Yapay Zekaya Giriş: 2024'te Yapay Zekada Ustalaşın
2024'e yaklaşırken, yapay zekanın (AI) cazibesi dünya çapında zihinleri cezbetmeye devam ediyor ve hem teknoloji ortamında hem de iş piyasasında bir devrimin habercisi oluyor. Çeşitli sektörlerde gelişen rolüyle yapay zeka konusunda uzmanlaşmak, kendi alanlarında ilerlemek isteyenler için bir ön koşul haline geldi. Bu makale yapay zekanın özünü, yapay zeka eğitiminde çevrimiçi öğrenme platformlarının önemini ve yapay zeka yeterliliğinin ortaya çıkarabileceği kapsamlı kariyer fırsatlarını ele alıyor.
Yapay Zeka Nedir ve Neden 2024'te Öğrenilecek?
Yapay Zekanın Temellerini Anlamak
Yapay zeka, özünde, bilgisayar biliminin, insan zekasını taklit edebilen makineler yaratmaya adanmış bir yönüdür. Yapay zekanın tanıtımı, yapay zekanın konuşmayı tanıma, karar verme ve dilleri tercüme etme gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirme potansiyelini ortaya koyuyor. Yapay zeka alanına giren öğrenciler, algoritmalar, doğal dil işleme ve yapay sinir ağları gibi temel yapay zeka kavramlarıyla karşılaşırlar.
Gelecekteki İş Piyasasında Yapay Zekanın Önemi
Yapay zeka teknolojilerinin iş piyasasına nüfuzu giderek daha belirgin hale geliyor ve bu da yapay zeka becerilerinin oldukça aranır hale gelmesini sağlıyor. 2024'e girerken yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi konularında uzman profesyonellere olan talebin hızla artması bekleniyor. Bu artış, yapay zekanın operasyonları kolaylaştırma ve yenilikçiliği teşvik etme, gelecekte istihdamı güvence altına almak için yapay zeka anlayışını gerekli kılma becerisine atfedilebilir.
Yapay Zeka Dünya Çapındaki Endüstrileri Nasıl Dönüştürüyor?
Yapay zeka uygulamaları, sağlık sektörünün hastalıkların teşhisi için yapay zeka kullanımından finans sektörünün sahtekarlık tespiti için algoritma uygulamasına kadar dünya çapındaki endüstrilerde devrim yaratıyor. Ayrıca yapay zeka ve makine öğreniminin büyük veri analizine entegrasyonu, Bilgisayar görüşü, Ve doğal dil işleme çeşitli sektörlerdeki hizmetlerin verimliliğini ve etkinliğini artırıyor. Bu küresel dönüşüm, giderek otomatikleşen bir dünyada rekabetçi kalabilmek için yapay zekayı öğrenmenin gerekliliğinin altını çiziyor.
En İyi Çevrimiçi Yapay Zeka Kurslarını Seçmek
Yapay Zekayı Çevrimiçi veya Çevrimdışı Öğrenmenin Önkoşulları
Bahsettiğim gibi Zaman ve Adanmışlık, yapay zeka öğrenme eğrisinde en önemli şeylerdir. Diğer önemli hususlar ise şöyle:
Yapay zekaya doğru ilk adımınızı atmak için en az Lise düzeyinde Matematik bilgisine sahip olmanız gerekir. Matematikten, Algoritmalardan, İstatistikten, Veri ve Analitikten vb. nefret eden biriyseniz, o zaman üzülerek belirtmeliyim ki yapay zeka size göre olmayabilir!
Yapay Zekada Kullanılan Programlama Dilleri:
En az bir programlama dilini, tercihen Yapay Zekada kullanılan aşağıdaki en iyi 5 programlama dilinden herhangi birini bilmeniz gerekir.
Öğrenme kolaylığı ve geliştirme süresinin kısa olması nedeniyle kişisel tercihim Python'dur. Bunlar Yapay Zeka Öğrenmeniz için en temel 2 Önkoşuldur. Bu bilgiye sahip olduğunuzda yapay zekaya oldukça sistematik bir şekilde yaklaşmanız gerekir. Derin Öğrenme ve Makine Öğrenimini bilirseniz Yapay Zekaya yolculuğunuz kolaylaşır.
Derin Öğrenme + Makine Öğrenimi
Daha sonra Yapay Zekaya geçelim.
Tüm bu alanlarda çok sayıda İyi Kurs bulunmaktadır.
Çevrimiçi Yapay Zeka Kursunda Nelere Dikkat Edilmeli?
Çevrimiçi bir yapay zeka kursu seçerken, yapay zekaya kapsamlı bir giriş sağlayan, makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları gibi temel konuları kapsayan kursların dikkate alınması çok önemlidir. En iyisi yapay zeka kursları etkileşimli öğrenme deneyimleri, gerçek dünya projeleri ve TensorFlow ve Google Cloud gibi yapay zeka araçlarına erişim sunarak öğrencilerin pratik yapay zeka becerileri kazanmasını sağlar.
Ücretsiz ve Ücretli Yapay Zeka Kurslarını Karşılaştırma
Yapay zekayı öğrenmekle ilgilenenler için çok çeşitli ücretsiz çevrimiçi kurslar ve ücretli programlar mevcuttur. Coursera gibi platformlardaki Herkes için Yapay Zeka gibi ücretsiz Yapay Zeka kursları, finansal taahhüt gerektirmeden yapay zeka konseptlerinde sağlam bir temel sağlar. Bununla birlikte, ücretli yapay zeka sınıfları genellikle öğrencilere kişiselleştirilmiş rehberlik, ileri düzey konular ve kariyer gelişimi açısından avantajlı olabilecek sertifikalar sağlar.
