# Learning Mechanism nedir?

*Yapay Zekâ · Son güncelleme: 27 Eylül 2026*

Bir sistemin verilerden desenleri çıkararak zamanla daha iyi sonuçlar üretmesini sağlayan yöntemler bütünü.

## Tanım

Yapay zekâ modellerinin hatalarından ders çıkarmasını, yeni bilgileri içselleştirmesini ve performansını artırmasını sağlayan altyapıdır. Sistem bu sayede sabit kurallarla çalışmak yerine deneyim yoluyla gelişir.

*Bisiklet sürmeyi öğrenirken düşe kalka dengeyi bulma sürecinin matematiksel ve yazılımsal karşılığıdır.*

## Nasıl çalışır?

Veri akışı sağlanır, model bir tahmin yürütür, yapılan hata ölçülür ve içindeki ağırlıklar bu hatayı azaltacak şekilde güncellenir.

## Nerede kullanılır?

Makine öğrenmesi modellerinin eğitim süreçlerinde ve akıllı asistanların geri bildirim döngülerinde yer alır.

## Sık karıştırılanlar

Doğrudan modelin kendisi değil, o modelin gelişmesini sağlayan arka plandaki kural ve yöntem kümesidir.

## Sorular ve yanıtlar

**Sürekli mi öğrenir?**

Eğer sistem buna uygun tasarlandıysa evet, aksi halde sadece eğitim aşamasında çalışır.

## İlgili terimler

- [Machine Learning](https://trescout.com/dictionary/machine-learning/)
- [Deep Learning](https://trescout.com/dictionary/deep-learning/)
- [Continuous Learning](https://trescout.com/dictionary/continuous-learning/)

Bu açıklama TreScout için yapay zekâ ile sade dille hazırlandı · yanlış ya da eksik gördüğünüz bir şey olursa [hello@trescout.com](mailto:hello@trescout.com). TreScout her gün GitHub, Hacker News ve Hugging Face'te öne çıkanları Türkçe özetler.

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/learning-mechanism/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve Hugging Face'te öne çıkanları Türkçe özetler.