Makine Öğrenmesi etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
Makine Öğrenmesi etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

Java ile makine öğrenmesi algoritmalarını nasıl kullanabilirim? Pythonu mu tercih etmeliyim?




Java ile makine öğrenmesi algoritmalarını kullanmak için çeşitli kütüphaneler ve araçlar mevcut. İşte Java'da makine öğrenmesi uygulamaları geliştirebilmenize yardımcı olacak bazı adımlar ve araçlar:

1. Gerekli Kütüphaneleri ve Araçları Seçin

Java'da makine öğrenmesi algoritmalarını kullanabilmek için öncelikle uygun kütüphaneleri seçmelisiniz. İşte bazı popüler Java makine öğrenmesi kütüphaneleri:

  • Weka: Veri madenciliği ve makine öğrenmesi için güçlü bir kütüphane. Özellikle sınıflandırma, regresyon, kümeleme, veri ön işleme ve görselleştirme gibi işlemler için kullanılır.
  • Deeplearning4j: Derin öğrenme için Java tabanlı bir kütüphane. Sinir ağları ve diğer derin öğrenme modellerini destekler.
  • Apache Spark MLlib: Büyük veri işleme için kullanabileceğiniz Apache Spark'ın makine öğrenmesi kütüphanesi. Dağıtık veri işlemede oldukça etkilidir.
  • Java-ML: Makine öğrenmesi algoritmalarının uygulanmasını sağlayan genel bir Java kütüphanesi.

2. Kütüphaneleri Projenize Ekleyin

Seçtiğiniz kütüphaneleri projenize eklemek için Maven veya Gradle gibi bağımlılık yönetim araçlarını kullanabilirsiniz. Örneğin, Maven kullanarak Weka'yı eklemek için pom.xml dosyanıza aşağıdaki bağımlılığı ekleyebilirsiniz:

xml
<dependency> <groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId> <artifactId>weka-stable</artifactId> <version>3.8.5</version> </dependency>

3. Veriyi Hazırlayın

Makine öğrenmesi algoritmaları için veriyi hazırlamak önemlidir. Veri temizleme, eksik verilerin doldurulması, özellik mühendisliği ve veri ölçeklendirme gibi işlemleri yapmalısınız. Örneğin, Weka kullanarak veri yükleme ve ön işleme işlemi şu şekilde olabilir:

java
import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; public class DataPreparation { public static void main(String[] args) throws Exception { // Veriyi yükle DataSource source = new DataSource("path/to/your/data.arff"); Instances data = source.getDataSet(); // Sınıf indeksini ayarla (genellikle son sütun) if (data.classIndex() == -1) { data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); } // Veri ön işleme ve temizleme işlemleri burada yapılabilir } }

4. Modeli Eğitin ve Değerlendirin

Makine öğrenmesi modellerini eğitmek ve değerlendirmek için ilgili kütüphanelerin sağladığı sınıfları kullanabilirsiniz. Örneğin, Weka kullanarak bir sınıflandırma modeli eğitmek:

java
import weka.classifiers.Classifier; import weka.classifiers.Evaluation; import weka.classifiers.trees.J48; public class ModelTraining { public static void main(String[] args) throws Exception { DataSource source = new DataSource("path/to/your/data.arff"); Instances data = source.getDataSet(); if (data.classIndex() == -1) { data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); } // Modeli oluştur Classifier classifier = new J48(); classifier.buildClassifier(data); // Modeli değerlendir Evaluation eval = new Evaluation(data); eval.crossValidateModel(classifier, data, 10, new Random(1)); System.out.println(eval.toSummaryString("\nSonuçlar:\n", false)); } }

5. Modeli Kullanarak Tahmin Yapın

Eğitilen modeli kullanarak yeni veriler üzerinde tahmin yapabilirsiniz. Örneğin, Weka'da bir veri seti üzerinde tahmin yapmak:

java
import weka.core.DenseInstance; public class Prediction { public static void main(String[] args) throws Exception { // Eğitilmiş modeli yükle Classifier classifier = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read("path/to/your/model.model"); // Yeni bir örnek oluştur DenseInstance instance = new DenseInstance(4); instance.setValue(0, 5.1); instance.setValue(1, 3.5); instance.setValue(2, 1.4); instance.setValue(3, 0.2); // Tahmin yap double label = classifier.classifyInstance(instance); System.out.println("Tahmin edilen sınıf: " + label); } }

6. Sonuçları Analiz Edin ve İyileştirin

Tahmin sonuçlarını analiz ederek modelin performansını değerlendirin. Gerekirse modelinizi iyileştirmek için hiperparametre optimizasyonu, daha fazla veri toplama veya farklı algoritmalar deneme gibi yöntemler kullanabilirsiniz.

Bu adımlar, Java ile makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmeye başlamanız için temel bir rehber sağlar. Kullandığınız kütüphanenin dokümantasyonunu ve örnek uygulamalarını inceleyerek daha detaylı bilgi edinebilirsiniz

Pythonu mu tercih etmeliyim?


Makine öğrenmesi ve veri bilimi uygulamaları için Python'u tercih etmek genellikle daha avantajlı olabilir. İşte Python'u tercih etmenizin nedenleri ve avantajları:

Neden Python?

  1. Zengin Kütüphane Ekosistemi:

    • Python, makine öğrenmesi ve veri bilimi için geniş bir kütüphane ekosistemine sahiptir. Örneğin:
      • scikit-learn: Makine öğrenmesi algoritmaları ve veri işleme araçları.
      • TensorFlow ve Keras: Derin öğrenme modelleri için.
      • Pandas: Veri işleme ve analizi.
      • NumPy: Sayısal hesaplamalar.
      • Matplotlib ve Seaborn: Veri görselleştirme.
  2. Kullanım Kolaylığı:

    • Python'un sözdizimi ve yapısı, öğrenmesi ve kullanması kolaydır. Bu, hızlı prototipleme ve geliştirme sürecini hızlandırır.
  3. Topluluk ve Destek:

    • Python, geniş ve aktif bir topluluğa sahiptir. Bu, karşılaştığınız sorunlara çözüm bulmanızı kolaylaştırır ve geniş dokümantasyon kaynaklarına erişim sağlar.
  4. Çapraz Platform Uyumluluğu:

    • Python, çeşitli platformlarda sorunsuz bir şekilde çalışır. Bu da projelerinizi farklı ortamlarda kullanmanıza olanak tanır.
  5. Endüstri Standardı:

    • Python, veri bilimi ve makine öğrenmesi alanında endüstri standardı haline gelmiştir. Birçok şirket ve organizasyon, projelerinde Python kullanmaktadır.

Python ile Makine Öğrenmesi Projesi Adımları

  1. Ortamı Kurma:

    • Python ortamınızı oluşturmak için Anaconda dağıtımını kullanabilirsiniz. Anaconda, makine öğrenmesi ve veri bilimi için gerekli olan kütüphaneleri içeren bir paket yöneticisidir.
    • Anaconda'yı kurduktan sonra bir sanal ortam oluşturabilirsiniz:
      sh
      conda create -n myenv python=3.9 conda activate myenv
  2. Gerekli Kütüphaneleri Yükleyin:

    • Makine öğrenmesi ve veri analizi için gerekli kütüphaneleri yükleyin:
      sh
      pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib seaborn tensorflow keras
  3. Veriyi Yükleme ve Ön İşleme:

    • Veri yükleme ve ön işleme için Pandas ve NumPy kullanabilirsiniz:
      python
      import pandas as pd import numpy as np # Veriyi yükle data = pd.read_csv('path/to/your/data.csv') # Eksik değerleri doldurma data.fillna(method='ffill', inplace=True) # Özellik ve hedef değişkenleri ayırma X = data.drop('target', axis=1) y = data['target']
  4. Modeli Eğitin ve Değerlendirin:

    • scikit-learn kullanarak bir modeli eğitmek ve değerlendirmek oldukça basittir:
      python
      from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # Veriyi eğitim ve test setlerine ayırma X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Modeli oluşturma ve eğitme model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # Tahmin yapma ve değerlendirme y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')
  5. Sonuçları Görselleştirme:

    • Matplotlib ve Seaborn ile sonuçları görselleştirebilirsiniz:
      python
      import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Örnek bir grafik sns.heatmap(data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm') plt.show()

Sonuç

Python, makine öğrenmesi ve veri bilimi projeleri için güçlü bir araçtır. Zengin kütüphane desteği, kullanım kolaylığı ve geniş topluluk desteği sayesinde projelerinizi hızlı ve verimli bir şekilde geliştirebilirsiniz. Eğer makine öğrenmesi ve veri bilimi alanında çalışmayı planlıyorsanız, Python'u öğrenmek ve kullanmak size büyük avantaj sağlayacaktır.

Grokking Machine Learning Kitabının Özeti




Kitabın Bölümleri ve Kısa Açıklamaları

1. Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğreniminin temel kavramlarını açıklar. Sağduyu ve bilgisayar tarafından yapılması dışında makine öğreniminin nasıl çalıştığını anlamaya yönelik bir giriş sunar.

2. Makine Öğrenimi Türleri

Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi farklı makine öğrenimi türlerini açıklar. Etiketli ve etiketsiz veriler arasındaki farkları ve uygulama alanlarını anlatır.

3. Noktalarımıza Yakın Bir Çizgi Çizmek: Doğrusal Regresyon

Doğrusal regresyon yöntemini ve bunun bir evin fiyatını tahmin etme gibi uygulamalarını açıklar. Model oluşturma, hata fonksiyonu ve polinom regresyon gibi konuları ele alır.

4. Eğitim Sürecini Optimize Etme: Yetersiz Uyum, Aşırı Uyum, Test Etme ve Düzenleme

Modelin yetersiz uyum ve aşırı uyum problemlerini çözmek için kullanılan teknikleri tartışır. Model karmaşıklığı, doğrulama seti ve düzenli hale getirme konularını kapsar.

5. Noktalarımızı Bölmek için Çizgileri Kullanma: Perceptron Algoritması

Perceptron algoritmasını ve bunun sınıflandırma problemlerindeki uygulamalarını açıklar. Perceptron algoritmasının kodlanması ve hata fonksiyonu ile ilgili detaylar verir.

6. Noktaları Bölmek için Sürekli Bir Yaklaşım: Lojistik Sınıflandırıcılar

Lojistik sınıflandırıcıların ve lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığını anlatır. Ayrıca birden fazla sınıfa sınıflandırma için softmax fonksiyonunu açıklar.

7. Sınıflandırma Modellerini Nasıl Ölçersiniz? Doğruluk ve Arkadaşları

Model değerlendirme metriklerini, doğruluğu ve farklı hata türlerini tanıtır. Alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisi gibi değerlendirme araçlarını açıklar.