Aşağıda YouTube'da en çok beğenilen Yapay Zeka ücretsiz kurslarından biri yer almaktadır. Edureka!
Yapay Zeka Kursundan Önemli Çıkarımlar
- 📜 Yapay zeka, son dönemde bilgi işlem gücündeki ilerlemeler, veri bolluğu, daha iyi algoritmalar ve çeşitli sektörlerden gelen yoğun yatırımlar nedeniyle ün kazandı.
- 🧠 "Yapay zeka" terimi, 1956 yılında John McCarthy tarafından Dartmouth Konferansı'nda ortaya atılarak alanın tarihinde önemli bir dönüm noktasına işaret etti.
- ⚙️ Yapay zekanın mevcut önemi, artan hesaplama gücü, geniş veri kullanılabilirliği, geliştirilmiş algoritmalar ve teknoloji devlerinin, üniversitelerin ve hükümetlerin kapsamlı yatırımları tarafından desteklenmektedir.
- 🤖 Yapay zeka, insan benzeri zekayı kopyalamayı amaçlayarak makinelerin görsel algılama, konuşma tanıma, karar verme, dil çevirisi gibi görevleri yerine getirmesini sağlıyor.
- 🏦 Yapay zeka, finans (örneğin, JP Morgan'ın Sözleşme İstihbarat Platformu), sağlık hizmetleri (örneğin, tıbbi teşhis için IBM'in yapay zekası) ve sosyal medya (örneğin, nefret söylemini tespit etmek için Twitter'ın yapay zekası) dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde uygulamalar bulur.
- 🤳 Yapay zeka, yüz tanıma, içerik denetimi ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için Facebook ve Twitter gibi sosyal medya platformlarında yoğun olarak kullanılıyor.
- 🚗 Tesla'nın girişimleriyle örneklenen sürücüsüz arabalar, bilgisayar görüşü, görüntü algılama ve karar verme için yapay zekayı kullanıyor ve yapay zekanın ulaşım üzerindeki etkisini gösteriyor.
- 🎬 Netflix, kişiselleştirilmiş film önerileri sunmak için yapay zeka ve makine öğreniminden yararlanıyor ve yapay zekanın kullanıcı katılımını ve memnuniyetini artırmadaki rolünü gösteriyor.
- 📧 Gmail, e-postaları spam veya spam olmayan olarak sınıflandırmak için yapay zeka algoritmalarından yararlanır ve yapay zekanın e-posta filtreleme ve kullanıcı deneyimini iyileştirmedeki uygulamasını sergiler.
- 🧩 Yapay zeka üç aşamaya ayrılmıştır: dar zeka (zayıf yapay zeka), genel zeka (güçlü yapay zeka) ve süper zeka; mevcut gelişmeler öncelikle dar zekaya odaklanıyor.
- 🖥️ R, Java, Lisp, Prolog, C++, SAS, JavaScript, MATLAB, Julia, her biri kendi güçlü yönlerine ve uygulamalarına sahip, yapay zeka için uygun dillerdir.
- 🐍 Basitliği, kapsamlı kütüphaneleri, platform bağımsızlığı ve yaygın benimsenmesi nedeniyle Python yapay zeka için önerilmektedir.
- 🤖 Yapay zeka, makine öğrenimi, NLP, uzman sistemler, görüntü tanıma ve derin öğrenme gibi çeşitli alanları kapsar; makine öğrenimi, yapay zeka içinde makinelerin verilerden öğrenmesini sağlayan bir yöntemdir.
- 📊 Veri üretimindeki katlanarak artan artış nedeniyle makine öğrenimi hayati önem taşıyor; daha iyi karar verme ve problem çözme için verilerin yapılandırılmasına, analiz edilmesine ve verilerden içgörü elde edilmesine yardımcı oluyor.
- 🔍 Makine öğrenimi, Arthur Samuel tarafından 1959'da icat edildi, makinelerin açık programlama olmadan öğrenmesini ve deneyimlerden gelişmesini sağlayan, veri analizi yoluyla problem çözmeyi kolaylaştıran bir yapay zeka alt kümesidir.
- 🛠️ Makine öğrenimi algoritmaları, modelleri, tahmin değişkenleri, yanıt değişkenleri, eğitim verileri ve test verileri, makine öğrenimi sürecindeki temel kavramlardır ve tahmine dayalı modeller oluşturmaya ve performanslarını değerlendirmeye yardımcı olur.
- 📝Makine öğrenimi süreci, problemin amacını tanımlamayı, verileri toplayıp hazırlamayı, verileri keşfetmeyi, modeller oluşturmayı, modelleri değerlendirmeyi ve tahminlerde bulunmayı, makine öğrenmesi ile problem çözmeye yapısal bir yaklaşım sağlamayı içerir.
- Keşifsel Veri Analizi (EDA), makine öğrenimi sürecinde bir dedektif olmaya benzer şekilde, verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları anlamada çok önemlidir.
- 📊 Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak, verileri eğitim ve test setlerine bölmeyi, eğitim verilerini kullanarak modeli, kategorik değişkenler için sınıflandırma algoritmaları gibi seçilen bir algoritmayla eğitmeyi içerir.
- 🛠️ Model değerlendirme ve optimizasyon, performansı artırmak için parametre ayarlama ve çapraz doğrulama gibi teknikleri kullanarak test veri setini kullanarak modelin doğruluğunu değerlendirir.
- 🎯 Makine öğreniminin son aşaması, değerlendirilen ve geliştirilen modele dayalı olarak, problem ifadesine bağlı olarak sürekli veya kategorik olarak kategorize edilen çıktılarla tahminler yapmayı içerir.
