S\u00fcrekli de\u011fi\u015fen teknoloji d\u00fcnyas\u0131nda, yapay zeka modellerinin kullan\u0131m\u0131 giderek daha yayg\u0131n hale geliyor. Bir veri bilimcisi olarak ne kadar deneyimli olursan\u0131z olun veya yapay zeka d\u00fcnyas\u0131nda ne kadar yeni olursan\u0131z olun, bir yapay zeka modelinin ne oldu\u011funu ve farkl\u0131 kullan\u0131mlar\u0131n\u0131 bilmek \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n
Bu blogda, \u00e7e\u015fitli t\u00fcrlerini, farkl\u0131 kullan\u0131mlar\u0131n\u0131 ve sentetik verilerin geli\u015ftirme ve de\u011ferlendirmede oynad\u0131\u011f\u0131 kritik rol\u00fc inceleyerek yapay zeka modelini ke\u015ffedece\u011fiz.<\/p>\n\n
YZ veya Yapay Zeka, bilgisayarlarda ve di\u011fer teknolojilerde insan zekas\u0131n\u0131n sim\u00fclasyonunu ifade eder. Bir YZ modeli, YZ ve makine \u00f6\u011frenimi sistemlerinin temel bir bile\u015fenidir. YZ sistemleri, tahminlerde bulunmak, kararlar almak veya belirli g\u00f6revleri yerine getirmek i\u00e7in bunu hesaplamal\u0131 bir temsil olarak kullan\u0131r. <\/p>\n\n
Yapay zeka modelleri, inovasyonu y\u00f6nlendiren motordur. Bu \u00fcretken modeller<\/a>, sofistike veri modellerini analiz etmek i\u00e7in bilgisayarla g\u00f6rme, do\u011fal dil i\u015fleme ve makine \u00f6\u011frenimini kullan\u0131r. <\/p>\n\n Bununla birlikte, \u00f6r\u00fcnt\u00fc tan\u0131man\u0131n \u00f6tesinde, yapay zeka modelleri \u00f6\u011frenmek i\u00e7in karar verme algoritmalar\u0131n\u0131 kullan\u0131r. Bir e\u011fitim, veri toplama ve veri analizi s\u00fcreci arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla kendilerine atanan faaliyet ve hedeflerde ustala\u015fmaya yakla\u015f\u0131yorlar. <\/p>\n\n Yapay zeka modeli, zorlu sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmemizde bize yard\u0131mc\u0131 olan s\u00fcper kahramand\u0131r. B\u00fcy\u00fck miktarda veriyi i\u015flemeyi ve karma\u015f\u0131k sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zmeyi ba\u015far\u0131r. \u0130ster internetteki en sevimli kedi yavrusu resimlerini bulmak ister hava durumunu tahmin etmek olsun, YZ modelleri her zaman m\u00fckemmellik i\u00e7in \u00e7abalayan sorun \u00e7\u00f6z\u00fcc\u00fclerimizdir. <\/p>\n\n Yapay zeka, \u00e7ok say\u0131da yapay zeka modelinin bulundu\u011fu geni\u015f bir aland\u0131r. Her YZ modeli belirli i\u015fler ve zorluklar i\u00e7in en uygun olan\u0131d\u0131r. \u015eimdi en yayg\u0131n YZ modellerinden baz\u0131lar\u0131na ve nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131klar\u0131na daha yak\u0131ndan bakal\u0131m. <\/p>\n\n Derin sinir a\u011flar\u0131 (DNN’ler) \u015fu anda mevcut olan en b\u00fcy\u00fcleyici ve devrim niteli\u011findeki yapay zeka modelleri aras\u0131ndad\u0131r. Derin \u00f6\u011frenme modelinin tasar\u0131m\u0131 insan beynine dayan\u0131r ve birbirine ba\u011fl\u0131 d\u00fc\u011f\u00fcmlerin veya n\u00f6ronlar\u0131n katmanlar\u0131ndan olu\u015fur. “Derin” k\u0131sm\u0131, girdiden sofistike kal\u0131plar\u0131 ve temsilleri \u00f6\u011frenmelerini sa\u011flayan birden fazla katmana sahip olmay\u0131 ifade eder. <\/p>\n\n Bu yapay sinir a\u011flar\u0131n\u0131n temel yeteneklerinden biri, ham verilerden otomatik olarak \u00f6zellikler \u00e7\u0131karabilmeleridir. A\u011f katmanlar aras\u0131nda ilerledik\u00e7e, bu \u00f6zellikler giderek daha soyut hale gelir ve bu da ayr\u0131nt\u0131l\u0131 desenleri ve temsilleri tan\u0131mas\u0131n\u0131 sa\u011flar. <\/p>\n\n DNN son derece uyarlanabilirdir ve bu yapay zeka modelini g\u00f6r\u00fcnt\u00fc ve ses