Yapay zeka ve derin öğrenme alanında çalışmak isteyenler için nereden ve nasıl başlayacaklarını bilemediklerinde, sıkça karşılaşılan sorulara yanıt veren ve bazen güncellenen bir rehber niteliğinde olan bu yazı size yardımcı olabilir.
Yapay zeka, iki ana kategoriye ayrılır: Yapay Genel Zeka ve Yapay Dar Zeka.
Yapay Genel Zeka, biyolojik olarak insan sinir sisteminden esinlenerek matematiksel olarak tasarlanan yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür. Bu sistemler, görsel algılama, konuşma ve ses tanıma, hareket, muhasebe ve muhakeme yeteneklerine sahiptir ve kendi kendine öğrenme işlemlerini sürdürebilirler.
Öte yandan, Yapay Dar Zeka, belirli bir problemin çözümü için geliştirilen ve veriden öğrenen dar kapsamlı yapay zeka sistemleridir.”
Yapay zeka öğrenmek zor mu? Kendi kendime öğrenebilir miyim? Yapay zeka öğrenmek zor olabilir ama imkansız değildir. Bu alanda başarılı olmak için ciddi bir zaman ve çaba harcamak gerekmektedir. Üniversitelerde, bilimsel konferanslarda, online eğitim platformlarında, bloglarda ve YouTube'da yer alan dokümanlar, videolar, açık kaynaklı uygulamalar ve akademik makaleler gibi kaynaklar kullanarak seviyenize uygun bir şekilde kendiniz de öğrenebilirsiniz.Yapay zeka algoritmalarını ve matematiğini nereden öğrenebilirim? Yapay zeka temel olarak matematiksel ve algoritmik prensipler üzerine kuruludur. Bu yüzden, yapay sinir ağları (artificial neural networks), makine öğrenmesi (machine learning), işlemsel zeka (computational intelligence), derin öğrenme (deep learning) gibi temel dersleri öğrenmek önemlidir. Aşağıda uzun bir liste verilmiştir, bu kaynaklar aracılığıyla temel yapay zeka algoritmaları ve matematiği hakkında bilgi edinebilirsiniz.
CS 229 — Makine Öğrenmesi El Kitabı
Yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme vb. online derslerin sertifikalı eğitimlerine ulaşabileceğiniz online eğitim platformları:
, , Link Removed, , Link Removed,
Yapay zeka için hangi programlama dillerini tercih etmeliyim?
Veri biliminde en çok kullanılan 5 programlama diliLink Removed:- Python (%57),
- C/C++ (%44),
- Java (%41),
- R (%37), ve
- JavaScript (%28) dir.
Makine öğrenmesi ve Optimizasyon için kullanılabilecek diğer alternatifler nelerdir?
Elbette sadece 4. sorudaki programlama dilleri kullanılmamaktadır. En popüler 5 dilden sonra tercih edilen diğer ortamlar aşağıdaki gibidir:- Scala
- Julia
- Ruby
- Octave
- MatLab
- SAS
Yapay zeka uygulaması geliştirmek için hangi araçları kullanmalıyım?
Kendi bilgisayarınızda:Kullandığınız programlama diline göre uygun IDE (Integrated Development Environment-Tümleşik Geliştirme Ortamı) seçimi yapmalısınız. Örneğin en çok kullanılan Python dilinde çalışıyorsanız Anaconda (Package Management Tool-Paket Yönetim Servisi) ve/veya Visual Studio Code, Java için Eclipse tercih edebilirsiniz.
Ücretsiz bulut ortamında:
(sadece CPU) ve (GPU desteği var) herhangi bir kurulum gerektirmeksizin uygulamanızı geliştirmenizi sağlamaktadır.
Derin öğrenme için GPU’ya ihtiyaç var diyorlar, doğru mu?
Doğru, ancak şart değil. Çünkü GPU’ya ihtiyacınız olup olmadığı çalışacağınız veri setine, modelinizin karmaşıklığına ve zaman kısıtınıza bağlıdır.Peki TPU (Tensor İşlem Birimi) nedir ve ne denli ihtiyaç vardır?
Google’ın sunduğu bu teknolojinin arkasındaki ekibe göre, “Yapay sinir ağları temelinden faydalanan üretilen yapay zeka uygulamalarını eğitmek için kullanılan TPU’lar, CPU ve GPU’lara göre 15 ila 30 kat daha hızlıdır!”Hangi problem için hangi modelleri tercih etmeliyim/öğrenmeliyim?
Bunun için daha önce benzer problemlere nasıl yöntemler uygulanmış incelemeniz gerekir. Literatür taraması yapmanız şart ancak Andrew Ng’in Geoffrey Hinton ile yapmış olduğu “ ” isimli röportajda Hinton’ın da söylediği gibi literatürde boğulmadan uygulamaları inceleyip yolunuza bakmalısınız. Teoriye hakim olmanız uygun modeli tasarlayabilmeniz için size gerekli bilgi birikimini sağlayacaktır. Çevrenizle fikir alışverişi yapmayı unutmayın!- CNN (Convolutional Neural Networks-Evrişimli Sinir Ağları): Nesne tanıma ve takip etme, stil transferi, kanser tespiti vb.
- LSTM (Long Short Term Memory-Uzun-Kısa Süreli Bellek): Doğal dil işleme, çeviri, chatbot, finans uygulamaları vb.
- GAN (Generative Adversarial Networks-Çekişmeli Üretici Ağlar): Sentetik veri üretme, sahte yüz üretme, stil transferi vb.
- RL (Reinforcement Learning-Pekiştirmeli Öğrenme): Kendi kendine ve az veriyle öğrenen yapay zeka sistemleri vb.
