Python Kod

  1. Anasayfa
  2. »
  3. Genel
  4. »
  5. Python ile Yapay Zeka Programlama

Python ile Yapay Zeka Programlama

admin admin - - 18 dk okuma süresi
238 0

Yapay zeka, günümüzün en önemli teknolojik alanlarından bir tanesidir. Öğrenme, doğal dil işleme, görüntü işleme, robotik gibi birçok alanda kullanılan yapay zeka, hayatımıza dahil olmaya devam ediyor. Bu makalemizde, python programlama dili kullanarak yapay zeka programlama konularını ele alacağız. Python, yapay zeka projeleri için oldukça tercih edilen bir programlama dili olup, okunaklı kodları ile adeta birinci tercih sebebi haline gelmiştir.

Bu yazımızda, yapay sinir ağları, doğal dil işleme, görüntü işleme ve robotik gibi alanlarda python kullanarak nasıl yapay zeka projeleri oluşturabileceğinizi öğreneceksiniz. Özellikle yapay sinir ağları, insan beyni gibi çalışarak verileri öğreniyor ve sonrasında tahminlerde bulunuyor. Python, yapay sinir ağlarının oluşturulması ve eğitiminde kullanılan en popüler programlama dillerinden biridir. Ayrıca, görüntü işleme projelerinde de en fazla kullanılan programlama dili olan python, robotik projelerinde de oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Sonuç olarak, bu makalede python programlama dilini kullanarak yapay zeka projelerinin nasıl oluşturulabileceği hakkında bilgi edineceksiniz.

Python Nedir?

Python Nedir?

Python, yüksek seviyeli script ve son yılların trendi olan yapay zekâ ve veri bilimi gibi birçok alanda kullanılabilecek açık kaynak kodlu bir programlama dilidir. Basit ve okunaklı kodları sayesinde yeni başlayanlar için kolayca öğrenilebilir ve kullanımı oldukça basittir. Python, özellikle yapay zeka gibi birçok kesim tarafından oldukça tercih edilen bir programlama dilidir. Çoğu yapay zeka ve veri bilimi kütüphanesi Python için özel olarak tasarlanmıştır. Ayrıca, web geliştirme, veri madenciliği, bilimsel hesaplama, ve robotik gibi alanlarda da yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Tüm bu sebeplerden dolayı, Python kullanımı açısından oldukça popüler bir dildir ve öğrenilmesi oldukça faydalıdır.

Yapay Sinir Ağları

Yapay sinir ağları, insan beynindeki sinir ağlarından ilham alarak verileri öğrenir ve gelecek tahminlerde bulunur. Yapay zeka projelerinde sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları, özellikle python ile oluşturulması ve eğitimi oldukça popülerdir. Python, yapay sinir ağlarının oluşturulması ve eğitimi için birçok kütüphane sunar, bu sayede daha kolay ve efektif bir şekilde yapay sinir ağı projeleri geliştirilebilir.

Yapay sinir ağlarında, veriler girdi katmanında tanımlandıktan sonra, ara katmanlar üzerinden işlenerek çıktı katmanında sonuçlar çıkarılır. Bu işlemlerin gerçekleştirilmesi için python ile hazır kütüphaneler kullanılabilir. Örneğin, tensorflow kütüphanesi yapay sinir ağı projelerinde en sık tercih edilen kütüphanelerden biridir.

Ara Katmanlar Özellikleri
Hidden Layer 1 Verilerin işlenmesi ve öğrenilmesi
Hidden Layer 2 İkinci aşamada daha detaylı işlenmesi gereken verilerin öğrenilmesi
Hidden Layer 3 Verilerin daha detaylı öğrenilmesi ve modelin geliştirilmesi

Yapay sinir ağları, öğrendiği verileri kullanarak gelecekteki sonuçlar hakkında tahminlerde bulunabilir. Örneğin, bir yüz tanıma projesinde yapay sinir ağları, öğrendiği verileri kullanarak yeni bir yüz tanıdığında kimliği ile eşleştirebilir. Bu sayede, insan gücünün yerine geçerek daha hızlı ve doğru sonuçlar elde edilebilir.

