Yapay zeka modelleri nasıl eğitilir?

Bilim ve Teknoloji Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
, ,
1

Yapay sinir ağları nasıl çalışır?

1 Beğeni
2

Yapay Zeka Modellerinin Eğitimi

Yapay zeka (AI), önceden belirlenmiş kurallar ve talimatlara dayanan klasik programlama tekniklerinin yanı sıra, düzgün bir şekilde eğitildiğinde belirli görevleri gerçekleştirebilecek algoritmaları ve modellemeyi de içerir. Bu süreç genellikle denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, yarı denetimli öğrenme ve takviye öğrenme gibi farklı öğrenme teknikleri kullanılarak gerçekleştirilir.

Denetimli Öğrenme

Bu teknikte, algoritma bir eğitim veri seti kullanarak öğrenir. Bu veri setinde her örnek hem girişler (veya özellikler) hem de beklenen çıkışı (veya etiket) içerir. Algoritma, girişleri beklenen çıkışlara eşleme işlemini öğrenir.

Denetimsiz Öğrenme

Denetimsiz öğrenme tekniğinde, eğitim veri setinde etiketler bulunmaz. Algoritma, verilerdeki desenleri, çıktılarını veya ilişkileri belirlemeye çalışır.

Takviye Öğrenme

Bu teknikte, algoritma belirli bir hedefe ulaşmak için ideal stratejiyi veya politikayı belirlemeye çalışır. Her bir aksiyon, öğrenme sürecini yönlendiren ödül veya ceza ile geri bildirim verir.

Yarı Denetimli Öğrenme

Yarı denetimli öğrenme teknikleri, hem denetimli hem de denetimsiz öğrenme tekniklerinin birleşimidir. Bu teknik genellikle, etiketli verinin kıt olduğu durumlarda kullanılır.

Yapay Sinir Ağlarının Çalışma Mekanizması

Yapay sinir ağları (ANN), insan beyninin bilgi işleme ve öğrenme mekanizmasını taklit etmeye çalışan bir yapay zeka araştırma alanıdır. ANN’ler, büyük miktarda giriş verisini işleyen ve özellikleri otomatik olarak öğrenen bir dizi öğrenme kuralına sahiptir.

Sinir Hücreleri (Nöronlar)

ANN’nin temel yapı taşı, nöron veya düğüm adı verilen bir birimdir. Her nöron, ağırlıklı girişler ve bir etkinleştirme fonksiyonu kullanarak bir çıktı üretir.

Katmanlar

Nöronlar genellikle bir dizi katmanda düzenlenir: Giriş katmanı, bir veya daha fazla gizli katman ve bir çıktı katmanı. Her katmanın nöronları bir sonraki katmana bağlanır.

Eğitim

Sinir ağını eğitmek, ağırlıkların ayarlanması sürecini içerir. Bunun temel yolu, geri yayılım adı verilen bir sürectir. Geri yayılım, modelin çıktılarını ve beklenen çıktıları karşılaştırarak bir hata hesaplar ve bu hatayı ağ boyunca ters yönde (geriye doğru) yayarak ağırlıkları günceller.

TERİMLER:

Algoritma: Bir problemi çözmek veya belirli bir işlemi gerçekleştirmek için tanımlanan belirli bir işlem dizisi.

Öznitelikler/Özellikler: Her bir veri örneğinin tanımlayan özelliklerdir. Örneğin bir evin fiyatını belirlerken evin metrekare alanı, odalarının sayısı, konumu alan özelliklere örnek olarak verilebilir.

Etiketler/çıkış: Bir örnekle ilişkilendirilmiş “doğru” sonucu veya cevabı ifade eden değer. Örneğin, bir evin fiyat tahmini yaparken, gerçek fiyat etiket olabilir.

Geri Yayılım: Bir ağın hata değerini kullanarak ağırlıklarını güncellediği eğitim süreci. Hata değeri, çıktı katmanının çıkışlarını ve beklenen değerleri karşılaştırarak hesaplanır.

3

Yapay Zeka Modeli Eğitimi - Başlangıç Rehberi

Yapay zeka (AI) modellerini eğitmek, bu heyecan verici ve hızla genişleyen alana giriş yapmak için harika bir yol olabilir. Aşağıda, modelinizi başarıyla eğitmek için bir yol haritası bulunmaktadır.

