blog posts

Python programlama dili, sahip olduğu çeşitli özellik ve olanaklarla yazılım geliştirme sürecini değiştiren güçlü ve genel amaçlı bir programlama dili olarak bilinmektedir. Bu dil, bilimin çeşitli alanlarındaki evrensel uygulamaları nedeniyle programcılar ve geliştiriciler arasında popülerdir. Python’un kullanım alanlarından biri de ” Yapay Zeka” (AI) alanında görülebilmekte ve bu dilin, yapay zeka modellerinin ve “Makine Öğrenimi ” nin geliştirilmesinde en önemli araçlardan biri olarak değerlendirildiği söylenebilir . Faradars dergisinden çıkan bu yazımızda Python’un yapay zekada kullanımını inceleyip bu alandaki projelerin geliştirilmesindeki olanak ve yeteneklerine dikkat çekeceğiz.

Bu makalenin başında Python’un programlama projelerinin geliştirilmesindeki önemini tartışıyor ve yapay zeka konularındaki rolünü inceliyoruz. Daha sonra yapay zekanın tüm dallarında Python kullanımına değineceğiz ve her bir alt dal için Python kütüphanelerini tanıtacağız . Son olarak Python dilinin tasarımlarında ana araç olarak kullanıldığı gerçek dünyadan pratik örnekler sunuyoruz.

Programlama projelerinin geliştirilmesinde Python’un önemi

Python dili bilimin her alanında en popüler programlama dillerinden biri olarak kabul edilmektedir. Aklınıza şu soru gelebilir: programcılar ve bilgisayar programı geliştiricileri bu dili projelerinde neden yaygın olarak kullanıyorlar ve bu dilin küresel başarısının ve şöhretinin sırrı nedir?

Bu sorunun kısa cevabı Python’un çok çeşitli programlama projeleri geliştirmek için kullanılabilecek çeşitli araç ve kütüphanelere sahip olmasıdır.

Guido Van Rossum tarafından 1989 yılında tasarlanıp sunulan Python dili, uygulama genelinde mükerrer kod kullanımını en aza indirmek için çeşitli sınıflar ve işlevler kullanarak “Kendini Tekrarlama | DRY” ilkesini vurgulamaktadır . Bu özellik, daha temiz kod parçaları yazmamıza ve projelerimizi kolayca sürdürmemize olanak tanır.

Ayrıca Python, programınızı geliştirmek için ihtiyacınız olan her türlü araç ve yeteneği size sağlayacaktır. Bu programlama dili , nesne yönelimli programlama , yapısal programlama ve fonksiyonel programlama özelliklerini destekleyen açık kaynaklı , üst düzey ve genel amaçlı bir dil olarak kabul edilir.

 

Bazıları Java programlama dilinin Python’a göre daha iyi performans gösterdiğini çünkü Java’nın Python’dan daha hızlı olduğunu düşünüyor ancak Python ile kod yazmak daha kolay çünkü basit bir sözdizimine sahip ve bu dilde yazılan kod parçalarını anlamak daha kolay.

Python’un basit sözdizimi okunabilir kod yazmaya izin verse de, bu basit komutlarla yapay zeka ve veri analizi uygulamaları gibi karmaşık projeler geliştirebilir ve son uygulamaları Windows, Linux ve iOS dahil olmak üzere tüm önemli işletim sistemlerinde kolayca çalıştırabilirsiniz.

Bu yazımızın devamında Python’un özelliklerini daha detaylı anlatıp bu dilin yapay zeka projelerinin geliştirilmesindeki rolünü anlatacağız ve Python’un neden yapay zeka için önemli ve uygun bir programlama dili olarak görüldüğü sorusuna cevap vereceğiz. sorunlar.

Python’un yapay zekadaki rolü

Python, diğer programlama dillerine göre birçok avantajı nedeniyle yapay zeka projelerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynamaktadır. Yapay zekada Python kullanmanın temel avantajlarından bazıları aşağıda verilmiştir:

• Yapay zeka projeleri geliştirmek için Python’un kullanımı kolay
• Python dilinin esnekliği ve çeşitli yazılım projelerinin geliştirilmesinde kullanılması
• Python dilinin yaygın olarak kullanılan yapay zeka kütüphaneleri ve araçlarıyla uyumluluğu
• Python dilinin platformlara bağımlı olmaması
• Veri görselleştirme için Python dilinin basit kullanımı
• Gerçek dünya sorunlarını çözmek için Python’un yapay zekaya uygulanması
• Yapay zeka programlama için Python esnekliği
• Python programlama dilinin okunabilirliği
• Python ile yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırın
• Python’da daha az kodlama ile programın verimliliğinin arttırılması
• Python aktif bir programcı topluluğu tarafından desteklenmektedir

Aşağıda, yukarıdaki listede belirtilen öğelerin her birini açıklayacağız.

Yapay zekada Python’un kolay kullanımı

Python’daki basit sözdizimi yapısı ve dinamik yazım, onu yeni başlayanlar ve uzmanlar için en uygun programlama dillerinden biri haline getirir. Bu dil ile yazılı kodun ve kodlamanın anlaşılması kolaydır ve karmaşık yapay zeka sistemlerinin tasarlanması ve oluşturulmasında rahatlıkla kullanılabilir.

Python dilinin esnekliği

Python’un yapay zekada kullanımı çok çeşitli konuları kapsamaktadır. Bu dil, veri ön işleme ve temizleme, farklı yapay zeka modellerinin eğitimi ve dağıtımı için kullanılabilir . Ayrıca Python, web geliştirme, görev otomasyonu, bilimsel hesaplama ve robotik gibi farklı alanlarda çeşitli uygulamalara sahip genel amaçlı programlama dillerinden biri olarak değerlendirilebilir .

Python’un yaygın olarak kullanılan yapay zeka kütüphaneleriyle uyumluluğu

Python programlama dili, yapay zeka modellerinin oluşturulması ve uygulanması için yaygın olarak kullanılan kitaplıkları ve araçları destekler. Ayrıca bu dil, veri bilimi yazılımıyla birlikte büyük verileri veya veri sisini işlemek için kullanılabilir .

Python platforma bağlı değildir

Python inanılmaz derecede esnek bir programlama dilidir çünkü bu dilde yazılan kod parçacıkları Windows, MacOS ve Linux dahil herhangi bir platformda çalıştırılabilir. Python’da geliştirilen projeleri bir platformdan diğerine taşımak için geliştiricilerin, programı hedef platformda çalıştırabilmek için komutlarda küçük değişiklikler yapması yeterlidir. Programcılar farklı platformlarda kod hazırlamak ve çalıştırmak için PyInstaller gibi araçları kullanabilirler.

Veri görselleştirmede Python’un kullanımı nedir?

Python’un veri bilimindeki heyecan verici rollerinden biri , verileri işleme ve görselleştirme yeteneğidir. Programcılar, NumPy , Matplotlib ve Pandas gibi kütüphaneleri kullanarak , değerli bilgileri ve desenleri net görüntüler biçiminde görüntüleyerek elde etmek için verileri etkili bir şekilde görselleştirebilirler. Ayrıca Python, yapay zeka modelleri oluşturmanın en önemli adımlarından biri olarak kabul edilen veri hazırlama ve işleme için de kullanılabilir.

