blog posts

Yapay zekada Java ve JavaScript kullanımı arasındaki fark

Belki JavaScript’te akıcısınızdır; JavaScript’in yapay zeka oluşturmada size yardımcı olamayacağını bilmek ve Java öğrenmeye çalışmak daha iyidir. JavaScript’in Java ile hiçbir ilgisi yoktur. Java nesne yönelimli bir dildir ve JavaScript’in rolü web sayfalarına yardımcı olmak ve HTML, CSS ve Bootstrap kodlarını tamamlamaktır.

Hem Java’da hem de JavaScript’te dile iki denklemi birlikte eklemesi veya çıkarmasının söylenebileceğini ve her ikisinin de aynı şeyi yapmasını isteyebilirsiniz. Soruyu cevaplamak için Java’da kutuya iki sayı girmeniz gerektiği söylenmelidir; Ancak JavaScript’te, araca bu iki sayının çıktısını alma sorununu çözme talimatını verirsiniz.

Yapay zekada JavaScript yerine Java kullanmanın nedenleri

Python’un yanı sıra Java da nesne yönelimli bir dildir. Java dilinde yapay zeka programlamasının geliştirilmesine yardımcı olan Weka, JOONE ve JavaNNS gibi çerçeveler ve kurulum paketleri bulunmaktadır. Java dili kullanılarak bir program oluşturulduğunda, bu aracın çıktısı herhangi bir platforma dağıtılabilir. Java cep telefonlarına, araçlara, stadyum biletlerine, buzdolaplarına vb. kolayca yüklenir; Ancak JavaScript yalnızca web sayfalarında uygulanır. Ancak Yapay zeka için JavaScript sınırlı bir şekilde kullanılabilir.

Java ile yapay zeka kütüphanesi türleri

Şu ana kadar yapay zeka geliştirme konusunda çok sayıda Java kütüphanesi mevcut. Bu yazımızda Java ile 6 kategoride 21 adet yapay zeka kütüphanesini sizlere sunuyoruz.

Uzman sistem kütüphanesi

Uzman sistemlerin kütüphanesi aşağıdaki gibidir:

• Apache Jena: Bağlantılı verilere sahip web sayfalarında ve uygulamalarda kullanılır.
• PowerLoom: bilgiye ve mantığa dayalı programlar oluşturmak için kullanılır.
• d3web: Sorunları çözmek için kullanılır.
• Göz: Yarı geriye dönük akıl yürütmeyi uygulamak için kullanılır.
• Tweety: yapay zekanın mantığını ve bilgi gösterimini etkiler.

Sinir ağı kütüphanesi

Sinir ağı kütüphanesi aşağıdaki gibidir:

• Nörof: bir sinir ağı oluşturmak için kullanılır.
• Deeplearning4j: API oluşturmak için kullanılan ve JVM öğrenimini etkileyen kütüphanelerden biridir.

Doğal dil işleme kütüphanesi

Doğal dil işleme kütüphanesi aşağıdaki gibidir:

• Apache OpenNLP: Doğal dil metnini işler.
• Stanford CoreNLP: NLP görevlerini çerçeveler.

Java ile makine öğrenimi kitaplığı

Java ile makine öğrenimi kütüphaneleri aşağıdaki gibidir:

• Java-ML: Makine dili öğrenimine yönelik bir dizi algoritma içerir.
• RapidMiner: Bu veri bilimi platformu, Java API aracılığıyla makine öğrenimi algoritmaları sağlar.
• Weka: Bu kitaplıkta bir dizi makine öğrenimi algoritması bulunur.
• Encog: Bu kitaplık, gelişmiş algoritmaları çağırmak için kullanılır.

Java ile genetik algoritma kütüphanesi

Java ile genetik algoritma kütüphaneleri aşağıdaki gibidir:

• Genetik: Bu eklenti yardımıyla gelişmiş genetik algoritma çağrısı kullanılmaktadır.
• Saatçi: Genetik algoritmaların uygulanması Saatçi çerçevesinin yardımıyla yapılır.
• ECJ 23: Bu algoritmanın çerçevesi araştırma kategorisine yerleştirilmiştir.
• JGAP: yapay zekanın genetik programlamasını etkiler.
• Eva: Bu kütüphanenin algoritmaları basit OOP evrimsel kategorisi olarak bilinir.

