blog posts

Yapay zeka algoritmalarının bilgisayar sistemlerinde uygulanmasına yönelik popüler programlama dillerinden biri C#’tır (C#). C#, Microsoft tarafından geliştirilen ve dünya çapında birçok geliştirici tarafından yapay zeka programları ve sistemleri oluşturmak için kullanılan güçlü ve esnek bir programlama dilidir.

C# ile yapay zekayı öğrenmek için ML.NET çerçevesi

ML.NET, .NET uygulamalarında makine öğrenimi modelleri oluşturmaya, eğitmeye ve kullanmaya yönelik ücretsiz ve açık kaynaklı bir kitaplıktır. Bu kütüphane Microsoft tarafından geliştirilmiştir ve .NET geliştiricilerinin C# ve VB.NET gibi yaygın programlama dillerini kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturup uygulamalarına eklemelerine olanak tanır. Yapay zekayı C# ile öğrenmek bu alana açılan kapınızdır.

ML.NET çeşitli özellikler sunar:

ML.NET’in aşağıdaki gibi sayılabilecek çeşitli özellikleri vardır:

• Kullanım kolaylığı: .NET geliştiricileri, dile ilişkin mevcut bilgilerini kullanarak makine öğrenimi modellerini tanımlayabilir ve uygulamalarına ekleyebilir.
• Veri Ön İşleme: Giriş verilerini ön işler ve makine öğrenimi modellerine hazırlar.
• Eğitim modelleri: NET, sınıflandırma, regresyon, kümeleme vb. gibi farklı makine öğrenimi modellerini eğitmenize olanak tanır.
• Modelleri değerlendirme: .NET kullanarak makine öğrenimi modellerinin performansını değerlendirebilir ve modelin doğru çalıştığından emin olabilirsiniz.
• Modellerin taşınması: .NET, makine öğrenimi modellerini diğer .NET uygulamalarına ve hatta Azure Machine Learning gibi bulut hizmetlerine taşımanıza olanak tanır.
• Hazır modeller için destek: NET, Microsoft ve geliştirici topluluğu tarafından oluşturulan hazır makine öğrenimi modellerini destekler.

Makine dilini öğrenmek neden önemlidir?

Geliştiricilerin ve araştırmacıların kullanımına sunulan güçlü bir araç olarak makine öğrenimi, insan yaşamının iyileştirilmesine ve mevcut teknolojilerin yükseltilmesine yardımcı olmuş ve yapay zekanın en temel konularından biri olarak kabul edilmiştir. Öte yandan makine öğrenmesi birçok nedenden dolayı önemli ve hayatidir ve teknoloji, bilim, sağlık, iş ve hatta günlük yaşam gibi çeşitli alanlarda etkisi vardır:

1. Büyük veri işleme

Modern dünyada insanlar çok büyük miktarda veri ve bilgiyle karşı karşıyadır. Makine öğrenimi, bu büyük verileri analiz etmemize ve kalıpları, bağlantıları ve kavramsal bilgileri çıkarmamıza olanak tanır.

2. Daha iyi tahmin ve karar verme

Makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak karmaşık sorunları tahmin edebilir ve daha iyi kararlar verebiliriz. Bu kararlar ekonomi ve işletmeden tıp ve mühendisliğe kadar çeşitli alanlardaki kararların kalitesinin artırılmasına yardımcı olabilir.

3. Otomasyon ve optimizasyon

Makine öğrenimi çeşitli süreçleri otomatikleştirip optimize edebilir. Bu, insanların sürekli müdahaleye ihtiyaç duymaması nedeniyle verimliliğin artmasına ve maliyetlerin azalmasına yol açar.

4. İnsanlarla iletişim

Öte yandan makine öğrenimi, insanlar ve makineler arasındaki iletişimde büyük gelişmeler sağlayabilir. Bu teknoloji, konuşma sistemlerinin tasarlanmasından dil çevirisine kadar iletişimi daha hızlı ve daha verimli hale getirebilir.

5. Bilimsel gelişmeler

Özellikle C# ile yapay zeka öğrenimi tartışılırken, makine öğrenmesi biyoloji, kimya ve fizik gibi bir dizi bilim dalında büyük rol oynuyor. Bu teknoloji, çeşitli bilimlerde daha karmaşık modeller ve tahminler oluşturmamıza olanak sağlar.

6. Toplumsal sorunları çözmek

Makine öğrenimi, sistemlerin tasarlanmasından kentsel yönetimin iyileştirilmesine ve suçun önlenmesine kadar sosyal ve insani sorunların çözülmesine yardımcı olabilir.