Gerçek dünya sorunlarını çözmek için Python’un yapay zekaya uygulanması

Chatbotların ve yapay zekalı sanal asistanların popülaritesine dikkat edersek onların teknoloji dünyasındaki temel rolünü anlarız. Tüm bu olasılıklar Python programlama dilinin yardımıyla mümkündür. Python’un yapay zekada kullanımı elbette sadece chatbot ve sanal asistanların oluşturulmasıyla sınırlı değil ve bu dilin akıllı sistemler tasarlamaya yönelik olanakları e-ticaret, sağlık, finans, taşıtlar gibi diğer birçok sektörde de açıkça görülüyor. ve diğer alanlar.

Yapay zeka programlama için Python esnekliği

Python programlama dili yorumlanmış bir dil olarak tanımlanır ve kod parçalarını çalıştırmadan önce komutları makine dilinde derlemeye gerek yoktur ve programcı doğrudan programı çalıştırabilir ve sonuçları hemen görebilir.

Ayrıca bu dil, projelerinizi, özellikle de yapay zeka projelerinizi geliştirmek için nesne yönelimli, işlevsel, kuralcı ve prosedürel gibi çeşitli programlama yöntemlerini kullanmanıza olanak tanır. Ayrıca projelerinizi geliştirmek için Python’u diğer çeşitli programlama dilleriyle birleştirebilirsiniz.

Ek olarak Python, karmaşık senaryolarda kullanılan üst düzey bir programlama dilidir. Yüksek seviyeli diller ; dizileri , değişkenleri , nesneleri , ayrıca karmaşık geometrik hesaplamaları, Boole ifadelerini ve bilgisayar bilimindeki diğer soyut kavramları yönetir .

Ayrıca Python, tüm teknoloji ve alanlarda kullanılabilecek genel amaçlı bir programlama dili olarak da değerlendirilebilir. Ayrıca bu dilin dinamik tip sistemi ve otomatik hafıza yönetimi vardır.

Python programlama dilinin okunabilirliği

Python sözdizimi oldukça okunabilir ve anlaşılırdır. Bu özellik sayesinde herhangi bir geliştirici bu dilde yazılan kodu kolaylıkla okuyabilir, anlayabilir ve gerekirse değiştirebilir, kopyalayabilir, hatta paylaşabilir. Bu özellik, karmaşık ve ağır yapay zeka projelerinin geliştirilmesinde çok önemli bir özellik olarak değerlendiriliyor çünkü bu tür projelerin uygulanması için karmaşık komutlar kullanılırsa programların geliştirilmesi çok zaman alıcı ve zor olacaktır.

Yapay zeka uygulamalarının Python ile hızlı gelişimi

Programlama alanına yeni başlayanların çoğu için şu zihinsel soru ortaya çıkabilir: Python makine öğrenimi ve yapay zeka için verimli midir? Bu sorunun cevabı olumludur çünkü Python hızlı prototipleme amacı ile tasarlanmıştır ve önceki bölümde de belirttiğimiz gibi Python İngilizce kadar basittir, bu da programın okunabilirliğini arttırmada ve kod yazımını kolaylaştırmada oldukça etkilidir. kod parçacıkları. Ayrıca bu dilde çok sayıda kütüphane ve farklı çerçevelerin bulunması nedeniyle geliştiricilerin karmaşık kodları öğrenmesine gerek kalmaz, böylece tüm projeyi basit bir şekilde geliştirebilirsiniz.

Yapay zeka programlarının verimliliğini artırmak için Python kullanımı nasıldır?

Yapay zeka , uygulamak için birçok kod parçasını kullanmamız gereken farklı türde algoritmaları ve ” sinir ağlarını ” (Sinir Ağları) içerir. Python programlama dili, çeşitli makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları ile derin öğrenme algoritmalarını kolayca uygulamak için kullanılabilecek, yapay zeka projelerine yönelik çeşitli paketler ve kütüphaneler içerir . Başka bir deyişle, önceden hazırlanmış bu araçlar sayesinde programcının yapay zeka modellerini manuel olarak uygulamasına gerek kalmıyor ve dolayısıyla daha az komut satırıyla ağır yapay zeka projeleri daha hızlı ve verimli bir şekilde geliştirilebiliyor.

Aktif Python topluluğu

Python’un bir diğer avantajı da aktif bir depoya sahip olması ve geliştiricilerinin özelliklerini ve araçlarını sürekli güncellemesidir. Bu dilin kullanıcıları herhangi bir sorunla karşılaştıklarında destek topluluğundan yardım isteyebiliyor, dokümantasyon ve eğitim kaynaklarını kullanarak projelerini kolaylıkla geliştirebiliyorlar.

Python’un yapay zekaya uygulanması

Python dili en basit programlama dillerinden biri olup, yaygın olarak kullanılan yapay zeka kütüphanelerinin desteği ile bu alanda her türlü projenin geliştirilmesinde rahatlıkla kullanılabilmektedir. Yapay zeka birkaç alt dala ayrılabilir ve Python’un her bir alt dalının gelişimindeki rolü incelenebilir. Bu bölümün geri kalanında aşağıdaki listede bahsedilen başlıkları açıklayacağız ve her biri için Python özelliklerini ve araçlarını tanıtacağız:

1. Python’un makine öğreniminde uygulanması
2. Python’un ” Makine Görüşü “nde Uygulanması (Bilgisayarlı Görme)
3. Python’un ” Derin Öğrenme ” de Uygulanması
4. ” Doğal Dil İşleme ” de Python Uygulaması (Doğal Dil İşleme | NLP)
5. Python’un ” Veri Analizi ” nde Uygulanması
6. Python’un ” Veri Bilimi” nde Uygulanması
7. Python’un robotik programlamada uygulanması
8. Python programlama dilinin ” Bulanık Mantık ” ta uygulanması
9. Python programlama dilinin ” Uzman Sistem ” de uygulanması

1. Python’un makine öğreniminde uygulanması

Python dili, makine öğrenimi için çeşitli kitaplıklar ve araçlar sağlar ve programcılar, herhangi bir makine öğrenimi konusu için bu dilin özelliklerinden yararlanabilirler. Bu nedenle makine öğrenmesi alanında Python en popüler programlama dillerinden biri olarak kabul edilmektedir. Aşağıda Python kitaplıklarının makine öğreniminde nasıl kullanılacağına dair bazı gerçek örnekler verilmiştir:

• Denetimli Öğrenme : Makine öğrenmesine yönelik temel yaklaşımlardan biri denetimli öğrenme yaklaşımıdır, bu tür problemlerde modellerin performanslarını değerlendirebilmesi için modelin gerektirdiği eğitim verilerinin etiketlenmesi gerekir. Örneğin hayvan görsellerinin sınıflandırılması, spam tespiti ve metinlerin duygu analizi , denetimli öğrenme yaklaşımına sahip algoritmalar kullanılarak uygulanması gereken konular arasında yer alıyor. Python’da bu tür problemler için kullanılan scikit-learn , TensorFlow ve PyTorch gibi çeşitli kütüphaneler bulunmaktadır .
• ” Denetimsiz Öğrenme “ : Python’un yapay zekada kullanılması, makine öğrenmesi problemlerinin denetimsiz bir yaklaşımla çözülmesi olarak da düşünülebilir. Bu tip problemde eğitim verileri etiketlenmez ve denetimsiz algoritmalar veri kalıplarını tanıyarak bunları benzer kümelere yerleştirmeye çalışır. Bu tür problemleri Python’da uygulamak için scikit-learn ve TensorFlow gibi kütüphaneler kullanılabilir. Örneğin, müşterileri satın alma kalıplarına veya davranışlarına göre gruplandırmak için bir kümeleme algoritması kullanılabilir.
  