8. Olasılığı Maksimumda Kullanmak: Naif Bayes Modeli

Naif Bayes modelini ve bunun spam algılama gibi uygulamalarını tartışır. Bayes teoreminin temel kavramlarını ve model oluşturma sürecini açıklar.

9. Soru Sorarak Verileri Bölme: Karar Ağaçları

Karar ağaçlarının nasıl çalıştığını ve bunların uygulamalarını anlatır. Karar ağaçları ile sınıflandırma ve regresyon problemlerinin nasıl çözülebileceğini açıklar.

10. Daha Fazla Güç Elde Etmek için Yapı Taşlarının Birleştirilmesi: Sinir Ağları

Sinir ağlarının temel kavramlarını ve bunların uygulamalarını tanıtır. Keras kullanarak sinir ağlarını kodlama ve eğitim süreçlerini açıklar.

11. Stil ile Sınırları Bulma: Destek Vektör Makineleri ve Çekirdek Yöntemi

Destek vektör makinelerinin ve çekirdek yönteminin nasıl çalıştığını anlatır. Scikit-Learn ile destek vektör makinelerinin kodlanması ve uygulamaları üzerinde durur.

12. Sonuçları Maksimize Etmek için Modelleri Birleştirme: Toplu Öğrenme

Toplu öğrenme yöntemlerini ve bunların güçlerini açıklar. Torbalama, AdaBoost ve Gradyan artırma gibi teknikleri tanıtır.

13. Tüm Bunları Uygulamaya Koymak: Gerçek Hayattan Bir Veri Örneği

Gerçek bir veri seti üzerinde makine öğrenimi modellerini uygulamalı olarak gösterir. Veri temizleme, özellik mühendisliği ve model eğitimi gibi adımları içerir.

Ekler

  • Ek A: Her bölümün alıştırmalarının çözümleri
  • Ek B: Teknik matematiksel türevler
  • Ek C: Tavsiye edilen referanslar ve kaynaklar

Bu kitabın amacı, okuyucuları makine öğrenimi modelleri ve bu modellerin nasıl kullanılacağı konusunda kapsamlı bir şekilde bilgilendirmektir. Her bölüm, belirli bir modeli veya tekniği derinlemesine inceler ve pratik örnekler ve alıştırmalar sunar.


1. Bölüm: Makine Öğrenimi Nedir?

Bu bölümde, makine öğrenimi kavramının temelleri ve bu teknolojinin nasıl çalıştığı üzerine odaklanılmaktadır.

İçindekiler:

  • Makine Öğrenimi Nedir? Makine öğreniminin, bilgisayarların problemleri çözme ve kararlar alma yeteneği ile ilgili olduğunu açıklar. Temel olarak, bir bilgisayarın, insanlarınkine benzer şekilde veri ve deneyimlerden öğrenme yeteneğine sahip olmasıdır.

  • Makine Öğrenimi Zor mu? Bu bölümde, makine öğreniminin anlaşılması ve uygulanmasının zor olmadığı vurgulanır. Temel matematik bilgisi ve sağduyu ile bu teknolojinin öğrenilebileceği belirtilir.

  • Bu Kitapta Ne Öğreneceğiz? Kitapta, makine öğreniminin temel kavramları, algoritmalar ve bu algoritmaların gerçek dünya problemlerinde nasıl uygulanabileceği öğretilmektedir. Kitap boyunca okuyucular, sağduyu ve görsel sezgi ile desteklenen yöntemler aracılığıyla konuyu öğrenirler.

  • Yapay Zeka Nedir ve Makine Öğreniminden Farkı Nedir? Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi arasındaki farklar açıklanır. Makine öğrenimi, AI'nin bir alt kümesi olarak tanımlanır ve AI'nin, makine öğrenimi dışındaki yöntemleri de içerdiği belirtilir.

  • İnsanlar Nasıl Düşünür ve Bu Fikirleri Bir Makineye Nasıl Enjekte Edebiliriz? İnsan düşünme süreçlerinin nasıl çalıştığı ve bu süreçlerin bir bilgisayara nasıl aktarılabileceği üzerine tartışmalar yapılır. Bu, makine öğrenimi algoritmalarının temelini oluşturan bir konudur.

  • Gerçek Hayattan Bazı Temel Makine Öğrenimi Örnekleri Makine öğreniminin gerçek dünyadaki uygulamalarına dair örnekler verilir. Bu örnekler, okuyuculara konunun pratiğe dökülmüş halini görmeleri için yardımcı olur.

Özet:

Bu bölümde, makine öğreniminin temel kavramları, yapay zekadan farkı ve insan düşünme süreçlerinin bilgisayarlara nasıl aktarılabileceği üzerine genel bir giriş yapılmaktadır. Makine öğreniminin zor olmadığı, biraz temel matematik bilgisi ve sağduyu ile anlaşılabileceği vurgulanmaktadır .


2. Bölüm: Makine Öğrenimi Türleri

Bu bölümde makine öğreniminin farklı türleri tanıtılmaktadır. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi temel makine öğrenimi yaklaşımlarının ne olduğu ve nasıl çalıştığı açıklanmaktadır.

İçindekiler:

  • Denetimli Öğrenme: Denetimli öğrenmenin, etiketli veri kullanarak modeller oluşturmayı amaçladığını açıklar. Bu yöntem, veri noktalarının bilinen çıktılarla (etiketlerle) eşleştirilmesine dayanır. Örnekler arasında konut fiyatlarının tahmini ve e-posta spam tespiti yer alır.

  • Denetimsiz Öğrenme: Denetimsiz öğrenmenin, etiketsiz veri kullanarak veri içindeki gizli yapıları keşfetmeyi amaçladığını açıklar. Bu yöntem, veri noktalarının doğal olarak gruplanmasına veya belirli özelliklere göre sınıflandırılmasına dayanır. Örnekler arasında müşteri segmentasyonu ve anomali tespiti yer alır.

  • Pekiştirmeli Öğrenme: Pekiştirmeli öğrenmenin, bir ajanın belirli bir ortamda nasıl hareket edeceğini öğrenmesi gerektiğini açıklar. Bu yöntem, ödül ve ceza mekanizmaları kullanarak ajanın davranışlarını optimize eder. Örnekler arasında oyun oynama ve robotik kontrol yer alır.

  • Etiketli ve Etiketsiz Veriler: Etiketli ve etiketsiz veriler arasındaki farkı açıklar. Etiketli veriler, her veri noktasının bilinen bir etikete sahip olduğu verilerdir (örneğin, kedi/köpek sınıflandırması). Etiketsiz veriler ise bu tür etiketlere sahip olmayan verilerdir ve genellikle veri kümesi hakkında daha az bilgi içerir.

  • Sayısal ve Kategorik Veriler: Sayısal ve kategorik veriler arasındaki farkı açıklar. Sayısal veriler, sayılarla temsil edilen verilerdir (örneğin, fiyatlar, ağırlıklar). Kategorik veriler ise belirli kategoriler veya durumlarla temsil edilen verilerdir (örneğin, cinsiyet, hayvan türü).

Özet:

Bu bölümde, makine öğreniminin üç ana türü olan denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme detaylandırılmaktadır. Ayrıca etiketli ve etiketsiz veriler, sayısal ve kategorik veriler gibi temel veri türleri hakkında bilgi verilmektedir .


3. Bölüm: Noktalarımıza Yakın Bir Çizgi Çizmek: Doğrusal Regresyon

Bu bölümde doğrusal regresyon yöntemi detaylandırılmaktadır. Doğrusal regresyon, bir veri kümesi üzerinde en iyi uyan doğrusal ilişkiyi bulmayı amaçlayan bir modelleme tekniğidir.

İçindekiler:

  • Doğrusal Regresyon Nedir? Doğrusal regresyonun temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Basit bir doğrusal model, veri noktalarının etrafında en iyi uyumu sağlayan bir doğru çizerek verileri modellemeyi hedefler.

  • Bir Dizi Veri Noktasından Geçen Bir Doğrunun Uydurulması Doğrusal regresyon modelinin nasıl oluşturulduğunu ve veri noktalarına en iyi uyan doğrunun nasıl bulunduğunu açıklar. Bu süreçte en küçük kareler yöntemi kullanılır.

  • Python'da Doğrusal Regresyon Algoritmasının Kodlanması Doğrusal regresyon modelinin Python programlama dili kullanılarak nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Bu kısımda, bir veri kümesi üzerinde doğrusal regresyon modeli oluşturma adım adım anlatılır.

  • Gerçek Bir Veri Kümesinde Konut Fiyatlarını Tahmin Etmek Üzere Doğrusal Bir Regresyon Modeli Oluşturmak için Turi Create Kullanarak Turi Create kütüphanesi kullanarak gerçek bir veri kümesi üzerinde doğrusal regresyon modeli oluşturma sürecini açıklar. Örnek olarak, konut fiyatlarını tahmin etmeye yönelik bir model oluşturulur.

  • Polinom Regresyonu Nedir? Doğrusal olmayan veri kümesine daha karmaşık bir eğri uydurmak için polinom regresyonunun nasıl kullanılacağını açıklar. Polinom regresyonu, verilerin daha karmaşık ilişkilerini modellemeye yardımcı olur.

  • Tıbbi Uygulamalar ve Tavsiye Sistemleri Gibi Gerçek Dünyadaki Doğrusal Regresyon Örneklerinin Tartışılması Doğrusal regresyonun tıbbi uygulamalar, tavsiye sistemleri ve diğer gerçek dünya problemlerindeki uygulamalarını tartışır. Bu örnekler, doğrusal regresyonun pratikte nasıl kullanıldığını gösterir.

Özet:

Bu bölüm, doğrusal regresyon modelinin temellerini ve uygulamalarını kapsar. Veri noktalarına en iyi uyan doğruyu bulmak, modeli Python'da kodlamak ve polinom regresyon gibi daha ileri teknikleri öğrenmek için adım adım rehberlik sağlar. Ayrıca, doğrusal regresyonun çeşitli gerçek dünya uygulamalarındaki kullanımlarını tartışır .


4. Bölüm: Eğitim Sürecini Optimize Etme: Yetersiz Uyum, Aşırı Uyum, Test Etme ve Düzenleme

Bu bölümde, makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecinde karşılaşabilecekleri sorunlar ve bu sorunları çözmek için kullanılan teknikler ele alınmaktadır.

İçindekiler:

  • Yetersiz Uyum ve Aşırı Uyum Nedir? Yetersiz uyum (underfitting) ve aşırı uyum (overfitting) kavramlarını açıklar. Yetersiz uyum, modelin veriyi yeterince öğrenememesi durumudur. Aşırı uyum ise modelin eğitim verisine çok fazla uyum sağlaması ve bu nedenle yeni verilerde başarısız olmasıdır.