tan\u0131ma, do\u011fal dil i\u015fleme, otonom s\u00fcr\u00fc\u015f, oyun oynama ve daha fazlas\u0131 gibi \u00e7e\u015fitli g\u00f6revler i\u00e7in kullanabilirsiniz. Bilgisayarla g\u00f6rme ve konu\u015fma sentezi gibi alanlara \u00f6nemli katk\u0131larda bulunmu\u015ftur. <\/p>\n\n Lojistik regresyon, ikili s\u0131n\u0131fland\u0131rma uygulamalar\u0131 i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131lan basit ve \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc bir yapay zeka modelidir. Kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131 ve etkinli\u011fi, onu sa\u011fl\u0131k, pazarlama, finans ve di\u011ferleri dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli sekt\u00f6rlerde pop\u00fcler bir se\u00e7im haline getirmektedir. <\/p>\n\n Lojistik regresyon modelinin amac\u0131 ikili kararlar vermektir. Sorgulara “Evet” veya “Hay\u0131r”, “Spam” veya “Spam De\u011fil” veya “Varsay\u0131lan” veya “Varsay\u0131lan Yok” \u015feklinde yan\u0131t verir. \u00d6rne\u011fin, \u00e7e\u015fitli fakt\u00f6rlere ba\u011fl\u0131 olarak bir e-postan\u0131n spam olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in kullanabilirsiniz. <\/p>\n\n Do\u011frusal regresyon, bir veya daha fazla ba\u011f\u0131ms\u0131z \u00f6zellik ile ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki do\u011frusal ba\u011flant\u0131y\u0131 belirleyen bir t\u00fcr kontroll\u00fc makine \u00f6\u011frenimi modelidir. Girdi ve \u00e7\u0131kt\u0131 de\u011fi\u015fkenleri aras\u0131nda bir ili\u015fki arar. <\/p>\n\n Bu teknik, ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenlere ba\u011fl\u0131 olarak ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenin de\u011ferini tahmin edebilen en uygun do\u011frusal denklemi arar. Denklem, ba\u011f\u0131ml\u0131 ve ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi d\u00fcz bir \u00e7izgi ile temsil eder. <\/p>\n\n Do\u011frusal regresyon modeli, veri noktalar\u0131ndan olu\u015fan bir da\u011f\u0131l\u0131m grafi\u011fi \u00fczerinden d\u00fcz bir \u00e7izgi \u00e7izmek gibidir. Metrekare ve konum gibi \u00f6zelliklere ba\u011fl\u0131 olarak m\u00fclk de\u011ferlerini tahmin etmek i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r. <\/p>\n\n Yapay zeka i\u00e7in karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 ak\u0131\u015f \u015femalar\u0131na benzer. E\u011fer-\u015fimdi-\u00f6teki kriterlerinden olu\u015fan bir if-then-else \u00e7er\u00e7evesi kullanarak karar verirler. Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131, bir ki\u015finin ya\u015f\u0131na, gelirine ve tarama ge\u00e7mi\u015fine g\u00f6re bir \u00fcr\u00fcn\u00fc sat\u0131n alma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131n olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek gibi art arda kararlar vermemizi gerektiren i\u015flerde s\u0131kl\u0131kla kullan\u0131l\u0131r. <\/p>\n\n Karar a\u011fac\u0131, bir karara varmak i\u00e7in \u00f6nceki kararlardan elde edilen mevcut ger\u00e7ekleri analiz eder. Bu a\u011fa\u00e7lar s\u0131kl\u0131kla bir e\u011fer\/o zaman yap\u0131s\u0131n\u0131 takip eder. \u00d6rne\u011fin, evde bir sandvi\u00e7 yaparsan\u0131z, \u00f6\u011fle yeme\u011fi sat\u0131n almak zorunda kalmazs\u0131n\u0131z. <\/p>\n\n Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 modelini hem regresyon hem de s\u0131n\u0131fland\u0131rma problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullanabilirsiniz. Ayr\u0131ca, tahmine dayal\u0131 analiti\u011fin ilk s\u00fcr\u00fcmleri temel karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 