  

• “Zaman Serisi” tahmini : Python’un yapay zekada kullanımı, zaman serisi tahmini konularını da içerebilir. Bu tip problemlerde geçmiş verilere dayanarak geleceğe yönelik değerler tahmin edilir. Örneğin, hisse senedi fiyatlarını veya satış eğilimlerini tahmin etmek için bir zaman serisi tahmin modeli kullanılabilir. Statsmodels ve Prophet gibi Python araçları, zaman serisi tahmin algoritmalarını uygulamak için kullanılabilir.
• Tavsiye sistemleri : Makine öğreniminin önemli konularından biri de tavsiye sistemlerinin tasarımıdır . Bu sistemler, sahip oldukları veri bilgilerine dayanarak kullanıcıya ilgili verileri önerir. Ürün satış sitelerinde bu sistemlerin kullanımını görmüşsünüzdür. Bu sitelerin öneri sistemleri, aramalarına, ilgi alanlarına ve önceki satın alma geçmişlerine göre kullanıcılara ilgili ürün ve ürünleri önerir. Python’da öneri sistemleri tasarlamak için kullanılabilecek sürpriz, LightFM ve Implicit gibi kütüphaneler bulunmaktadır.
• Anormallik tespiti : Python’un yapay zekada kullanımı,”aykırı değerleri” belirlemeye yönelik modellerin tasarımında görülebilir . Bu amaçla scikit-learn ve TensorFlow gibi kütüphaneler kullanılmakta ve onların yardımıyla sahte işlemlerin tespiti veya hatalı ekipmanların tespiti gibi konular hayata geçirilebilmektedir.

2. Python’un makine görüşünde uygulanması

Python’un yapay zekadaki kullanımı makine görüşü ve görüntü işleme alanında görülebilir . Bu programlama dili, görüntü verileriyle ilgili projeler için kapsamlı kütüphanelere sahiptir ve insanlar bu tür projeleri geliştirirken Python araçlarını rahatlıkla kullanabilirler. Bilgisayarlı görmede Python’un en yaygın kullanımlarından bazıları şunlardır:

• Görüntü tanımlama ve sınıflandırma : Python programlama dili, görüntü tanımlama ve sınıflandırma algoritmalarının geliştirilmesinde yaygın olarak kullanılmaktadır. OpenCV ve TensorFlow gibi kütüphaneler, görüntülerdeki nesneleri ve desenleri işlemek, analiz etmek ve tanımlamak için araçlar sağlar. Bu kütüphaneler yüz tanıma, nesne tanıma ve tıbbi görüntü analizi gibi uygulamaları mümkün kılar.
• Video analizi ve izleme : Python, videolardaki nesneleri analiz etmek ve izlemek için kullanılabilir. OpenCV gibi kütüphaneler videolardan özellik çıkarma, hareket algılama ve nesne yörünge takibi için işlevler sağlar. Bu özellik kapalı devre kameralar ve spor hareketlerinin analizi gibi konularda kullanılabilmektedir.
• 3B yeniden yapılandırma ve modelleme : Python programlama dili, 2B görüntülerden veya videolardan 3B modelleri yeniden oluşturmak için kullanılabilir. OpenCV ve MeshLab gibi kitaplıklar birden fazla görüntüyü bağlamak, derinlik bilgisini çıkarmak ve 3D modeller oluşturmak için araçlar sağlar. Bu, Artırılmış Gerçeklik, Sanal Gerçeklik ve 3D baskı gibi uygulamaları mümkün kılar .
• Bilgisayarlı Görme için Doğal Dil İşleme (NLP) : Python programlama dili, görüntülerden ve videolardan metin çıkarmak ve analiz etmek amacıyla bilgisayarlı görme ve doğal dil işleme projelerinin birleşimi için kullanılabilir. Tesseract ve OpenCV gibi kütüphaneler metin tanımaya yönelik araçlar sağlar ve NLTK gibi kütüphaneler çıkarılan metni analiz etmek ve anlamak için kullanılabilir. Bu, belge dijitalleştirme, görüntü ve fikir madenciliği için altyazı oluşturma ve duygu analizi gibi uygulamalara olanak tanır .
• Robotik ve otomatik sistemler oluşturma : Python’un karmaşık veri yapılarını yönetmedeki esnekliği ve yetenekleri nedeniyle Python’un yapay zekada kullanımı robotik ve otomatik sistemler oluşturma alanında görülebilir. OpenCV, NumPy ve TensorFlow gibi kütüphaneler, sensörlerden alınan verileri işlemek, robotik kolları kontrol etmek ve ortamlarda gezinmek için araçlar sağlar. Bu, sürücüsüz arabalar, drone navigasyonu ve robotik cerrahi gibi uygulamaları mümkün kılar.

3. Python’un yapay zeka ve derin öğrenmede uygulanması

Yapay zeka ve derin öğrenme alanındaki önemli programlama dillerinden biri olan Python, sahip olduğu güçlü kütüphaneler ve araçlar yardımıyla derin öğrenmenin ve sinir ağlarının çeşitli modellerini hayata geçirmek mümkün. Aşağıda Python’un derin öğrenme için en önemli algoritmalarını ve uygulamalarını tartışıyoruz:

• Evrişim Sinir Ağı (CNN) : Yaygın olarak kullanılan derin öğrenme modellerinden biri , görüntü tanıma ve verilerden özellik çıkarma gibi veri sınıflandırma için kullanılabilen evrişimli sinir ağıdır . CNN sinir ağlarını uygulamak için TensorFlow ve PyTorch gibi Python yapay zeka kütüphaneleri kullanılabilir.
• “Tekrarlayan Sinir Ağları” (RNN) : Python’un yapay zekada kullanımı, tekrarlayan sinir ağlarının tasarımında görülebilir. Bu tür sinir ağları birbirine bağımlı veriler için kullanılır. Örneğin metinlerdeki kelimeler birbiriyle ilişkilendirilir ve bunların birleştirilmesiyle cümlenin belli bir anlamı elde edilir. Böylece RNN sinir ağları, metin çevirisi, duygu analizi, şiirler, kod parçacıkları, senaryolar, müzik parçaları, e-posta metinleri ve mektuplar gibi metin oluşturma gibi doğal dil işleme (NLP) görevleri için kullanılabilir. TensorFlow ve PyTorch kütüphaneleri, tekrarlayan sinir ağlarını tasarlamak ve eğitmek için kullanılabilecek en kapsamlı ve popüler kütüphanelerden ikisidir.
  