  • Model Karmaşıklığı ve Hata Oranı Model karmaşıklığının hata oranı üzerindeki etkisini açıklar. Daha karmaşık modellerin aşırı uyuma, daha basit modellerin ise yetersiz uyuma eğilimli olduğunu belirtir.

  • Test ve Doğrulama Setleri Modelin performansını değerlendirmek için kullanılan test ve doğrulama setlerini tanıtır. Eğitim, doğrulama ve test setlerinin nasıl ayrılacağını ve bu setlerin hangi amaçlarla kullanıldığını açıklar.

  • Düzenleme Teknikleri: L1 ve L2 Normları Düzenleme (regularization) tekniklerini açıklar. L1 ve L2 normlarının model karmaşıklığını nasıl kontrol ettiğini ve bu yöntemlerin aşırı uyum problemini nasıl çözdüğünü anlatır.

  • Model Karmaşıklığı ve Performans Grafikleri Model karmaşıklığı ile performans arasındaki ilişkiyi görselleştiren grafikler sunar. Bu grafikler, en iyi performansı elde etmek için model karmaşıklığının nasıl optimize edilebileceğini gösterir.

Özet:

Bu bölüm, makine öğrenimi modellerinin eğitim sürecinde karşılaşabilecekleri yetersiz uyum ve aşırı uyum gibi sorunları ve bu sorunları çözmek için kullanılan test, doğrulama ve düzenleme tekniklerini kapsamaktadır. Ayrıca, model karmaşıklığının performans üzerindeki etkisini ve bu karmaşıklığın nasıl optimize edilebileceğini açıklamaktadır .


5. Bölüm: Noktalarımızı Bölmek için Çizgileri Kullanma: Perceptron Algoritması

Bu bölümde perceptron algoritması detaylandırılmaktadır. Perceptron, makine öğrenimi ve yapay sinir ağlarının temel taşlarından biri olarak, iki sınıfı ayırmak için kullanılan basit bir algoritmadır.

İçindekiler:

  • Sınıflandırma Nedir? Sınıflandırma kavramını ve bunun makine öğrenimindeki önemini açıklar. Sınıflandırma, veri noktalarını belirli kategorilere ayırma işlemidir.

  • Duygu Analizi: Makine Öğrenmesini Kullanarak Bir Cümlenin Mutlu mu Yoksa Üzgün mü Olduğunu Nasıl Anlarız? Duygu analizini tanıtarak, metin verilerinin sınıflandırılması örneği üzerinde durur. Cümlelerin olumlu ya da olumsuz duygular içerip içermediğini belirlemek için makine öğrenimi kullanır.

  • İki Renkteki Noktaları Ayıran Bir Çizgi Nasıl Çizilir? Perceptron algoritmasının temelini oluşturan, iki sınıfı ayıran doğruyu nasıl bulacağımızı açıklar. Veri noktalarının farklı sınıflarına göre nasıl ayrılacağını ve bu çizginin nasıl oluşturulacağını gösterir.

  • Perceptron Nedir ve Onu Nasıl Eğitiriz? Perceptron algoritmasının nasıl çalıştığını ve nasıl eğitildiğini detaylandırır. Ağırlık güncelleme kuralları ve hata fonksiyonu gibi temel kavramları açıklar.

  • Python ve Turi Create'de Perceptron Algoritmasının Kodlanması Perceptron algoritmasını Python ve Turi Create kullanarak nasıl kodlayacağınızı ve uygulayacağınızı gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

Özet:

Bu bölümde perceptron algoritmasının temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Perceptron, iki sınıfı ayıran çizgiyi bulmak için kullanılan basit ve etkili bir sınıflandırma algoritmasıdır. Duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağı, Python ve Turi Create ile nasıl kodlanacağı adım adım anlatılmaktadır .


6. Bölüm: Noktaları Bölmek için Sürekli Bir Yaklaşım: Lojistik Sınıflandırıcılar

Bu bölümde lojistik sınıflandırıcıların temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Lojistik sınıflandırma, veri noktalarını belirli sınıflara ayırmak için kullanılan sürekli bir yaklaşımdır.

İçindekiler:

  • Lojistik Sınıflandırıcı Nedir? Lojistik sınıflandırıcıların temelini açıklar ve bu yöntemin sınıflandırma problemlerindeki önemini vurgular. Lojistik sınıflandırıcı, doğrusal bir sınıflandırıcının doğrusal olmayan verileri modellemesine olanak tanır.

  • Sigmoid Fonksiyonu: Sürekli Bir Aktivasyon Fonksiyonu Sigmoid fonksiyonunun, lojistik sınıflandırıcıların ana bileşeni olduğunu ve sürekli bir aktivasyon fonksiyonu olarak nasıl çalıştığını açıklar. Sigmoid fonksiyonu, girdileri 0 ile 1 arasında bir değere dönüştürür.

  • Lojistik Regresyon Algoritması Lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığını ve bu algoritmanın veri noktalarını sınıflandırmada nasıl kullanıldığını detaylandırır. Lojistik regresyonun, bir veri noktasının belirli bir sınıfa ait olma olasılığını tahmin ettiğini belirtir.

  • Python'da Lojistik Regresyon Algoritmasının Kodlanması Python programlama dili kullanarak lojistik regresyon algoritmasının nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

  • Film Eleştirilerinin Duyarlılığını Analiz Etmek için Lojistik Sınıflandırıcı Kullanma Turi Create kütüphanesi kullanarak lojistik sınıflandırıcıların duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağını açıklar. Film eleştirilerinin olumlu veya olumsuz olduğunu belirlemek için lojistik sınıflandırıcılar kullanılır.

  • İkiden Fazla Sınıf İçin Sınıflandırıcılar Oluşturmak Üzere Softmax İşlevini Kullanma Softmax fonksiyonunun, lojistik regresyonu ikiden fazla sınıfa genişletmek için nasıl kullanılacağını açıklar. Bu fonksiyon, her sınıf için olasılık tahminleri yapar ve en yüksek olasılığa sahip sınıfı seçer.

Özet:

Bu bölümde, lojistik sınıflandırıcıların temelleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Sigmoid fonksiyonu ve lojistik regresyon algoritmasının nasıl çalıştığı, Python'da nasıl kodlandığı ve duygu analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanıldığı açıklanmaktadır. Ayrıca, softmax fonksiyonu kullanarak ikiden fazla sınıf için sınıflandırma yapma yöntemleri de anlatılmaktadır .


7. Bölüm: Sınıflandırma Modellerini Nasıl Ölçersiniz? Doğruluk ve Arkadaşları

Bu bölüm, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için çeşitli teknikleri öğrenmeyi amaçlamaktadır. Bir makine öğrenimi uzmanı için modellerin performansını değerlendirmek, onları eğitmek kadar önemlidir.

İçindekiler:

  • Doğruluk: Bir modelin performansını ölçmenin en basit yolu doğruluğunu hesaplamaktır. Ancak, doğruluğun tek başına yeterli olmadığı ve bazı modellerin yüksek doğruluğa sahip olsa da iyi performans göstermeyebileceği belirtilir.

  • Kesinlik ve Geri Çağırma: Doğruluğun ötesine geçmek için kesinlik (precision) ve geri çağırma (recall) gibi metrikler tanıtılır. Kesinlik, pozitif olarak sınıflandırılan noktalar arasında doğru sınıflandırılanların oranıdır. Geri çağırma ise pozitif etiketli noktalar arasında doğru sınıflandırılanların oranıdır.

  • F-Skoru: Kesinlik ve geri çağırmanın bir araya geldiği daha güçlü bir metrik olan F-skoru tanıtılır. F-skoru, modelin performansını daha dengeli bir şekilde değerlendirir.

  • Duyarlılık ve Özgüllük: Tıbbi disiplinler gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan duyarlılık (sensitivity) ve özgüllük (specificity) metrikleri açıklanır. Duyarlılık, pozitif vakaları doğru şekilde tanımlama yeteneğini ölçerken, özgüllük negatif vakaları doğru şekilde tanımlama yeteneğini ölçer.

  • Karışıklık Matrisi: Bir modelin yapabileceği hata türlerini ve bu hataları bir tabloya yerleştirerek karışıklık matrisinin nasıl oluşturulacağını açıklar. Yanlış pozitifler ve yanlış negatifler gibi hata türleri detaylandırılır.

  • ROC Eğrisi: Alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisinin ne olduğu ve duyarlılık ve özgüllüğü aynı anda nasıl takip edebileceğimizi anlatır. ROC eğrisi, modellerimiz hakkında büyük bilgiler veren basit bir çizimdir.

Özet:

Bu bölümde, sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılan doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F-skoru, duyarlılık ve özgüllük gibi çeşitli metrikler ve ROC eğrisi gibi araçlar detaylandırılmaktadır. Bu metrikler ve araçlar, modellerin kalitesini ölçmek ve en iyi performansı gösteren modeli seçmek için kullanılır .


8. Bölüm: Olasılığı Maksimum Düzeyde Kullanmak: Naif Bayes Modeli

Bu bölümde Naif Bayes modeli ve bu modelin olasılık temelli yaklaşımı açıklanmaktadır. Naif Bayes modeli, sınıflandırma problemlerinde kullanılan basit ama güçlü bir algoritmadır.

İçindekiler:

  • Naif Bayes Modeli Nedir? Naif Bayes modelinin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Bu model, sınıflandırma problemlerini çözmek için Bayes teoremini kullanır ve özelliklerin birbirinden bağımsız olduğunu varsayar.

  • Hasta mı Sağlıklı mı? Bayes Teoreminin Kahraman Olduğu Bir Hikaye Bayes teoreminin gerçek dünya uygulamalarına yönelik bir örnek verir. Sağlık durumlarını sınıflandırmak için Bayes teoremi kullanılarak nasıl tahminler yapılabileceği gösterilir.

  • Spam Algılama Modeli Naif Bayes modelinin bir uygulaması olarak spam algılama problemini ele alır. E-postaların spam olup olmadığını belirlemek için bu modelin nasıl kullanılacağını açıklar.

  • Gerçek Verilerle Bir Spam Algılama Modeli Oluşturma Naif Bayes modelinin gerçek veri setleri üzerinde nasıl uygulanacağını detaylandırır. Örnek olarak, spam algılama problemini çözmek için gerçek veriler kullanılarak model eğitilir ve test edilir.

Özet:

Bu bölümde, Naif Bayes modelinin temel prensipleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Bayes teoreminin kullanımı, sağlık durumu sınıflandırma ve spam algılama gibi örneklerle desteklenir. Gerçek verilerle model oluşturma süreci adım adım açıklanarak, okuyuculara modelin pratikte nasıl kullanılabileceği gösterilmektedir .