- 🤖 Makine öğrenimi türleri, her biri farklı metodolojilere ve uygulamalara sahip olan denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenmeyi içerir.
- 🧠 Denetimsiz öğrenme, kalıpları bağımsız olarak tanımlamak ve rehberlik olmadan özellik benzerliğine dayalı kümeler oluşturmak için etiketlenmemiş verilerle modellerin eğitilmesini içerir.
- 🔄 Takviyeli öğrenme, kendi kendini süren arabalar ve AlphaGo gibi oyunlar gibi görevler için çok önemli olan, gerçekleştirilen eylemler için ödülleri veya cezaları gözlemleyerek, deneme yanılma yoluyla öğrenmek için bir ortamda bir aracı kullanır.
- 📊 Makine öğrenimindeki problemler, her biri belirli algoritmalar ve tekniklerle ele alınan regresyon (sürekli çıktı), sınıflandırma (kategorik çıktı) ve kümeleme (benzerliğe dayalı gruplama) türlerine ayrılır.
- 🤖 Sınıflandırma problemleri, KNN gibi algoritmalar veya destek vektör makineleri kullanılarak çözülebilecek bir krediyi onaylama veya reddetme gibi verileri farklı gruplara ayırmayı içerir.
- 🛠️ Kümeleme sorunları, K-means kümeleme gibi algoritmalar kullanılarak çözülebilen, sosyal medya erişimine göre filmleri iyi veya ortalama olarak kategorize etmek gibi verileri farklı kümeler halinde gruplamayı içerir.
- 🧠 Doğrusal regresyon, bağımlı değişkenin sürekli ve bağımsız değişkenlerin sürekli veya ayrık olduğu, bağımsız değişkenlere dayalı sürekli bir bağımlı değişkeni tahmin etmek için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır.
- 💡 Minimum sıcaklığa dayalı maksimum sıcaklık gibi sonuçları tahmin etmek, giriş ve çıkış değişkenleri arasındaki ilişkiyi anlamak için Python kullanılarak doğrusal regresyon pratik olarak gösterilebilir.
- 📊 Veri araştırması ve görselleştirme, makine öğrenimi algoritmalarını uygulamadan önceki önemli adımlardır; değişkenler arasındaki ilişkilerin ve veri kümesinin doğasının anlaşılmasına yardımcı olur.
- 📈 Verilerin eğitim ve test setlerine bölünmesi, model eğitimi için çok önemlidir; verilerin çoğunluğu, modelin tahmin doğruluğunu artırmak için eğitime ayrılır.
- 📉 Doğrusal regresyon modeli, girdi ve çıktı değişkenleri arasındaki ilişkiyi en iyi temsil eden bir çizgiye uyacak şekilde kesişme ve eğim değerlerini hesaplar ve ortalama mutlak hata ve ortalama karesel hata gibi değerlendirme metriklerini kullanarak tahmin doğruluğu değerlendirmesine yardımcı olur.
- 📊 Ortalama mutlak hata, ortalama karesel hata ve kök ortalama karesel hata gibi doğrusal regresyon hatası değerleri, model doğruluğu hakkında fikir verir.
- 🧠 Doğrusal regresyon modelinin verimliliği, parametre ayarlama, daha fazla veri kullanma veya ek tahmin değişkenlerini keşfetme gibi yöntemlerle artırılabilir.
- 📉 Lojistik regresyon, sürekli miktarları tahmin eden doğrusal regresyonun aksine, sonucun kategorik olduğu sınıflandırma görevleri için kullanılır.
- 💡 Lojistik regresyon, olasılığı temsil eden bir sigmoid eğri kullanarak bir sonucun belirli bir sınıfa (örneğin 0 veya 1) düşme olasılığını hesaplar.
- 🌳 Bir sınıflandırma algoritması olan karar ağacı, verileri, her düğümün bir tahmin değişkenini temsil ettiği ve dalların karar yollarını tasvir ettiği ters çevrilmiş bir ağaç yapısı halinde düzenler.
- 🛠️ ID3 algoritması, düğüm bölünmeleri için en iyi nitelikleri seçmek amacıyla entropi ve bilgi kazancından yararlanarak karar ağaçları oluşturmak için kullanılan bir yöntemdir.
- 📊 Bilgi kazanımı, veri kümesini etkili bir şekilde bölümlendiren değişkeni belirlediği ve optimum düğüm bölünmelerine yardımcı olduğu için karar ağacı yapımında çok önemlidir.
- 📈 Bilgi kazancının hesaplanması, karar ağaçlarındaki düğüm bölünmeleri için en iyi niteliklerin seçilmesine, sınıflandırma sürecinin optimize edilmesine yardımcı olur.
- 🌳 Entropi, bir karar ağacı düğümündeki belirsizliğin ölçüsüdür ve ana düğümdeki sonuçların oranı kullanılarak hesaplanır.
- 🧮 Bilgi kazancı, entropideki azalmayı maksimuma çıkarmayı hedefleyerek verileri bölmek için en iyi değişkeni belirler.
- 🛣️ Bir karar ağacı düğümündeki farklı sonuçlar, değişen entropilere yol açarak tahminlerdeki belirsizliği yansıtır.
- 📊 Bilgi kazancı, karar ağacı düğümleri için en bilgilendirici tahmin değişkeninin seçilmesine yardımcı olur.
- 🔍 Rastgele Orman, birden fazla ağacı toplayarak ve aşırı uyumu azaltarak karar ağacının doğruluğunu artırır.
- 🌲 Karar ağaçlarında aşırı uyum, model eğitim verilerini ezberlediğinde ortaya çıkar ve yeni veriler üzerindeki performansı etkiler.