Ön Bilgi ve Araştırma

Yapay zeka modeli eğitimine başlarken, öncelikle konu hakkındaki geniş bilgi ve kavramları anlamak önemlidir. Aşağıdakiler gibi önemli alanlara odaklanmalısınız:

  • Yapay Zeka (AI): Yapay zekanın genel tanımı ve nasıl çalıştığına dair genel bir anlayış.
  • Makine öğrenmesi (ML): Yapay zekanın alt seti olan makine öğrenmesi ve karmaşıklığının temel prensipleri.
  • Derin öğrenme: Makine öğrenmesinin alt kategorisi olan derin öğrenme, ona karmaşıklık ve esneklik katan özellikler.
  • Veri: Yapay zeka ve makine öğrenmesi, veriden önemli bilgiler çıkarmak için kullanılır. Veri tipleri, toplama yöntemleri ve işleme tekniklerini anlama.

Bu konularda okuma yapabilir, çevrimiçi kurslara katılabilir veya konuları konuşmak için bir mentor bulabilirsiniz.

Yapay Zeka Modeli Seçimi

Belirli bir yapay zeka modelini eğitmeye karar vermeden önce, hangi modelin en uygun olduğuna karar vermek için bir dizi önemli faktörü dikkate almalısınız: problem türü, kullanılabilir verinin miktarı ve niteliği, beklenen çıktı türü ve belirli gereksinimler (yüksek hızlı gerçek zamanlı sonuçlar, vb.).

Çeşitli modeller arasında seçim yapmak isterken genellikle dikkate alınan bazı türler:

  • Doğrusal/Hessian regresyon
  • Destek Vektör Makineleri
  • Karar Ağaçları
  • Rastgele Ormanlar
  • Artırılmış Ağaçlar
  • Sinir ağları

Kod Yazma ve Model Eğitimi

Modelinizi eğitmeye hazır olduğunuzda, genellikle bir dizi yazılım kütüphanesini ve paketini kullanmanız gerekir. Python genellikle yapay zeka ve makine öğrenmesi için öncelikli dil olarak kabul edilir ve Scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler, model eğitiminde genellikle kullanılanlardır. İşte bir örnekte nasıl göründüğünü görebilirsiniz:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(random_state=0)
X = [[ 1,  2,  3],  # training samples
    [11, 12, 13]]
y = [0, 1]  # training labels
clf.fit(X, y)

Bundan sonra modelinizi eğitmeye başlayabilirsiniz.

Model Optimizasyonu ve Değerlendirmesi

Modelinizi eğittikten sonra, sonuçlarınızı değerlendirmeli ve bazı ayarlamalar yapmalısınız. Makine öğrenmesi modellerinin performansının çoğunlukla doğruluk, hassasiyet, recall ve f1-score olmak üzere; dört ana metrik ile ölçülür. Her birin ne ölçtüğünün ve nasıl kullanılacağının anlaşılması önemlidir.

Modeli Göreve Uygulamak

Artık modelinizi kullanarak yeni veriler üzerinde tahminler yapabilirsiniz. Bu, modelin amacına bağlıdır, ancak genellikle bu, modelinizin çıktısını girdi alanında kullanmanızı ve daha sonra çıktıyı almanızı içerir. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli kullandıysanız, modelinize bir görüntü girebilir ve modelin bu görüntünün hangi sınıfa ait olduğunu tahmin etmesini sağlayabilirsiniz.

Üst seviye bir bakış açısıyla bu aşamalar sizi yapay zeka modeli eğitmeye bir adım daha yaklaştıracaktır. Ancak bu, bu konudaki ilginizi daha da derinleştirmek için size bir başlangıç ​​noktası sağlaması beklenilen bir genel bakıştır.

TERİMLER:

Yapay Zeka (AI): Bilgisayarların veya bilgisayar kontrollü makinelerin insan zekasını taklit etme yeteneklerinin genel terimi.

Makine Öğrenmesi (ML): Bilgisayarların ve algoritmaların deneyimlerinden öğrenebileceği ve performansını iyileştirebileceği bir yapay zeka tekniği.

Derin öğrenme: Derin öğrenme, verinin karmaşık yapılarını öğrenmek ve anlamak için yapay sinir ağları adlı özel bir tür makine öğrenme tekniği kullanır.