9. Bölüm: Soru Sorarak Verileri Bölme: Karar Ağaçları

Bu bölümde karar ağaçları ve bu modellerin veri sınıflandırma ve regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığı ele alınmaktadır. Karar ağaçları, veriyi bölmek ve tahmin yapmak için bir dizi "evet" veya "hayır" sorusu kullanır.

İçindekiler:

  • Karar Ağacı Nedir? Karar ağaçlarının temel kavramlarını açıklar. Karar ağaçları, veriyi sınıflandırmak veya tahmin etmek için ardışık sorular soran ağaç yapısında bir modeldir.

  • Sınıflandırma ve Regresyon için Karar Ağaçları Karar ağaçlarının hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Sınıflandırma için karar ağaçları, veri noktalarını belirli kategorilere ayırırken, regresyon için karar ağaçları, sürekli değerler tahmin eder.

  • Kullanıcıların Bilgilerini Kullanarak Bir Uygulama Öneri Sistemi Oluşturmak Kullanıcıların verilerini kullanarak bir uygulama öneri sistemi geliştirme örneği sunar. Bu örnek, karar ağaçlarının pratik bir uygulamasını gösterir.

  • Doğruluk, Gini İndeksi ve Entropi Karar ağaçlarının nasıl oluşturulacağını belirlemek için kullanılan metrikleri açıklar. Doğruluk, Gini indeksi ve entropi gibi ölçütlerin karar ağaçlarındaki rolünü tartışır.

  • Scikit-Learn Kullanarak Bir Karar Ağacını Üniversite Kabul Veri Kümesi Üzerinde Eğitmek Scikit-Learn kütüphanesi kullanarak gerçek bir veri kümesi üzerinde karar ağacı modeli eğitme sürecini gösterir. Örnek olarak, üniversite kabul veri kümesi kullanılır.

  • Regresyon için Karar Ağaçları Karar ağaçlarının regresyon problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Sürekli değişkenlerin tahmini için karar ağaçlarının nasıl yapılandırılacağını gösterir.

Özet:

Bu bölümde, karar ağaçlarının temel prensipleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Sınıflandırma ve regresyon problemlerinde karar ağaçlarının nasıl kullanılacağı, doğruluk, Gini indeksi ve entropi gibi metriklerin rolü ve Scikit-Learn ile karar ağacı modeli eğitme süreci açıklanmaktadır. Ayrıca, uygulama öneri sistemi ve üniversite kabul veri kümesi gibi gerçek dünya örnekleri ile karar ağaçlarının pratik kullanımı gösterilmektedir .


10. Bölüm: Daha Fazla Güç Elde Etmek için Yapı Taşlarının Birleştirilmesi: Sinir Ağları

Bu bölümde sinir ağlarının temelleri ve uygulamaları ele alınmaktadır. Sinir ağları, makine öğrenimi modellerinin en popülerlerinden biridir ve özellikle derin öğrenme alanında yaygın olarak kullanılır.

İçindekiler:

  • Sinir Ağları Nedir? Sinir ağlarının temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Sinir ağları, insan beyninin çalışma prensiplerini taklit eder ve çok sayıda düğüm ve bağlantıdan oluşur.

  • Bir Sinir Ağı Oluşturmak: Sinir ağlarının, algılayıcıların bir koleksiyonu olarak nasıl görülebileceğini açıklar. Düşük boyutlarda doğrusal sınıflandırıcılar olarak, yüksek boyutlarda ise doğrusal olmayan sınıflandırıcılar olarak çalışırlar.

  • Keras Kullanarak Sinir Ağlarını Kodlamak: Keras kütüphanesi kullanarak sinir ağlarının nasıl kodlanacağını ve eğitileceğini gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar ve sinir ağlarının görüntü tanıma gibi uygulamalarda nasıl kullanılacağını açıklar.

  • Sinir Ağlarının Regresyon Modeli Olarak Kullanılması: Sinir ağlarının sadece sınıflandırma problemlerinde değil, aynı zamanda regresyon problemlerinde de nasıl kullanılabileceğini tartışır.

  • Duygu Analizi ve Görüntü Sınıflandırması için Sinir Ağları: Duygu analizi ve görüntü sınıflandırması gibi uygulamalarda sinir ağlarının nasıl kullanılabileceğine dair örnekler sunar.

Özet:

Bu bölümde, sinir ağlarının temelleri, nasıl oluşturuldukları ve farklı uygulamalarda nasıl kullanıldıkları detaylandırılmaktadır. Sinir ağları, makine öğrenimi modellerinin güçlü bir bileşeni olarak tanıtılmakta ve Keras kütüphanesi kullanılarak pratik örneklerle desteklenmektedir. Ayrıca, sinir ağlarının hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde nasıl kullanılabileceği açıklanmaktadır .


11. Bölüm: Stil ile Sınırları Bulma: Destek Vektör Makineleri ve Çekirdek Yöntemi

Bu bölümde, destek vektör makineleri (DVM) ve çekirdek yönteminin kullanımı ele alınmaktadır. DVM, iki sınıfı ayıran bir doğrusal sınır bulmayı amaçlayan güçlü bir sınıflandırma modelidir. Çekirdek yöntemi ise doğrusal olmayan sınıflandırma problemlerinde kullanılır.

İçindekiler:

  • Destek Vektör Makineleri Nedir? Destek vektör makinelerinin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. DVM, veri noktalarından mümkün olduğunca uzakta bulunan doğrusal sınırı bulmayı amaçlar.

  • Yeni Bir Hata Fonksiyonu Kullanma: Daha iyi sınıflandırıcılar oluşturmak için yeni bir hata fonksiyonunun nasıl kullanılacağını açıklar. Bu hata fonksiyonu, sınıflandırma hatalarını minimize etmek için optimize edilir.

  • Scikit-Learn'de Destek Vektör Makinelerinin Kodlanması: Scikit-Learn kütüphanesi kullanarak DVM'lerin nasıl kodlanacağını ve uygulanacağını gösterir. Adım adım kodlama örnekleri sunar.

  • Çekirdek Yöntemi: Çekirdek yönteminin, doğrusal olmayan sınıflandırma problemlerinde nasıl kullanıldığını açıklar. Çekirdek yöntemi, verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya haritalayarak doğrusal olmayan sınırlar oluşturmayı sağlar.

  • Doğrusal Olmayan Sınırlara Sahip DVM'lerin Eğitimi: Doğrusal olmayan sınıflara sahip veri kümeleri üzerinde DVM'lerin nasıl eğitileceğini açıklar. Bu yöntem, karmaşık veri kümelerinde daha yüksek doğruluk sağlar.

Özet:

Bu bölümde, destek vektör makinelerinin temel prensipleri, yeni hata fonksiyonlarının kullanımı ve çekirdek yöntemi detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Scikit-Learn kullanılarak DVM'lerin kodlanması ve doğrusal olmayan sınırlara sahip veri kümeleri üzerinde DVM'lerin eğitimi gibi konular, adım adım örneklerle açıklanmaktadır .


12. Bölüm: Sonuçları Maksimize Etmek için Modelleri Birleştirme: Toplu Öğrenme

Bu bölümde toplu öğrenme (ensemble learning) yöntemleri ele alınmaktadır. Toplu öğrenme, birden fazla modeli bir araya getirerek daha güçlü ve daha doğru tahminler yapmayı amaçlar.

İçindekiler:

  • Toplu Öğrenme Nedir? Toplu öğrenmenin temel kavramlarını ve nasıl çalıştığını açıklar. Toplu öğrenme, birden fazla zayıf öğreniciyi bir araya getirerek güçlü bir öğrenici oluşturmayı amaçlar.

  • Torbalama (Bagging): Torbalama yönteminin nasıl çalıştığını ve bunun doğruluğu artırmada nasıl etkili olduğunu açıklar. Bu yöntemde, veri setleri rastgele örneklenir ve her bir örnek üzerinde ayrı modeller eğitilir.

  • Rastgele Ormanlar (Random Forests): Rastgele ormanlar, torbalama yönteminin bir uygulaması olarak tanıtılır. Bu yöntem, birden fazla karar ağacının bir araya getirilmesiyle oluşturulan güçlü bir modeldir.

  • Boosting: Boosting yönteminin nasıl çalıştığını ve zayıf öğrenicilerin ardışık olarak eğitilerek nasıl güçlendirildiğini açıklar. Her adımda hatalı sınıflandırılan veriler üzerinde daha fazla durulur.

  • AdaBoost: AdaBoost algoritmasının nasıl çalıştığını ve zayıf öğrenicilerin ağırlıklandırılmasıyla nasıl güçlendirildiğini açıklar. AdaBoost, her adımda hatalı sınıflandırmaları düzelterek daha güçlü bir model oluşturur.

  • Gradyan Artırma (Gradient Boosting): Gradyan artırma yönteminin nasıl çalıştığını ve hata fonksiyonunu minimize etmeye yönelik adımlar içerdiğini açıklar. Bu yöntem, her adımda hataları azaltarak modeli güçlendirir.

  • Stacking: Stacking yönteminin nasıl çalıştığını ve farklı modellerin bir araya getirilmesiyle nasıl güçlü bir öğrenici oluşturulduğunu açıklar. Bu yöntem, farklı algoritmaların bir arada kullanılmasıyla daha iyi performans sağlar.

Özet:

Bu bölümde, toplu öğrenme yöntemlerinin temelleri ve uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Torbalama, rastgele ormanlar, boosting, AdaBoost, gradyan artırma ve stacking gibi yöntemler açıklanmakta ve bu yöntemlerin nasıl uygulanacağı adım adım gösterilmektedir .


13. Bölüm: Her Şeyi Uygulamaya Koymak: Gerçek Hayattan Bir Veri Mühendisliği ve Makine Öğrenimi Örneği

Bu bölüm, gerçek dünya verileri üzerinde makine öğrenimi modellerini uygulamalı olarak nasıl kullanabileceğinizi gösterir. Bir veri mühendisinin günlük iş akışını ve makine öğrenimi sürecini ele alır.

İçindekiler:

  • Titanik Veri Kümesi: Bu bölümde, makine öğrenimini öğrenmek için popüler olan Titanik veri kümesini kullanıyoruz. Bu veri kümesi, Titanic'teki yolcuların çeşitli özelliklerini ve hayatta kalıp kalmadıklarını içerir.

  • Veri İşleme ve Temizleme: Veri bilimi sürecinin ilk adımı olan veri temizleme ve ön işleme teknikleri ele alınır. Pandas kütüphanesi kullanılarak veri yükleme, temizleme ve işleme adımları gösterilir.

