[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-transfer-learning::tr":3,"gloss-cluster-transfer-learning::tr":23,"gloss-next-transfer-learning::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"transfer-learning","core-ai","Aktarımlı Öğrenme","Aktarımlı öğrenme, bir modelin bir görevde öğrendiğini başka bir görev için başlangıç noktası olarak yeniden kullanmaktır. Bir ağı rastgele başlatıp ona her şeyi sıfırdan öğretmek yerine, büyük ve genel bir derlemde — metin, görsel, kod — çoktan eğitilmiş bir modeli alıp daha dar probleminize uyarlarsınız. Genel görevi öğrenirken kurduğu temsiller, sizin görevinizin ihtiyaç duyduğu şeyin çoğunu taşır; siz yalnızca son adımı sağlıyorsunuz. Modern yapay zekâyı araştırma bütçesi olmayan şirketler için erişilebilir kılan tek fikir budur. Yetkin bir dil ya da görü modelini sıfırdan eğitmek neredeyse hiç kimsede olmayan veri ve hesaplama ister. Birini uyarlamak yüzlerce ya da binlerce örnek ve bir öğleden sonra ister. Karşılaştığınız her pratik akış — açık ağırlıklı bir modeli destek dökümlerinizle ince ayarlamak, gömülerin üzerine bir sınıflandırıcı eğitmek, bir sınır modeline birkaç örnekle komut vermek — bir biçimde aktarımlı öğrenmedir ve temel fark, özgün modeli ne kadar rahatsız ettiğinizdir. Bu biçimler bilmeye değer bir yelpazede durur. En ucuz uçta önceden eğitilmiş modeli tamamen donduru p çıktılarının üzerine küçük bir başlık eğitirsiniz ya da eğitimi hiç atlayıp örneklerinizi komuta koyarsınız. Ortada, küçük bir ek ağırlık kümesi öğrenip temel modele dokunmayan LoRA gibi parametre verimli yöntemler bulunur. Pahalı uçta ağın tamamını güncellersiniz; bu en zorlu alan kaymalarına uyar ve felaketvari unutma riskini en çok taşır: görevinizde iyileşirken genel yetenekte sessizce kötüleşmek. İki pratik uyarı. Aktarım, kaynak ile hedef alanlar yapı paylaştığında çalışır; web İngilizcesiyle önceden eğitilmiş bir model ürününüzün destek taleplerine iyi, ham sensör telemetrisi gibi gerçekten yabancı bir sinyale kötü uyarlanır. Ve önceden eğitilmiş model, yetenekleriyle birlikte kendi önyargılarını, lisans koşullarını ve bilgi kesim tarihini de getirir; yani devraldığınız şey yalnızca yararlı kısım değildir. Doğruluk çıtanızı aşan en hafif biçimi seçmek neredeyse her zaman doğru varsayılandır.","Aktarımlı öğrenme, büyük ve genel bir görevde eğitilmiş modeli dar görevinize uyarlar; yetkin yapay zekâyı araştırma bütçesi olmadan erişilir kılan fikir budur.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"catastrophic-forgetting","Felaketvari Unutma (Catastrophic Forgetting)",{"slug":15,"name":16},"deep-learning","Derin Öğrenme",{"slug":18,"name":19},"fine-tuning","İnce Ayar (Fine-Tuning)",{"slug":21,"name":22},"machine-learning","Makine Öğrenmesi (ML)",[24,28,32,36,39,42,45,46,49,52,55,56],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Agentic AI (Ajan Tabanlı Yapay Zeka)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Hizalama Vergisi (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Yapay Zekâ (AI)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Attention (Dikkat Mekanizması)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Işın Arama (Beam Search)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Kıyaslama Kirlenmesi (Benchmark Contamination)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":31},{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":35},"computer-vision","Bilgisayarlı Görü",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":31},"constitutional-ai","Anayasal Yapay Zekâ (Constitutional AI)",{"slug":53,"category":5,"name":54,"updated_at":27},"context-window","Bağlam Penceresi (Context Window)",{"slug":15,"category":5,"name":16,"updated_at":35},{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":27},"diffusion-model","Difüzyon Modeli (Diffusion Model)"]