Yapay Zeka alanında öne çıkan makaleler
Pofolia’nın havuzunda Yapay Zeka alt dalından 86 makale var (1958–2026). Aşağıdaki liste en çok atıf alandan başlar.
En çok atıf alanlar
Sıralama atıf sayısına göre. Atıf zamanla biriktiği için bu liste doğal olarak birkaç yıl önce yayımlanmış çalışmalara ağırlık verir; alanın bugünü için “son eklenenler” bölümüne bak.
lme4 Kullanarak Doğrusal Karma Etkili Modellerin Uygun Hale Getirilmesi
Fitting Linear Mixed-Effects Models Using <b>lme4</b>
Journal of Statistical Software · 2015 · Q1 · SJR 3.00 · FWCI 6077.98 · 86.393 atıf · Açık erişim
R'deki lme4 paketi, maksimum olabilirlik veya REML tahmini kullanarak doğrusal karma etkili modelleri uydurmak için `lmer` fonksiyonunu sağlar.
Adam: Stokastik Optimizasyon İçin Bir Yöntem
Adam: A Method for Stochastic Optimization
UvA-DARE (University of Amsterdam) · 2014 · FWCI 1726.23 · 84.793 atıf
Adam, alt dereceli momentlerin uyarlanabilir tahminlerine dayanan, stokastik amaç fonksiyonlarının gradyan tabanlı optimizasyonu için yeni, hesaplama açısından verimli bir algoritmadır.
Inline Donanım KV-Önbellek Sıkıştırması için Uzun Bağlamlı Transformer Çıkarımı: Bellek Yolu Sıkıştırma Motoru için Bir Mimari Durum
Inline Hardware KV-Cache Compression for Long-Context Transformer Inference: An Architectural Case for a Memory-Path Compression Engine
DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2023 · FWCI 7347.72 · 77.000 atıf · Açık erişim
Bu çalışma, Mizar teoremlerinin önemli bir bölümünü otomatik olarak ispatlayan bir Yapay Zeka/TP sistemi sunarak, çekiç (hammer) ayarında %60 ve insan tarafından seçilen öncüller kullanıldığında %75 başarı oranına ulaşıyor.
Scikit-learn: Python'da Makine Öğrenmesi
Scikit-learn: Machine Learning in Python
arXiv (Cornell University) · 2012 · 63.878 atıf · Açık erişim
Scikit-learn, orta ölçekli problemler için geniş bir makine öğrenmesi algoritması yelpazesini entegre eden ve uzman olmayanlar için tasarlanmış yeni bir Python modülüdür.
XGBoost
2016 · 49.653 atıf · Açık erişim
XGBoost, büyük veri kümelerinde yüksek performans için tasarlanmış yeni ve ölçeklenebilir bir ağaç güçlendirme sistemidir ve makine öğrenimi zorluklarında son teknoloji sonuçlar elde etmektedir.
Ölçekte Güvenilir Sağlık Takviyesi İçeriğinin Dinamik Üretimi için Yapay Zeka Destekli İş Akışı
AI-Assisted Pipeline for Dynamic Generation of Trustworthy Health Supplement Content at Scale
DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2018 · FWCI 2503.48 · 45.742 atıf
Yeni bir çerçeve, bir geoparseri, bir kesinlik tabanlı akıl yürütme sistemini ve cevap çıkarma özelliğini entegre ederek nitel uzamsal soruları yanıtlama zorluğunu ele alıyor.
SciPy 1.0: Python'da Bilimsel Hesaplama için Temel Algoritmalar
SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python
Nature Methods · 2020 · Q1 · SJR 15.00 · FWCI 2401.92 · 38.420 atıf
SciPy 1.0, açık kaynaklı Python kütüphanesi için önemli bir kilometre taşını temsil ediyor ve on yılı aşkın geliştirme süresi ve yaygın benimsenmesiyle bilimsel hesaplama için fiili standart olarak rolünü sağlamlaştırıyor.
Dropout: sinir ağlarını aşırı uydurmaktan korumanın basit bir yolu
Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting
2014 · FWCI 1844.83 · 34.283 atıf
Eğitim sırasında sinir ağlarından rastgele birimleri çıkaran 'dropout' adlı yeni bir teknik, ağların aşırı uzmanlaşmasını engelleyerek aşırı uydurmayı önemli ölçüde azaltır.
Glove: Kelime Temsilleri İçin Küresel Vektörler
Glove: Global Vectors for Word Representation
2014 · 33.863 atıf
Glove adlı yeni bir küresel log-lineer regresyon modeli, kelime-kelime eş-görülme matrisine dayalı eğitim yaparak kelime vektör temsillerini verimli bir şekilde öğrenir ve kelime analojisi görevinde %75 doğruluk oranı elde eder.
İstatistiksel Makine Çevirisi için RNN Kodlayıcı-Kod Çözücü Kullanarak Cümle Temsillerini Öğrenme
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
2014 · 24.614 atıf · Açık erişim
Bu makale, cümleleri temsil etmeyi ve çevirmeyi öğrenen bir RNN kodlayıcı-kod çözücü modeli sunar ve Fransızca-İngilizce görevinde istatistiksel makine çevirisi (SMT) yapan cümle tabanlı sistemlerden daha iyi performans gösterir.
Batch Normalization: Dahili Kovaryant Kaymayı Azaltarak Derin Ağ Eğitimini Hızlandırma
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
arXiv (Cornell University) · 2015 · 24.393 atıf · Açık erişim
Model mimarisinin bir parçası olarak katman girdilerini normalleştiren yeni bir teknik olan Batch Normalization, dahili kovaryant kaymayı azaltarak derin sinir ağı eğitimini önemli ölçüde hızlandırır.
NumPy ile dizi programlama
Array programming with NumPy
Nature · 2020 · Q1 · SJR 19.00 · FWCI 1249.42 · 22.658 atıf · Açık erişim
NumPy, fizik, astronomi ve finans gibi çeşitli alanlarda güçlü dizi programlama ile bilimsel veri analizini sağlayan temel Python kütüphanesidir.
Xception: Derin Öğrenme ve Derinlik Bazlı Ayrılabilir Konvolüsyonlar
Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
2017 · 19.087 atıf
Xception adlı yeni bir derin evrişimli sinir ağı mimarisi, Inception modüllerini derinlik bazlı ayrılabilir evrişimlerle değiştirerek büyük ölçekli görüntü sınıflandırma görevlerinde üstün performans elde ediyor.
NumPy ile dizi programlama
Array programming with NumPy
TUScholarShare (Temple University) · 2020 · FWCI 267.66 · 18.809 atıf · Açık erişim
NumPy, çeşitli alanlarda bilimsel veri analizi için güçlü, kompakt ve etkili dizi programlamayı sağlayan temel Python kütüphanesidir.
Gri Kurt Optimizasyon Algoritması
Grey Wolf Optimizer
Advances in Engineering Software · 2014 · Q1 · SJR 1.00 · FWCI 352.66 · 18.589 atıf
Gri kurtların sosyal hiyerarşisini ve avlanma davranışlarını taklit eden yeni bir meta-sezgisel algoritma olan Gri Kurt Optimizasyon Algoritması (GWO) tanıtılmıştır.
Vektör Uzayında Kelime Temsillerinin Verimli Tahmini
Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
arXiv (Cornell University) · 2013 · 18.154 atıf · Açık erişim
Bu makale, çok büyük veri kümelerinden kelime vektör temsilleri oluşturmanın doğruluğunu önemli ölçüde artıran ve hesaplama maliyetini düşüren iki yeni model mimarisi sunmaktadır.
Kelimelerin ve İfadelerin Dağıtılmış Temsilleri ve Bileşimleri
Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
arXiv (Cornell University) · 2013 · 18.083 atıf · Açık erişim
Bu makale, sık kelimelerin alt örneklemesi ve yeni bir negatif örnekleme yöntemiyle eğitim hızını ve vektör kalitesini önemli ölçüde iyileştiren kelime vektör temsillerini öğrenmek için Skip-gram modeline yapılan geliştirmeleri sunmaktadır.
HISTORIAE, Sosyo-Kültürel Dönüşümün Dilbilimsel Veri Bilimi Olarak Tarihi. Bir Beşeri Bilimler Kullanım Örneği
HISTORIAE, History of Socio-Cultural Transformation as Linguistic Data Science. A Humanities Use Case
DROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2019 · FWCI 1423.45 · 17.374 atıf
Bu makale, bir transformatör kodlayıcı kullanarak problem örneklerinin özelliklerini doğrudan üst düzey temsillerden otomatik olarak öğrenen ve kombinatoryal optimizasyon için en uygun model-çözücü kombinasyonlarının seçimini iyileştiren yeni bir yöntem sunmaktadır.
