# Pruning nedir?

*Yapay Zekâ · Son güncelleme: 27 Eylül 2026*

Yapay zekâ modelinin performansını etkilemeyen gereksiz bağlantıları silerek modeli daha verimli hale getirme işlemidir.

## Tanım

Pruning, kelime anlamı olarak budama demektir. Yapay zekâ modelleri milyonlarca hatta milyarlarca bağlantı (nöron) içerir. Bunların bir kısmı sonuca neredeyse hiç etki etmez. Bu gereksiz kısımlar temizlendiğinde model küçülür, daha az hafıza harcar ve çok daha hızlı çalışır.

*Çok fazla dalı olan büyük bir meyve ağacının verimsiz dallarını budayarak daha gür ve hızlı büyümesini sağlamak gibidir.*

## Nasıl çalışır?

Modelin içindeki ağırlıklar analiz edilir, en zayıf ve etkisiz olanlar tespit edilerek sistemden tamamen kaldırılır.

## Nerede kullanılır?

Yapay zekâ modellerini cep telefonlarına veya küçük cihazlara sığdırmak için yapılan optimizasyonlarda kullanılır.

## Sık karıştırılanlar

Modelin boyutunu küçültmek için sayıları basitleştiren quantization işleminden farklıdır, burada doğrudan gereksiz bağlantılar silinir.

## Sorular ve yanıtlar

**Pruning yapay zekânın zekâsını düşürür mü?**

Doğru yapıldığında performans neredeyse hiç düşmez, aksine hız büyük oranda artar.

## İlgili terimler

- [Quantization](https://trescout.com/dictionary/quantization/)
- [Distillation](https://trescout.com/dictionary/distillation/)
- [Fine-tuning](https://trescout.com/dictionary/fine-tuning/)
- [SLM](https://trescout.com/dictionary/slm/)

## İlgili araçlar

- [Model-Optimizer](https://trescout.com/discover/model-optimizer/)

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/pruning/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve Hugging Face'te öne çıkanları Türkçe özetler.