  

• “Uzun süreli belleğe sahip derin sinir ağları” (Uzun Kısa Süreli Bellek | LSTM) : Bu derin sinir ağının uygulaması, tekrarlayan sinir ağları ile aynıdır ancak yapısında uygulanan değişiklikler nedeniyle daha iyi performans gösterecektir. yapı. Yaygın olarak kullanılan bu derin öğrenme modelini uygulamak için Python’da TensorFlow ve PyTorch kütüphaneleri de kullanılabilir.
• Veri üretimi : Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN), resimler, videolar ve metin gibi farklı veriler üretmek için tasarlanmıştır. Bu sinir ağının yardımıyla sahte görseller, yaratıcı metinler veya yeni müzik parçaları üretmek mümkün. Python’da GAN ağını uygulamak için TensorFlow ve PyTorch kütüphaneleri kullanılabilir.
• ” Takviyeli Öğrenme ” (RL) : Takviyeli öğrenme, akıllı etmen ve çevre gibi kavramları içeren yapay zeka modellerinin öğrenilmesine yönelik yaklaşımlardan biridir . Bu makine öğrenimi yaklaşımında, önceden tanımlanmış bir ortama yerleştirilmiş ve belirli bir görevi yerine getirmesi gereken akıllı bir aracı vardır. Bu ajanın öğrenme yöntemi insanla aynıdır ve edindiği deneyimler ve çevreden aldığı geri bildirimlere dayanarak deneme yanılma yoluyla, belirli bir görevi nasıl iyi bir şekilde yerine getireceğini yavaş yavaş öğrenir. Python’un yapay zekada kullanımı, TensorFlow, PyTorch ve OpenAI Gym gibi kütüphanelerin kullanılabileceği takviyeli öğrenme algoritmalarının uygulanmasını içerir. Video oyunları oynamak için akıllı bir karakter tasarlamak, bulmacaları ve bilmeceleri çözmek için akıllı bir aracı tasarlamak veya robotları kontrol etmek, pekiştirmeli öğrenmenin pratik örnekleridir.
• Tıbbi görüntü analizi : Son yıllarda, tıbbi verileri analiz etmek için akıllı sistemler tasarlamak ve oluşturmak amacıyla Python’un yapay zekada kullanıldığını gördük. Uzman doktorlar, hastaların durumunu kontrol etmek, tıbbi görüntülere dayanarak kanser türlerini teşhis etmek, hastaların hastalıklarını kategorize etmek vb. için yapay zeka araçlarını kullanabiliyor. TensorFlow, PyTorch ve OpenCV gibi Python kütüphaneleri, tıbbi veri analizine yönelik akıllı modeller ve araçlar tasarlamak ve uygulamak için kullanılabilir.
• İlaç keşfi : İlaç keşfi ve geliştirme süreçlerinde Python programlama dilindeki RDKit ve Mayavi gibi araçlar kullanılmaktadır. Örneğin bu araçlar, yapılarına ve moleküler özelliklerine göre potansiyel tıbbi bileşikleri tanımlamak için kullanılabilir.
• Dolandırıcılık tespiti : Şüpheli bankacılık faaliyetlerini ve dolandırıcılığı tespit etmeye yönelik finansal işlemlerin analizi, yapay zeka alanında önemli konulardır. Scikit-learn ve TensorFlow gibi Python kütüphaneleri kullanılarak finansal dolandırıcılığı tespit edecek modeller tasarlanabilir.
• Chatbot : SpaCy, NLTK ve TensorFlow gibi Python kütüphaneleri akıllı sohbet robotları geliştirmek için kullanılabilir. Chatbotlar doğal dil işleme yöntemleriyle donatılmış olup insanlarla konuşup sorularına cevap verebilmektedir. Şirketler ve kuruluşlar bu akıllı araçları müşterilere hizmet ve destek sağlamak ve onları ürün satın alma konusunda yönlendirmek için kullanabilir.

4. Python’un doğal dil işlemede uygulanması

Python’un yapay zekadaki kullanımı doğal dil işleme araç ve sistemlerinde de görülebilmektedir. Doğal dil işleme, insan dilini anlayabilen ve insan dilinde iletişim kurabilen akıllı sistemler tasarlamayı ve kurmayı amaçlayan yapay zekanın önemli dallarından biridir. Aşağıda Python kitaplıklarının NLP alanında kullanımına ilişkin bazı gerçek örnekleri göreceksiniz:

• Metin sınıflandırma : Scikit-learn ve NLTK gibi Python kütüphaneleri metin sınıflandırma, duygu analizi, konu modelleme, spam filtreleme gibi problemler için kullanılır. Örneğin, Scikit-learn kütüphanesindeki makine öğrenimi algoritmaları, kullanıcıların belirli bir ürün veya hizmet hakkındaki görüşlerini analiz etmek için kullanılabilir; böylece olumlu, olumsuz veya tarafsız görüşleri gelecekteki organizasyonel kararlarda kullanılabilir.
• Cümlelerin sözdizimsel ve anlamsal bileşenlerinin belirlenmesi : spaCy ve Stanford CoreNLP gibi bazı Python kütüphaneleri “Named Entity Recognition” (NER) gibi problemlerde kullanılır. Bu problemde, bilgilerin kuruluşun sonraki hedeflerinde kullanılabilmesi için kişi, kuruluş, yer ve tarih adları gibi belirli varlıkların adları metinlerden çıkarılmaktadır. Örneğin, web sitelerinde kayıtlı müşteri yorumlarından ürün bilgilerini çıkarmak için bir NER modeli kullanılabilir.
  

  

• Doğal Dil Üretimi (NLG) : Gensim ve ChatterBot gibi Python kütüphaneleri, şiir ve yeni hikayeler gibi yaratıcı metin üretimi, e-posta içeriği üretimi, müzik üretimi, makine çevirisi ve chatbot konuşmaları gibi çeşitli amaçlarla doğal dil oluşturmak için kullanılabilir. kullanılmış.
• Kullanıcıların sorularına cevaplar : Python’daki Hugging Face Transformers kütüphanesi soru cevap problemleri için kullanılabilir. Bu araçlar doğal dilde sorulan sorulara cevap verebilir. Örneğin, bu kütüphaneler metin belgelerinden yanıtlar çıkarabilir veya çeşitli metinlerin özetlerini sağlayabilir.
• Makine çevirisi : Makine çevirisi görevleri için Fairseq ve Google Cloud Translation API gibi Python kitaplıkları kullanılır. Bu kütüphaneler metni bir dilden diğerine çevirebilir. Bu araçlar web içeriğini çevirmek veya uluslararası iletişimi kolaylaştırmak için kullanılabilir. Örneğin, bir makine çevirisi modeli, müşteri destek bildirimlerini İngilizceden İspanyolcaya veya Fransızcaya çevirebilir.
• Diyalog sistemleri : Diyalog sistemlerinin geliştirilmesi için Rasa Core ve OpenAI Gym gibi Python kütüphaneleri kullanılır ve onların yardımıyla insanlarla sohbet edebilirsiniz. Örneğin bir sohbet sistemi, müşteri hizmetlerine yönelik bir sohbet robotu veya kişisel kullanıma yönelik bir sanal asistan oluşturmak için kullanılabilir.
• Veri madenciliği : OpenAI ve Stanford CoreNLP gibi Python kütüphaneleri, yapılandırılmamış metinsel verilerden yapılandırılmış verileri çıkarır. Örneğin bu araçlar, bir ürün hakkında müşteri görüşlerini çıkarmak veya makalelerden haber başlıklarını çıkarmak için kullanılabilir.
• Metin özetleme : Metin belgeleri spaCy ve Gensim gibi Python kütüphaneleri kullanılarak özetlenebilir. Örneğin, yasal sözleşmelere veya bilimsel makalelere kısa bir genel bakış sağlamak için bir metin özetleme modeli kullanılabilir.
• Sosyal Medya Analizi : Tweepy ve NLTK gibi Python kütüphaneleri sosyal medya verilerini analiz edebilir. Örneğin, bir sosyal medya analiz modeli, Twitter’daki duyarlılık trendlerini izleyebilir veya sosyal medya platformlarındaki müşteri geri bildirimlerini analiz edebilir.

