme araçları o zincirde olduğu gibi çalışır. Ekibin yeni bir dil ya da araç zinciri öğrenmesi gerekmez.
nijitech ürünlerinden Pylun EVM uyumlu bir zincirdir.
#Finalite, bir blockchain işleminin geri alınamaz hâle gelmesidir. Olasılıksal finalitede işlem üstüne blok eklendikçe geri alınma ihtimali azalır ama sıfırlanmaz; bu yüzden birkaç blok beklenir. Anında finalitede ise işlem tek blokta kesinleşir ve geri dönüşü yoktur. Ödeme ve ticaret uygulamalarında bu fark doğrudan bekleme süresine yansır.
Konsensüs algoritması hangi finalite türünü sunduğunu belirler.
#On-premise kurulum, yazılımın sağlayıcının bulutunda değil kurumun kendi sunucularında çalıştırılmasıdır. Veri kurumun altyapısından hiç çıkmaz; yurt dışına aktarım tartışması da böylece hiç başlamaz. Bulut kurulumun aksine donanım, güncelleme ve yedekleme sorumluluğu kurumdadır.
nijitech ürünleri hem on-premise hem bulut kurulumu destekler; hangisinin seçileceği veri hassasiyetine ve operasyon kapasitesine bağlıdır.
#MCC kodu, kart kuruluşlarının her işyerine yaptığı işe göre verdiği dört haneli sınıflandırma kodudur. Banka riski bu koda göre değerlendirir: bazı kategorilerde taksit sayısı sınırlanır ya da tamamen kapatılır. Oto galeri, mücevher ve akaryakıt gibi yüksek tutarlı kategoriler bu sınırlamaya en sık takılanlardır.
Bir galerinin taksitli satış yapamamasının sebebi çoğu zaman müşterinin limiti değil, işyerinin MCC kodudur.
#Chargeback, kart sahibinin bankasına başvurarak yapılmış bir ödemenin geri alınmasını istemesidir. Banka itirazı haklı bulursa tutar işyerinden geri çekilir; mal teslim edilmiş olsa bile. Yüz yüze olmayan ve yüksek tutarlı satışlarda işyeri için en büyük tahsilat riski budur.
Escrow yapısında para işlem tamamlanana kadar emanette durduğu için chargeback riski işyerinde kalmaz.
#İnce ayar, hazır bir yapay zekâ modelinin kuruma ait örneklerle yeniden eğitilerek davranışının kalıcı olarak değiştirilmesidir. Model üslubu, biçimi ve alan terimlerini öğrenir. RAG’dan farkı şudur: RAG bilgiyi çalışma anında dışarıdan getirir, ince ayar ise modelin kendisine işler.
İkisi rakip değil: güncelliği RAG, üslubu ince ayar çözer ve çoğu kurumsal kurulumda birlikte kullanılırlar.
#ATS, iş ilanından teklife kadar işe alım sürecini tek yerde yürüten yazılımdır. Başvuruları toplar, adayı aşamalar arasında taşır ve yazışmayı kayıt altına alır. Klasik ATS bir arşivdir: veriyi tutar ama değerlendirmeyi insan yapar.
Yetenek zekâsı katmanı eklendiğinde sistem arşiv olmaktan çıkar: adayları aynı ölçütle skorlar ve mülakatın bir kısmını kendisi yürütür.
#e-Residency, Estonya’nın verdiği devlet onaylı dijital kimliktir. Sahibine ülkeye hiç gitmeden Estonya’da şirket kurma, banka ve muhasebe işlemlerini uzaktan imzalama hakkı verir. Oturma izni ya da vatandaşlık değildir; yalnızca dijital işlem yetkisidir.
Estonya’da dağıtılmayan kâr vergilendirilmediği için, kazancını şirkette tutan dijital işler için tercih edilir.
#Sitenin nasıl kullanıldığını anlamak için Google Analytics kullanmak istiyoruz. Bu araç çerez yerleştirir ve veriyi Amerika Birleşik Devletleri’ne aktarır. Reddederseniz site aynı şekilde çalışır.
