Makine Öğrenmesi Nedir?
Makine öğrenmesi kendisine sunulan verileri yapısal işlevler olarak öğrenen ve öğrendiklerini verileri üzerinden tahminler yapan bir algoritma çalışması olarak nitelendirebiliriz. Bu tür algoritmalar diğerlerinin aksine talimatları harfiyen takip etmek yerine örnek girişlerden tahminler ve kararlar gerçekleştirebilen bir model inşa ederek çalışır.
Derin Öğrenme Nedir?
Derin öğrenme, makine öğrenmesinin bir alt alanıdır ve “öğrenme” kavramları benzerlik gösterir. Sırasıyla;
- Model oluşturulur.
- Kullanılmak üzere ilgili veriler ayrılır.
- Bu veriler ile algoritma eğitilir. Yani algoritma öğrenir.
- Hiç görmediği veriler hakkında tahminlerde bulunur.
Derin öğrenme metin, resim, ses gibi birçok farklı alanda uygulanabilmektedir.
Derin öğrenme konusunu biraz daha detaylandıralım. Derin öğrenmedeki ‘derin’ kelimesi, verileri dönüştüren sayısız katmanı ifade etmektedir. Bu mimari, her bir ardışık katmanın modellerle beslenerek aşamalı olarak daha karmaşık kalıpları öğrenmeye çalıştığı bir sistemdir.
Derin öğrenmeyi bu derece güçlü kılan en önemli özellik ise; modele ne kadar çok veri ile beslersek daha iyi tahminler sunar. Diğer öğrenme algoritmalarında verinin hacminin artması algoritmayı “overfitting” yani aşırı öğrenme riski ile karşı karşıya bırakabilir. Aşırı öğrenme modelimizi eğitirken kullanılan verilere aşırı uyum sağlayarak yeni verileri tahminde yetersiz kalması durumudur.
TensorFlow Nedir?
Google tarafından geliştirilen, açık kaynaklı ve derin öğrenme alanında en çok kullanılan kütüphanelerden biridir. Esnek bir yapıya sahiptir böylelikle tek bir API ile platform fark etmeden çalışabilir. Temelde Python kullanılarak geliştirilmiş bir framework olup son zamanlarda Python dilinin yanı sıra C++, Java, C#, R ve Javascript gibi birçok dili desteklemektedir. 2018 yılında yayınlanan TensorFlow.js sayesinde internet tarayıcısı üzerinden yapay zekayla ilgili bir çok işlemi yapmamıza imkan sağlamıştır.
Öğretilebilir Makine (Teachable Machine) Nedir?
İlk versiyonu 2017 yılında yayınlanmış olan ve en kısa tanımı ile makine öğrenimi modelleri oluşturmayı hızlı, kolay ve herkes için erişilebilir olan web tabanlı bir araçtır denebilir. Öğretilebilir makine, web tarayıcımızda yaptığımız modelleri eğitmek ve çalıştırmak için Javascript’te makine öğrenmesi için kullanılan TensorFlow.js kitaplığını kullanmaktadır. Tek bir cümle ile ifade etmek istersek herhangi bir kodlamada yapmadan kendi derin öğrenme modelimizi geliştirmeye imkan sağlar. Bu aracı kullanımı ise oldukça basit :
- Örneklerimizi, modelimizin öğrenmesini istediğimiz sınıf veya kategoriler halinde gruplarız.
- Modelimizi tek bir buton ile eğitip, ardından yeni örnekleri doğru şekilde sınıflandırılıp sınıflandırılmadığını test ederiz.
- Modelimizi siteler, uygulamalar gibi birçok alan için ücretsiz bir şekilde indirebiliriz.
Öğretilebilir makine esnek bir yapıya sahiptir. Bu esnek yapı sayesinde halihazırda olan dosyalarımızı kullanabilir veya o an web kamerası veya mikrofonu kullanarak verilerimizi oluşturabiliriz.
Şu anlık sadece üç model sunmaktadır. Fotoğraf, ses veya poz sınıflandırabiliyoruz. Geliştiriciler yakın zamanda yeni modellerin geleceğini de belirtmektedir.
Öğretebilir makine ile yapılan tüm modeller, Javascript’in çalıştığı her yerde çalışabilen TensorFlow.js modelleridir. Bu nedenle Glitch, P5, js, Node.js gibi araçlar ile verimli çalışabilmektedir.
Siz de kendi yapay zekanızı çok kısa süre de oluşturmak istiyorsanız bu linkten Google Teachable Machine sayfasına gidebilirsiniz. Adım adım kendi modelinizi nasıl geliştireceğinizle ilgili Medium üzerinde bulunan “Google Teachable Machine Türkçe Kılavuz” yazıma buraya tıklayarak ulaşabilirsiniz.