Girdi Katmanı

Yapay sinir ağlarında, veriler girdi katmanına tek bir boyutlu dizi olarak gönderilir. Bu katman, verilerin yapay sinir ağına ilk kez girildiği yerdir. Burada, verilerin boyutu yapay sinir ağının boyutuna uygun hale getirilir. Çoğu zaman, girdi katmanı tek boyutlu bir tensördür. Örneğin, bir görüntü işleme projesinde, görüntü pikselleri tek boyutlu bir tensör olarak girdi katmanına gönderilir.

Girdi katmanı, verilerin düzenlemesi için de kullanılabilir. Gereksiz verileri filtrelemek, eksik verileri yerine koymak veya ağırlıklı ortalamaları hesaplamak için kullanılabilir. Özellikle büyük veri kümelerinde, girdi katmanı verilerin düzenlenmesi için önemli bir adımdır.

Bir girdi katmanı, tensorflow kütüphanesinde tf.placeholder yöntemi kullanılarak tanımlanabilir. Bu yöntem, boyutu belirsiz tensörler için kullanılır. Örneğin, aynı yapay sinir ağına farklı boyutlu görüntüler vermek istendiğinde kullanılır. Aynı zamanda, girdi katmanı boyutları değişken olduğu için başka bir yöntem kullanmak mümkün değildir.

[0.5, 0.2, 0.8, 1.0]

Örneğin, verilerin dizisi yukarıdaki gibi olabilir. Bu veriler, yapay sinir ağına girdi katmanından gönderilir.

input_layer = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 4))

Yukarıdaki örnek kod, girdi katmanını oluşturur. tf.placeholder () yöntemi, girdi katmanında tensör boyutunu belirtir.

Örnek Veri

Örnek Veri:

Veri
[0.2, 0.8, 0.5, 1.0]

Yapay zeka programlaması, verilerin işlenmesi ve öğrenilmesi üzerine kurulu bir sistemdir. Bu nedenle, öğrenme işleminin başarılı olması için örnek veriler belirlenir ve bu verilerin üzerinde çalışmalar yapılır. Veri = [0.2, 0.8, 0.5, 1.0] ifadesi ise, yapay sinir ağlarında kullanılabilecek örnek bir veri örneğidir. Bu veride, dört farklı değer bulunmakta ve yapay sinir ağının girdi katmanında kullanılabilir. Girdi katmanındaki her bir veri için, farklı bir değerlendirme yapılır ve bu sayede veriler işlenerek tahminlerde bulunulur.

Örnek Kod

Yapay sinir ağları eğitimi için verilerin girdi katmanına nasıl aktarılacağı çok önemlidir. Tensorflow, verilerin CPU veya GPU belleğinde rezerve edilmesini sağlayan “placeholder” adlı bir yapıyı desteklemektedir. Yukarıdaki örnek kodda da görülebileceği gibi, tf.placeholder() parametreleri sayesinde, verilerin tipi (float32) ve boyutları (None, 4) belirtilmektedir. “None” ifadesi, girdi sayısının önceden belirtilmeksizin değiştirilebileceği anlamına gelmektedir.

Fonksiyon Adı Açıklama
tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) Girdi verileri için yer tutucu oluşturur.
dtype Yer tutucunun veri tipi.
shape Yer tutucunun boyutu. Bellekte belirli bir boyut ayrılacaksa belirtilir.
name Yer tutucunun ismi. Eğitim sırasında tanımlama kolaylığı sağlar.

Placeholder yapısı, verilerin daha sonra girdi katmanına aktarılmasına olanak sağlayan önemli bir yapıdır. Böylece verilerin tek tek yazılması yerine bir yapı içine toplanması ve ardından yer tutucu aracılığıyla aktarılması mümkün olur.

Ara Katmanlar

Ara katmanlar, yapay sinir ağlarındaki en önemli bileşenlerden biridir. Girdi katmanından sonra bir veya daha fazla katmandan oluşur. Bu katmanlarda, veriler daha da işlenir ve öğrenilir. Katman sayısı arttıkça, sinir ağı daha karmaşık hale gelir ve daha yüksek düzeyde kavramsal öğrenme gerçekleşir.