- 🎒 Rastgele Ormanda torbalama, ağaçları veri kümesinin farklı alt kümeleri üzerinde eğiterek çeşitliliği azaltır.
- 🔄 Rastgele Orman, her düğümdeki tahmin değişkenlerini rastgele seçerek model çeşitliliğini artırır.
- 📉 Rastgele Orman, çoğunluk oyu kullanarak birden fazla ağaçtan alınan kararları toplayarak sonuçları tahmin eder.
- 🎯 Önyükleme örneklerinden hariç tutulan torba dışı veriler, Rastgele Orman modelinin doğruluğunu değerlendirmek için kullanılır.
- 🔍 Rastgele orman algoritması, önyükleme veri kümelerini ve rastgele tahmin değişkenlerini kullanarak birden fazla karar ağacı oluşturmayı, ardından bu ağaçları yeni veri noktalarının sonuçlarını tahmin etmek için kullanmayı ve çanta dışı örnekleri kullanarak model doğruluğunu değerlendirmeyi içerir.
- 📊 Naive Bayes algoritması, yordayıcı değişkenlerin bağımsız olduğu varsayımına dayanır, Bayes Teoremini kullanarak koşullu olasılıkları hesaplar ve verileri en yüksek olasılık sonucuna göre sınıflandırır.
- 📏 K En Yakın Komşu (KNN) algoritması, verileri komşu veri noktalarına olan benzerliğe göre sınıflandırır; burada K, en yakın komşuların sayısını temsil eder ve Öklid mesafesi gibi mesafe ölçümleri kullanılır.
- ⚙️ Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritması, optimum hiperdüzlemin sınıflar arasındaki marjı maksimuma çıkardığı hiperdüzlemleri kullanarak verileri ayırır ve çekirdek hilelerini kullanarak doğrusal olmayan verileri işleyebilir.
- 🔍 Destek Vektör Makineleri (SVM), sınıflar arasında bir ayrım marjı bulmak için verileri daha yüksek boyutlarda görselleştirerek sınıflandırmayı kolaylaştırır.
- 📊 Python'un scikit-learn kütüphanesi, Lojistik Regresyon, Karar Ağaçları, KNN ve Naive Bayes gibi sınıflandırma algoritmalarını göstermek için kullanılır.
- 🍎🍊🍋🍏 Meyve etiketleri (elma, mandalina, portakal, limon) içeren veri seti, yordayıcı değişkenlere dayalı sınıflandırma algoritmalarını eğitmek için kullanılır.
- 📈 Kutu grafikleri ve histogramlar gibi görselleştirme, makine öğrenimi için önemli olan veri dağılımını ve korelasyonları anlamaya yardımcı olur.
- 🔀 Veri ekleme, verileri algoritma performansını değerlendirmek için gerekli olan eğitim ve test kümelerine böler.
- 🧮 Verilerin MinMaxScaler kullanılarak ölçeklendirilmesi veya normalleştirilmesi, makine öğrenimi modellerinde farklı ölçeklerdeki değişkenlerin neden olduğu yanlılığı önler.
- 🌲 Karar Ağaçları eğitim verileri üzerinde iyi performans gösterir ancak gereğinden fazla sığabilir; KNN ve Naive Bayes ise sınıflandırma görevleri için umut verici sonuçlar verir.
- 📊 Karışıklık matrisleri, hassasiyet, geri çağırma, F1 puanı ve destek ölçümleri dahil olmak üzere sınıflandırıcı performansına ilişkin bilgi sağlar.
- 🎯 K-mean kümeleme, benzer veri noktalarını kümeler halinde gruplandırır ve genellikle e-Ticaret platformları için hedefli pazarlama gibi uygulamalarda kullanılır.
- 🎯 K-means algoritması, küme sayısının (K) seçilmesini, ağırlık merkezlerinin başlatılmasını ve noktaların en yakın merkez noktasına yinelemeli olarak atanmasını içerir.
- 🔍 K-means algoritması, veri noktalarının ağırlık merkezi mesafelerine göre kümelere atanmasını ve ağırlık merkezlerinin sabit hale gelinceye kadar yinelemeli olarak yeniden hesaplanmasını içerir.
- 📊 Dirsek yöntemi, K'yi hataların karelerinin toplamına göre çizerek ve hatanın aniden azaldığı noktayı belirleyerek optimum küme sayısını (K) belirlemeye yardımcı olur.
- 🖼️ K-means kümeleme, segmentasyon ve sıkıştırma gibi çeşitli görüntü işleme görevlerinde uygulanarak, daha kolay analiz için milyonlarca rengi daha küçük bir kümeye indirir.
- 🤖 Takviyeli öğrenme, bir aracının bir ortamla etkileşime girmesini, deneme yanılma yoluyla ödülleri en üst düzeye çıkarmayı öğrenmesini ve alınan ödüllere göre eylemlerini güncellemesini içerir.
- 🌐 Keşif-kullanım değiş tokuşu, aracıların çevre hakkında daha fazla bilgi edinmek için yeni eylemler keşfetmesi ile ödülleri en üst düzeye çıkarmak için bilinen eylemlerden yararlanma arasında denge kurduğu takviyeli öğrenmede çok önemlidir.
- 🎓 Markov'un Karar Süreci (MDP), takviyeli öğrenmede anahtar bir kavramdır ve çözümleri haritalamak için matematiksel bir çerçeve sağlar. Optimum politika seçimi yoluyla ödülleri en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan eylemler, durumlar, ödüller, politika ve değer gibi parametreleri içerir.
- 🛣️ Pekiştirmeli öğrenmede düğümler arasındaki en kısa yolu bulma gibi problemleri çözmek, durumları, eylemleri, ödülleri ve politikaları tanımlamayı içerir. Amaç, mümkün olan en iyi yaklaşımı seçerek maliyetleri en aza indirmek veya ödülleri en üst düzeye çıkarmaktır.