Java ile yapay zeka programlama kütüphaneleri

Java ile yapay zeka programlama kütüphaneleri aşağıdaki gibidir:

• Spring Roo: Geliştiriciler için en hafif araçlardan biridir.
• Acceleo: Bu kütüphanenin görevi EMF modellerinden Eclipse için kod üretmektir.

Yapay zekada Java kullanmanın avantajları ve dezavantajları

Java ile çok sayıda yapay zeka oluşturulduğu için en çok dikkati 5 avantaj ve 2 dezavantaj çekti. Güvenlik, zengin API’ler, hızlı geliştirme, LIFQ uyumluluğu, çok iş parçacıklı yetenekler ve düşük performans ve karmaşık kod, yapay zekada Java’nın dezavantajlarıdır.

Yapay zekada Java kullanmanın avantajları:

• Güvenlik: Java derleyicileri ve uygulama ortamı en güvenli uygulamalar arasındadır.
• Yığın Tahsisi: Bu sistem, verilerin kolay depolanmasına ve alınmasına yardımcı olur.
• Çok iş parçacıklı: Java, bir programda aynı anda çok iş parçacıklı özelliklerle iyi çalışır.
• Zengin API’ler: Veritabanına ve gerekli ağlara bağlanan api yardımıyla bir dizi komut.

Java ile yapay zekanın dezavantajları:

• Performans: Java, daha fazla bellek tüketir ve C veya C++’dan daha yavaştır.
• karmaşık kodlar: Java kodlarının okunması karmaşık ve anlaşılması zordur ve bunun nedeni uzun kodların varlığıdır.

Java ile yapay zekayı öğretmenin yolu

Yapay zekanın Java ile yol haritası, “Araçları tanımlama” ve “Java dilinin günlük olarak geliştirilmesi” olmak üzere birkaç bölüme ayrılmıştır.

1. Yapay zeka araçlarının Java ile tanımlanması

Yapay zeka yazmanın ilk kısmı araçları tanımlamak ve kurmaktır. JDK, IDE vb. araçları yüklemeniz gerekir. Bu araçların listesi aşağıdaki gibidir:

1. Java Geliştirme Kitini (JDK) Yükleme
2. Eclipse veya InteliJ gibi bir entegre geliştirme ortamı (IDE) kurun
3. Weka veya Apache Mahout gibi makine geliştirme kütüphanelerinin kurulumu

2. Kodlamaya başlayın

Araçları yükledikten sonra Java dilini öğrenmeye başlamalısınız. Her ne kadar istatistikler bu içeriğin hedef kitlesinin Java diline hakim olduğunu gösterse de eğer hiç kodlama yapmadıysanız ve sıfır veya ön aşamadaysanız öncelikle dili güçlendirmeye bakmak daha doğru olacaktır. Öğrenmek için öncelikle Java dilinin temellerini öğrenmelisiniz.

1. Java dilinin ana yapılarının modelini öğrenme ve uygulama
2. Nesneler, sınıflar, yöntemler ve değişkenler arasındaki farkı anlayın
3. Soyutlama, polimorfizm vb. kavramlarını anlamak
4. Yapay zeka kütüphanelerini keşfetme
5. Yapay zeka ile ilgili kütüphaneler ve çerçevelere aşinalık
6. Java dil kitaplıkları tarafından sağlanan API’lerin nasıl kullanılacağını öğrenme

3. Java dili yükseltmesi

Bahsi geçen haritaları inceleyen kişiler Java programlama dilini kullanarak arama algoritması vb. oluşturabilirler. İlerlemek için aşağıdaki adımları izlemelisiniz.

