Blog

Yapay zeka (YZ) oluşturma süreci, birden fazla aşamadan oluşur ve temel olarak problem tanımlama, veri toplama, model oluşturma, model eğitimi, değerlendirme ve dağıtım gibi adımları içerir. Bu süreçte kullanılan çeşitli kodlama dilleri ve araçlar, belirli yapay zeka projeleri için gereklidir. İşte sıfırdan bir yapay zeka oluşturma sürecinin detaylı bir açıklaması:

1. Problemin Tanımlanması

Yapay zeka oluşturma sürecinin ilk adımı, çözülmesi gereken problemin net bir şekilde tanımlanmasıdır. Bu aşamada, projenin amacı ve istenen sonuçlar belirlenir. Örneğin, bir müşteri hizmetleri botu oluşturmak, görüntü tanıma sistemi geliştirmek veya tahmine dayalı bir model oluşturmak istiyor musunuz? Problemi doğru tanımlamak, doğru veri toplama ve doğru model oluşturma sürecinin temelidir.

2. Veri Toplama ve Hazırlama

Yapay zeka projelerinin başarısı büyük ölçüde kullanılan verinin kalitesine bağlıdır. Bu nedenle, veri toplama süreci yapay zeka geliştirme sürecinin kritik bir adımıdır.

  • Veri Kaynakları Belirleme: Kullanılacak veri kaynaklarının belirlenmesi gerekir. Bu, web'den kazıma, açık veri setlerini kullanma, sensör verileri veya müşteri veritabanları gibi birçok kaynaktan gelebilir.

  • Veri Temizleme: Toplanan veri çoğunlukla eksik, hatalı veya gereksiz bilgiler içerir. Bu aşamada, veriler temizlenmeli, eksik değerler doldurulmalı veya çıkarılmalı ve veri formatı tutarlı hale getirilmelidir.

  • Veri Etiketleme: Eğer model bir denetimli öğrenme yöntemiyle eğitilecekse, veri setinin etiketlenmesi gereklidir. Örneğin, bir görüntü tanıma modeli için her görüntünün doğru kategorisiyle etiketlenmesi gerekir.

  • Özellik Mühendisliği: Veriyi anlamlı bir biçimde temsil etmek için özelliklerin seçilmesi ve dönüştürülmesi sürecidir. Özellik mühendisliği, modelin performansını doğrudan etkileyebilir.

3. Model Seçimi ve Geliştirme

Yapay zeka projelerinde model seçimi, problemi çözmek için en uygun algoritmanın veya yönteminin belirlenmesi anlamına gelir. Bu süreç, belirli problemin türüne göre farklılık gösterebilir:

  • Denetimli Öğrenme: Bu kategoride, geçmiş verilere dayalı olarak tahminler yapmak için etiketlenmiş veri kullanılır. Örnekler arasında regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri (SVM) ve yapay sinir ağları (neural networks) yer alır.

  • Denetimsiz Öğrenme: Veri setindeki gizli yapıları keşfetmek için kullanılır. K-means kümeleme, hiyerarşik kümeleme ve öz-düzenleyici haritalar (self-organizing maps) gibi algoritmalar kullanılır.

  • Derin Öğrenme: Derin sinir ağları (Deep Neural Networks) kullanarak çok katmanlı bir yapı oluşturulur. Bu, görüntü ve ses tanıma gibi karmaşık görevlerde özellikle etkilidir. TensorFlow ve PyTorch gibi kütüphaneler, derin öğrenme modelleri geliştirmek için kullanılır.

  • Takviyeli Öğrenme: Bir ajanın, çevresiyle etkileşimde bulunarak ödülleri en üst düzeye çıkarmak için öğrenmesi gerektiği durumlar için kullanılır. Oyun geliştirme, robotik ve otonom sürüşte yaygın olarak kullanılır.

