Python ile Yapay Zeka Geliştirme: Genel Bir Yaklaşım (Bölüm -1)

Yapay Zeka Geliştirme Aşamaları​

1. Veri Toplama ve Önişleme​

2. Model Seçimi ve Mimari Tasarımı​

3. Modelin Eğitilmesi ve Optimize Edilmesi​

4. Modelin Test Edilmesi ve Değerlendirilmesi​

Python ile Yapay Zeka Modeli: Sinir Ağı Uygulaması​

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# Veri seti oluşturma (XOR problemi)
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Modeli oluşturma
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(8, activation='relu', input_shape=(2,)),
    keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modeli derleme
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Modeli eğitme
model.fit(x_train, y_train, epochs=500, verbose=0)

# Modeli test etme
test_data = np.array([[0, 1], [1, 1]])
predictions = model.predict(test_data)
print("Tahminler:", predictions)

io' Alıntı:

Yapay zeka (AI) geliştirme, modern teknolojinin temel taşlarından biri haline gelmiştir. Python, geniş kütüphane desteği ve basit sözdizimi nedeniyle yapay zeka uygulamaları için en popüler programlama dillerinden biridir. Bu makalede, Python kullanarak bir yapay zeka modelinin geliştirilme aşamalarını inceleyeceğiz ve bir örnek kod paylaşacağız.

Yapay Zeka Geliştirme Aşamaları​

1. Veri Toplama ve Önişleme​

Bir yapay zeka modelinin başarılı olabilmesi için kaliteli verilere ihtiyacı vardır. Veri, web scraping, API kullanımı veya hazır veri setlerinden elde edilebilir. Verinin temizlenmesi ve özelliklerin düzgün şekilde belirlenmesi kritik bir aşamadır.

2. Model Seçimi ve Mimari Tasarımı​

Yapay zeka modelinin türü, çözüm getirilmek istenen probleme bağlı olarak değişir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri arasında doğru tercihi yapmak büyük önem taşır.

3. Modelin Eğitilmesi ve Optimize Edilmesi​

Veri, belirlenen modele girdi olarak verilir ve model belirli parametrelerle eğitilir. Hiperparametre ayarlarını optimize etmek, modelin başarı oranını arttırabilir.

4. Modelin Test Edilmesi ve Değerlendirilmesi​

Eğitilen model, test verisi kullanılarak değerlendirilir. Modelin doğruluk oranı, kayıp fonksiyonu ve performans metrikleri hesaplanarak iyileştirme yolları belirlenir.

Python ile Yapay Zeka Modeli: Sinir Ağı Uygulaması​

Aşağıda basit bir sinir ağı modelini TensorFlow ve Keras kullanarak nasıl geliştirebileceğimizi gösteren bir örnek kod yer almaktadır.

Kod:

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# Veri seti oluşturma (XOR problemi)
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Modeli oluşturma
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(8, activation='relu', input_shape=(2,)),
    keras.layers.Dense(8, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modeli derleme
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Modeli eğitme
model.fit(x_train, y_train, epochs=500, verbose=0)

# Modeli test etme
test_data = np.array([[0, 1], [1, 1]])
predictions = model.predict(test_data)
print("Tahminler:", predictions)

Genişletmek için tıkla ...