Yapay öğrenme, bir bilgisayarın belirli bir görevi gerçekleştirmek ve sonuçları algılayarak performansını geliştirmesi sürecidir. Bu gibi süreçler genellikle Python gibi yazılım dilleri kullanılarak gerçekleştirilir. Python dilini kullanarak bir yapay öğrenme modeli nasıl oluşturulabilir? Bu konuda hangi kütüphaneleri ve algoritmaları kullanmalıyım? Python dilinde hangi adımlar sırasıyla izlenmeli ve hangi ön işleme teknikleri kullanılmalıdır? Bu konuda dikkat etmem gereken hususlar nelerdir?
Python, yapay öğrenme (YO) ve derin öğrenme gibi alanlarda, topluluk tarafından desteklenen birçok kütüphane ve araç nedeniyle insanlar arasında popüler bir dil olmuştur. Python’da yapay öğrenme modeli oluşturmanın genel adımları şu şekildedir:
Python’da yapay öğrenme gerçekleştirirken kullanabileceğiniz çeşitli kütüphaneler bulunmaktadır:
- numpy: Bilimsel hesaplama.
- pandas: Veri manipülasyonu ve analiz.
- matplotlib ve seaborn: Veri görselleştirme.
- scikit-learn: Yapay öğrenme algoritmaları.
- keras ve tensorflow: Derin öğrenme modelleri.
Veri setini yükledikten sonra, çeşitli ön işleme tekniklerini kullanarak veri setini modelin gereksinimlerine uygun hale getirebilirsiniz. Bu teknikler arasında eksik değerlerin imputasyonu, standardizasyon veya normalizasyon ve kategorik değişkenlerin kodlanması gibi işlemler bulunur.
Modeli eğitmek için genellikle veri setini eğitim ve test setlerine bölünür. Bu, modelin performansının değerlendirilmesinde kullanılır.
Veri ön işlenip hazır hale geldikten sonra, yapay öğrenme modeli oluşturulabilir. Bu adımlarda çeşitli yapay öğrenme algoritmaları kullanılabilir:
- Denetimli öğrenme algoritmaları (Örneğin: Lineer Regresyon, Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları vb.)
- Denetimsiz öğrenme algoritmaları (Örneğin: K-means kümeleme, DBSCAN vb.)
Model, eğitim seti ile de eğitilir.
Modelin performansını değerlendirmek için genellikle test seti kullanılır. Bu, modelin yeni verilere iyi genelleme yapma kabiliyetini değerlendirir.
Son adım, modeli optimize etmeyi içerir. Aşırı uydurma veya eksik uydurma gibi problemleri çözmek ve modelin performansını artırmak için parametre ayarlaması yada daha fazla modelleme teknikleri kullanabilirsiniz.
Yapay öğrenme modelini uygularken önemli noktalardan bazıları:
- Veri ön işlemenin önemini unutmayınız. Özellikle gürültülü veri setleriyle çalışırken, bu adım hata payını azaltabilir ve modelin doğruluğunu artırabilir.
- Modeli sonuçları doğru yorumlamak önemlidir. Farklı algoritmaların sonuçlarının nasıl yorumlanacağını anlamak, algoritmaların doğru seçilip seçilmediğinin değerlendirilmesine yardımcı olabilir.
- En kolay veya en popüler modeli seçmek her zaman en iyi sonucu vermeyebilir. Problem türüne en uygun olanını seçmek önemlidir.
- Birden çok model ve parametrelerle denemeler yapmayı unutmayın. En iyi sonuçları elde etmek için, model ve parametre uyumlarını denemek önemlidir.
Yapay Öğrenme (YO): Bilgisayarların belirli bir görevi gerçekleştirmek ve sonuçları algılayarak performansını geliştirmesi sürecidir.
Gürültülü Veri: Gürültü içeren veri, genellikle hata, hataya neden olan güvenilmez veya eksik bilgi içerir.
Aşırı Uydurma (Overfitting): Bir model, eğitim verilerini çok iyi tahmin ederken yeni verileri tahmin etmede başarısız olduğunda aşırı uydurma olur.
Eksik Uydurma (Underfitting): Bir model, eğitim verilerini veya yeni verileri tahmin etmede başarısız olduğunda eksik uyuma olur.
Imputasyon: Eksik veri değerlerinin tahmin edilerek doldurulması işlemidir.
Standardizasyon ve Normalizasyon: Bu teknikler, özelliklerin ölçeklerini değiştirerek dağılımlarını belirli bir aralığa getirir. Bu genellikle, bazı algoritmaların iyi performans gösterdiği belirli bir özellik aralığında çalışmasını sağlar.
Kodlama: Teknikler, genellikle bir modelde işlem yapmak üzere kategorik değişkenleri sayısal değerlere dönüştürür.
Lineer Regresyon: Çıktı ve bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi modellemek için kullanılan bir algoritma.
Lojistik Regresyon: Lojistik regresyon, bir özellik seti kullanarak iki olası sonucu tahmin etmek için kullanılan bir algoritma.
Karar Ağaçları: Karar ağaçları, belirli bir hedef değişkenin değerini tahmin etmek için bir ağaç benzeri model kullanır.
K-means Kümeleme: K-Means Kümeleme, veri öğelerini benzer olanlarına dayalı k gruplarına böler.
DBSCAN: Yoğunluk tabanlı bir algoritmadır. Veri yoğunluğu yoğun olan yerlerde küme oluşturur. Bu yoğun alanlar arasındaki boşluklar, kümeleri birbirinden ayırır.
Parametre Ayarlaması: Modelin farklı parametre kombinasyonları ile eğitilmesi ve performansının test edilmesi sürecidir.
Tensorflow ve Keras: Tensorflow, geniş bir ölçekte makine öğrenmesi ve derin öğrenme uygulamalarına izin veren bir açık kaynaklı kütüphanedir. Keras onun üzerine kuruludur ve daha kullanıcı dostu bir arabirima sahiptir.