Yazılım, teknoloji ve daha fazlası hakkında yazılarımı keşfedin.
Makine öğrenmesi sadece sınıflandırma değil, aynı zamanda tahmin yapma işidir. Bu yazıda gerçek hayata çok yakın bir problem olan ev fiyat tahmini üzerinden bir AI modelini adım adım kuracağız. Sayısal verilerle çalışmayı, model eğitmeyi ve tahmin yapmayı pratik bir örnekle öğreneceksin.
Artık teoriyi biliyorsun ama gerçek bir AI projesi nasıl yapılır? Bu yazıda sıfırdan bir spam mail sınıflandırıcı geliştirerek makine öğrenmesi sürecini uçtan uca göreceksin. Veri hazırlamadan model eğitmeye, metriklerle değerlendirmeden sonuç üretmeye kadar her adımı basit ve anlaşılır şekilde uygulayacağız.
Yapay zeka öğrenmeye başlayanların en büyük hatalarından biri, her problemi derin öğrenme ile çözmeye çalışmaktır. Oysa doğru yaklaşım her zaman en karmaşık modeli kullanmak değil, probleme en uygun çözümü seçmektir. Bazen basit bir model yeterliyken, bazen de gerçekten derin öğrenmeye ihtiyaç duyulur. Önemli olan bu farkı anlayabilmektir.
Bir yapay zeka projesinde başarı sadece model seçimine bağlı değildir. Hatta çoğu zaman asıl farkı yaratan şey, veriyi ne kadar iyi anladığınızdır. Veriyi anlamanın en güçlü yollarından biri ise görselleştirmedir. Çünkü grafikler, tabloların ve ham sayıların sakladığı desenleri, hataları ve ilişkileri saniyeler içinde görünür hale getirir. Kısacası iyi bir analiz çoğu zaman modelle değil, doğru bir grafikle başlar.
En iyi modelleri kullanan değil, en doğru feature’ları üreten kazanır.
Bir modelin “iyi” olması, tek bir sayıyla ölçülemez; doğru metrik doğru problemi çözer.
Bir modelin başarısız olmasının sebebi çoğu zaman algoritma değil, öğrenme şeklidir.
AI öğrenmenin en hızlı yolu, küçük ama çalışan bir proje geliştirmektir.
Başarılı bir AI modelinin arkasında çoğu zaman iyi yazılmış bir Pandas kodu vardır.
Bir AI modelinin kalitesi, kullandığın algoritmadan çok verinin kalitesiyle belirlenir.
Brain & Youth Information Worker, Author, .Net, Flutter, AJAX, Arduino & Esp32, Pcb, 3D, Galatasaray, Gemini