- 🤔 Takviyeli öğrenmede yararlanma ve keşfetmeyi dengelemek çok önemlidir. Kullanım, bilinen en iyi eylemlerin seçilmesini içerirken, keşif, potansiyel olarak daha iyi seçeneklerin keşfedilmesini içerir. Maliyetlerin geçici olarak artması anlamına gelse bile araştırılması önemlidir.
- 💡 Takviyeli öğrenme yaklaşımları politikaya dayalı, değere dayalı ve eyleme dayalı yöntemleri içerir. Nihai amaç, ödülleri en üst düzeye çıkarmak için aracıyı çevre boyunca etkili bir şekilde yönlendirmektir.
- 🧠 Q-Learning, deneyimlerden öğrenerek en yüksek ödüle sahip durumlara ulaşmayı amaçlayan takviyeli öğrenmede temel bir algoritmadır. Karar almaya rehberlik edecek durumları, eylemleri, ödülleri ve bir Q matrisini tanımlamayı içerir.
- 🎯 Q-Learning'deki Gama parametresi, anlık ödüller ile gelecekteki ödüller arasında dengeyi belirler. Daha yüksek bir Gama değeri, gelecekteki ödülleri daha fazla dikkate almaya yönelir ve en iyi politikayı bulmak için araştırmayı teşvik eder.
- 💡 Q öğrenme, durumları ve eylemleri temsil etmek için bir Q matrisi oluşturmayı, keşif ve kullanım için Gama gibi parametreleri ayarlamayı içerir.
- 🧠 Q öğrenme, ödüllere dayalı olarak eyaletlerdeki mevcut eylemleri belirler ve karar verme için Q matrisini buna göre günceller.
- 🔧 Q öğreniminde eğitim, en iyi politikayı bulmak için yinelemeleri içerir ve eğitimli Q matrisini değerlendirme için yazdırır.
- 📋 Q öğrenmede test yapmak, mevcut bir durumun seçilmesini ve hedef duruma ulaşana kadar eylemlerin yinelenmesini, seçilen yolun değerlendirme için yazdırılmasını içerir.
- 🤖 Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme birbirine bağlı alanlardır; Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme, veriye dayalı sorunları çözmek için algoritmalar sağlayarak yapay zekayı destekler.
- 📉Makine Öğrenmesinin yüksek boyutlu verileri işlemesi ve manuel özellik çıkarımı gerektirmesi gibi sınırlamaları olması Derin Öğrenmenin gelişmesine yol açmıştır.
- 🌐 Derin Öğrenme, beynin karmaşık kalıpları öğrenme ve anlama yeteneğini taklit ederek verilerden otomatik olarak özellikler çıkarır.
- 🧠 Derin Öğrenme, verilerden özellik hiyerarşilerini öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanarak karmaşık model tanıma ve sınıflandırma görevlerini mümkün kılar.
- 💻 Tek katmanlı bir algılayıcı, denetimli öğrenmede, ağırlıklı girdiler, önyargı, toplama ve aktivasyon fonksiyonlarını kullanarak girdi verilerini ayrı sınıflara sınıflandırmak için kullanılan doğrusal bir sınıflandırıcıdır.
- 🔌 Signum, sigmoid, tanh vb. gibi aktivasyon fonksiyonları, giriş eşiklerine göre nöronların ateşlenmesini belirlediklerinden sinir ağlarında önemlidir.
- 🎚️ Sinir ağlarındaki ağırlıklar, nihai çıktıyı tahmin etmede girdilerin önemini belirtirken önyargılar, kesin sonuçlara ulaşmak için aktivasyon fonksiyonunun ayarlanmasına yardımcı olur.
- 📊 Algılayıcılar, hava durumu, arkadaşlık ve ulaşım imkanlarına göre bir partiye katılıp katılmayacağına karar vermeye benzer şekilde çeşitli faktörlerden etkilenen karar verme süreçlerine benzetilebilir.
- 💡 Algılayıcılarda ağırlık ataması çok önemlidir; daha yüksek ağırlıklar, sonuçların tahmin edilmesinde daha fazla önem taşıdığını ve eşiklerin aktivasyon ve karar almayı belirlediğini gösterir.
- 🧠 Tek katmanlı algılayıcılar gizli katmanlardan yoksundur, bu da onların karmaşık sorunları doğrusal olarak ayrılamayan verilerle çözme yeteneklerini sınırlandırır ve çok katmanlı algılayıcıların kullanımını gerektirir.
- 🧬 Derin sinir ağlarını oluşturan çok katmanlı algılayıcılar, giriş ve çıkış katmanları arasında gizli katmanlar içererek karmaşık, doğrusal olmayan verilerin sınıflandırılmasını sağlar.
- 🔄 Denetimli bir öğrenme yöntemi olan geri yayılma, hataları en aza indirecek şekilde çok katmanlı algılayıcılardaki ağırlıkları ayarlar; sinir ağlarının eğitimi ve çıktı hassasiyetinin artırılması için çok önemlidir.
- 🔁 Geri yayılımda kullanılan gradyan iniş, hata hesaplamalarına dayalı olarak ağırlıkları yinelemeli olarak güncelleyerek hataları en aza indirmeyi ve sinir ağı performansını optimize etmeyi amaçlar.
- 🛑 İleri beslemeli ağların önceki çıktılara dayalı sonuçları tahmin etmedeki sınırlamaları, sıralı veri analizi ve geçmiş girdilerin hafızasını gerektiren görevler için tekrarlayan sinir ağlarını gerektirir.
