Python ile yapay zeka yapımı

alismsk234' Alıntı:

Arkadaşlar python öğrenirken şunuda öğrendim, python zor değilmiş zor olan kütüphaneler ve mantık.

Genişletmek için tıkla ...

Yok be knk mantık da kolay aslında bir kaç makale veya video izledin mi çözuyorsun mantığı aslında bende tam mantığı kavramış değilim ama bugün bi video izledim sanki biraz kavrarmış gibi oldum bi kaç tane daha izliyim kesin kavrarım kolay dil bana kütüphane falan zor geliyor

alismsk234' Alıntı:

Merhaba, python ile nasıl yapay zeka yaparım kolay bile olsa?
-Not if(soru=="kötü"): print("tamam") bu şekil hazır cevaplar değilde mantık kullanmasını istiyorum mesela kötünün ne olduğunu bilipde yazması gibi biraz saçmaladım galiba kısaca mantık oluşuturmak diyelim..

Genişletmek için tıkla ...

İlk soruna cevap verecek olursam
( 0-)Öğrenme yapacağın veri )
1-)Veri İşleme
2-)Regrasyon Modelleri (sklearn vs)
3-)Derin öğrenme (PyTorch,Tenserflow,Keras)
şeklinde ilerleyebilirsin.Yukarıdaki arkadaşlar calculusa lineer denklemlere girmiş.Bunlara gerek yok...Net gerek yok.(Diferansiyel denklemler lineer denklemler olasılık ve istatistik derslerini almış biri olarak söylüyorum).Olay şu adamlar sklearn diye kütüphane yazmış bunun LineerRegrasyon diye bir sınıfı var örnek verecek olursam

Kod:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
a = LineerRegression()
a.fit(x,Y)

diye hazır bir şekilde kullanabiliyorsun adamlar kütüphanesini yazmış senin gidip calculus calısmana lineer denklemler calısmana gerek yok gidipte tek başına derin öğrenme için kendine algoritma üretemezsin.Piyasada hazır olan en çok kullanılan Keras,Tenserflow,PyTorch gibi kütüphaneleri kullanacaksın ama bu denklemin y=ax+b şeklinde ele alındığını bil mantığını anla..Örneğin yine decision tree polynomial regression random forest gibi bu tahmin algoritmalarının matematiksel mantığını bil.Gerisini zaten adamlar yazmış kütüphaneyi import et çağır fonksiyonunu ver paremetlerini içine bas geç.

Diğer soruna gelecek olursam.Makineler asla KÖTÜ'nün ne olduğunu YO-RUM-LA-YA-MA-YA-CAK.Sonuç çıkarmak başkadır yorumlamak başkadır.

StarDustt' Alıntı:

İlk soruna cevap verecek olursam
( 0-)Öğrenme yapacağın veri )
1-)Veri İşleme
2-)Regrasyon Modelleri (sklearn vs)
3-)Derin öğrenme (PyTorch,Tenserflow,Keras)
şeklinde ilerleyebilirsin.Yukarıdaki arkadaşlar calculusa lineer denklemlere girmiş.Bunlara gerek yok...Net gerek yok.(Diferansiyel denklemler lineer denklemler olasılık ve istatistik derslerini almış biri olarak söylüyorum).Olay şu adamlar sklearn diye kütüphane yazmış bunun LineerRegrasyon diye bir sınıfı var örnek verecek olursam

Kod:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
a = LineerRegression()
a.fit(x,Y)

diye hazır bir şekilde kullanabiliyorsun adamlar kütüphanesini yazmış senin gidip calculus calısmana lineer denklemler calısmana gerek yok gidipte tek başına derin öğrenme için kendine algoritma üretemezsin.Piyasada hazır olan en çok kullanılan Keras,Tenserflow,PyTorch gibi kütüphaneleri kullanacaksın ama bu denklemin y=ax+b şeklinde ele alındığını bil mantığını anla..Örneğin yine decision tree polynomial regression random forest gibi bu tahmin algoritmalarının matematiksel mantığını bil.Gerisini zaten adamlar yazmış kütüphaneyi import et çağır fonksiyonunu ver paremetlerini içine bas geç.

Diğer soruna gelecek olursam.Makineler asla KÖTÜ'nün ne olduğunu YO-RUM-LA-YA-MA-YA-CAK.Sonuç çıkarmak başkadır yorumlamak başkadır.

Genişletmek için tıkla ...

Kötü derken örnek verdim mesela yazdığım yapay zeka kötünün bir bot gibi kötü ibaresini yakıştırmasını değilde kötünün ne olduğunu öğrenip gerçekten bu şey kötüyse yazmasını örnek verdim buradaki kötü bilgide olabilir.

alismsk234' Alıntı:

1
2
3
4
5
6
Teşekkürler.

Genişletmek için tıkla ...

Popularite kullanim orani degildir! Kac yasindasin bilmiyorum ama boyle kalip bilgiler ile ilerlemen sana bir sey katmaz.

Python popularitesi sebebini basit olmasina baglayabiliriz. Buraya da mekatronik muhendisi bir abimizin gorusunu birakacagim.





Python da neden yapay zeka geliştiriliyor?