1. Java kullanarak yapay zeka programlarının uygulanması
2. Yapay zeka veya yapay zekanın yeteneklerini genişletmek
3. Keras, TensorFlow ve PyTorch gibi kitaplıkları keşfedin
4. Projeleri hızlandırmak için GPU hesaplamayı kullanmanın yollarını öğrenin

Bu noktaya geldiğinizde yapay zeka uygulamaları geliştirebilmeniz gerekir. Bunun amacı nedir? Doğal dil işleme, robotik, bilgisayarlı görme veya makine görüşü gibi uygulamalar geliştirebilirsiniz. Bilgisayarlı görme, yapay zekanın görüntüleri ve içeriği işlemesine, analiz etmesine ve anlamasına yardımcı olur. Java ile yapay zeka oluşturmanın bu aşamasında, becerilerinizin çözebilmesi gereken karmaşık problemler programcının önüne atılır.

Java ile yapılan yapay zeka türlerine aşinalık

Önceki bölümlerde açıklanan daha güçlü programları yazabilmek için becerilerinizi geliştirmeye devam etmelisiniz. Bu da yapay zekada makine öğreniminden sonra Java algoritmalarını iyi bir şekilde kullanmanızı sağlar. Takviyeli Öğrenme, yapay zeka tarafından oluşturulan ilk platform türüdür. Takviyeli Öğrenme, yapay zeka performansının optimizasyonunu etkiler.

Becerilerinizi geliştirdikçe, makine çevirisi, metin incelemesi, doğaçlama vb. gibi doğal insan dilini anlayabilen ve izleyici sorularını yanıtlayabilen bir program yazabilirsiniz. Bu tür davranışlar GPT sohbetinde, Microsoft Bing’de ve Google Bard’da görülebilir. Yapay zekayı Java ile tasarlamanın bir başka yolu da robotik alanındadır. Bu yolu izleyenler, insan yerine otomatik olarak çalışabilen bir ürün tasarlayıp kodlayabilirler. Bu sistem depolama veya sürücüsüz araçlarda vb. kullanılır.

Yüz tanıma kameralarını mutlaka duymuşsunuzdur. Bu kameralar yapay zeka ile yapılmıştır. Bu tür programlar yapmak için bilgisayar görüşüne aşina olmanız gerekir. Bilgisayarlı görme, tıp alanında gözetim sistemlerinde, yüz tanımada, görüntülemede kullanılmaktadır. Fiziksel ortamı anladıktan, çevresel verileri yorumladıktan sonra araçlarda hızlanmak veya fren yapmak için en uygun zamanın seçilmesi, bilgisayarlı görme yardımıyla yapılan görevlerden biridir.

Derin Öğrenme yardımıyla oluşturulan yapay zeka, görüntü tanıma, insan dilini anlama ve kalıpları tanıma konusunda büyük bir güce sahip. Bu yöntem insan beyninin sinir sisteminden esinlenmiştir. Derin öğrenme yoluyla oluşturulan robotlar veya platformlar büyük miktarda veriyi anlayabilir.

Sanal Aracılar bilgisayar tarafından oluşturulan ancak insan gibi davranan karakterlerdir. Bu araçlar sohbet robotlarında veya metin, ses ve video içeriklerinde kullanılır.

Yapay zeka algoritmalarının türleri

Java dili ile yapay zekaya yönelik altı tür algoritma yapılmıştır ve her birinin belirli bir görevi vardır. Yapay zeka algoritmalarının en önemli hedeflerinden biri bilgisayarların kalıpları öğrenmesine ve bulmasına rehberlik etmektir. İlk başta size algoritma türlerini tanıtacağız, ardından size bunların uygulamaları ve görevleri hakkında daha fazla bilgi verilecek.

• Denetimli Öğrenme
• Denetimsiz Öğrenme
• Takviyeli Öğrenme
• sınıflandırma
• Regresyon
• Kümeleme

Denetimli Öğrenme nedir?

Denetimli öğrenme modelinde robot, etiketli bilgiyi aldıktan sonra bir fonksiyon olarak veriler ve etiketler arasındaki kalıpları öğrenecek ve yeni verileri tahmin edecek şekilde eğitilir. Örneğin robota 1’den 10’a kadar olan sayıları tanıdık. Bu aşamada robot toplama kavramını tanıyor ve 1 ile 10’u toplamasını istediğimizde cevabı 11 oluyor.

Denetimsiz Öğrenme nedir?

