Forum Altay
Yönetici
Yapay zeka (AI) modelleme işlemleri, bir problemi çözmek veya bir görevi yerine getirmek için makine öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (DL) tekniklerinin kullanıldığı süreçleri ifade eder. İşte temel adımlar ve detaylar:
Yapay zeka modellemesi, disiplinlerarası bir süreçtir ve matematik, programlama (Python/R) ve domain bilgisi gerektirir. Başlangıç için Kaggle, GitHub veya TensorFlow/PyTorch dokümantasyonları iyi kaynaklardır.
1. Problem Tanımı ve Veri Toplama
- Amaç Belirleme: Modelin ne yapması gerektiği tanımlanır (örn. sınıflandırma, regresyon, tahmin).
- Veri Kaynakları: Veri toplanır (veritabanları, sensörler, API'ler, açık veri setleri).
- Veri Türleri: Yapılandırılmış (tablolar) veya yapılandırılmamış (metin, görüntü, ses) veriler kullanılır.
2. Veri Ön İşleme (Data Preprocessing)
- Eksik Veri: Boş değerler doldurulur veya çıkarılır.
- Aykırı Değerler (Outliers): İstatistiksel yöntemlerle (IQR, Z-Skor) tespit edilir.
- Normalizasyon/Standardizasyon: Veriler aynı ölçeğe getirilir (Min-Max, Z-Skor).
- Kategorik Veri Kodlama: One-Hot Encoding, Label Encoding uygulanır.
- Veri Bölünmesi: Train, Validation, Test setleri ayrılır (örn. 70-15-15).
3. Model Seçimi
- Geleneksel ML Modelleri:
- Sınıflandırma: Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, Random Forest, SVM.
- Regresyon: Lineer Regresyon, Ridge/Lasso.
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN.
- Derin Öğrenme Modelleri:
- CNN: Görüntü işleme (örn. ResNet, VGG).
- RNN/LSTM: Zaman serisi veya metin işleme.
- Transformer: NLP (örn. BERT, GPT).
- Generatif Modeller: GAN'lar, VAEs.
4. Model Eğitimi (Training)
- Hiperparametre Ayarlama: Öğrenme oranı, batch size, katman sayısı optimizasyonu.
- Optimizasyon Algoritmaları: SGD, Adam, RMSprop.
- Kayıp Fonksiyonu: Cross-Entropy (sınıflandırma), MSE (regresyon).
- Regularizasyon: Dropout, L1/L2 regularization ile aşırı öğrenme (overfitting) önlenir.
5. Model Değerlendirme
- Metrikler:
- Sınıflandırma: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, ROC-AUC.
- Regresyon: RMSE, MAE, R².
- Kümeleme: Silhouette Score, Elbow Method.
- Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): K-Fold CV ile model stabilitesi kontrol edilir.
6. Model İyileştirme
- Hiperparametre Optimizasyonu: Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization.
- Feature Engineering: Yeni özellikler türetme veya gereksizleri çıkarma.
- Ensemble Yöntemler: Birden fazla model birleştirilir (Bagging, Boosting).
7. Model Dağıtımı (Deployment)
- API Oluşturma: Flask, FastAPI ile model servis edilir.
- Bulut Entegrasyonu: AWS SageMaker, Google AI Platform, Azure ML.
- Edge Cihazlar: TensorFlow Lite, ONNX ile mobil/embedded sistemlere entegrasyon.
- Canlı Test: A/B Testing ile performans izlenir.
8. Bakım ve İzleme
- Drift Tespiti: Veri dağılımındaki değişimler izlenir (Data Drift, Concept Drift).
- Model Güncelleme: Yeni verilerle periyodik olarak yeniden eğitilir.
- Performans Loglama: Hatalar ve tahminler kaydedilir.
Popüler Kütüphaneler ve Araçlar
- Python Kütüphaneleri: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost.
- Veri İşleme: Pandas, NumPy, OpenCV (görüntü), NLTK (metin).
- Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn, Plotly.
- Dağıtım: Docker, Kubernetes, MLflow.
Örnek Proje Akışı
- Proje: COVID-19 tahmini.
- Veri: Hasta kayıtları (yaş, semptomlar, test sonuçları).
- Model: Random Forest veya LSTM.
- Çıktı: Hastalık şiddeti skoru.
Yapay zeka modellemesi, disiplinlerarası bir süreçtir ve matematik, programlama (Python/R) ve domain bilgisi gerektirir. Başlangıç için Kaggle, GitHub veya TensorFlow/PyTorch dokümantasyonları iyi kaynaklardır.