  • Özellik Mühendisliği: Veri kümesindeki özelliklerin modellenebilir hale getirilmesi için yapılan işlemleri içerir. Özellik mühendisliği, verileri model için daha anlamlı hale getirir.

  • Modellerin Eğitimi: Çeşitli makine öğrenimi modellerinin Scikit-Learn kütüphanesi kullanılarak nasıl eğitileceği açıklanır. Lojistik regresyon, karar ağaçları, naif Bayes, destek vektör makineleri, rastgele ormanlar, gradyan artırma ve AdaBoost gibi modellerin eğitimi gösterilir.

  • Model Değerlendirme: Modellerin doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1-skoru gibi metrikler kullanılarak nasıl değerlendirileceği anlatılır. Modellerin karşılaştırılması ve en iyi performans gösterenin seçilmesi üzerinde durulur.

  • Hiperparametre Ayarı: Modelin performansını artırmak için hiperparametre ayarlarının nasıl yapılacağı gösterilir. Izgara arama (grid search) yöntemi kullanılarak en iyi hiperparametrelerin nasıl bulunacağı açıklanır.

  • Çapraz Doğrulama: K-kat çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak model performansının değerlendirilmesi açıklanır. Bu yöntem, verileri farklı bölümler üzerinde eğitip test ederek modelin genelleştirme yeteneğini ölçmeyi sağlar.

Özet:

Bu bölümde, gerçek bir veri kümesi üzerinde makine öğrenimi modellerini uçtan uca uygulamalı olarak nasıl kullanabileceğinizi öğrenirsiniz. Veri temizleme, özellik mühendisliği, model eğitimi, model değerlendirme, hiperparametre ayarı ve çapraz doğrulama gibi adımlar detaylı bir şekilde açıklanır. Bu süreç, veri bilimcilerinin günlük iş akışında karşılaştıkları problemleri ve çözümleri anlamanıza yardımcı olur .


Ekler

Ek A: Her Bölümün Alıştırmalarının Çözümleri

Bu ek, kitabın her bölümünde yer alan alıştırmaların çözümlerini içermektedir. Alıştırmalar, okuyucunun öğrendiklerini pekiştirmesi ve uygulamalı olarak deneyimlemesi için tasarlanmıştır. Çözümler, doğru yaklaşımları ve yanıtları gösterir, böylece okuyucular kendi çözümlerini kontrol edebilir ve öğrenme süreçlerini iyileştirebilir.

Ek B: Teknik Matematiksel Türevler

Bu ek, gradyan inişi ve diğer makine öğrenimi algoritmalarının matematiksel temellerini daha derinlemesine anlamak isteyen okuyucular için hazırlanmıştır. İçerik, vektörler, türevler ve zincir kuralı gibi matematiksel kavramları kapsar. Bu bilgiler, makine öğrenimi modellerinin iç işleyişini anlamak isteyenler için faydalıdır.

Ek C: Tavsiye Edilen Referanslar ve Kaynaklar

Bu ek, makine öğrenimi konusunda daha fazla bilgi edinmek isteyenler için tavsiye edilen referanslar ve kaynakların bir listesini içerir. Kitaplar, makaleler ve çevrimiçi kaynaklar gibi çeşitli materyallerden oluşur. Bu liste, okuyucuların bilgilerini derinleştirmelerine ve makine öğrenimi alanında daha geniş bir perspektif kazanmalarına yardımcı olacak kaynakları içerir.

LLM "Large Language Model" nedir? LLM SSS ve Cevapları


 

LLM nedir?


LLM, "Language Model" kelimelerinin baş harflerinden oluşan bir kısaltma olan "Large Language Model" ifadesinin kısaltmasıdır. Geniş Dil Modelleri, doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan yapay zeka sistemleridir. Bu modeller, büyük miktarlardaki metin verisini analiz ederek dilin yapısını, anlamını ve kullanımını öğrenirler. Sonuç olarak, metin üretme, metni anlama, çeviri yapma, özetleme ve soru-cevap gibi birçok farklı dil işleme görevini yerine getirebilirler.


LLM'ler, insanların yazdığı veya söylediği doğal dildeki ifadeleri anlama ve bu ifadelerle etkileşim kurma yeteneğine sahiptir. Bu modeller, genellikle milyonlarca veya milyarlarca kelime içeren veri setlerinden öğrenirler ve bu sayede geniş bir dil bilgisine ve çeşitli konular hakkında bilgiye erişim sağlarlar.


GPT (Generative Pre-trained Transformer) serisi, OpenAI tarafından geliştirilen ve en bilinen LLM örneklerinden biridir. GPT modelleri, geniş bir yelpazede dil tabanlı görevlerde yüksek performans sergileyebilir ve metin üretme, soru-cevap, özetleme gibi işlemleri gerçekleştirebilirler. Bu modeller, önceden eğitilmiş ve çeşitli görevler için özelleştirilebilir, bu sayede farklı uygulama ve hizmetlerde kolaylıkla kullanılabilirler.

LLM SSS ve Cevapları

LLM'ler (Büyük Dil Modelleri) hakkında sık sorulan sorular (SSS) ve cevapları aşağıda verilmiştir:


1. LLM Nedir?

LLM, "Large Language Model" (Büyük Dil Modeli) ifadesinin kısaltmasıdır. Genellikle yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) teknolojileri kullanılarak oluşturulan, büyük miktarlardaki metin verisinden öğrenen ve bu sayede dil tabanlı görevleri gerçekleştirebilen gelişmiş sistemlerdir.


2. LLM'ler Nasıl Çalışır?

LLM'ler, önceden büyük metin veri setleriyle eğitilir. Bu eğitim sırasında, model dilin yapısını, anlamını ve bağlamını öğrenir. Eğitimden sonra, model gelen sorgulara veya metinlere bağlı olarak uygun yanıtlar üretebilir, metin özetleyebilir, çeviri yapabilir ve daha birçok dil işleme görevini yerine getirebilir.


3. LLM'lerin Kullanım Alanları Nelerdir?

Metin üretme ve içerik oluşturma

Soru-cevap sistemleri

Metin özetleme

Doğal dilde arama

Çeviri hizmetleri

Duygu analizi

Otomatik kodlama ve programlama yardımı

4. LLM'lerin Avantajları Nelerdir?

Zaman tasarrufu: Otomatik metin üretimi ve işleme ile zaman tasarrufu sağlar.

Verimlilik: Büyük miktarda veriyi hızlı ve etkili bir şekilde işleyebilir.

Esneklik: Çeşitli dil işleme görevlerinde kullanılabilir.

Gelişmiş anlama: Bağlamı ve dilin nüanslarını anlayabilir.

5. LLM'lerin Dezavantajları veya Sınırlılıkları Nelerdir?

Yanlılık riski: Eğitim verilerindeki yanlılıkları öğrenebilir ve yansıtabilir.

Anlam karmaşası: Belirsiz ifadeler veya çok anlamlı kelimelerle başa çıkma konusunda sınırlı olabilir.

Yaratıcılık sınırları: İnsan yaratıcılığının derinliklerine ulaşamayabilir.

Güvenlik ve gizlilik endişeleri: Kullanıcı verilerinin işlenmesi ve saklanması konusunda endişelere neden olabilir.

6. Bir LLM Nasıl Eğitilir?

Bir LLM, genellikle unsupervised learning (gözetimsiz öğrenme) teknikleri kullanılarak, büyük veri setleri üzerinde eğitilir. Model, metinlerdeki örüntüleri, ilişkileri ve dil bilgisini öğrenmek için milyonlarca örnek üzerinden iterasyonlar yapar.


7. LLM'ler Güvenilir mi?

LLM'ler genellikle yüksek doğrulukta yanıtlar üretir, ancak her zaman %100 güvenilir değildirler. Yanlış bilgi veya bağlam dışı yanıtlar verebilirler, bu yüzden önemli kararlar alırken insan denetimi ve doğrulaması önemlidir.


8. LLM'leri Kimler Kullanabilir?

Araştırmacılar, geliştiriciler, içerik üreticileri, pazarlamacılar ve eğitimciler dahil olmak üzere çeşitli sektörlerden ve meslek gruplarından bireyler ve kuruluşlar LLM'leri kullanabilir.


Bu SSS, LLM'ler hakkında genel bir bakış sağlamakta ve bu teknolojinin potansiyelini ve sınırlılıklarını anlamaya yardımcı olmaktadır. Teknoloji geliştikçe ve bu modeller daha fazla veri ile eğitildikçe, performansları ve uygulama alanları da genişlemeye devam edecektir. İşte LLM'lerle ilgili daha fazla bilgi:


9. LLM'lerin Geleceği Nedir?

LLM'lerin geleceği, teknolojinin sürekli gelişimiyle şekillenecek. Daha sofistike ve anlayışlı modellerin geliştirilmesi bekleniyor. Bu, daha doğru çeviriler, daha insansı metin üretimi ve daha karmaşık dil işleme görevlerinin üstesinden gelebilen sistemler anlamına gelir. Ayrıca, etik standartlar ve veri gizliliği konularında da ilerlemeler olması beklenmektedir.


10. LLM'ler Etik ve Gizlilik Konularını Nasıl Ele Alır?

LLM'lerin eğitimi ve kullanımı sırasında etik ve gizlilik konuları önemlidir. Geliştiriciler, eğitim verilerinin çeşitliliğini ve adil temsili sağlamak, yanlış bilgileri ve önyargıları azaltmak için önlemler almalıdır. Ayrıca, kullanıcı verilerinin işlenmesi ve saklanması konusunda şeffaflık ve güvenlik sağlanmalıdır.


11. LLM'lerin Sınırlılıklarını Nasıl Aşabiliriz?

LLM'lerin sınırlılıklarını aşmak için çeşitli yöntemler uygulanabilir:


Daha çeşitli ve kapsamlı veri setleri ile eğitim yaparak yanlılık ve eksik bilgi sorunlarını azaltmak.

İnsan müdahalesi ve denetimi ile modellerin ürettiği çıktıların doğruluğunu artırmak.

Modelin anlama ve çıkarım yeteneklerini geliştirecek yeni algoritmalar ve teknikler üzerinde çalışmak.

12. LLM'ler Nasıl Erişilebilir ve Kullanılabilir?

LLM'ler genellikle API'ler aracılığıyla erişilebilir ve kullanılabilir. OpenAI gibi kuruluşlar, GPT serisi gibi modellere genel erişim sağlar. Bu API'ler, geliştiricilerin kendi uygulamalarına, web sitelerine veya hizmetlerine dil işleme yetenekleri entegre etmelerine olanak tanır.