Düşünün ki bir algoritma geliştiriyorum. Ama var ya püf ne güzel. Videodan resimleri çıkaracak, paralel olarak işleyecek ekrana hangisinde ne aşamada olduğu yazacak ki algoritmam nasıl ilerliyor bileyim. 16 GB RAM im var 10 GB tını da kullansın. Vsvsvsvs

Ama ben yazılım mimarı değilim? Yazılım geliştiricisi veya mühendisi değilim. Yazılım dillerinden fazla anlamam. Yazılım sanatını icra edemeyebilirim. Hadi yapabildiğimi düşünün. Yapmalı mıyım? Sadece bir algoritma deneyeceğim. Hafıza yönetimi, malloclar freeler delaylar saraylar (ince) olmalı mı? Yok free etmeyi unutmuşum 3 saat sonra bitecek program 5 saate çıkmış bir de çökmüş. Seri üzgün :'(

İşte imdada bir dil yetişiyordu buna benzer şeylerde kim?

Matlab

Hahahaha Python sandınız demi Matlab imdada yetişiyor ve ücretsiz alternatifi Octave imdada yetişiyordu. Eğer veri bilimi tarzında algoritma ise R imdada yetişiyordu. Bunlar detaylara boğulmadan analiz yapmaya ve hızlı sonuç almada birebir ortamlar. Buna benzer diller de vardı tabi.

Python genelde yazılım dünyasında sanki hobi dili gibi bakılıyordu. Hackerların/bir de lamerların göz bebeği idi. Çünkü sonuca odaklı idi. Ürüne odaklı değildi. Ürün gelişimi yok. Yap geç mantığı. Sonuca bak ve işi öğren mantığı vardı.

Python da iki kütüphane var biri matlab gibi arrayler üzerinden çalışmaya diğer de R gibi veriler hücresel veriler üzerinden çalışmaya olanak sağlıyordu. Sonra bir takım akademisyenler Pythonu kullandı. Algoritmalar yazılırken Python ile verildi. Sahte kod yazımına da benzer olduğundan tadundan yenmezdi.

Yapay Zeka araştırmacıları bilim insanları da buna yöneldi. Paketler cart curtlar derken büyük firmalar da el attı. Neden? Çünkü yazılımı basit tutarız herkes öğrenir. Sonra donanım ve bulut gerektiğinde bizim sistemlere entegre olmanın basit olduğunu görünce bizle alışveriş yaparlar dediler. Nvidia bir sağdan vurdu google bir soldan vurdu. Facebook ağlıyordu. Firmalar ücretsiz yapay zeka paketleri çıkarıyordu.

Sonra hiçbirşeyden anlamayan çalışan tayfalar. Anaaaaa yapay zela yapıom gıı diye gaza gelmesin mi? 30 satırda 3 prof. tez yazıp sunduğu şeyi hazır yapınca bilmeyen kişiler de bunları popi etmesin mi. Bunlar yazı yazmasın mı. Popilerin dili python seçilmesin mi.

Güzel dil Python gereksiz yere abartıldı büyütüldü. Ama efektifliğini koruyordu.

Yapay zeka kütüphaneleri ile hazır hazır sonuç odaklı şeyler yapılabildi. Zaten insanlara da bu lazımdı.

Peki şirketlere?

Şirketlere ne lazım? Teslanın içinde çekirdek işlemler Python ile yazılsa anası ağlar sistemin xndbcbd. Google pyrhon ile ürn geliştirse Python ortamını mı sağlayacaktı exe ye çevirip.

İşte bunun sebebiyle algoritması Python ile kanıtlanmış proje beya algoritma sistemine göre C/C++ ile yazılıyor ve sunuluyor. Eğer sırf danışman şirketi ise ilgili şirket. Ürün değil hizmet satıyorsa amaan Python kullan excel kullan. Yapılan iş şu :

Burger King Türkiye : Bazı günler yoğunuz bazı günler değil. Size 2-3 yıllık veri versek hangi gün ortalama kaç insan gelecekse ilgili mağazaya ona göre burger yollasak?
Danışman Şirket : Hay hay efendim.

Danışman şirket 2 yıllık hava durum verilerini trafiği cartı curtu toplar ve 30-40 satırlık Python kodunda yapay zeka algoritması çalıştırır. Ve online bir servis ile Burger King e sunar.

Zevkli iş mi? Kimine göre.

C/C++ a gerek var mı? Yok.

Peki Otonom araçlarda durum ne? İşte orda C/C++ olacak. Sistem gömülü. Hız lazım. Milisaniyeler önemli. Ürün var burda hizmet yok.

Su anda forumda etrafta C konusuldugunu duymazsiniz, insanlar kullanilmadigini zanneder. Sektorun python C# dan olustugunu zannederler. Forumlarda bloglarda sadece python yazilarina denk gelirsiniz. Bu popularitedir, popularite ile sektordeki kullanim kiyaslanmamali. Stackoverflow verilerine gore ya JS 1. dir ya da Python. Popularite konusunda evet.

Fakat alin size sektorde kullanilan dillerin siralamasi (sektorde en kayda deger alinabilecek kurum)

https://www.tiobe.com/tiobe-index/