# Çıkarım (Inference)

## 🎯 TL;DR
Yapay zekada çıkarım, eğitilmiş bir makine öğrenimi modelinin yeni, daha önce görmediği verilerden tahminler yapması veya sonuçlar çıkarması sürecidir. Modelin öğrendiklerini uygulayarak kararlar alması ve aktif olarak işlev görmesidir.

## 📚 Anahtar Kavramlar
- **Inference** → Çıkarım (Eğitilmiş bir modelin yeni verilerden tahminler yapması veya sonuçlar çıkarması süreci.)
- **Machine Learning Model** → Makine Öğrenimi Modeli (Verilerden öğrenen ve belirli görevleri yerine getiren bir algoritma.)
- **Training** → Eğitim (Modelin veri kümeleri üzerinde öğrenme süreci.)
- **New, unseen data** → Yeni, görülmemiş veri (Modelin eğitiminde kullanılmamış, daha önce karşılaşmadığı veri.)
- **Predictions** → Tahminler (Modelin yeni verilere dayanarak yaptığı öngörüler.)

## 🔍 Detay (Orijinal İngilizce)
In artificial intelligence (AI), inference refers to the process by which a trained machine learning model makes predictions or draws conclusions from new, unseen data. Unlike training, inference involves the model applying what it has learned to make decisions without needing examples of the exact result. In essence, inference is the AI model actively functioning. For example, a self-driving car recognizing a stop sign on a road it has never encountered before demonstrates inference. The model identifies the stop sign in a new setting, using its learned knowledge to make a decision in real-time.

## 🔗 Daha Detay İstersen
roadmap.sh ekibinin seçtiği kaynaklar:
- 📖 [Çıkarım ve Eğitim Karşılaştırması](https://www.cloudflare.com/learning/ai/inference-vs-training/) — Çıkarım ve eğitim arasındaki farkları açıklayan bir makale.
- 📖 [Makine Öğrenimi Çıkarımı Nedir?](https://hazelcast.com/glossary/machine-learning-inference/) — Makine öğrenimi çıkarımının ne olduğunu detaylandıran bir makale.