Ara katmanların yapısı, katmana bağlı olduğu girdi katmanı ve çıktı katmanı ile birlikte belirlenir. Birçok farklı ara katman yapısı vardır, ancak en yaygın olanı tamamen bağlı katmanlardır. Bu katmanlarda, her bir öğe birbirine bağlı olarak işlenir. Ara katmanların, özellikle yapay sinir ağları ile çalışanlar için önemli bir konu olduğu unutulmamalıdır.

Ara Katman Yapıları Açıklama
Tamamen Bağlı Katmanlar Her bir öğe birbirine bağlı olarak işlenir.
Sarmal Bağlantılı Katmanlar Veriler sarmal bir şekilde işlenir.
Çoklu Girişli Katmanlar Veriler, birden fazla girdiye sahip katmanlarda işlenir.

Öğrenme süreci, tüm katmanlar boyunca gerçekleşir. Bir girdiye karşılık tutarlı bir çıktı elde etmek için, sinir ağı doğru ağırlıkları bulmak için iteratif olarak eğitilir. Bu süreçte, hata oranı minimize edilmeye çalışılır ve ağırlıklar güncellenir. Böylece, her bir katman verileri daha iyi bir şekilde işleyecek ve daha doğru tahminler yapacak hale gelir.

Örnek Kod

Bu örnek kod, yapay sinir ağı programlamada ara katmanlar oluşturmak için kullanılır. Hidden_layer1 olarak adlandırılan ara katman, girdi katmanından gelen verileri işleyerek sonucu çıktı katmanına aktarır. Kodun her bir parçası ayrı bir amaca hizmet eder:

  • “tf.layers.dense” komutu, ara katmanı oluşturmak için kullanılan işlevi belirtir.
  • “input_layer” parametresi, girdi katmanından gelen verileri alır.
  • “10” parametresi, ara katmanın içinde bulunduracağı yapay nöron sayısını belirtir.
  • “activation=tf.nn.relu” parametresi, ara katmanda kullanılacak aktivasyon fonksiyonunu belirtir. Bu örnekte relu (Rectified Linear Unit) fonksiyonu kullanılmıştır.

Bu kod, tensorflow kütüphanesi içinde yer alan bir fonksiyon olan “dense” ile oluşturulmuştur. Daha fazla ara katman eklemek için aynı fonksiyon tekrar kullanılabilir. Genellikle, yapay sinir ağı programlamada en az 1 ara katman kullanılmaktadır. Bu sayede, veriler daha da işlenerek daha doğru sonuçlar alınabilir.

Çıktı Katmanı

Yapay sinir ağlarında en son katman çıktı katmanıdır. Bu katmana girilen verilerin işlenmesi sonucunda, bir tahmin üretilir. Örneğin, bir görüntü işleme projesinde, çıktı katmanı hangi nesnenin görüntüde olduğunu tahmin etmek için kullanılır.

Çıktı katmanı, yapay sinir ağlarının kullanıldığı diğer birçok alanda da önemlidir. Örneğin, finansal verilerin analizi için kullanılabilir. Çıktı katmanı, gelecekteki hisse senedi fiyatlarının tahmini gibi finansal problemlerin çözümünde de kullanılabilir.

Örnek Kod

Bu örnek kodda, yapay sinir ağı modelinin çıktı katmanında yer alan output_layer değişkeni tanımlanmaktadır. Bu katman, öğrenilen veriler sonucu tahminler yapmak için kullanılır. Birçok uygulamada olduğu gibi, yapay sinir ağı modellemesi de sürekli olarak gelişmektedir. Dolayısıyla, bu çıktı katmanındaki hidden_layer5 değişkeni esnek bir şekilde kullanarak, farklı eğitim verileri ve modelleri ile çalışabilir.