Yapay zekada makine öğrenimi nedir?

Yapay zekanın en temel alanlarından biri olan makine öğrenimi, bilgisayarlar ve makine sistemleri için birçok olanak sunmaktadır. Bu süreç, bilgisayarların topladıkları verilerden ve deneyimlerden öğrenmesine ve açık programlamaya ihtiyaç duymadan kalıpları ve kavramsal bilgileri tanımasına olanak tanır. Makine öğreniminin büyük önemi, büyük ve karmaşık verileri işleyebilmesi, geçmiş verilere dayanarak iyileştirilmiş kararlar alabilmesi, süreçleri otomatikleştirebilmesi, verimliliği artırabilmesi ve birçok alanda karmaşık sorunları çözebilmesidir. Bu konunun ötesinde makine öğrenimi, insanlar ve makineler arasındaki etkileşimlerde önemli bir rol oynamakta ve aynı zamanda bilimsel araştırmaların ve teknolojik ilerlemelerin ilerlemesinde de etkili olmaktadır.

2023’te makine öğrenimi türleri

Makine öğrenimi, bilgisayar bilimi ve yapay zeka alanında, makinelerin ve bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenmesine ve performanslarını artırmasına olanak tanıyan önemli bir alandır. Makine öğreniminde istatistiksel modeller ve algoritmalar girdi verilerine bakar ve buna dayanarak kararlar veya tahminler yapar. Makine öğreniminin ana türleri aşağıdaki gibidir.

1. Denetimli öğrenme:

Bu tür öğrenmede model, girdi verilerinden ve bunlara karşılık gelen yanıtlardan (etiketler veya çıktılar) eğitilir. Bu tür öğrenmenin temel amacı, girdilere dayalı olarak bir çıktı değişkeninin değerini tahmin etmektir. Bu tür öğrenmeye örnek olarak sınıflandırma ve regresyon verilebilir.

2. Denetimsiz Öğrenme:

Denetimsiz öğrenmede model, ilgili etiketlere veya yanıtlara sahip olmadan verilerdeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmeye çalışır. Bu tür öğrenme genellikle kümeleme ve veri araştırması için kullanılır.

3. Takviyeli Öğrenme:

Bu sürece göre model, çeşitli eylemler gerçekleştirerek istenilen hedefe en iyi şekilde nasıl ulaşılacağını öğrenir. Model, performansını değerlendirmek için geçmiş deneyimleri, ödülleri ve cezaları kullanır. Bu tür öğrenme genellikle bilgisayar oyunları ve robot kontrolü gibi problemlerde kullanılır.

4. Yarı Denetimli Öğrenme:

Öte yandan, bu tür öğrenme denetimli ve denetimsiz öğrenmenin birleşimidir. Verilerin bir kısmı etiketlenmiş, bir kısmı ise etiketlenmemiş. Bu tür öğrenme genellikle etiketli verilere erişimin sınırlı olduğu durumlarda kullanılır.

5. Kendi Kendine Denetimli Öğrenme:

Bu tür öğrenmede model, eğitim etiketlerini oluşturmak için giriş verilerini kullanır. Başka bir deyişle, model otomatik olarak etiketler oluşturur ve bunları kendini eğitmek için kullanır. Makine öğreniminin önemli bir alanı olan derin öğrenme, karmaşık verileri işlemek için birçok katmana sahip derin modeller sunar. Bu modeller özellikle makine görüşü, doğal dil işleme ve karmaşık örüntü tanıma konularında faydalıdır.

Makine algoritmasının anatomisi ve öğrenme yolu

Bir makine öğrenimi algoritmasının anatomisi, algoritmanın kalıpları öğrenmek ve verilerden tahminler yapmak için nasıl çalıştığını tanımlamak üzere bir araya getirilen temel kavramlarını ve bileşenlerini ifade eder; Örneğin genetik algoritma bunun örneklerinden biridir:

1. veri girişi

Her makine öğrenimi algoritması, ilişkili özellikleri (giriş değişkenleri) ve etiketleri (çıkış değişkenleri) içeren bir veri kümesiyle başlar. Giriş verilerinin kalitesi ve alaka düzeyi, algoritmanın performansı için çok önemlidir.

2. Özellik seçimi veya mühendislik

Verileri makine öğrenimi algoritmasına girmeden önce çoğu zaman özelliklerin ön işleme tabi tutulması ve dönüştürülmesi gerekir. Özellik seçimi veya mühendislik, ölçeklendirmeyi, kategorik değişkenleri kodlamayı, eksik değerleri ele almayı ve model performansını iyileştirmek için yeni özellikler oluşturmayı içerebilir.