- 🔄 Sıralı veri analizi için tasarlanan tekrarlayan sinir ağları, önceki girdilerden gelen bilgileri tutma yetenekleri nedeniyle zaman serisi analizi, borsalar ve metin tanıma gibi çeşitli alanlarda uygulama alanı bulur.
- 💡 Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), geçmiş bilgi veya girdilere dayalı çıktıları tahmin etmek için çok önemlidir, bu da onları zaman serisi verileri için vazgeçilmez kılar.
- 🏙️ Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler), görüntü işleme, görüntüleri renk kanallarına ayırma ve bunları piksellere eşleme, her pikselle ilişkili değerlerin tanınmasını sağlama açısından hayati öneme sahiptir.
- 🔢 Tamamen bağlantılı ağların kullanılmasının pratik olmaması nedeniyle karmaşık görüntü kümelerinin işlenmesi için CNN'ler gereklidir; bu, aşırı sayıda nöron gerektirerek aşırı uyum sağlamaya neden olur.
- 🧠 CNN'ler, öğrenilebilir ağırlıklara ve önyargılara sahip nöronlardan oluşur; burada bir katmandaki her nöron, bir önceki katmanın yalnızca küçük bir bölgesine bağlanır ve bağlantıları önemli bölgelere odaklayarak aşırı uyumu azaltır.
- 💼 Sinir ağlarını kullanarak hisse senedi fiyat tahmini gibi pratik gösterilere dalmadan önce derin öğrenmenin teorik kavramlarını anlamak çok önemlidir. Video daha derin bir anlayış için ek kaynaklar sunuyor.
- 🔍 Sinir ağlarında eğitim sırasında tahminlerin eğitim verilerinden ayrı olarak bir test seti üzerinde değerlendirilmesi performansın değerlendirilmesine yardımcı olur.
- 📈 Model doğruluğunu artırmak, katmanlar ve nöronlar gibi ağ tasarımını ayarlamayı, bırakma katmanları ve erken durdurma gibi teknikleri kullanmayı ve farklı derin öğrenme modellerini keşfetmeyi içerir.
- 📊 Ortalama karesel hata (MSE), model performansını değerlendirmeye yönelik bir ölçümdür; daha düşük değerler daha yüksek doğruluğu gösterir; Bırakma ve erken durdurma gibi yöntemler model doğruluğunu artırabilir.
- 📉 Metin madenciliği ve doğal dil işleme, her gün üretilen yapılandırılmamış verilerin katlanarak artması nedeniyle hayati önem taşıyor; bu da işletmelerin metin verilerinden içgörü elde etmesine ve değer katmasına olanak tanıyor.
- 🤖 Metin madenciliği, doğal dil işlemeyi (NLP) kapsar; NLP, metin madenciliği içinde metin verilerini analiz etmek ve bunlardan içgörüler elde etmek için bir yöntem olarak hizmet eder.
- 😃 Python'un NaiveBayesClassifier'ını kullanan duygu analizi, film incelemelerini olumlu veya olumsuz olarak doğru bir şekilde sınıflandırarak etkili performans gösterir.
- 🧠 Edureka, Python, makine öğrenimi, grafik modelleme, pekiştirmeli öğrenme, NLP, TensorFlow, PySpark ile derin öğrenme ve daha fazlasını kapsayan 200 saatten fazla etkileşimli eğitim içeren bir Makine Öğrenimi Mühendisi Yüksek Lisans Programı sunmaktadır.
- 📚 Makine Öğrenimi Mühendisi Yüksek Lisans Programı dokuz modül, iki ücretsiz, kişiye özel kurs içerir ve makine öğrenimi mühendisi, yapay zeka mühendisi, veri bilimcisi ve daha fazlası gibi roller için gerekli olan çeşitli konuları kapsar.
- 🛠️ Programdaki her modül, teorik kavramları pekiştirmek, makine öğrenimi ve yapay zeka ilkelerinin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlamak için pratik gösteriler içerir.
Yapay Zekayı çevrimiçi öğrenmek için web siteleri (Ücretsiz ve Ücretli)
Aşağıda çevrimiçi kurslar öğrenmek için en sevdiğim yerlerden bazıları yer alıyor ve bu sitelerde AI, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme konusunda da gerçekten iyi kurslar var!
Udemy'de bu 3 alanın tamamında ayrıntılı ve takip edilmesi kolay çok sayıda kurs bulunmaktadır. Bazı kurslar, kendi Kendi Kendini Sürüşlü Arabanızı oluşturmak ve AI modellerini Doom, Breakout ve benzeri oyunları oynatmak gibi pratik örneklerle Derin Öğrenme, Makine Öğrenimi ve Yapay Zekanın temelleri konusunda size gerçekten yol gösterir. Kaydolmadan önce kurs içeriklerini, derecelendirmeleri ve incelemeleri gözden geçirmek için biraz zaman ayırmanız gerekir. Tüm kurslar Ücretsiz değildir Udemy ancak kurs ücreti diğer online platformlara göre çok daha azdır.
Bu videoyu yaptığım an itibariyle Coursera'da Yapay Zeka'ya özel bir ders bulamadım ancak konuyla ilgili harika bir ders var. Stanford Üniversitesi'nden Makine Öğrenimi, Andrew Ng. Bu kursu almanızı şiddetle tavsiye ediyorum. Kursun Tamamı Ücretsizdir ancak Sertifikaya ihtiyacınız varsa Kayıt sırasında 'Kurs Satın Al'ı seçmeniz gerekir.