Doğal Dil İşleme

Doğal Dil İşleme (DLİ), insanların kullandığı doğal dil olan konuşma ve yazıların bilgisayarlarda işlenmesi işlemidir. Bu sayede, örneğin konuşmayı metne dönüştürmek gibi birçok uygulama geliştirilebilir. DLİ, yapay zeka çalışmalarının en önemli bileşenlerinden biridir.

Birçok insan, günlük hayatta DLİ teknolojisinin kullanıldığı uygulamalarla karşılaşır. Örneğin, sesli asistanlar, chatbotlar, çeviri programları ve metin madenciliği gibi uygulamaların hepsi DLİ teknolojileri kullanılarak geliştirilir.

DLİ, büyük ölçüde makine öğrenimi ve doğal dil işleme algoritması kullanır. Bu algoritmalar, dil öğrenme sürecinde insan beyni gibi çalışır. İlk olarak, girdi olarak kullanılan veriler öğrenilir ve daha sonra bu veriler kullanılarak tahminler yapılır.

DLİ ile ilgili çalışmalar devam ederken, bu teknolojinin gelecekte daha yaygın ve güçlü hale geleceği tahmin edilmektedir.

Görüntü İşleme

Görüntü işleme, günümüzde birçok farklı alanda kullanılan oldukça önemli bir konudur. Bilgisayarın gördüğü görüntüleri işleme ve analiz etme işlemi olarak tanımlanabilir. Bu alanda, yapay zeka algoritmalarının da sıkça kullanılması, görüntü işleme projelerini daha da geliştirmiştir. Python, görüntü işleme projelerinde en çok kullanılan programlama dillerinden biridir.

Görüntü işleme projelerinde sıklıkla kullanılan algoritmalar arasında görüntü filtreleme, nesne tespiti, yüz tanıma gibi konular bulunmaktadır. Bilgisayarda oluşturulan görüntülerin işlenmesinde kullanıcının ihtiyaçlarına göre farklı araçlar kullanılır. Örneğin, görüntü işlemeye başlamadan önce bir görüntünün RGB kanalları itibariyle histogramlarının çıkarılması işlemi yapılabilir. Bu sayede, resmin kontrast oranları belirlenerek görüntü kalitesi arttırılabilir.

Görüntü işleme projelerinde kullanılacak algoritmanın seçimi, projenin hangi amaca hizmet ettiği ve hangi alanda kullanılacağına bağlı olarak değişebilir. Python, görüntü işleme projelerinde kullanımı kolay, okunaklı kodları ve birçok kütüphanesi ile tercih edilir. Özellikle, OpenCV kütüphanesi gibi birçok kütüphane, Python’da görüntü işleme projeleri için hazır şekilde bulunmaktadır.

Robotik

Robotik dünyası, her geçen gün gelişen teknolojiyle birlikte daha da hızlı bir şekilde büyüyor. Python’un esnek yapısı ve kolay öğrenilebilir olması, robotik projelerinde de sıklıkla tercih edilmesine yol açmaktadır.

Bir robotun hareket etmesi, öncelikle doğru kodun yazılmasını gerektirir. Bu kodların python dilinde yazılması, robotların daha da akıllı hale gelmesini sağlar. Python ile birlikte bir robotun düşünme, hareket etme ve algılama yeteneği oldukça gelişebilir.

Robotun hareket etmesi sırasında bazı sensörlerin kullanılması gerekebilir. Python, birçok sensörle uyumlu çalışabilir, bunun yanı sıra robotun aldığı verileri işleyerek karar verebilir. Örneğin, bir robotun çevre takibi yapması veya bir hedefe yönelmesi için gereken kodlar python ile yazılabilir.

Robotik projelerinde ayrıca robotun verilerinin kaydedilmesi, analiz edilmesi ve sonuçların ilerideki kullanımlar için saklanması gibi işlemler de yapılabilir. Python, bu tür işlemler için de oldukça uygun bir programlama dilidir.

Özetle, robotik projelerinde python programlama dili sayesinde bir robotun hareket etmesi, çevre takibi yapması ve verilerin kaydedilmesi gibi birçok işlem gerçekleştirilebilir.

İlgili Yazılar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir