# Anomalilik Tespiti (Anomaly Detection)

## 🎯 TL;DR
Anomalilik tespiti, verileri vektör temsilcileriye dönüştürerek çalışır ve bu şekilde normal veriler ile anomali arasındaki farkı belirler. Bu yöntem, dolandırıcılık tespiti, ağ güvenliği ve kalite kontrolü gibi görevlerdeki aykırı değerlerin belirlenmesinde oldukça etkili olur.

## 📚 Anahtar Kavramlar
- **Anomaly Detection** → Anomalilik Tespiti (veri setindeki normal olmayan değerlerin belirlenmesi)
- **Embeddings** → Gömme (verilerin vektör temsilcileriye dönüştürülmesi)
- **Vector Representations** → Vektör Temsilciler
- **Outliers** → Aykırı Değerler
- **Fraud Detection** → Dolandırıcılık Tespiti
- **Network Security** → Ağ Güvenliği
- **Quality Control** → Kalite Kontrolü

## 🔍 Detay (Orijinal İngilizce)
Anomaly detection with embeddings works by transforming data, such as text, images, or time-series data, into vector representations that capture their patterns and relationships. In this high-dimensional space, similar data points are positioned close together, while anomalies stand out as those that deviate significantly from the typical distribution. This approach is highly effective for detecting outliers in tasks like fraud detection, network security, and quality control.

## 🔗 Daha Detay İstersen
roadmap.sh ekibinin seçtiği kaynaklar:
- 📖 [Anomalilik Gömme ile Anomalilik Tespiti](https://ai.google.dev/gemini-api/tutorials/anomaly_detection) — Anomalilik tespiti hakkında bir makale
- 📖 [LLM'ler ile Anomalilik Tespitini Artırma](https://towardsdatascience.com/boosting-your-anomaly-detection-with-llms/?utm_source=roadmap&utm_medium=Referral&utm_campaign=TDS+roadmap+integration) — LLM'lerin anomalilik tespitindeki rolü hakkında bir makale