Microsoft'un Yapay Zeka konusunda harika bir kursu var: Yapay Zeka için Microsoft Profesyonel Programı bu aynı zamanda tüm temel hususları da kapsar. Yapay Zekaya Giriş, Yapay Zeka için Matematik, Veri ve Analitik, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme, Takviyeli Öğrenme vb. Kapsamı dikkate alarak bu kursu almayı düşünebilirsiniz. Kursun tamamı Ücretsizdir ve yalnızca sertifikayı istiyorsanız Ödeme yapmanız gerekir.
En Beğenilen Yapay Zeka Kursları: Coursera, Harvard Üniversitesi ve Daha Fazlası
Çevrimiçi öğrenmenin yaygınlaşması, internet bağlantısı olan herkesin erişebileceği yüksek kaliteli yapay zeka eğitimini başlattı. Harvard Üniversitesi gibi tanınmış kurumların yanı sıra Coursera gibi çevrimiçi platformlar, hem yeni başlayanlara hem de ileri düzey öğrencilere hitap edecek şekilde tasarlanmış en yüksek puan alan yapay zeka kursları sunmaktadır. Bu programlar, yapay zeka ve makine öğrenimi yeterliliğinin geliştirilmesinde, öğrencileri bu alanda başarılı olmak için gereken bilgilerle donatmada etkilidir.
Makine Öğrenmesine Giriş ve Yapay Zekadaki Rolü
Makine Öğreniminin Temellerini İnceliyoruz
Yapay zekanın önemli bir bileşeni olan makine öğrenimi, makinelerin verilerden öğrenmesini ve zaman içinde gelişmesini sağlamaya odaklanır. Yapay zekanın bu bölümü, bilgisayarların açık programlama olmadan belirli görevleri yerine getirmesini sağlayan algoritmaları ve istatistiksel modelleri içerir. Öğrenciler, makine öğreniminin temellerini anlayarak yapay zeka sistemlerinin nasıl öğrendiğini, büyüdüğünü ve karar verdiğini kavrayabilir.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Arasındaki İlişki
Her ne kadar sıklıkla birbirinin yerine kullanılsa da yapay zeka ve makine öğrenimi eşanlamlı değildir. Yapay zeka, makinelerin görevleri akıllı kabul edilecek şekilde üstlendiği daha geniş bir kavramdır; makine öğrenimi ise verileri ayrıştırmak, ondan öğrenmek ve tahminler veya kararlar almak için algoritmalar uygulayan yapay zekanın bir alt kümesidir. Makine öğrenimi, yapay zekanın yeteneklerini elde etmesinin temel yollarından biri olduğundan, ikisi arasındaki ilişki bütünleyicidir.
Makine Öğreniminin Gerçek Dünya Uygulamaları
Makine öğrenimi uygulamaları çok geniş ve çeşitlidir; Netflix ve Amazon gibi platformlardaki öneri sistemlerinden ChatGPT'deki tahminli metne kadar her şeyi kapsar. Ek olarak, karar verme süreçleri için veri analizinde kullanılması, gelişmiş oyun oynama yapay zekasının geliştirilmesi için takviyeli öğrenme ve gelişmiş bilgisayarlı görüş sistemlerinin geliştirilmesindeki rolü, teknolojinin gerçek dünyadaki öneminin altını çiziyor.
Yapay Zekada Kariyer Oluşturmak: Ücretsiz Çevrimiçi Kurslardan Profesyonel Ustalığa
Ücretsiz Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Kurslarıyla Başlamak
Yapay zeka alanında yeni olanlar için ücretsiz çevrimiçi kurslarla başlamak, yapay zeka ve makine öğrenimine ilişkin temel bir anlayış kazanmanın mükemmel bir yoludur. Bu kurslar, yapay zeka kavramlarına giriş, temel programlama becerileri ve yapay zeka uygulamalarına ilişkin bilgiler sunarak, onları yeni başlayanlar için ideal bir başlangıç noktası haline getiriyor.
Özelleştirilmiş Yapay Zeka Sertifikalarıyla Kariyerinizi Geliştirin
Öğrenciler yapay zeka yolculuklarında ilerledikçe, özel yapay zeka sertifikalarına başvurmak onların kariyer olanaklarını önemli ölçüde artırabilir. Saygın kurumlar ve platformlar tarafından sunulan bu sertifikalar, kişinin yapay zeka, makine öğrenimi ve ilgili teknolojilerdeki uzmanlığını doğrulayarak onları 2024 rekabetçi iş piyasasında öne çıkarıyor.
2024 İş Piyasasında Talep Edilen Yapay Zeka Becerileri
2024 iş piyasası yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi konularında güçlü bir geçmişe sahip adayları tercih etmeye hazırlanıyor. Doğal dil işleme, algoritma geliştirme, sinir ağı tasarımı ve Python gibi programlama dillerinde yeterlilik son derece aranacak. Ek olarak, yapay zeka teknolojilerinin veri analizi, sohbet robotu geliştirme ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için uygulanması konusundaki uzmanlık da talep görecek ve bu da yapay zekanın birçok sektördeki yaygın etkisini yansıtıyor.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
S: Bilgisayar Bilimi Geçmişi Olmadan Yapay Zekayı Öğrenebilir miyim?
Evet, bilgisayar biliminde resmi bir altyapı olmadan yapay zekayı öğrenmek mümkündür. Birçok çevrimiçi yapay zeka kursu, yeni başlayanlar düşünülerek tasarlanmış olup algoritmalar, Python gibi programlama dilleri ve veri bilimi kavramları hakkında temel dersler sunmaktadır. Bu kurslar genellikle temel bilgilerden başlar ve yavaş yavaş daha karmaşık yapay zeka konularına ve uygulamalarına doğru ilerler.
S: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için Hangi Programlama Dillerini Bilmeliyim?