5. Veri analizinde Python’un uygulanması

Python ayrıca veri analizi için kütüphaneler ve araçlar sağlar ve bu tür kolaylıklar nedeniyle bu dil, veri araştırması, veri manipülasyonu ve görselleştirme gibi çok çeşitli problemler için popüler bir seçim olarak düşünülebilir. Veri analizinde Python kitaplıklarının nasıl kullanılacağına dair bazı gerçek örnekler:

• Veri temizleme ve hazırlama : Python’un yapay zekada kullanımı , sorunların analizi için verilerin hazırlanmasında ve yapay zeka algoritmalarının eğitilmesinde görülebilir . Pandas ve NumPy gibi kütüphaneler en yaygın kullanılan ve popüler veri analiz araçları arasındadır. Bu kütüphanelerin yardımıyla eksik değerleri yönetmek, “aykırı değerleri” yönetmek ve verileri uygun formata dönüştürmek gibi işlemleri yapabilirsiniz. Örneğin, bir veri bilimcisi, yinelenenleri kaldırmak ve boş değerleri doldurmak amacıyla müşteri bilgilerinden oluşan bir veri kümesini temizlemek için Pandaları kullanabilir.
• Veri keşfi ve görselleştirme : Verilerin görüntülenmesi, Python’un yapay zekada başka bir kullanımıdır. Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler, keşifsel veri analizi için yaygın olarak kullanılan Python araçlarıdır. Veri analisti, müşteri bilgilerini görselleştirmek amacıyla histogram grafikleri , dağılım grafikleri ve çubuk grafikler oluşturmak için bu kitaplıkları kullanabilir .
• Özellik mühendisliği : Scikit-learn ve Pandas gibi Python kütüphaneleri, özellik mühendisliği için kullanılır; bu sırada ham veriler, makine öğrenimi algoritmalarının eğitimi için daha uygun özelliklere dönüştürülür. Bir veri mühendisi, ham müşteri verilerinden yeni özellikler oluşturmak için Scikit-learn kütüphanesini kullanabilir.
  

  

• İstatistiksel analiz : Python’un yapay zekada kullanımı, statsmodels ve SciPy gibi kütüphaneler kullanılarak verilerin istatistiksel analizinde de görülebilir. Örneğin, bir sosyal analist bu kütüphaneleri cinsiyet ile gelir arasında bir korelasyon olup olmadığı veya iki özelliğin ilgisiz olup olmadığı hipotezini test etmek için kullanabilir.
• Veritabanı etkileşimi : Veritabanı verilerinin saklanması, işlenmesi ve alınması da Python’un yapay zekadaki bir uygulaması olarak düşünülebilir. Python programlama dili, veritabanına erişebileceğiniz ve veritabanı verileri üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirebileceğiniz SQLAlchemy ve psycopg2 gibi kütüphaneleri içerir . Örneğin, bir veri analisti, müşteri veritabanından veri çıkarmak ve bunu Python kitaplıklarını kullanarak analiz etmek için SQLAlchemy kitaplığını kullanabilir.
• Web Scraping : Beautiful Soup ve Selenium gibi Python kütüphaneleri, web sitelerinden veri çıkarmak amacıyla web taraması için kullanılır. Örneğin iş analistleri, pazar araştırması amacıyla e-ticaret web sitelerinden ürün bilgileri çıkarmak için Beautiful Soup kitaplığını kullanabilir.

6. Python ile veri bilimi

Python programlama dili, veri bilimi alanında en popüler ve yaygın olarak kullanılan dillerden biri olarak kabul edilmektedir ve bu alanda güçlü ve kapsamlı kütüphanelere ve araçlara sahiptir. Dünya çapında birçok veri bilimci ve veri analisti, projelerini geliştirmek için bu programlama dilini kullanıyor. Faradars dergisindeki bu makalenin devamında Python kütüphanelerinin veri biliminde nasıl kullanılacağına dair bazı gerçek örnekleri tartışacağız:

• Veri temizleme ve hazırlama : Veri bilimcilerin önemli görevlerinden biri de, tıpkı veri analistleri gibi, tanımlanan problem için gerekli verileri toplamak ve model eğitimine uygun formata koymaktır. Bu amaçla kullanıcıya internetten veri çıkarma ve veri temizleme konusunda mükemmel kolaylıklar sağlayan Beautiful Soup, Selenium, Pandas ve NumPy kütüphaneleri gibi Python kütüphaneleri kullanılabilir. Veri bilimci, bu kütüphanelerin olanaklarını kullanarak eksik değerleri yönetmek, aykırı değerleri yönetmek ve verileri uygun formata dönüştürmek gibi görevleri gerçekleştirebilir. Veritabanları ve veritabanları, Python’daki SQLAlchemy ve psycopg2 kitaplıklarını kullanarak verileri içlerinde depolayabilen ve bunlarda değişiklik yapabilen diğer veri kaynaklarıdır.
• “Keşifsel Veri Analizi” (EDA) : Veri bilimcileri, yapay zeka modellerinin ihtiyaç duyduğu verileri sağlamak için görselleştirme yöntemlerini kullanmalı ve verilerdeki kalıpları tanımlamalıdır. Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri bu alanda en yaygın kullanılan ve kapsamlı araçlar arasında yer almakta olup, onların yardımıyla veriler histogram grafikleri, dağılım grafikleri ve çubuk grafikler şeklinde görüntülenebilmektedir.
• Özellik mühendisliği : Bir veri bilimcinin bir diğer görevi, yapay zeka modellerinin öğrenebilmesi için ham verilerden özellikler çıkarmaktır. Python’daki Scikit-learn ve pandas kütüphaneleri ana özellik mühendislik kütüphaneleridir.
• İstatistiksel analiz : Bir veri bilimcinin diğer görev ve sorumlulukları arasında, aralarındaki korelasyonları belirlemek için verilerin istatistiksel analizi de vardır. Verilerin istatistiksel analizi, statsmodels ve scipy gibi Python kütüphaneleri kullanılarak yapılabilir.
• Doğal dil işleme : Veri bilimi uzmanlarının görevlerinden biri, doğal dil işleme modellerinin uygulanması ve metinsel verilerle çalışmayla ilgilidir. Bu kişiler metin sınıflandırma, metin kümeleme, regresyon ve makine çevirisi için spaCy, NLTK ve Gensim ve Scikit-learn gibi Python kütüphanelerinin yanı sıra TensorFlow ve PiTorch’u da kullanabilirler .

