<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Machine Learning on Onur Baydaş</title><link>https://onurbaydas.com/tags/machine-learning/</link><description>Recent content in Machine Learning on Onur Baydaş</description><generator>Hugo</generator><language>tr-tr</language><lastBuildDate>Sat, 17 Oct 2026 12:15:22 +0300</lastBuildDate><atom:link href="https://onurbaydas.com/tags/machine-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>EmbeddingGemma 2: Açık Kaynaklı, Hafif Multimodal Embedding Modeli</title><link>https://onurbaydas.com/news/2026-10-17-embedding-gemma-2-multimodal-model/</link><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 12:15:22 +0300</pubDate><guid>https://onurbaydas.com/news/2026-10-17-embedding-gemma-2-multimodal-model/</guid><description>Google DeepMind, EmbeddingGemma 2 adında yeni bir açık kaynaklı ve hafif multimodal embedding modelini duyurdu. Bu model, farklı veri türlerini (metin, görsel vb.) tek bir vektör uzayında temsil etmeyi amaçlıyor.</description></item><item><title>Google EnvHarness: Dinamik Ortamlarda Kendi Kendine Gelişen Ajanlar</title><link>https://onurbaydas.com/news/2026-10-17-google-envharness-self-evolving-agents/</link><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 12:15:22 +0300</pubDate><guid>https://onurbaydas.com/news/2026-10-17-google-envharness-self-evolving-agents/</guid><description>Google araştırmacıları, ajanların zayıf yönlerine göre eğitim ortamlarını dinamik olarak uyarlayan EnvHarness adlı bir framework&amp;#39;ü açık kaynak olarak yayınladı. Bu sistem, ajan, ortam veya değerlendirme sisteminde değişiklik yapmadan öğrenmeyi sağlıyor.</description></item><item><title>Kurumsal Ajanlar İçin Eğitim Verisi Üretimi: AutoSynthData</title><link>https://onurbaydas.com/news/2026-10-17-autosynthdata-enterprise-agent-training/</link><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 12:15:22 +0300</pubDate><guid>https://onurbaydas.com/news/2026-10-17-autosynthdata-enterprise-agent-training/</guid><description>AutoSynthData, kurumsal ajanlar için eğitim verisi üretmeye odaklanan bir araçtır. Bu araç, yapay zeka modellerinin daha iyi performans göstermesi için sentetik veri oluşturmayı hedefler.</description></item><item><title>Qwen3.8-27B-Defiance: Sansürsüz ve Modlu Yerel LLM</title><link>https://onurbaydas.com/news/2026-10-17-qwen-defiance-uncensored-llm/</link><pubDate>Sat, 17 Oct 2026 12:15:22 +0300</pubDate><guid>https://onurbaydas.com/news/2026-10-17-qwen-defiance-uncensored-llm/</guid><description>Bu model, Qwen3.8-27B&amp;#39;nin sansürsüz bir versiyonunu farklı &amp;#34;AI Construct&amp;#34; modlarıyla birleştiriyor. Kullanıcılar her istek için belirli bir kişilik modu seçebiliyor ve model sansürsüz yanıtlar veriyor.</description></item><item><title>Geliştiricilerin AI Ajanlarını Benimsemesi: Güvenin Rolü</title><link>https://onurbaydas.com/news/2026-10-16-ai-agent-adoption-trust/</link><pubDate>Fri, 16 Oct 2026 00:17:33 +0300</pubDate><guid>https://onurbaydas.com/news/2026-10-16-ai-agent-adoption-trust/</guid><description>Brendan O&amp;#39;Leary, gerçek dünyadaki yapay zeka (AI) benimsemesinin model performansından ziyade güven inşa etmeye bağlı olduğunu tartışıyor. Bu sunum, 25 trilyon token verisinin geliştiricilerin AI ajanlarını nasıl benimsediğini ortaya koyduğunu belirtiyor.</description></item></channel></rss>