Python, basitliği ve sinir ağları için TensorFlow ve makine öğrenimi için scikit-learn gibi sağladığı geniş kütüphane ve çerçeve ekosistemi nedeniyle yapay zeka ve makine öğrenimi için birincil programlama dili olarak öne çıkıyor. Python bilgisi, veri analizi ve algoritma geliştirme anlayışının yanı sıra yapay zekayı derinlemesine incelemek isteyen herkes için çok önemlidir.
S: Yapay Zeka Konusunda Uzmanlaşmak Ne Kadar Sürer?
Yapay zeka yeterliliğine giden yol, bireyin ön bilgisine, öğrenme hızına ve üzerinde çalışılan yapay zeka kavramlarının karmaşıklığına bağlı olarak değişir. Genellikle kendini işine adamış bir öğrenci, birkaç aylık yoğun bir çalışmayla temel yapay zeka ve makine öğrenimi kavramlarını kavrayabilir. Ancak yapay zekada profesyonel bir ustalık seviyesine ulaşmak, özellikle derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi uzmanlık alanlarında uzun yıllar süren öğrenme ve pratik deneyim gerektirir.
S: Veri bilimi için çevrimiçi en iyi yapay zeka kursları nelerdir?
C: Veri bilimiyle ilgilenenler için Coursera ve edX gibi platformlar, yapay zeka tekniklerini ve makine öğreniminin temellerini içeren kapsamlı çevrimiçi yapay zeka kursları sunuyor. Bu kurslar, büyük verileri analiz etmek için yapay zekayı kullanmak isteyen gelecek vadeden veri bilimcileri için harika bir başlangıç noktası olabilir.
S: Yapay zeka derslerine giriş yoluyla Python programlamayı öğrenebilir miyim?
C: Evet, yapay zekaya giriş derslerinin çoğu, yapay zeka, makine öğrenimi ve veri biliminde kullanılan temel bir araç olduğundan Python programlamayı içerir. Yapay zekaya odaklanan kurslar genellikle öğrencilerin yapay zeka algoritmalarını etkili bir şekilde uygulamalarını sağlamak için Python programlamayı öğretir.
S: Herkes için yapay zeka gibi yeni başlayanlara yönelik çevrimiçi yapay zeka kursları var mı?
C: Kesinlikle, birçok platform yeni başlayanlara yapay zekanın temellerini tanıtmak için tasarlanmış herkese yönelik AI kursları sunuyor. Bu kurslar genellikle önceden deneyim gerektirmez ve yapay zekanın çeşitli sektörlerde nasıl uygulanabileceğini açıklar; bu da onları, makine öğrenimi mühendisi olmak istemeyen ancak yapay zekanın kendi alanlarında nasıl yardımcı olabileceğini anlamak isteyenler için mükemmel kılar.
S: Yapay zeka oluşturma veya yapay zekaya giriş kursunda nelere dikkat etmeliyim?
C: Bir yapay zeka oluşturma veya yapay zekaya giriş kursu ararken yapay zeka ilkeleri, python programlama ve uygulamalı makine öğrenimine kapsamlı bir genel bakış sunan programları arayın. Kurs ayrıca yapay zeka çözümlerinin nasıl geliştirildiğini ve uygulandığını anlamaya yardımcı olmak için Amazon'un Alexa'sı veya kendi kendine sürüş teknolojileri gibi gerçek dünya projelerini veya vaka çalışmalarını da içerebilir.
S: Yapay zekayı öğrenmede büyük veriyi anlamak ne kadar önemli?
C: Yapay zekayı öğrenmede büyük veriyi anlamak çok önemlidir çünkü yapay zeka algoritmaları öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için genellikle büyük veri kümelerine dayanır. Büyük veri kavramlarını yapay zeka teknikleriyle bütünleştiren kurslar, makine öğrenimi ve yapay zeka konularında yetkinleşmeyi hedefleyenler için daha zengin bir öğrenme deneyimi sağlayabilir.
S: Sertifika sunan çevrimiçi ücretsiz yapay zeka kursları var mı?
C: Evet, Coursera for Business ve edX gibi platformlar tarafından sunulan, yapay zeka hakkında bilgi edinebileceğiniz ve bazı durumlarda sertifika kazanabileceğiniz çeşitli ücretsiz yapay zeka kursları bulunmaktadır. Ancak öğrenme materyallerine ücretsiz olarak erişilebilse de bazı platformlar sertifika için ücret talep edebilir.
S: Coursera for Business, ekibimin uygulamalı makine öğrenimi için yapay zeka öğrenmesine nasıl yardımcı olabilir?
C: Coursera for Business, iş ekiplerine özel olarak tasarlanmış çeşitli çevrimiçi yapay zeka kursları sunmaktadır. Bu kurslar, uygulamalı makine öğrenimi, yapay zeka programlama ve yapay zeka çözümleri geliştirmeye odaklanarak yapay zeka becerilerini geliştirmek için tasarlanmıştır. Yapay zeka teknolojilerini operasyonlarına entegre etmek isteyen ekipler için mükemmel bir kaynaktır.
S: Yapay zeka alanında kariyere başlarken seçmem gereken belirli bir odak noktası var mı?
C: Yapay zeka alanında bir kariyere başlarken NLP (Doğal Dil İşleme), robot bilimi veya sağlık hizmetlerinde yapay zeka gibi ilginizi çeken bir alana odaklanmak faydalıdır. Çevrimiçi yapay zeka kurslarına ilişkin geniş bir anlayış çok değerli olsa da, belirli bir alanda uzmanlaşmak sizi iş piyasasında daha rekabetçi hale getirebilir. Ek olarak, ilgi alanınızla ilgili projelerde veya stajlarda uygulamalı deneyim şiddetle tavsiye edilir.
