Yapay Zeka'nın (AI) çalışma prensiplerini sekiz adımda açıklayan bir infografik

Bu görsel, Yapay Zeka'nın (AI) çalışma prensiplerini sekiz adımda açıklayan bir infografiktir. İngilizce olarak sunulan bu adımları Türkçeye çevirecek olursak:

Sorunu Tanımlama: Problemi tanı ve görevi tanımla.

İstenen sonucu belirle ve performans metriklerini kur.

İlgili verileri derle.

Veri Toplama ve Hazırlama: Verileri topla ve hazırla.

Verileri temizle, ön işlemden geçir ve etiketle.

Verileri eğitim, doğrulama ve test setlerine ayır.

Modelleri ve Algoritmaları Seçme: Uygun AI tekniklerini seç.

Uygun bir algoritma veya model geliştir.

Model parametrelerini uygun şekilde yapılandır.

Modeli Eğitme: Modeli eğit.

Eğitim verilerini modele gir.

Model ağırlıklarını azalan kayıpla ayarla.

Veri kullanarak model performansını izle.

Model Performansını Değerlendirme: Modelin performansını değerlendir.

Eğitilmiş modeli görülmemiş veriler üzerinde test et.

Önceden tanımlanmış metriklerle performansı ölç.

İyileştirme için alanları belirle.

İnce Ayar ve Optimizasyon: Modeli ince ayarla ve optimize et.

Hiperparametreleri ince ayarla veya modeli ayarla.

Özellik mühendisliği yap.

Modeli tekrar eğit ve performansı değerlendir.

Modeli Yayınlama: Modeli uygulamaya entegre et.

Eğitilmiş modeli hedef uygulamaya entegre et.

Gerçek dünya model performansını izle.

Modeli yeni verilerle güncelle.

Etik Hususlar: AI sisteminin etiğini sağla.

Sistemin adil ve şeffaf olmasını sağla.

Olası önyargıları ve istenmeyen sonuçları tespit et.

Veri gizliliği ve güvenlik kurallarına uy.

Görselin alt kısmında "Yapay Zeka'nın Kısaca Çalışma Prensibi" başlığı altında dört adımda özetlenmiş bir süreç bulunmaktadır:

Sorun Seçimi ve Tanımı: Veri temizliği ve seçimi yap, sınıf temsili için önyargı kontrolü yap, aşırı örneklemeyi veya az örneklemeyi dikkate al.

Algoritma Seçimi: Klasik algoritmalar ile derin öğrenme arasında seçim yap.

Model Oluşturma: Özellik seçimi, ağırlıklar ve hiperparametreler ile model oluştur.

Model Eğitimi ve İzleme: Eğitim sırasında veri dağılımını, test sırasında doğruluğu ve F-Skor gibi metrikleri göz önünde bulundurarak modeli izle.

Bu adımlar, yapay zeka modellerinin nasıl geliştirildiğini ve nasıl çalıştığını kavramak için temel bir rehber sunmaktadır.

Örnek bir senaryo olarak, bir sağlık uygulaması için hasta teşhisi koyan bir yapay zeka modeli geliştireceğimizi varsayalım. İşte adım adım bu sürecin detayları:

Sorunu Tanımlama: Amacımız, hastaların klinik verilerini ve tıbbi görüntülerini analiz ederek belirli hastalıkları teşhis eden bir model oluşturmak. Performans metriği olarak, modelin doğruluğunu (hastalığı doğru teşhis etme yüzdesi) ve F-Skoru (modelin hassasiyet ve geri çağırma dengesi) kullanacağız.

Veri Toplama ve Hazırlama: Hastane kayıtlarından ve sağlık veri tabanlarından anonimleştirilmiş hasta verilerini toplarız. Veriler temizlenir, yanlış veya eksik veriler düzeltilir ve her bir veri öğesi (örneğin, tıbbi görüntüler, laboratuvar sonuçları) etiketlenir. Veriler eğitim, doğrulama ve test olmak üzere üç kısma ayrılır.

Modelleri ve Algoritmaları Seçme: Hastalık teşhisi için genellikle derin öğrenme modelleri tercih edilir, özellikle görüntü işlemede başarılı olan konvolüsyonel sinir ağları (CNN). Bu modeller, verilerin karmaşıklığını ve yüksek boyutluluğunu ele alabilir.

Modeli Eğitme: Eğitim verileri modelimize beslenir. Model, kaybı azaltmak için ağırlıklarını iteratif olarak ayarlar. Performans, doğrulama seti üzerinde düzenli aralıklarla izlenir.

Model Performansını Değerlendirme: Model, daha önce hiç görmediği test veri seti üzerinde değerlendirilir. Burada modelin gerçek dünya verileri üzerindeki performansını ölçmek için doğruluk, hassasiyet, geri çağırma ve F-Skoru gibi metrikler kullanılır.

İnce Ayar ve Optimizasyon: Modelin performansı yeterli değilse, hiperparametrelerin ayarları (örneğin, öğrenme oranı, batch boyutu) değiştirilir veya özellik mühendisliği yoluyla veri setine yeni değişkenler eklenir. Model tekrar eğitilir ve performansı değerlendirilir.

Modeli Yayınlama: Model, bir sağlık bilgi sistemi uygulamasına entegre edilir. Gerçek zamanlı hasta verileri ile modelin performansı izlenir ve yeni verilere göre güncellenir.

Etik Hususlar: Modelin adil ve şeffaf olduğundan emin olmak için demografik çeşitlilik gösteren verilerle testler yapılır. Önyargı tespiti yapılır ve gerekirse düzeltmeler yapılır. Hasta mahremiyeti ve veri güvenliği en yüksek standartlarda tutulur.

Bu sürecin her adımı, modelin başarılı ve etik bir şekilde çalışması için kritik öneme sahiptir. Her bir adım dikkatlice planlanmalı ve uygulanmalıdır.