4. Model Eğitimi

Seçilen model ve algoritma belirlendikten sonra, modelin eğitilmesi gerekir. Bu süreç genellikle aşağıdaki adımları içerir:

  • Veri Setini Bölme: Veriler genellikle eğitim (%70), doğrulama (%15) ve test (%15) olmak üzere üç bölüme ayrılır. Eğitim seti modelin öğrenmesi için kullanılırken, doğrulama seti modelin hiperparametrelerini ayarlamak için kullanılır. Test seti ise modelin gerçek dünyadaki performansını değerlendirmek için kullanılır.

  • Hiperparametre Optimizasyonu: Modelin performansını iyileştirmek için hiperparametrelerin (örneğin, öğrenme hızı, katman sayısı, düğüm sayısı) ayarlanması gerekir. Bu işlem genellikle doğrulama seti üzerinde deneme-yanılma yöntemi ile yapılır.

  • Eğitim Süreci: Bu aşamada model, eğitim veri setine uygulanır ve hata fonksiyonunu minimize edecek şekilde kendini optimize eder. Stokastik gradyan inişi (SGD) veya Adam optimizasyon algoritması gibi teknikler kullanılır.

 

import tensorflow as tf

# Örnek bir derin öğrenme modeli (Keras API ile)
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_val, y_val))
 

5. Model Değerlendirme ve Test Etme

Model eğitildikten sonra, modelin doğruluğunu ve performansını değerlendirmek için test seti kullanılır. Değerlendirme metrikleri, kullanılan modelin türüne ve problemin türüne bağlı olarak değişir:

  • Sınıflandırma Problemleri İçin: Doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall), F1 skoru, ve ROC-AUC gibi metrikler kullanılır.
  • Regresyon Problemleri İçin: Ortalama hata karesi (MSE), ortalama mutlak hata (MAE) ve R-kare gibi metrikler kullanılır.

Test sonuçlarına bağlı olarak, modelin performansı düşükse, veri setinin genişletilmesi, daha uygun bir model seçimi veya hiperparametre optimizasyonu gibi iyileştirmeler yapılabilir.

6. Modelin Dağıtımı ve Üretime Alma

Modelin başarılı bir şekilde eğitilmesi ve test edilmesinin ardından, modelin kullanıma sunulması gerekmektedir. Bu süreç, modelin bir API aracılığıyla entegrasyonu veya bulut platformlarında dağıtımını içerebilir:

  • API Geliştirme: Python'da Flask veya FastAPI gibi kütüphanelerle modelin sonuçlarını döndüren bir REST API oluşturulabilir.

 

from flask import Flask, request, jsonify
import joblib

app = Flask(__name__)
model = joblib.load('trained_model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    prediction = model.predict(data['features'])
    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
 

  • Bulut Dağıtımı: Model, AWS Sagemaker, Google AI Platform veya Azure Machine Learning gibi bulut platformları kullanılarak dağıtılabilir. Bu platformlar, ölçeklenebilirlik ve güvenlik açısından büyük avantajlar sunar.

7. Modelin İzlenmesi ve Güncellenmesi

Model dağıtıldıktan sonra da izleme ve bakım süreçleri devam eder. Modelin performansını izlemek ve gerektiğinde güncellemek önemlidir. Veri dağılımında bir kayma (data drift) olduğunda veya yeni veri geldiğinde modelin yeniden eğitilmesi gerekebilir.

8. Modelin İyileştirilmesi ve Geliştirilmesi

Son adım, modelin sürekli olarak iyileştirilmesi ve geliştirilmesidir. Yeni verilerin eklenmesi, yeni özelliklerin seçilmesi ve farklı algoritmaların denenmesi, yapay zekanın daha doğru ve güvenilir sonuçlar üretmesine yardımcı olabilir. Yapay zekanın uzun vadede başarılı olması için bu sürekli iyileştirme döngüsü kritik öneme sahiptir.

Sonuç

Yapay zeka oluşturma süreci, çok disiplinli bir yaklaşımı ve dikkatli planlama gerektiren karmaşık bir süreçtir. Her aşamanın doğru bir şekilde yürütülmesi, yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için gereklidir. Verinin toplanmasından modelin dağıtımına kadar her adımda dikkatli olunması, projenin başarısını doğrudan etkiler.