Doğrusal/Hessian regresyon: Doğrusal regresyon, bağımlı değişkenle bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modelleyen bir istatistiksel tekniktir. Hessian regresyon, maksimum olabilirlik regresyonu gibi daha karmaşık bir regresyon türüdür.

Destek Vektör Makineleri: Verileri sınıflandırma veya regresyon analizi için kullanılan bir tür makine öğrenme modeli.

Karar Ağaçları: Karar ağaçları, belirli bir hedefe bağlı değişkenlerin yapılandırılmasına dayanan bir tür makine öğrenme modelidir.

Rastgele Ormanlar: Karar ağaçlarının bir topluluğunu kullanan bir tür makine öğrenme modeli.

Artırılmış Ağaçlar: Tıpkı rastgele ormanları gibi, bu modeller karar ağaçlarından oluşur, ancak her yeni ağaç, öncekilerin hatalarını düzeltmeyi amaçlar.

Sinir ağları: Verilerin karmaşık yapılarını öğrenmek ve anlamak için kullanılan özel bir tür makine öğrenme tekniği.

Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch: Bu üçü, Python programlama dili içinde makine öğrenme modellerini eğitmek ve kullanmak için yaygın olarak kullanılan yazılım kütüphaneleridir.

Doğruluk, Hassasiyet, Recall, F1-score: Bunlar makine öğrenme modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan dört ana metriktir.

4

Yapay Zeka Modeli Eğitmek ve Kullanmak için İnternet Platformları

Yapay zeka modeli eğitmek ve kullanmak için bir dizi platform ve araç mevcuttur. Bunlar genellikle yerel sistemlerinizin ötesine geçerek bulut tabanlı çözümler sunarlar. Aşağıda, AI modeli eğitimi ve kullanımı için popüler internet platformlarından bazıları hakkında bilgi verilmektedir.

Google Colab

Google Colab, bir bulut hizmeti olan ve bu bulut üzerinden yapay zeka modellerini eğitme yeteneği sunan bir Google Research projesidir. Jupyter notebook’un bir ürünü olan Colab, Python programlama dilini kullanır. Ücretsiz olarak GPU kullanımı sunmasıyla bilinir. Bu, özellikle derin öğrenme modellerini eğitmek için gereken yoğun hesaplamalara büyük kolaylık sağlar.

Nasıl kullanılır:
Google Colab’ın kullanımına başlamak için bir Google hesabına ihtiyacınız var. Sonrasında, Google Colab arayüzüne browserden erişim sağlayabilirsiniz. Modellerinizi test etmek ve eğitmek için Python kodlarınızı notebook formatında burada çalıştırabilirsiniz.

IBM Watson

IBM Watson dünyanın önde gelen yapay zeka platformlarından biridir ve çok çeşitli AI hizmetleri sunar. Makine öğrenmesi, doğal dil işleme, konuşma tanıma ve görüntü işlemenin yanı sıra, IBM Watson, bir dizi dil, ses ve görsel analizini destekler.

Nasıl kullanılır:
IBM Watson’un kullanılabilmesi için IBM Cloud hesabına kayıt olmanız gerekmektedir. Watson API’ların kullanılabilmesi için IBM Cloud üzerinde bir hizmet oluşturulmalı ve bu hizmetin API süslemeleri kodunuzda kullanılmalıdır.

Microsoft Azure Machine Learning Platform

Microsoft Azure Machine Learning, bir dizi makine öğrenmesi ve yapay zeka hizmetleri sunan bir platformdur. Geniş kapsamlı bir makine öğrenmesi ve yapay zeka toolkiti sağlar. Microsoft Azure ayrıca bulut tabanlı bir platformdur, yani kullanıcılar modellerini her yerden ve farklı cihazlardan erişim sağlayabilir.

Nasıl kullanılır:
Microsoft Azure Machine Learning platformunu kullanmaya başlamak için, önce bir Azure hesabı oluşturmanız ve bir abonelik satın almanız gerekmektedir. Daha sonra Azure Machine Learning Studio’nun özelliklerini kullanabilir ve bir dizi farklı hizmetten yararlanabilirsiniz.

TERİMLER:

Google Colab: Google tarafından sunulan, Python programlama dili ile bulutta kod yazmayı ve çalıştırmayı mümkün kılan bir hizmettir.