Java ile yapay zeka denetimsiz öğrenmede, yapay zekaya son dosyada bilinmeyen bir veri verildiğinde bot yanıt vermenin bir yolunu bulur. Mesela bir insan 2022 yılında doğdu ve bu yıl 2023 ise ve izleyici 2033 yılında yaş tespiti arıyorsa ne cevap vereceğini robotta tanımlamadık. Bu aşamada araç verileri analiz eder ve ikinci sayıyı birinci sayıdan çıkarmayı bilir, çıktı elde edilir ve 2022 yılında doğan kişinin ve kullanıcının 2033 yılındaki yaşını bilmek istediğini hesaplar, cevap 11 olur. .

Pekiştirmeli Öğrenme nedir?

Takviyeli öğrenme aşamasında algoritmalar, deneyime göre bir eylemin tepkisini öğrenir. Bu algoritmada botlara hata yapmalarını söylüyoruz ve nihai cevabı izleyiciye sunuyoruz. Örneğin algoritmaya Ay’ın küresel bir cisim olduğunu ve geceleri görülebileceğini anlattık. Şimdi kullanıcı yapay zekadan bir günde ay yapmasını isterse, burada robot gündüz gökyüzünün ne renk olduğunu kontrol eder ve ayın görevi gündüz gökyüzünü aydınlatmak mıdır? Yani yapay zekanın çıktısı, arka plan görüntüsüne yani gökyüzüne kıyasla soluk ay şeklindedir, ancak bu algoritmanın normalde bazı zayıflıkları vardır; onu iyileştirmek için sınıflandırma, regresyon ve kümelemenin 3 yolu vardır.

Sınıflandırma nedir?

İnsan zihni X beden elbisenin kendisine kısa geldiğini bilir, mağazaya gittiğinde X beden elbise gördüğünde bu elbisenin kendisine uymadığını anlar. Kıyafet bedeni zaten insan zihninde sınıflandırılmış bir veridir. Yapay zeka sorularını insana daha yakın hale getirmek adına robot için belirli verileri sınıflandırmamız gerekiyor. Örneğin sayı hesaplama kanununda öncelik çarpmadır. Yapay zekanın matematiksel bir denklemi çözebilmesi için bu kuralı kategorik bir biçimde sunmaktayız.

Regresyon nedir?

Regresyon kavramı bir denklemin ortalamasıdır. Örneğin dondurma almak isteyen bir kişi bütçesinin 1,5 dondurmaya ulaştığını ve 3 dondurma alamayacağını bildiğinden 1 dondurma sipariş ediyor.

Kümeleme nedir?

Bazen bir verinin girilmesine karar vermemize gerek kalmaz. Kümeleme de aynısını yapar ve bireysel girdileri tanır. Örneğin bir film 1 saat 40 dakikadır ve şimdi aracın bu girdiyi dakikaya dönüştürmesini istiyoruz. AI çıkışı 40+60’tır ve 100 dakikalık cevabı döndürür.

Yapay zekanın en önemli 5 hedefi

Yapay zekanın görevi insan işi yapmaktır. Örneğin Tesla otomobilinin yapay zekası vites değiştirme, gaz, fren vb. zamanlamayı insanlar yerine yapıyor. Bu, yapay zekanın hedeflerinden biridir ve aşağıda size en önemli AI hedeflerinden 5’ini tanıtacağız.

1. İnsan eylemlerinin tekrarı
2. İnsan bilgisine ulaşmak ve insan benzeri çıktılar sunmak
3. İnsanları anlamak, hareket etmek ve insanlarla akıllıca iletişim kurmak
4. İnsan zekası gerektiren çıktılar yaratmak.
5. Yeni bilgileri tanıma ve kullanıcıya yanıt verme

son söz

Java ile yapay zeka geliştirmeden önce Java ve JavaScript’in iki ayrı dil olduğunu bilmelisiniz. JavaScript web siteleri geliştirmek için kullanılır; Ancak yapay zekanın yapımında ve geliştirilmesinde Java ve Python kullanılıyor. Yapay zeka oluşturmak için Java algoritmalarına ve kitaplıklarına aşina olmak çok önemlidir. Bu algoritmanın ve kütüphanelerin amacı, insan davranışını makine ortamında kopyalamaktır. Yapay zeka araçlarda, tıbbi cihazlarda vb. kullanılıyor.