13. LLM'leri Kullanırken Nelere Dikkat Edilmelidir?

LLM'leri kullanırken, üretilen içeriğin doğruluğunu ve uygunluğunu gözden geçirmek önemlidir. Ayrıca, kullanılan verilerin gizliliğine ve kullanıcıların bilgilerinin korunmasına özen göstermek gereklidir. Yanlılık ve etik konularına duyarlı olmak ve bu sorunları ele almak için aktif çabalar da önemlidir.


LLM'ler, dil işleme ve yapay zeka alanında heyecan verici gelişmeler sunuyor. Ancak, bu teknolojinin potansiyelini tam olarak anlamak ve etkili bir şekilde kullanmak için hem teknik hem de etik konularda bilinçli olmak gereklidir.

Senior Software Engineer olarak Machine Learning alanında uzmanlaşmak istiyorum



Senior Software Engineer olarak Machine Learning (ML) alanında uzmanlaşmak, teknoloji sektöründeki en heyecan verici ve hızla büyüyen alanlardan biridir. Bu yolda ilerlemek için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:


Temel Bilgileri Öğrenin: Python gibi bir programlama dilinde yetkin olmanız gerekiyor. Ayrıca, istatistik ve lineer cebir gibi temel matematik bilgileri de önemlidir.


Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Konularını Öğrenin: Çeşitli online kurslar ve kitaplar aracılığıyla makine öğrenmesi ve derin öğrenme teorilerini, algoritmalarını öğrenebilirsiniz. Örnek olarak Coursera, Udacity ve edX gibi platformlardaki kursları inceleyebilirsiniz.


Pratik Yapın: Kendi projelerinizi geliştirerek veya açık kaynak projelere katkıda bulunarak bilgilerinizi pekiştirebilirsiniz. Kaggle gibi platformlarda gerçek dünya veri setleri üzerinde çalışmak da iyi bir pratik olabilir.


Uzmanlık Alanı Seçin: Makine öğrenmesi geniş bir alan olduğu için, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü, öneri sistemleri gibi bir alt alanda uzmanlaşabilirsiniz.


Yenilikleri Takip Edin: ML alanı sürekli gelişmekte olduğu için, araştırma makalelerini okumak ve konferanslara katılmak önemlidir.


Soft Skills Geliştirin: Proje yönetimi, takım çalışması ve iletişim becerileri gibi soft skills, bir ML projesinin başarısında önemli bir rol oynar.


Networking Yapın: Diğer profesyonellerle bağlantı kurmak, yeni fırsatlar ve iş birlikleri için kapılar açabilir.


Bu süreçte sabırlı ve tutarlı olmak önemlidir. Makine öğrenmesi karmaşık bir alan olduğu için, öğrenme sürecinde zorluklar ve engellerle karşılaşabilirsiniz. Ancak bu zorlukların üstesinden gelmek, uzun vadede size değerli deneyimler ve beceriler kazandıracaktır.


Python'da hangi kütüphaneleri öğrenmeliyim?


Python'da makine öğrenmesi alanında uzmanlaşmak istiyorsanız, aşağıdaki kütüphaneleri öğrenmek oldukça faydalı olacaktır:


NumPy: Bilimsel hesaplamalar için temel bir kütüphane. Dizi (array) işlemleri, lineer cebir fonksiyonları gibi temel matematiksel işlemler için kullanılır.


Pandas: Veri analizi ve manipülasyonu için kullanılan bir kütüphane. Veri çerçeveleri (dataframes) ile çalışmayı kolaylaştırır ve veri işleme, temizleme gibi işlemleri hızlandırır.


Matplotlib: Veri görselleştirme için kullanılan bir kütüphane. Çizgi grafikler, histogramlar, scatter plotlar gibi birçok farklı türde grafik oluşturmanıza olanak tanır.


Scikit-learn: Makine öğrenmesi algoritmalarını içeren geniş bir kütüphane. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi birçok standart ML algoritmasını barındırır.


TensorFlow ve Keras: Derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanılan kütüphaneler. TensorFlow, Google tarafından geliştirilmiş düşük seviyeli bir kütüphane iken, Keras ise TensorFlow üzerine kurulu, kullanımı daha kolay yüksek seviyeli bir API sunar.


PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen, özellikle araştırma topluluğu tarafından tercih edilen başka bir derin öğrenme kütüphanesi. Dinamik hesaplama grafikleri ve kolay kullanımı ile bilinir.


Seaborn: Matplotlib tabanlı daha gelişmiş bir görselleştirme kütüphanesi. İstatistiksel veri görselleştirmeler yapmak için kullanılır.


SciPy: Bilimsel ve teknik hesaplamalar için kullanılan bir kütüphane. Optimizasyon, lineer cebir, entegrasyon ve istatistik gibi daha gelişmiş işlemler için kullanılır.


Bu kütüphaneler, Python'da makine öğrenmesi ve veri bilimi konularında sıkça kullanılır ve temel becerilerinizi geliştirmeniz için mükemmel bir başlangıç noktası sunar. Her birini öğrenmek zaman alacaktır, ancak bu süreçte pratik yapmak ve gerçek dünya verileri üzerinde çalışmak becerilerinizi hızla geliştirecektir.


Veri temizleme, düzenleme işleme öğrenmek için ne yapmalıyım?


Veri temizleme ve düzenleme (data cleaning and preprocessing) becerilerini geliştirmek, makine öğrenmesi ve veri bilimi projelerinin başarısında kritik bir öneme sahiptir. İşte bu becerileri öğrenmek için atabileceğiniz adımlar:


Temel Kavramları Anlayın: Veri temizleme ve işleme süreçlerini anlamak için temel kavramları öğrenin. Bunlar arasında eksik veri işleme, aykırı değerlerin tespiti ve işlenmesi, veri dönüşümü ve normalizasyon gibi konular bulunmaktadır.


Python Kütüphanelerini Öğrenin: Pandas ve NumPy gibi Python kütüphaneleri, veri temizleme ve düzenleme işlemleri için temel araçlardır. Bu kütüphanelerin temel fonksiyonlarını ve kullanım şekillerini öğrenmek önemlidir.


Online Kurslar ve Eğitimler: Udemy, Coursera ve edX gibi platformlarda veri temizleme ve işleme üzerine birçok kurs bulabilirsiniz. Bu kurslar, konuyu adım adım öğrenmenize yardımcı olur.


Kitaplar ve Öğretici İçerikler: "Python for Data Analysis" (Wes McKinney) gibi kitaplar, Pandas ve veri analizi konularında derinlemesine bilgi sunar. Ayrıca çevrimiçi bloglar ve öğretici makaleler de bu konuda yardımcı olabilir.


Pratik Yapın: Gerçek dünya veri setleriyle çalışmak, öğrendiklerinizi pekiştirmenin en iyi yoludur. Kaggle gibi platformlarda bulunan veri setleri üzerinde çalışarak pratik yapabilirsiniz.


Projeler Üzerinde Çalışın: Kendi projelerinizi başlatmak veya mevcut projelere katılmak, gerçek dünya senaryolarında veri temizleme ve düzenleme becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacaktır.


Topluluklarla Bağlantı Kurun: Veri bilimi topluluklarına katılarak deneyimlerinizi paylaşabilir ve diğerlerinden öğrenebilirsiniz. Reddit, Stack Overflow ve GitHub, bu konuda iyi kaynaklardır.


Veri Temizleme ve İşleme Projelerini İnceleyin: GitHub gibi platformlarda yayınlanmış projeleri incelemek, gerçek dünya uygulamalarını görmek ve farklı yaklaşımları öğrenmek için iyi bir fırsattır.


Unutmayın, veri temizleme ve düzenleme süreci projeden projeye değişebilir. Bu nedenle, farklı türdeki veri setleriyle çalışmak ve çeşitli senaryolarda deneyim kazanmak önemlidir. Pratik yapmak ve sürekli öğrenmek, bu alandaki becerilerinizi geliştirecektir.


Makine öğrenmesi için Apache Spark gibi destekleyici uygulamalar ve çerçeveler nelerdir?


Makine öğrenmesi projelerinde büyük veri işleme ve analizi için kullanılan Apache Spark gibi destekleyici uygulamalar ve çerçeveler, karmaşık hesaplamaları ve veri işleme görevlerini hızlandırmak için kritik öneme sahiptir. İşte makine öğrenmesi için sıklıkla kullanılan bazı popüler araçlar ve çerçeveler:


Apache Spark: Büyük veri işleme ve analizi için kullanılan, hız ve verimlilik açısından optimize edilmiş bir açık kaynaklı dağıtık işleme sistemi. Spark, büyük veri kümeleri üzerinde hızlı işleme ve analiz yapma yeteneğiyle bilinir. Ayrıca, Spark MLlib modülü makine öğrenmesi algoritmalarının bir koleksiyonunu içerir.


Hadoop: Büyük veri setlerinin depolanması ve işlenmesi için kullanılan başka bir açık kaynaklı çerçeve. Hadoop, dağıtık sistemlerde veri depolama (HDFS) ve işleme (MapReduce) için kullanılır.


TensorFlow Extended (TFX): TensorFlow tabanlı makine öğrenmesi modellerinin üretim ortamlarında kullanımı için tasarlanmış bir platform. Veri doğrulama, modelleme, dağıtım ve izleme gibi makine öğrenmesi iş akışının çeşitli aşamalarını destekler.


Dask: Büyük veri işleme için Python'a paralel işleme kabiliyetleri ekleyen bir araç. NumPy, Pandas ve Scikit-Learn ile uyumludur ve bu kütüphanelerin kullanımını büyük veri kümeleri üzerinde genişletir.


Apache Kafka: Gerçek zamanlı veri akışı işleme için kullanılan bir dağıtık yayın-abone (publish-subscribe) mesajlaşma sistemi. Kafka, yüksek hacimli veri akışlarını işlemek ve makine öğrenmesi sistemlerine beslemek için sıklıkla kullanılır.


Kubeflow: Kubernetes üzerinde çalışan makine öğrenmesi iş yüklerini yönetmek için kullanılan bir araç. Model eğitimi, dağıtımı ve iş akışlarının yönetimi için kullanışlıdır.


Airflow: Veri işleme iş akışlarını (pipelines) planlamak, düzenlemek ve izlemek için kullanılan bir araç. Makine öğrenmesi projelerinde, veri hazırlama ve işleme iş akışlarını otomatikleştirmek için kullanılır.


MLflow: Makine öğrenmesi projelerinin yaşam döngüsünü yönetmek için kullanılan bir platform. MLflow, model eğitimi, deney takibi ve model dağıtımı gibi süreçleri yönetmeyi kolaylaştırır.


Bu araçlar ve çerçeveler, makine öğrenmesi projelerinde veri işleme, model eğitimi ve dağıtımı gibi çeşitli görevleri daha verimli ve yönetilebilir hale getirir. Her birinin özellikleri ve kullanım alanları farklıdır, bu yüzden projenizin gereksinimlerine en uygun olanları seçmek önemlidir.