Jupyter Notebook: Python ve diğer diller için kullanılan popüler bir açık kaynaklı web uygulamasıdır. Programlama kodunu, çıktıları ve anotasyonları bir arada tutar.

IBM Watson: IBM’in sunmuş olduğu yapay zeka hizmetidir. Doğal dil işleme, yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri analitiği yeteneklerini içerir.

Microsoft Azure: Microsoft tarafından sunulan geniş hizmet yelpazesine sahip bir bulut platformudur. Bu hizmetlerden biri de makine öğrenmesi ve yapay zeka yeteneklerine sahip olan Azure Machine Learning’dir.

GPU: Graphics Processing Unit’ün kısaltmasıdır. GPU’lar, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarında genellikle yoğun matematiksel hesaplamaların hızlıca yapılabilmesi için tercih edilir.

5

Yapay zeka modelleri genellikle makine öğrenmesi kullanılarak eğitilir. Makine öğrenmesi, bir algoritmanın bir dizi veriye dayanarak bir görevi gerçekleştirebilmek için kendini geliştirmesini sağlayan bir yaklaşımdır. Yapay sinir ağları da makine öğrenmesinin altında yer alan bir yöntemdir.

Yapay zeka modellerini eğitmek için genellikle aşağıdaki adımları takip ederiz:

  1. Veri Toplama: İlgilenilen görevi doğru bir şekilde gerçekleştirebilecek bir model eğitmek için uygun veri setini toplamak önemlidir. Veri, modelin doğru bir şekilde öğrenmesine yardımcı olacak çeşitlilikte ve yeterli miktarda olmalıdır.

  2. Veri Önişleme: Toplanan veri seti genellikle ham ve gürültülü olabilir. Bu nedenle, veri setini temizlemek ve önişleme adımlarını uygulamak gerekir. Veri önişleme, veri setinin boyutunu azaltmak, eksik verileri doldurmak, aykırı değerleri ele almak ve veriyi modelin doğru bir şekilde öğrenebilmesi için uygun bir formata dönüştürmek gibi işlemleri içerir.

  3. Model Mimarisi ve Eğitimi: Yapay sinir ağı veya diğer makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak modelin mimarisini belirlemeliyiz. Modelin katmanlarını, her katmandaki nöron sayısını ve aktivasyon fonksiyonlarını seçmek gibi kararlar verilmelidir. Ardından, eğitim için veri setini modelimize sağlarız ve modeli eğitmek için gerçekleştirilecek iterasyon sayısını belirleriz. Eğitim süreci, modelin girdi verilerine dayalı olarak ağırlıklarını ayarlamayı ve optimize etmeyi içerir.

  4. Model Doğrulama ve Ayarlama: Eğitim aşamasından sonra, modelin performansını değerlendirmek ve optimize etmek için doğrulama veri seti kullanılır. Eğer model performansı beklenilen düzeyde değilse, modelin ağırlıklarını düzeltmek veya modelin mimarisini değiştirmek gibi ayarlamalar yapılabilir.

  5. Test etme ve Dağıtma: Modeli final olarak test etmek amacıyla, modelin hiç görmediği bir veri setini kullanırız. Test veri seti, modelin gerçek dünya koşullarında nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için kullanılır. Eğer model başarılı bir şekilde test edildiyse, kullanıma veya dağıtıma hazır hale getirilir.

Yapay sinir ağları, beyindeki nöronların şeklini taklit ederek çalışır. Yapay sinir ağları, gelen verileri işleyebilen ve çıktı üretebilen bir dizi matematiksel işlemden oluşur. Bu işlemler, girdi ve ağırlık değerleri arasındaki matematiksel işlemleri gerçekleştirir ve sonucu aktivasyon fonksiyonlarına uygular. Bu şekilde sinir ağı, verileri tanımayı, sınıflandırmayı veya bir görevi gerçekleştirmeyi öğrenebilir.

TERİMLER:

  • Makine Öğrenmesi: Bir algoritmanın bir dizi veriye dayanarak bir görevi gerçekleştirebilmek için kendini geliştirmesini sağlayan bir yaklaşım.
  • Yapay Sinir Ağı: Beyindeki nöronların şeklini taklit ederek çalışan matematiksel modellerdir. Veri işleme ve çıktı üretme yeteneğine sahip olan bu modeller, makine öğrenmesi için de kullanılır.