7. Python’un robot bilimine uygulanması

Yapay zekanın dallarından biri de robotların tasarımı, inşası ve kontrolüne odaklanan robotik alanıdır. Bu bağlamda robotik programcıları Python programlama dilini kullanabilirler. Aşağıda robotik alanındaki Python araçlarını ve kütüphanelerini tartışacağız:

• Robot kontrolü ve simülasyonu : Python’un yapay zekadaki kullanımı robot simülasyonu ve kontrolünde görülebilir. Python’da OpenCV, NumPy ve Matplotlib gibi kütüphaneler, robot sensörlerinden alınan verileri okumak, robot hareketlerini kontrol etmek ve ortamlardaki robot davranışını simüle etmek için kullanılabilir. Örneğin bir robot kolu OpenCV kütüphanesini kullanarak nesneleri izleyebilir. Ayrıca Python’daki GraspIt simülatörü, robot hareketlerini 3 boyutlu ortamda simüle etmek için de kullanılabilir.
• Yol planlama ve yönlendirme : Python, robotların çevrelerinde hareket etmeleri ve yoldaki engellerden kaçınmaları için yollarını planlamak için kullanılabilir. Python’da PyBullet, MoveIt ve Octomap gibi kütüphaneler bu amaçla kullanılmaktadır. Örneğin PyBullet kütüphanesini kullanarak bir robot için kalabalık bir odanın ortamını simüle edebilir, MoveIt aracı yardımıyla bu odadaki robot için engellerden arındırılmış yollar programlayabilirsiniz.
  

  

• Nesne tanıma ve manipülasyon : Robotik alanındaki bir diğer konu da nesne tanıma ve manipülasyondur. Bu amaçla Python’da TensorFlow, OpenCV ve PyTorch gibi kütüphaneler kullanılabilir. Örneğin, TensorFlow kütüphanesi robota nesneleri nasıl yakalayacağını ve istifleyeceğini öğretmek için kullanılabilir. Ayrıca OpenCV kütüphanesi nesneleri tespit etmek ve takip etmek için, GraspIt kütüphanesi ise robotun hareketlerini simüle etmek için kullanılır.
• İnsan- robot etkileşimi ( HRI ) : OpenRAVE, PyHumanoids ve Webots gibi kütüphaneler Python’da, insanların robotlarla doğal ve sezgisel bir şekilde etkileşime girmesine olanak tanıyan HRI sistemleri geliştirmek için kullanılır.

8. Python programlama dilinin bulanık sistemlerde uygulanması

Python’un yapay zekaya uygulanması bulanık mantık ve bulanık sistem tasarımını içerir. Gerçek dünyada kesin ve doğru bir cevapla cevaplanamayan konular olabilir. Örneğin, gökyüzünde birkaç gri bulut gördükten sonra yağmur yağıp yağmayacağını tahmin etmek istediğinizi varsayalım. Bulanık mantık sistemleri bu gibi durumlarda size yardımcı olabilir. Ancak bu sistemler size kesin bir cevap vermez, bunun yerine yağmur ihtimalini hesaplar. Python’un bulanık mantıkla ilgili problemler için kapsamlı kütüphaneleri vardır ve geliştiriciler onların yardımıyla bulanık mantık sistemleri tasarlayabilir ve uygulayabilir. Aşağıda Python kütüphanelerinin bulanık mantıkta nasıl kullanıldığına dair gerçek örneklere işaret ediyoruz:

• Bulanık kümeleme : Python programlama dilinde bulanık kümeleme için skfuzzy ve FuzzyLogicPy gibi kütüphaneler kullanılır. Bu araçlar, veri noktalarını üyelik değerlerine göre birden çok küme halinde gruplandırmak için bulanık kümeler kullanan kümeleme algoritmalarını içerir. Örneğin, bir tıbbi teşhis sistemi, daha doğru teşhis ve tedavi önerileri sağlamak amacıyla hasta verilerini semptomlara ve tıbbi testlere dayalı olarak kümelemek için skfuzzy’yi kullanabilir.
• Bulanık kontrol sistemleri : Scikit-fuzzy ve FuzzyLogicPy gibi Python kütüphaneleri, bulanık kurallar ve üyelik fonksiyonlarını kullanarak görevleri kontrol edebilen bulanık kontrol sistemlerini tasarlamak ve uygulamak için kullanılabilir. Örneğin, scikit-fuzzy aracı, güvenli ve sorunsuz sürüş sağlamak için öndeki araca olan mesafeye ve yol koşullarına göre araç hızını kontrol eden uyarlanabilir bir kontrol sistemi tasarlamak için kullanılabilir.
• Bulanık çıkarım sistemleri : Python’un yapay zekadaki bir başka kullanımı da bulanık çıkarım sistemlerinin tasarımında görülebilir. Bu sistemler, kesin olmayan veya eksik bilgilere dayanarak karar vermek için bulanık mantık kullanır. Örneğin, bulanık bir öneri sistemi, kullanıcı tercihlerini belirlemek ve bulanık profilleriyle eşleşen ürün veya hizmetleri önermek için FuzzyMiner kütüphanesini kullanabilir. Python’da bu amaçla tasarlanan kütüphaneler FuzzyMiner ve FuzzyLogicPy kütüphaneleridir.
• Bulanık mantıkla metin işleme : Python’da bulanık dize eşleştirmeye dayalı metin işleme için kullanılabilecek fuzzywuzzy ve FuzzyStringMatcher gibi araçlar bulunmaktadır. Örneğin fuzzywuzzy, metnin okunabilirliğini ve genel doğruluğunu artırmak amacıyla metin belgelerindeki kelimelerin yazım hatalarını tespit etmek ve düzeltmek için kullanılabilir.
• Bulanık mantıkla görüntü işleme : Bulanık mantık, görüntülerin bölütlenmesi, filtrelenmesi ve sınıflandırılması gibi görüntü işleme konularında kullanılabilir. Örneğin, bir tıbbi görüntü analiz sistemi, hastalık türlerini veya anormallikleri tespit etmek amacıyla tıbbi görüntülerdeki anormal bölgeleri segmentlere ayırmak için fuzzyop ve scikit-image gibi Python kitaplıklarını kullanabilir.

9. Python programlama dilinin uzman sistemde uygulanması

Uzman sistemler, belirli bir alanda uzman insan gibi kararlar verebilen akıllı bilgisayarlardır. Kullanıcı isteklerini alırlar ve bilgi tabanlarında sahip oldukları bilgileri akıl yürütmek ve sonuç sağlamak için kullanırlar. Dolayısıyla bu sistemlerin başarılı performansı tamamen bilgi tabanındaki bilgiye bağlıdır.