2022 ve 2023 basımı önerebileceğin kitaplar nelerdir?


2022 ve 2023 yıllarında basılan ve makine öğrenmesi, veri bilimi ve ilgili teknolojiler üzerine önerebileceğim bazı güncel kitaplar şunlardır:


"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" (2nd Edition) - Aurélien Géron: Bu kitap, pratik uygulamalarla makine öğrenmesini ve derin öğrenmeyi öğretmek için mükemmeldir. Scikit-Learn, TensorFlow ve Keras kullanılarak çeşitli tekniklerin nasıl uygulanacağını adım adım anlatır.


"Python for Data Analysis" (3rd Edition) - Wes McKinney: Veri analizi için Python kullanımına odaklanır ve özellikle Pandas kütüphanesine derinlemesine bir bakış sunar. Veri manipülasyonu, temizleme ve görselleştirme konularında kapsamlı bilgiler içerir.


"Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD" - Jeremy Howard ve Sylvain Gugger: Bu kitap, fastai kütüphanesi ve PyTorch kullanarak derin öğrenme modellerini nasıl geliştireceğinizi gösterir. Derin öğrenmeye pratik bir yaklaşım sunar ve teknik detaylarla dengeli bir biçimde ilerler.


"Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists" - Andreas C. Müller & Sarah Guido: Makine öğrenmesine giriş yapmak isteyen veri bilimcileri için iyi bir kaynaktır. Scikit-Learn kullanımına odaklanarak temel kavram ve teknikleri açıklar.


"Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python" (2nd Edition) - Peter Bruce, Andrew Bruce, ve Peter Gedeck: İstatistiksel yöntemlerin veri bilimi bağlamında nasıl kullanılacağını gösterir. R ve Python örnekleri ile istatistiksel kavramları anlamak için pratik bir rehberdir.


"The Hundred-Page Machine Learning Book" - Andriy Burkov: Makine öğrenmesinin temel kavramlarını ve yöntemlerini kısa ve öz bir şekilde anlatan bu kitap, özellikle zamanı kısıtlı olan okuyucular için idealdir.


"AI and Machine Learning for Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence" - Laurence Moroney: Bu kitap, programlama deneyimi olan ancak AI ve makine öğrenmesine yeni başlayanlar için yazılmıştır. Temel kavramları ve TensorFlow kullanımını anlatır.


Bu kitaplar, makine öğrenmesi ve veri bilimi alanlarında hem teorik temelleri hem de pratik uygulamaları kapsar. Alanınıza ve ilgi düzeyinize göre bu kitaplardan bir veya birkaçını seçebilirsiniz. Özellikle hızlı değişen bu alanda güncel kalmak için yeni baskıları ve en son yayınları takip etmek önemlidir.


2022 ve 2023 yapımı önerebileceğin kurslar nelerdir?


2022 ve 2023 yıllarında sunulan, makine öğrenmesi, veri bilimi ve ilgili teknolojiler üzerine önerebileceğim bazı popüler ve güncel çevrimiçi kurslar şunlardır:


Coursera - "Machine Learning" by Andrew Ng: Bu kurs, makine öğrenmesinin temellerini anlatır ve geniş bir popülerliğe sahiptir. Andrew Ng, Stanford Üniversitesi'nde verdiği bu dersi Coursera üzerinden geniş bir kitleye ulaştırmaktadır.


Coursera - "Deep Learning Specialization" by Andrew Ng: Derin öğrenme konusunda temel becerileri ve teorileri kapsayan bir dizi kurs. Sinir ağları, yapay sinir ağlarında yapılandırma, makine öğrenmesi projeleri için stratejiler gibi konuları içerir.


Udemy - "Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery": Veri bilimi ve makine öğrenmesine sıfırdan başlayanlar için tasarlanmış kapsamlı bir kurs. Python programlama, veri analizi, makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi temel konuları içerir.


Udacity - "Data Scientist Nanodegree": Veri bilimi becerilerini ve makine öğrenmesi temellerini kapsayan bir program. Proje tabanlı bir yaklaşım benimser ve öğrencilerin gerçek dünya veri setleri üzerinde çalışmalarını sağlar.


edX - "MicroMasters Program in Statistics and Data Science" by MIT: Bu MicroMasters programı, MIT tarafından sunulan ve istatistik, veri bilimi ve makine öğrenmesini kapsayan kapsamlı bir kurs dizisidir.


DataCamp - "Machine Learning Scientist with Python": Python kullanarak makine öğrenmesi konularında uzmanlaşmak isteyenler için tasarlanmış bir dizi kurs. Pratik egzersizlerle dolu bu kurs, öğrencilere teorik bilgiyi gerçek dünya verileri üzerinde uygulama fırsatı sunar.


Pluralsight - "Python for Data Scientists": Veri bilimcileri için Python programlama dilinin temellerini ve ileri düzey tekniklerini anlatan bir kurs. Veri analizi ve manipülasyonu, veri görselleştirme ve makine öğrenmesi gibi konulara değinir.


fast.ai - "Practical Deep Learning for Coders": Derin öğrenme konusuna pratik bir yaklaşım sunan bu kurs, öğrencilere hızlı bir şekilde derin öğrenme modelleri oluşturma ve eğitme becerileri kazandırmayı hedefler.


Bu kurslar, hem başlangıç seviyesindeki bireyler için temel bilgileri sunar hem de ileri düzey öğrencilere daha derinlemesine bilgiler sağlar. Özellikle bu alandaki hızlı gelişmeleri takip etmek için bu tür güncel ve popüler kursları tercih etmek faydalı olacaktır.

Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow, Pandas ne amaçla kullanılır?


 

Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow


Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme alanlarında en sık kullanılan kütüphaneler arasındadır. Her birinin kendine has özellikleri ve kullanım alanları vardır:


Scikit-Learn: Python programlama dilinde yazılmış açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Özellikle basit ve etkili araçlar sağlamasıyla tanınır. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını içerir. Veri madenciliği ve veri analizi için çok kullanışlıdır ve genellikle giriş seviyesi ve orta seviye ML projelerinde tercih edilir.


Keras: Yüksek seviyeli bir sinir ağları API'sidir ve TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), ve Theano üzerinde çalışabilir. Kullanım kolaylığı sayesinde, özellikle derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde prototipleme yapmak isteyen geliştiriciler tarafından tercih edilir.


TensorFlow: Google tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Hem CPU hem de GPU üzerinde çalışabilir. Geniş çapta kullanımı ve esnek yapısı ile karmaşık makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında sıkça kullanılır. TensorFlow, özellikle büyük ölçekli ve karmaşık derin öğrenme projelerinde popülerdir.


Bu üç kütüphane, makine öğrenimi ve derin öğrenme alanlarında çok sayıda araştırmacı ve geliştirici tarafından kullanılmaktadır ve geniş bir kullanıcı kitlesi ve topluluk desteğine sahiptirler. Her biri, farklı ihtiyaç ve beceri seviyelerine hitap edebilir, bu yüzden projenizin gereksinimlerine göre en uygun olanı seçmek önemlidir.




Pandas ne amaçla kullanılır?

Pandas, makine öğrenimi (ML) ve veri analizi için oldukça popüler bir Python kütüphanesidir, ancak kullanım alanı ve amacı Scikit-Learn, Keras ve TensorFlow gibi kütüphanelerden farklıdır. Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için tasarlanmıştır ve özellikle veri temizleme, dönüştürme ve analizi işlemlerinde çok kullanışlıdır.


Pandas'ın ML ve veri bilimi uygulamalarında daha az kullanıldığı söylenemez; aslında, veri işleme ve hazırlama aşamalarında oldukça merkezi bir role sahiptir. Makine öğrenimi projelerinin çoğu, verileri anlamlı bir şekilde işlemek ve analiz etmek için Pandas'a büyük ölçüde bağımlıdır. Bu işlemler genellikle modelleme aşamasından önce gerçekleşir ve Scikit-Learn, Keras veya TensorFlow gibi kütüphanelerle birlikte kullanılır.


Özetle, Pandas daha az kullanılmaz; sadece farklı bir amaca hizmet eder. Veri bilimi ve makine öğrenimi süreçlerinde, veri işleme ve analizi için Pandas genellikle ilk adımdır ve bu adımı takiben Scikit-Learn, Keras veya TensorFlow gibi kütüphaneler modelleme ve öğrenme süreçlerinde kullanılır. Her biri, veri bilimi ve makine öğrenimi projelerinin farklı aşamalarında kritik öneme sahiptir.

Pythonda eğittiğim ml modelini nasıl export edebilirim? AWS Lamda veya AWS SageMaker'da nasıl çalıştırabilirim? Bağımlılıkları nasıl yönetirim?



Pythonda eğittiğim ml modelini nasıl export edebilirim?


Python'da eğittiğiniz bir makine öğrenimi (ML) modelini dışa aktarmak için çeşitli yöntemler bulunmaktadır. En yaygın kullanılan yöntemlerden biri pickle kütüphanesini kullanmaktır. pickle, Python nesnelerini saklamak veya iletmek için kullanılan bir serileştirme yöntemidir. İşte basit bir örnek:


python

Copy code

import pickle


# Modelinizi eğitin (örnek olarak 'model' değişkeni kullanılmıştır)

# model = ...


# Modeli bir dosyaya kaydetme

with open('model.pkl', 'wb') as file:

    pickle.dump(model, file)

Bu kod, eğitilmiş modelinizi model.pkl adlı bir dosyada saklar. Daha sonra bu modeli başka bir Python script'inde veya ortamında yüklemek için şu şekilde yapabilirsiniz:


python

Copy code

import pickle


# Modeli dosyadan yükleme

with open('model.pkl', 'rb') as file:

    loaded_model = pickle.load(file)


# Yüklenen modeli kullanma (örneğin, tahmin yapma)

# prediction = loaded_model.predict(...)

Alternatif olarak, özellikle Scikit-Learn gibi bazı kütüphaneler kendi model kaydetme/yükleme fonksiyonlarına sahiptir. Örneğin, joblib kütüphanesi, büyük Numpy dizileriyle çalışırken pickle'dan daha etkilidir:


python

Copy code

from joblib import dump, load


# Modeli bir dosyaya kaydetme

dump(model, 'model.joblib')


# Modeli dosyadan yükleme

loaded_model = load('model.joblib')

Bu yöntemler, Python'da eğittiğiniz ML modellerini kolayca kaydetmenize ve gerektiğinde yüklemenize olanak tanır. Modelinizi başka bir makineye taşımadan önce, modelin eğitildiği ortamda kullanılan tüm kütüphanelerin ve bağımlılıkların hedef ortamda da yüklü olduğundan emin olun.


