Yapay Zekâ Nedir?
ML ve DL Arasındaki Farklar
Yapay zekâ öğrenirken hepimiz hata yaparız. Benimkiler şunlar:
- Matematiği atlamak: Lineer cebir bilmeden modelleri anlamak zorlaştı.
- Büyük projelerle başlamak: Küçükten başlamalıydım.
- Veriyi temizlememek: Çöp veri, çöp sonuç verdi.
- Dokümantasyonu okumamak: Saatlerce hata aradım, cevap README’deydi.
- Sabırsızlık: Hızlı sonuç bekledim, ama pratik zaman alıyor.
Geliştiricilere önerim: Sabırlı olun, temelden başlayın.
Yapay zekâ öğrenmek pahalı olmak zorunda değil. İşte favori ücretsiz araçlarım:
- Google Colab: Bedava GPU ile model eğitimi.
- Scikit-learn: Basit ML modelleri için Python kütüphanesi.
- TensorFlow: Derin öğrenme projeleri için açık kaynaklı.
- Kaggle: Veri setleri ve yarışmalar sunar.
- OpenCV: Görüntü işleme için ideal.
Bu araçlarla sıfır maliyetle projeler geliştirdim. Örneğin, Colab’da bir yüz tanıma modeli eğittim. Siz de bunlarla başlayabilirsiniz!
WordPress sitenize yapay zekâ chatbotu eklemek, kullanıcı deneyimini artırır. Ben bunu bir müşteri sitesi için yaptım.
Önce Dialogflow’da bir chatbot oluşturdum (Google’ın ücretsiz aracı). Ardından WordPress’e “WP Chatbot” eklentisini kurdum ve Dialogflow API’sini entegre ettim. Adımlar:
- Dialogflow’da bir agent oluşturun.
- WordPress’te eklentiyi kurun.
- API anahtarını ekleyin.
Sonuç: Ziyaretçilerimle 7/24 iletişim kuran bir bot! Alternatif olarak, Python’da bir bot yazıp Flask ile sunucuya bağlayabilirsiniz, ama bu daha teknik bir çözüm.
Güvenlik teknolojilerinde yapay zekâ, radar ve kamera sistemlerini güçlendiriyor. Bir örnek olarak, hareket algılama sistemimi anlatayım.
Bir drone’un kamerasından gelen görüntüleri analiz etmek için OpenCV ve TensorFlow kullandım. Hedef: Yetkisiz girişleri tespit etmek. Görüntüleri işledim, bir YOLO modeliyle nesneleri tanıdım ve anormallikleri bildirdim. Kodun temel yapısı şuydu:
python
import cv2
model = cv2.dnn.readNet("yolo.weights", "yolo.cfg")
video = cv2.VideoCapture("drone.mp4")Sonuç: %90 doğrulukla hareket tespiti. Geliştiriciler için önerim: Küçük bir video ile başlayın, hazır modelleri deneyin.
CNC makineleri, üretimde hassasiyet ister ama arızalar kaçınılmazdır. Yapay zekâ ile bu arızaları önceden tespit etmek mümkün. Benim yaklaşımım, makine sensör verilerini analiz ederek anomali bulmaktı.
Bir projede, titreşim ve sıcaklık verilerini topladım. Python’da pandas ile veriyi işledim, scikit-learn ile bir “Random Forest” modeli eğittim. Model, %85 doğrulukla arızaları tahmin etti. Sensör verileriniz varsa, siz de benzer bir sistem kurabilirsiniz:
- Veriyi toplayın (CSV formatında).
- Özellikleri seçin (örneğin, titreşim frekansı).
- Modeli eğitin ve test edin.
Bu, üretimde downtime’ı azaltır ve maliyeti düşürür.
Python, yapay zekâ geliştirmek için en popüler dildir ve ben de ilk modelimi bu dille yaptım. Basit bir sınıflandırma modeli oluşturarak başladım: bir veri setindeki arabaların yakıt verimliliğini tahmin ettim.
Önce Python’u kurdum, sonra pandas ile veriyi yükledim, scikit-learn ile bir karar ağacı modeli eğittim. Kod şu şekildeydi:
pythonDaraltMetni gizleKopyala
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import pandas as pd data = pd.read_csv("araba_verisi.csv") X = data[["motor", "agirlik"]] y = data["verimlilik"] model = DecisionTreeClassifier() model.fit(X, y)
Sonuçlar mükemmel değildi ama öğrenme sürecim başlamıştı. Geliştiricilere önerim: Küçük bir veri setiyle başlayın, deneme-yanılma yapın ve hata mesajlarını korkmadan okuyun!