taraf\u0131ndan destekleniyordu. <\/p>\n\n Rastgele orman, karar a\u011fac\u0131 tabanl\u0131 bir makine \u00f6\u011frenimi modelidir. Bir karar a\u011fac\u0131n\u0131 bilgisayar bilimleri d\u00fcnyas\u0131ndaki ak\u0131ll\u0131 bir yard\u0131mc\u0131 olarak d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. \u015eimdi, bu yard\u0131mc\u0131lardan olu\u015fan bir grubun birlikte \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 hayal edin – i\u015fte bu rastgele bir ormand\u0131r. Bu ormanda her bir karar a\u011fac\u0131, bir tahmin veya se\u00e7im yapmak gibi kendi i\u015fini yapar. <\/p>\n\n Rastgele orman algoritmas\u0131 iki a\u015famaya ayr\u0131l\u0131r: rastgele orman olu\u015fturma ve ilk ad\u0131mda olu\u015fturulan rastgele orman s\u0131n\u0131fland\u0131r\u0131c\u0131s\u0131n\u0131 kullanarak tahmin. En iyi bile\u015fen kar\u0131\u015f\u0131m\u0131n\u0131 belirlemek i\u00e7in t\u0131ptaki uygulama i\u00e7in rastgele orman modelini kullanabilirsiniz. <\/p>\n\n K-En Yak\u0131n Kom\u015fu (K-NN) tekni\u011fi, s\u0131n\u0131fland\u0131rma ve regresyon problemleri i\u00e7in basit ve zarif bir \u00e7\u00f6z\u00fcmd\u00fcr. Bu y\u00f6ntem, benzer \u00f6\u011felerin veya verilerin yak\u0131nlarda bulundu\u011fu fikri \u00fczerine \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. <\/p>\n\n K-NN denetimli bir \u00f6\u011frenme modelidir, yani etiketli verilere dayal\u0131 tahminler yapar. Bu teknik, benzer \u00f6\u011felerin (verilerin) yak\u0131nlarda bulundu\u011fu varsay\u0131m\u0131na dayan\u0131r. G\u00fc\u00e7l\u00fc bir model olmas\u0131na ra\u011fmen, en \u00f6nemli dezavantajlar\u0131ndan biri veri hacmi artt\u0131k\u00e7a performans\u0131n d\u00fc\u015fmesidir. <\/p>\n\n Naive Bayes modeli, Bayes teoremine dayanan olas\u0131l\u0131ksal bir yapay zeka modelidir. Model, bir \u00f6zelli\u011fin varl\u0131\u011f\u0131n\u0131n ba\u015fka bir \u00f6zelli\u011fin ortaya \u00e7\u0131kmas\u0131na ba\u011fl\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131 varsay\u0131m\u0131na dayan\u0131r. Bu varsay\u0131m neredeyse hi\u00e7bir zaman do\u011fru olmad\u0131\u011f\u0131ndan, model ‘naif’ olarak adland\u0131r\u0131l\u0131r. <\/p>\n\n Hem ikili hem de \u00e7oklu s\u0131n\u0131f s\u0131n\u0131fland\u0131rmalar\u0131 i\u00e7in kullanabilirsiniz. Spam e-posta tan\u0131mlama ve duygu analizi gibi do\u011fal dil i\u015fleme faaliyetlerinde s\u0131kl\u0131kla Naive Bayes kullan\u0131l\u0131r. <\/p>\n\n Bir yapay zeka modelinin d\u00fcnyada nereye oturdu\u011funu ve hayat\u0131n\u0131z\u0131n farkl\u0131 unsurlar\u0131n\u0131 nas\u0131l etkiledi\u011fini merak ediyor olabilirsiniz. \u0130\u015fte yapay zeka modellerinin bir\u00e7ok alanda nas\u0131l kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131na dair baz\u0131 \u00f6rnekler: <\/p>\n\n Yapay zeka (AI) ve makine \u00f6\u011frenimi (ML) bazen birlikte kullan\u0131lan ifadelerdir, ancak teknoloji ve veri bilimi<\/a> d\u00fcnyalar\u0131nda farkl\u0131 kavramlar\u0131 temsil ederler. \u015eimdi farkl\u0131l\u0131klara bakal\u0131m: <\/p>\n\nYZ modellerinin t\u00fcrleri<\/h2>\n\n
01. Derin sinir a\u011flar\u0131<\/h3>\n\n
02. Lojistik regresyon yapay zeka modeli<\/h3>\n\n
03. Do\u011frusal regresyon modeli<\/h3>\n\n
04. Karar a\u011fa\u00e7lar\u0131 yapay zeka modeli<\/h3>\n\n
05. Rastgele orman modeli<\/h3>\n\n
06. K-en yak\u0131n kom\u015fu modeli<\/h3>\n\n
07. Naive Bayes modeli<\/h3>\n\n
Yapay zeka modeli uygulamalar\u0131<\/h2>\n\n
\n
Yapay zeka modelleri ile makine \u00f6\u011frenimi modelleri aras\u0131ndaki fark<\/h2>\n\n