User

Eğittiğim mpdeli AWS lamda'da çalıştırmak için ne yapmalıyım?

ChatGPT

AWS Lambda'da eğitilmiş bir makine öğrenimi modelini çalıştırmak için birkaç adım izlemeniz gerekmektedir. İşte genel bir rehber:


Modeli Dışa Aktarma: Öncelikle, yukarıda bahsedildiği gibi modelinizi pickle veya joblib gibi bir yöntemle dışa aktarın.


Lambda Fonksiyonunu Hazırlama:


Lambda fonksiyonunuz için bir Python script'i oluşturun.

Bu script, modelinizi yüklemeli ve gelen isteklere göre tahminler yapmalıdır.

AWS Lambda'nın desteklediği Python sürümünü kullanın.

Bağımlılıkları Yönetme:


Modelinizin çalışması için gerekli olan tüm Python kütüphanelerini içeren bir requirements.txt dosyası oluşturun.

Bu kütüphaneleri bir sanal ortamda yükleyin ve Lambda deployment paketinizin içine dahil edin.

Deployment Paketi Oluşturma:


Lambda fonksiyonunuz ve tüm bağımlılıkları, dışa aktardığınız model dosyası dahil, bir ZIP dosyasında paketlenmelidir.

Bu paket, Lambda fonksiyonunuzun kodunu ve tüm gerekli kütüphaneleri içermelidir.

AWS Lambda'ya Yükleme:


Oluşturduğunuz ZIP dosyasını AWS Lambda'ya yükleyin.

Lambda fonksiyonunuza uygun bir bellek boyutu ve zaman aşımı süresi atayın. Makine öğrenimi modelleri genellikle daha fazla hesaplama kaynağı gerektirebilir.

API Gateway Entegrasyonu (İsteğe bağlı):


Lambda fonksiyonunuzu dış dünyaya açmak için AWS API Gateway ile entegre edebilirsiniz.

Bu, HTTP(S) istekleri üzerinden Lambda fonksiyonunuza erişim sağlar.

Test ve İzleme:


Lambda fonksiyonunuzu test edin ve beklenen çıktıları alıp almadığınızı kontrol edin.

AWS CloudWatch kullanarak fonksiyonunuzun perform

ansını ve loglarını izleyin.


Bu süreç, makine öğrenimi modelinizi AWS Lambda'da çalıştırmak için gereken temel adımları kapsamaktadır. Ancak, her adımda dikkate alınması gereken birkaç önemli nokta bulunmaktadır:


Model Boyutu: AWS Lambda'nın belirli sınırlamaları vardır, örneğin her Lambda fonksiyonu için maksimum deployment paketi boyutu (sıkıştırılmış halde 50 MB, sıkıştırılmamış halde 250 MB). Eğer modeliniz bu sınırlamaları aşıyorsa, modelinizi Amazon S3 gibi bir hizmette saklamayı ve Lambda fonksiyonunuzun çalıştırılması sırasında bu modeli dinamik olarak yüklemeyi düşünebilirsiniz.


Soğuk Başlatma Süresi: Lambda fonksiyonları "soğuk başlatma" süresi gerektirebilir, bu da ilk isteklerin daha uzun sürebileceği anlamına gelir. Bu, özellikle büyük modeller ve kütüphaneler kullanıldığında önemli olabilir.


Hafıza ve Zaman Aşımı Ayarları: Modelinizin karmaşıklığına ve boyutuna bağlı olarak, Lambda fonksiyonunuz için yeterli hafıza ve zaman aşımı süresi ayarlamak önemlidir. AWS Lambda, belirli bir hafıza boyutu ve maksimum çalışma süresi sınırı sunar, bu yüzden bu sınırları aşmamak için dikkatli olun.


Güvenlik ve Erişim Kontrolü: Modelinize kimlerin erişebileceğini kontrol etmek için AWS IAM rolleri ve politikalarını doğru şekilde yapılandırın.


Bu adımları takip ederek, Python'da eğittiğiniz makine öğrenimi modelini AWS Lambda üzerinde başarıyla çalıştırabilir ve gerekli olan API entegrasyonlarıyla web uygulamaları veya diğer hizmetlerle entegre edebilirsiniz.


Modeli mesela panda ile eğittiysem , tahmin yaparken tekrar panda yı lamda projeme eklemek zorunda mıyım?


Evet, eğer modelinizi eğitirken Pandas gibi bir kütüphaneyi kullandıysanız ve modelinizi tahmin yaparken de bu kütüphanenin özelliklerini kullanıyorsanız, AWS Lambda projesine bu kütüphaneyi eklemeniz gerekecektir. AWS Lambda'da bir model çalıştırmak, yerel bir ortamda çalıştırmakla benzerdir; modelinizin çalışması için gerekli olan tüm kütüphaneleri ve bağımlılıkları sağlamanız gerekir.


Örneğin, eğer modelinizin tahmin yapabilmesi için girdi verilerini Pandas DataFrame'ine dönüştürmeniz gerekiyorsa, Lambda fonksiyonunuzun çalışma ortamında Pandas'ın bulunması şarttır. Lambda fonksiyonunuzu hazırlarken, modelinizle birlikte kullanacağınız tüm kütüphaneleri içeren bir requirements.txt dosyası oluşturmalı ve bu dosyadaki kütüphaneleri Lambda deployment paketinize eklemelisiniz.


Bu işlem genellikle şu adımları içerir:


requirements.txt dosyasını oluşturun ve içine gerekli kütüphaneleri yazın (örneğin pandas).


Bir sanal ortamda (virtualenv veya conda kullanarak) bu kütüphaneleri yükleyin.


Sanal ortamdaki kütüphaneleri ve Python script'inizi bir ZIP dosyasına paketleyin.


Bu ZIP dosyasını AWS Lambda'ya yükleyin.


Bu şekilde, Lambda fonksiyonunuz çalıştırıldığında, tahmin yapmak için gereken tüm kütüphanelere erişim sağlamış olursunuz. Bu adımlar, Lambda'nın sınırl


amaları ve kaynak kısıtlamaları göz önünde bulundurularak dikkatlice yapılmalıdır. Örneğin, Pandas gibi kütüphaneler nispeten büyük olabilir ve Lambda'nın depolama alanı sınırlamalarına takılabilir. Bu durumda, gereksiz kütüphane bağımlılıklarını azaltmak ve paket boyutunu optimize etmek önemlidir.


Eğer modelinizin tahmin yapabilmesi için sadece Pandas'ın belirli özelliklerine ihtiyaç duyuyorsanız, alternatif hafif kütüphaneleri kullanmayı düşünebilirsiniz. Örneğin, basit veri manipülasyonları için numpy veya csv modülü gibi daha hafif alternatifler yeterli olabilir. Bununla birlikte, modelinizin doğruluğu ve performansı üzerindeki etkileri dikkate almak önemlidir.


Son olarak, AWS Lambda üzerinde makine öğrenimi modelleri çalıştırmak genellikle daha karmaşık ve kaynak yoğun olabileceğinden, alternatif servisleri (örneğin, Amazon SageMaker) değerlendirmek de faydalı olabilir. Bu tür servisler, makine öğrenimi modellerini yönetmek ve ölçeklendirmek için daha fazla esneklik ve özelleştirme imkanı sunar.


Amazon SageMaker'da nasıl çalıştırabilirim?


Amazon SageMaker, makine öğrenimi modellerinizi eğitmek, test etmek ve dağıtmak için kullanabileceğiniz, tamamen yönetilen bir hizmettir. Modelinizi SageMaker'da çalıştırmak için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:


Modelinizi SageMaker'a Aktarma:


Öncelikle, modelinizi bir Amazon S3 bucket'ına yükleyin. Eğer modelinizi yerelde pickle veya benzeri bir yöntemle kaydettiyseniz, bu dosyayı S3'e aktarın.

Modelinizi eğitirken kullandığınız tüm kütüphanelerin ve bağımlılıkların bir listesini hazırlayın.

SageMaker Modeli Oluşturma:


SageMaker'da bir model oluşturun. Bu, modelinizi tanımlayan ve nasıl dağıtılacağını belirleyen bir yapılandırmadır.

Model oluştururken, modelinizi sakladığınız S3 bucket'ının yolunu ve eğitimde kullandığınız Docker konteyner imajını belirtin.

SageMaker Endpoint'i Oluşturma:


Modelinizi dağıtmak için bir SageMaker endpoint'i oluşturun. Bu endpoint, modelinize dış dünyadan erişim sağlar.

Endpoint oluştururken, modelinizin trafiğe nasıl cevap vereceğini ve kaynaklarını nasıl ölçeklendireceğini belirleyin.

Modeli Test Etme:


Oluşturduğunuz endpoint üzerinden modelinize tahmin istekleri göndererek test edin. Bu, genellikle bir HTTP POST isteği göndererek yapılır.

Modelinizin beklediğiniz sonuçları üretip üretmediğini kontrol edin.

İzleme ve Yönetim:


SageMaker, modelinizin performansını izlemek ve yönetmek için araçlar sunar. Örneğin, otomatik ölçeklendirme, logging ve güvenlik özelliklerini kullanabilirsiniz.

SageMaker'ın A/B testi gibi özelliklerini kullanarak modelinizin farklı versiyonlarını da test edebilirsiniz.

Güvenlik ve Erişim Kontrolü:


AWS IAM rolleri ve politikalarını kullanarak modelinize kimlerin erişeb

ileceğini kontrol edin.


SageMaker endpoint'lerinize güvenli erişimi sağlamak için gerekli güvenlik protokollerini ve şifrelemeleri uygulayın.

Optimizasyon:


Modelinizi ve endpoint'lerinizi performans, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından optimize edin.

İhtiyaçlarınıza göre uygun kaynakları (örneğin, CPU veya GPU türleri) ve ölçeklendirme politikalarını seçin.

Dağıtım Sonrası Eylemler:


Modeliniz kullanımda olduğu sürece, girdi verilerinin ve tahmin sonuçlarının sürekli izlenmesi ve değerlendirilmesi önemlidir.

Gerekirse modeli güncelleyin veya yeniden eğitin.

Amazon SageMaker, esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sunarak, farklı büyüklükteki makine öğrenimi projeleri için ideal bir platformdur. Gelişmiş özellikleri ve yönetilen hizmetleri sayesinde, modelinizin dağıtım ve yönetim süreçlerini kolaylaştırır. SageMaker üzerinde çalışmak, makine öğrenimi modellerinin dağıtımını ve yönetimini büyük ölçüde basitleştirebilir ve daha hızlı ve etkin bir şekilde gerçek dünya uygulamalarına entegrasyonunu sağlayabilir.

Rastgele İçerik

DonanımHaber

© tüm hakları saklıdır
made with by templateszoo