3. veri

Genellikle veri seti iki alt gruba ayrılır: eğitim seti ve test seti. Eğitim seti algoritmayı eğitmek, yani verilerden öğrenilecek modelin parametrelerini ayarlamak için kullanılır.

4. Model yapısı

Tipik makine öğrenimi algoritmasının seçimi modelin mimarisini belirler. Doğrusal regresyon, karar ağaçları, destek vektör makineleri, sinir ağları vb. gibi birçok algoritma türü vardır. Her algoritmanın verilerden kalıpları nasıl öğrendiğine dair benzersiz bir yöntemi vardır.

5. Amaç fonksiyonu

Maliyet fonksiyonu (aynı zamanda amaç fonksiyonu veya hedef fonksiyonu olarak da adlandırılır), modelin tahminlerinin eğitim verilerindeki gerçek etiketlerle ne kadar iyi eşleştiğini ölçer. Algoritmanın eğitim sırasındaki amacı bu maliyet fonksiyonunu en aza indirmektir.

6. optimizasyon Algoritması

Maliyet fonksiyonunu en aza indirgemek için gradyan azaltma gibi optimizasyon algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar, maliyet fonksiyonunu en aza indiren en iyi değerleri bulmak için model parametrelerini sırayla ayarlar.

7. Metaparametre parametreleri

Metaparametreler, verilerden öğrenmeyen ve eğitimden önce ayarlanması gereken algoritma ayarları veya konfigürasyonlarıdır. Bu parametrelere örnek olarak öğrenme hızı, ölçüm gücü ve bir sinir ağındaki gizli katmanların sayısı verilebilir.

8. öğrenme süreci

Eğitim sırasında algoritma, optimizasyon algoritmasını kullanarak model parametrelerini sırayla günceller. Bu süreç, model yakınsayana, yani maliyet fonksiyonu en aza indirilene veya belirli sayıda iterasyon için yapılana kadar devam eder.

9. Doğrulama verileri

Verilerin bir kısmı eğitim ve test setlerinden ayrı olarak genellikle doğrulama amacıyla tutulur. Bu, meta parametrelerin ayarlanmasına ve geliştirme sırasında model performansının değerlendirilmesine yardımcı olur.

10. Test verisi

Modeli eğittikten sonra, modelin genel performansını değerlendirmek için test veri setini kullanarak onu değerlendiriyoruz. Bu veri seti eğitim sırasında kullanılmaz ve yeni ve bilinmeyen veriler üzerinde model değerlendirmesi sağlar.

11. Model değerlendirme kriterleri

Modelin test veri kümesindeki performansını ölçmek için hassasiyet, doğruluk, kurtarma, F1 puanı ve ROC AUC gibi çeşitli ölçümler kullanılır. Kriterlerin seçimi problemin türüne (sınıflandırma, regresyon vb.) bağlı olarak değişmektedir.

12. Modeli çıktısı

Makine öğrenimi algoritmasının son çıktısı tahmin modelidir. Sınıflandırma problemlerinde tahmin edilen sınıfları belirlerken, regresyon problemlerinde tahmin edilen değerler süreklidir.

13. Kurulum

C# ile yapay zeka öğrenmenin pratik uygulamalarında, eğitilen model yeni ve gerçek veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanılabilir. Bu genellikle modelin bir yazılıma veya hizmete entegre edilmesini içerir.

Bir makine öğrenimi algoritmasının anatomisini anlamak, gerçek dünya sorunlarını çözmek için doğru ve sağlam modelleri tasarlamak, eğitmek ve uyarlamak açısından kritik öneme sahiptir. Bu, doğru ve sağlam tahmine dayalı modeller oluşturmak için veri ön işleme düzeyini, algoritma seçimini, parametre ayarlamayı ve performans değerlendirmesini içerir.

ML.NET’e Başlarken

ML.NET, Microsoft’un .NET (.NET) uygulamaları geliştirmeye ve yapay zekayı C# ile öğrenmeye yönelik, geliştiricilerin makine öğrenimi algoritmalarını uygulamalarına kolayca uygulamalarına olanak tanıyan bir makine öğrenimi çerçevesidir. ML.NET’i kullanarak hızlı bir şekilde makine öğrenimi modelleri oluşturabilir ve bunları .NET uygulamalarınızda kullanabilirsiniz. ML.NET’i kullanmaya başlamak için şu adımları izleyin:

1. ML.NET’i yükleyin

Öncelikle bilgisayarınıza ML.NET’i kurunuz. NuGet Paket Yöneticisini Visual Studio’da veya karşılık gelen NuGet komut s