Python hiç bilmiyorum, nereden öğrenmeliyim?
Online eğitim platformlarında ilgili dersleri takip ederek ve yapılmış uygulamaları inceleyerek sıfırdan öğrenebilir ya da kendinizi geliştirebilirsiniz. Öğrenmesi kolay bir programlama dilidir.Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve optimizasyon uygulamaları geliştirmek için hangi kütüphaneleri (frameworks) kullanmalıyım?
Yapay zeka yani makine öğrenmesi ve derin öğrenme için çeşitli üniversiteler ve şirketlerce geliştirilmiş farklı özelliklere sahip birçok kütüphane ve API’lar (Application Programming Interface-Uygulama Programlama Arayüzü) bulunmaktadır.Kullanım yoğunluğuna göre bu kütüphaneler aşağıdaki tablodaki gibidir:
Kaynak:
Tüm bunlara alternatif olarak aşağıdaki kütüphaneler de kullanılabilir;
Yapay zeka çalışırken neden ve ne kadar veriye ihtiyaç var?
Büyük Veri
Yapay zeka veriden öğrenen ve veriye ihtiyaç duyan bir araştırma alanıdır. Verinin hacmi, çeşitliliği ve sayıca fazlalığı büyüklüğünü gösteren 3 temel kavramdır. Verinin üretim hızı da bugün yapay zeka uygulamalarının iyileşmesi ve gerçekçi sonuçlar üretmesine destek ve itici bir güçtür.
Veri setlerine nereden ulaşabilirim?
Ücretsiz olarak ulaşabileceğiniz bir çok veri seti sağlayıcıları vardır. Bunların en bilinenleri:- Link Removed
Akademik ve/veya ticari çalışmalar için destek programları var mıdır?
Evet, tabi ki var. Akademik çalışmalar için Bilimsel Araştırma Projesi desteği yüksek lisans ve doktora öğrencilerine üniversitelerinde başvuru ile alınabilmektedir. destekleri hem akademik hem ticari projeleri destekleyecek şekilde sınıflandırılmıştır. Bunların yanında GPU gibi donanım ihtiyacı için ı ile projeniz için uygun donanımı talep edebilirsiniz.Hayatın içinde yapay zeka uygulamaları nasıl karşımıza çıkıyor?
Günlük hayatımızda karar alma süreçlerimizi iyileştiren, hızlandıran onlarca örnek verilebilir. Bankacılık hizmetlerinden, öneri sistemleri, görüntü temelli çözümler, ses ve metin çözümleri gerek eğitim, sağlık, hukuk, otomotiv gibi çok çeşitli uygulama alanlarına entegre edilmiş durumdadır.inans alanında yapay zeka uygulamaları nelerdir?
Yapay zekanın etki ettiği sektörlerden biri de finanstır. Finans alanında özellikle geleceğe yönelik tahminlerin yapılması ve kar marjının yüksek tutulması önem arz etmektedir. Borsa portföy yönetimi, algoritmik alım-satım işlemleri, sahtekarlık/dolandırıcılık (fraud) tespiti, kredi/sigorta taahhütleri, kullanıcı servisleri, güvenlik 2.0, sosyal medya ve basın kuruluşlarından alınan yazılı bilgilerden yola çıkarak duygu ve haber analizi, satış için ilgili tavsiyeler üretmek gibi çalışmalar makine öğrenmesi yöntemleriyle yapılabilmekte ve gelecekte de popülerliğini sürdürecek olan konulardandır.Bitcoin tahmini yapmak için yapay zeka kullanabilir miyim? *
Makine öğrenmesi veya derin öğrenme modelleri ile kripto para tahmini yapmak da mümkündür. Henüz çok umut vadeden çalışmalar olmasa da makine öğrenmesiyle bitcoin fiyat tahmini yapılmasıyla ilgili çalışmalar bulunmaktadır.Derin öğrenme modeli tasarlamak için gereken donanımlar nelerdir?
Aslında sadece bir bilgisayar ve internet bağlantınızın olması temelde yeterlidir. Yani herkes evinde derin öğrenme modeli tasarlayabilir
Ancak model tasarlamak bilimsel değerlere sahip olmakla mümkün olabilir. Bu yüzden bir model tasarımını temelden incelemiş olmanız gerekir. Özellikle öğrenciler için maddi kaynak sorun olacağından ücretsiz bulut servislerini çalışmalarınızda kullanmanızı tavsiye ederim. (
, Google Colab kullanımı gibi.Yapay zeka eline silah alıp insanlığı yok edecek mi? *
Yapay zeka diğer bir çok gelişmeye devam eden bilim alanında olduğu gibi güvenlik ve açıklanabilirlik temellerine dayandırılmalıdır.
Andrew Ng’in de söylediği gibi “Bugün yapay zekanın kötü bir süper zeka olmasından endişelenmek, Mars’taki aşırı nüfus artışından endişelenmek gibidir!” Ancak bu demek değildir ki Mars’a iniş yapmaya çok zaman var. Bu yüzden çeşitli ülkelerde yapay zeka konusunun üzerine etik değerlerin ve hukuksal kuralların düzenlenmesi için çalışmalar yürütülmektedir. Henüz insanların yabancı olduğu bu alanda dikkati dağıtmadan konuyu anlayıp pozitif yönlü çalışmalar yapılmasını tavsiye ederim. Ülkemizde de yapay zeka bilinci ve etiği konusunda çalışmalar kuruluşu ve düzenlenen seminerler ve çalışma grupları ile başlamıştır.
- da Türkiye’nin üç büyük barosu olan İstanbul, Ankara ve İzmir barolarınca desteklenen ilk raporunu oluşturmak için çalıştık.