Açık Kaynak Depolarındaki Bireysel İşlevsellik-Eşdeğer API'leri Geri Çağırarak İşlevsellik-Özel Güvenlik Açıklarını Tespit Etme
Detecting Functionality-Specific Vulnerabilities via Retrieving Individual Functionality-Equivalent APIs in Open-Source Repositories
Dagstuhl Research Online Publication Server · 2025 · 16.189 atıf
APISS adlı yeni bir yaklaşım, API belgelerini ve imzalarını kullanarak eşdeğer API'leri geri çağırarak işlevsellik-özel yazılım güvenlik açıklarını etkili bir şekilde tespit eder ve temel yaklaşımların %0,55'ine kıyasla %0,81'lik bir İlk-1 Doğruluğu elde eder.
İstatistik ve Veri Analizi için Yoğunluk Tahmini
Density Estimation for Statistics and Data Analysis
2018 · FWCI 329.90 · 15.980 atıf
Bu kitap, yoğunluk tahminindeki teknik araştırmalar ile istatistikteki pratik uygulamaları arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayarak konuyu daha erişilebilir hale getiriyor.
Son eklenenler
RhizoDB: Graf Tabanlı Bellek Sistemleri İçin Sınırlı Aktivasyon-Akış Mimarisi
RhizoDB: A Bounded Activation-Flow Architecture for Graph-Based Memory Systems
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2026 · 914 atıf
RhizoDB, sınırlı aktivasyon akışı ve stabilite modülasyonlu zamansal bozunma üzerine kurulu, ajan sistemleri için yeni bir graf tabanlı bellek mimarisi sunar.
Büyük Dil Modelleri Üzerine Bir İnceleme
A Survey of Large Language Models
Frontiers of Computer Science · 2026 · Q1 · SJR 1.00 · FWCI 934.90 · 1.475 atıf · Açık erişim
Bu inceleme, Büyük Dil Modellerindeki (BDM'ler) son gelişmeleri dört temel boyut üzerinden sistematik olarak gözden geçirmektedir: ön eğitim, eğitim sonrası adaptasyon, kullanım stratejileri ve değerlendirme yöntemleri.
Affordance-Derlenmiş Zeka: Meta Olmayan LLM Entegre Sistemler İçin Gözlemlenebilir Yalnız Bilişsel Empedans Eşleştirme
Affordance-Compiled Intelligence: Observable-Only Cognitive Impedance Matching for No-Meta LLM-Integrated Systems
arXiv (Cornell University) · 2026 · 3.049 atıf · Açık erişim
Bu makale, model ağırlıklarını iyileştirmek yerine çevredeki gözlemlenebilir dünyayı yeniden tasarlayarak LLM sistem güvenilirliğini artırmak için yeni bir çerçeve olan Bilişsel Empedans Eşleştirme Teorisi'ni (CIMT) sunmaktadır. CIMT, sistem yeteneğini bir dünya tarafı derleme problemi olarak ele alır ve operasyonel iddiaları açık nesneler ve kayıtlar aracılığıyla tanımlar.
Doğrusal Olmayan Bozunma Dinamiklerinin Mühendisliği: Süperiletken İşlemcilerde Darbe Seviyesinde Kontrol ve Yazılım Tanımlı Kübit Kurtarma
Engineering Non-Linear Decay Dynamics: Pulse-Level Control and Software-Defined Qubit Rescue on Superconducting Processors
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025 · 788 atıf
Araştırmacılar, süperiletken kübitler üzerinde "Yazılım Tanımlı Donanım" optimizasyon tekniği göstererek, "Talimat Seviyesinde Kalibrasyon Enjeksiyonu" kullanarak AC Stark darbeleri uyguladılar ve malzeme kusurlarından kaynaklanan koherans kaybını azalttılar.
DeepSeek-R1, pekiştirmeli öğrenme yoluyla LLM'lerde akıl yürütmeyi teşvik ediyor
DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning
Nature · 2025 · Q1 · SJR 19.00 · FWCI 947.64 · 853 atıf · Açık erişim
DeepSeek-R1 adlı yeni bir pekiştirmeli öğrenme çerçevesi, büyük dil modellerinin (LLM'ler) insan tarafından etiketlenmiş örnekler olmadan gelişmiş akıl yürütme yetenekleri geliştirmesini sağlıyor.
Bu alanı günlük akışına ekle
İlgi alanlarını seç, her gün alanındaki yeni makaleler Türkçe özetleriyle önüne gelsin. Özetlerin tamamı uygulamada.
Uygulamayı aç