Python dili uzman sistemleri tasarlamak için kullanılabilir. Python kütüphaneleri bilgi temsili, akıl yürütme ve kullanıcı etkileşimi dahil olmak üzere çok çeşitli görevler için kullanılır. Bu makalenin devamında Python kütüphanelerinin uzman sistemlerde kullanımına ilişkin bazı gerçek örneklere dikkat çekiyoruz:

• Bilgi gösterimi : Python, uzman sistemlerde bilgiyi temsil etmek için kullanılan PyDatalog, PyKE ve Fact++ gibi kütüphanelere sahiptir. Bu kütüphaneler, geliştiricilerin uzman sistemin alanını temsil edecek kurallar ve gerçekler oluşturmasına olanak tanır. Örneğin tıbbi bir uzman sistemi tasarlamak için PyDatalog kütüphanesi hastalıkların teşhis ve tedavisine ilişkin kuralları tanımlamak için kullanılabilir.
• Muhakeme : Python programlama dilinde, uzman sistemlerde akıl yürütme mekanizmalarını uygulamak için PyOpenCL, PyPyFuzzy ve PyFalagard gibi kütüphaneler kullanılır. Bu kütüphaneler, geliştiricilerin mevcut bilgilerden yeni bilgiler çıkaran algoritmalar oluşturmasına olanak tanır. Örneğin, bir hukuk uzmanı sistemi, yasal kayıtların sonuçları hakkında akıl yürütmek için PyOpenCL kütüphanesini kullanabilir.
• Kullanıcı etkileşimi : Python, uzman sistemler için kullanıcı arayüzleri oluşturmak için kullanılabilecek PyQt5, PySide2 ve Kivy gibi kütüphanelere sahiptir. Bu kütüphaneler, programcıların, kullanıcıların uzman sistemle etkileşimini kolaylaştıran grafiksel kullanıcı arayüzleri oluşturmalarına olanak tanır. Örneğin, bir teşhis uzmanı sistemi, PyQt5 kütüphanesini kullanarak, kullanıcıların semptomlarını girmelerine olanak tanıyan ve böylece girilen bilgilere göre hastalıklarının belirlenebileceği bir kullanıcı arayüzü oluşturabilir.

Yapay zeka için Python’un diğer programlama dilleriyle karşılaştırılması

Python, sadeliği, esnekliği ve yapay zeka için tasarlanmış bir dizi özel kütüphaneye sahip olması nedeniyle diğer programlama dillerinden öne çıkıyor. Python’un kolay sözdizimi ve nesne yönelimli yapısı, onu hem acemi hem de profesyonel geliştiriciler için ideal bir seçim haline getiriyor. Diğer dillerle karşılaştırıldığında Python’un sözdizimi daha basittir ve bu özellik, hızlı program geliştirme ve hata ayıklama olanağı sağlayarak geliştiricilerin okunabilir kod parçacıkları oluşturmasına ve hataları daha hızlı tanımlayıp düzeltmesine olanak tanır.

Ek olarak Python platformdan bağımsızdır ve Windows, Mac ve Linux dahil olmak üzere çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilir. Bu platformlar arası uyumluluk, geliştiricilere, kaynak kodunu yeniden yazmaya gerek kalmadan birden fazla platformda çalışabilen farklı türde yapay zeka uygulamaları oluşturma esnekliği sağlar.

R , Java ve C ++ gibi diğer dillerle karşılaştırıldığında Python programlama dilinin onu en iyi yapay zeka programlama dillerinden biri yapan birçok avantajı vardır. Aşağıda bu dilleri karşılaştırma kriterleri verilmiştir:

• Programlama dilinin basitliği ve okunabilirliği
• Yapay zeka kütüphanelerinin ve araçlarının kapsamı
• Topluluk desteğinin düzeyi ve eğitim belgelerinin kapsamlılığı
• Programlama dili entegrasyonu ve prototip oluşturma
• Programlama dili performansı ve verimliliği

Aşağıda en yaygın kullanılan yapay zeka programlama dillerini Python ile yukarıdaki listede belirtilen kriterler açısından karşılaştırıyoruz.

Programlama dilinin basitliği ve okunabilirliği

Python sözdizimi açık, kısa ve son derece okunabilirdir. Bu özellik hem acemi geliştiricilerin hem de deneyimli programcıların uygulama kodlarını yazıp anlamalarını ve projelerini kısa sürede geliştirmelerini kolaylaştırır. R programlama dili temel olarak istatistiksel analiz için tasarlanmıştır ve istatistik bilimine aşina olmayan kişilerin öğrenmesi zordur. Yani genel programlama görevleri için bu dilin sözdiziminin Python’a göre basit olmadığı söylenebilir.

Java ve C++, yapay zeka projeleri geliştirmek için diğer popüler dillerdir, daha karmaşık sözdizimine sahiptirler ve makine öğrenmesi ve derin öğrenme programlarını ilerletmek için daha fazla kod parçası yazmaları gerekir, bu da programcıların bu iki dilden prototip üretmesine neden olur. yapay zeka programlarını daha az kullanın.

Yapay zeka kütüphanelerinin ve araçlarının kapsamı

Python programlama dili, yapay zeka algoritmalarının uygulanmasına yönelik TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn gibi zengin ve çeşitli kütüphanelere sahiptir. Bu kitaplıklar, uygulama geliştirmeyi önemli ölçüde hızlandıran önceden uygulanan işlevler ve modeller sağlar. R programlama dili ayrıca caret ve randomForest gibi bazı yararlı makine öğrenimi kütüphanelerine sahiptir, ancak Python’un kütüphaneleri daha kapsamlıdır ve aktif topluluğu bu kütüphanelerin yeteneklerini sürekli olarak günceller.

Java ve C++ programlama dilleri de makine öğrenimi kütüphanelerine sahiptir ancak Python programlama dili ile karşılaştırıldığında bu dillerin kütüphaneleri kapsamlı değildir.

Topluluk desteğinin düzeyi ve eğitim belgelerinin kapsamlılığı

Python programlama dili geniş ve aktif bir topluluğa sahiptir ve programlama deneyimlerini paylaşmaya yönelik birçok eğitim kaynağı ve site, yapay zeka meraklıları ve programcıları için mevcuttur.
R programlama dili de aktif bir R topluluğuna sahiptir ancak makine öğrenimi konusunda Python kadar kapsamlı değildir. Java ve C++ dillerinin de güçlü toplulukları var ancak bu toplulukların ana odak noktası makine öğrenimi ve yapay zeka değil, bu da yapay zeka profesyonelleri için daha az kaynağa yol açıyor.

Programlama dili entegrasyonu ve prototip oluşturma

Python programlama dilinin basitliği ve web çerçeveleri, veri analiz araçları ve bulut hizmetleri gibi diğer teknolojilerle entegrasyon kolaylığı, bu dili, makine öğrenimi uygulamalarının prototiplenmesi ve oluşturulması için mükemmel bir seçim haline getirir.

R, istatistiksel analiz ve veri görselleştirme için uygun bir dildir ancak istatistiksel olmayan programlarla Python kadar kolay entegre edilemeyebilir. Java ve C++ programlama dilleri de büyük ölçekli sistemler için uygundur ancak bu dillerde tasarlanan uygulamaların hızlı prototiplenmesi ve test edilmesi için daha fazla geliştirme çabası gerektirebilir.

Programlama dili performansı ve verimliliği

Python programlama dilinin performansı, NumPy gibi kütüphaneler ve tam zamanında (JIT) derleme yöntemleriyle önemli ölçüde gelişti. Java veya C++ programlama dilleri kadar hızlı olmasa da çoğu makine öğrenimi görevi için kabul edilebilir performans sağlar.

R programlama dili, büyük verilerin işlenmesi gibi bazı işlemlerde Python’a göre daha yavaştır. Java ve C++ da özellikle hesaplama açısından yoğun görevlerde yüksek performansları ve verimlilikleriyle bilinir, ancak bu diller genellikle Python ile aynı performansı elde etmek için daha fazla kod gerektirir.

Yapay zekada Python kullanmanın gerçek dünyadan bir örneği

Python, yapay zeka alanında en yaygın kullanılan programlama dillerinden biri haline gelerek teknoloji ve dijital dünyayla etkileşim şeklimizi dönüştürdü. Bu yazımızın devamında Python’un insan hayatındaki çeşitli konulardaki rolünün önemini gösteren Python’un gerçek dünyada yapay zekada kullanımını ele alacağız:

• YouTube yapay zekasında Python uygulaması : Dünyanın en büyük video paylaşım platformlarından biri olan YouTube, önerilen içeriklerin kullanıcılarına sunumunu kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullanıyor. Bu platformun programcıları, kullanıcıların ilgi alanlarına uygun videolar göstermek ve kullanıcı memnuniyetini üst düzeyde tutmak amacıyla kullanıcıların davranışlarını ve zevklerini analiz etmek için Python tabanlı algoritmalar kullanıyor.
• Google Yapay Zekada Python Uygulaması : Bir teknoloji devi olarak Google, arama motoru sıralama algoritmalarından kişiselleştirilmiş Google Asistan yanıtları sağlamaya kadar geniş bir ürün ve hizmet yelpazesinde makine öğrenimi ve yapay zekayı kullanıyor. Python programlama dilinin esnekliği ve verimliliği, onu bu karmaşık makine öğrenimi çözümlerini uygulamak için uygun bir dil haline getiriyor ve Google, yapay zeka projelerini geliştirmek için bu dili kullanıyor.
• Spotify AI’da Python Kullanımı : Popüler müzik akışı platformu Spotify, kullanıcılarına özelleştirilmiş müzik önerileri sunmak için Python’u kullanıyor. Şirket, yapay zeka projelerini geliştirmek için Python’u kullanıyor ve makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarından yararlanarak kullanıcılara müzik zevkleri, kullanıcı tarafından oluşturulan çalma listeleri ve diğer kullanıcı bilgilerinin analizine dayanarak yeni müzik öneriyor. en çok onların çıkarları.
• Python’un yapay zekada kullanımı Reddit : Ünlü ve tartışmalı sosyal haber sitesi Reddit, 2005 yılında kaynak kodunu Lisp programlama dilinden Python’a değiştirerek projelerinde dönüşüm yarattı. Bu değişiklik, Reddit’in büyümesi ve başarısı için Python’un zengin ve kapsamlı yapay zeka kütüphanelerini kullanmasına olanak tanıdı.
• Instagram yapay zekasında Python kullanımı : Dünya çapında yüz milyonlarca kullanıcısı olan Instagram, kullanıcıların ilgi alanlarına uygun içerikleri görüntülemek amacıyla Python makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor. Python’un yeteneklerini kullanan şirket, kişiselleştirilmiş öneriler ve içerik derecelendirmeleri, kullanıcı deneyimi ve platformla etkileşim yoluyla Instagram’ın performansını artırıyor.
• ChatGPT yapay zekasında Python kullanımı : ChatGPT dil modeli, yapay zeka alanında önemli bir başarı olarak kabul ediliyor. Bu dil modeli, insanlarla sanal asistan ve chatbot olarak konuşmak ve onlara çeşitli konularda yardımcı olmak için doğal dil işleme yöntemlerini kullanabilen OpenAI şirketi tarafından Python kullanılarak geliştirildi.

Yapay zeka için Python’un zorlukları ve sınırlamaları

Python programlama dilinin yapay zeka uygulamaları için pek çok avantajı olmasına rağmen, bu alanda da zorluklar ve sınırlamalar vardır; bunları anlayarak kendimizi bunlarla yüzleşmeye hazırlayabilir ve projelerimizi geliştirirken bu dilin tüm avantajlarından yararlanabiliriz.

Python’un yapay zekadaki zorluklarından biri performansı ve verimliliği ile ilgilidir. Dil esnekliği ve basitliği ile bilinmesine rağmen C++ veya Java gibi diğer programlama dilleri kadar hızlı değildir, bu da bazı makine öğrenimi uygulamaları, özellikle de derin öğrenme gibi hesaplama açısından yoğun görevler için zorlayıcı olabilir. Ancak Python’un performansının paralelleştirme ve JIT derlemesi gibi çeşitli yöntemler kullanılarak optimize edilebileceğini unutmamak önemlidir.

Bu dilin yavaş hızının yanı sıra Python’un performansı bellek kullanımı ve algoritma karmaşıklığı gibi faktörlerden de etkilenmektedir. Örneğin, Python kullanarak sürücüsüz arabalar oluştururken, arabanın son hızını, arabanın diğer arabalara olan mesafesini, hız sınırını ve yoldaki arabalarla ilgili diğer bilgileri depolamak için kullanılan bellek miktarını sınırlamak gerekir. Arabaların başarılı bir performansa sahip olacağından emin olun.

Python’un yapay zekada kullanımında dikkate alınabilecek bir diğer zorluk ise özel yapay zeka kavramlarının öğrenilmesi meselesidir. Python basit bir dildir ve basit gramer kurallarına sahiptir ve bu dille programlamayı hızlı bir şekilde öğrenebilirsiniz. Ancak yapay zeka alanında program yazmayı planlayan kişilerin, yapay zekayı öğrenmenin ön koşullarını ve temellerini öğrenmeleri , bilgisayar bilimi, makine öğrenimi ve derin öğrenme alanlarında bilgilerini artırmaları gerekmektedir. Bu nedenle, özel kavramları öğrenmek yeni başlayanlar için zor olabilir. Üniversite olmadan yapay zeka öğrenmeyi
düşünen kişiler, çevrimiçi eğitim kurslarından faydalanabilir ve topluluklara ve forumlara katılarak, yapay zeka kitapları okuyarak, Python ve makine öğrenimi ile pratik deneyim kazanarak bu alandaki uzmanlık bilgilerini artırabilirler . Bu alanda beceri kazanmanın bir diğer yolu da insanların yapay zeka alanında eğitim alması ve bu alanda üniversite diploması alarak yapay zekanın öğrenme ve iş piyasasına girme yol haritasına hakim olarak uzman olarak çalışmasıdır.

Çözüm

Python, basitliği, okunabilirliği ve çeşitli programlama kütüphaneleri ve araçlarına sahip olması, onu çeşitli endüstriler ve alanlar için uygun bir seçim haline getiren, geniş bir gerçek uygulama yelpazesine sahip, genel amaçlı ve güçlü bir programlama dili olarak kabul edilir. Bu dil, yapay zeka projelerinin geliştirilmesinde özel bir yere sahip olup bu alandaki birçok programcı ve uzmanın dikkatini çekmiştir. Faradars dergisinden çıkan bu yazımızda Python’un yapay zekada kullanımını ele almak ve bu alandaki projelerin geliştirilmesindeki rolünü ve olanaklarını incelemek istedik.