Bugün Kendi Yapay Zeka Sisteminizi Oluşturmak İçin Adım Adım Yöntemler

Tanıtım

AI veya Yapay Zeka, özellikle onu çevreleyen tüm yutturmaca göz önüne alındığında, teknoloji dünyasında sıcak bir konudur. Tüm bu yutturmaca göz önüne alındığında, bir yapay zekanın nasıl oluşturulacağı gibi temel soruları yanıtlamak zorunlu hale geliyor . Veya bir yapay zeka sistemi nasıl kurulur ? Yapay Zeka teriminin temel bir anlayışını oluşturmaya yardımcı olmak için bu soruların her ikisini de teknik olmayan, anlaşılması kolay bir dilde tartışıyor ve açıklıyor olacağız.

AI oluşturma adımları

Durumun özüne dalmadan önce, bir AI sistemi kurmanın geleneksel programlamadan çok farklı olduğunu anlamak eşit derecede önemlidir, çünkü AI yazılımda otomatik olarak iyileştirmeler yapma eğilimindedir.

Ayrıca, bir AI sistemi yapmanın veya inşa etmenin sadece maliyetinin değil, aynı zamanda karmaşıklığının da düştüğünü kavramak zorunludur. Bir örnek, ürün açıklamasını veri kümesi olarak kullanarak katalogdaki ürünleri otomatik olarak sınıflandıran, AI ile çalışması kolay bir Amazon Machine Learning'dir.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Eğitimi Öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Aşağıda, bir AI sisteminin nasıl oluşturulacağına ilişkin adımlar listelenmiştir:

1. Sorun Tanımlama

Sağlam bir yapay zeka sistemi oluşturmanın ilk adımı, eldeki sorunu belirlemektir. “Hangi sonuç isteniyor?” gibi sorular sorun. ve “burada çözülmeye çalışılan sorun nedir?” Akılda tutulması gereken bir diğer şey, AI'nın her derde deva olmadığıdır. Sadece sorunları çözmek için kullanılabilecek bir araçtır. AI ile ilgili belirli bir sorunu çözmek için birçok farklı teknik kullanılabilir.

2. Verilerin Hazırlanması

Kullanılan algoritmaya karşılık gelen uzun kod satırlarının, herhangi bir ses AI sisteminin omurgası olduğu düşünülebilir. Gerçekte, öyle değil. Veriler, herhangi bir AI araç setinin çok önemli bir parçasıdır. Veri bilimcisi için zamanın %80'den fazlasını tek bir kod satırı bile yazmadan önce verileri temizlemek , kontrol etmek, düzenlemek ve kullanıma uygun hale getirmek için harcaması normaldir.

Bu nedenle herhangi bir model çalıştırılmadan önce veriler tutarsızlıklara karşı kontrol edilmeli, etiketler eklenmeli, kronolojik bir sıra tanımlanmalıdır vb. Genel olarak, verilere ne kadar çok mesaj verilirse, eldeki sorunu çözme olasılığının o kadar yüksek olduğu bilinmektedir.

Temel olarak yapılandırılmış ve yapılandırılmamış olmak üzere iki tür veri vardır.

• Yapılandırılmış veri : Tutarlı kalmasını sağlamak için sabit bir formata sahip verilere yapılandırılmış veri denir.
• Yapılandırılmamış veriler: Görüntüler, ses dosyaları vb. gibi sabit bir formatı olmayan her türlü veri yapılandırılmamış veri olarak sınıflandırılır.

Hakkında bilgi edinin: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

3. Algoritma Seçme

Şimdi bir AI sistemi oluşturmanın özü veya en iyi kısmı geliyor. Teknik ayrıntılara fazla girmeden, bir AI sistemi oluşturmak için bilinmesi gereken birkaç temel şey var. Algoritma, öğrenme türüne bağlı olarak aldığı şekli değiştirebilir. Aşağıda listelendiği gibi, öğrenmenin başlıca iki yolu vardır:

• Denetimli Öğrenme : Adından da anlaşılacağı gibi, denetimli öğrenme, makineye, test veri setinde gerekli sonuçları sağlamak için kendisini eğiteceği bir veri seti verilmesini içerir. Şimdi, SVM (Destek Vektör Makinesi) , Lojistik Regresyon, Rastgele Orman oluşturma, saf Bayes Sınıflandırması vb. gibi birkaç denetimli öğrenme algoritması mevcuttur. Denetimli sınıflandırma öğrenmesini anlamanın mükemmel bir yolu, nihai hedefimizin olup olmadığını bilmek olacaktır. Belirli bir kredi hakkında fikir edinmek için, özellikle de aradığımız bilgi kredinin temerrüde düşme olasılığı ise.

Öte yandan , amacımız bir değer elde etmek olsaydı, regresyon tipi denetimli öğrenme kullanılacaktı. Bu durumda değer, kredinin temerrüde düşmesi durumunda kaybedilebilecek miktar olabilir.

• Denetimsiz Öğrenme: Bu öğrenme türü, algoritma türleri nedeniyle denetimli öğrenmeden farklıdır. Bu kategoriler, algoritmanın nesneleri gruplandırmaya çalıştığı kümeleme olarak sınıflandırılabilir ; nesneler arasındaki bağlantıları bulmayı sevdiği ilişkilendirme; ve gürültüyü azaltmak için değişkenlerin sayısını azalttığı boyutsallık azaltma.

4. Algoritmaların eğitimi

Modelin doğruluğunu sağlamak için çok önemli bir adım, seçilen algoritmayı eğitmektir. Bu nedenle, bir algoritma seçtikten sonra, algoritmayı eğitmek, AI sistemini oluşturmanın bir sonraki mantıklı adımıdır. Model doğruluğuna ilişkin standart metrikler veya uluslararası eşikler bulunmamakla birlikte, seçilen çerçeve içinde bir doğruluk düzeyini korumak hala önemlidir.

Eğitim ve yeniden eğitim, çalışan bir AI sistemi oluşturmanın anahtarıdır, çünkü istenen doğruluğa ulaşılmaması durumunda algoritmayı yeniden eğitmek zorunda kalabilirsiniz.

5. AI için en iyi dili seçme

Dil seçimi söz konusu olduğunda aralarından seçim yapabileceğiniz çeşitli seçeneklerimiz var; kodu yazmaya ve yapay zeka sistemlerimizi oluşturmaya karar veriyoruz. Klasik C++, java ve python ve R gibi daha modern diller gibi birçok dil var. Python ve R, yapay zeka sistemleri oluşturmak için kod yazmak için açık ara en popüler seçenekler.

Seçimin arkasındaki mantık basittir. Hem R hem de python, modellerini oluşturmak için kullanılabilecek kapsamlı makine öğrenimi kitaplıklarına sahiptir. İyi bir kütüphane setine sahip olmak, algoritmaları yazmak için daha az zaman harcayacağı ve aslında AI modelini oluşturmaya daha fazla zaman harcayacağı anlamına gelir. Python'daki NTLK veya doğal dil araç seti kitaplığı, kullanıcılara her şeyi sıfırdan yazmasını sağlamak yerine önceden yazılmış koda erişim sağlayan kullanışlı bir kitaplıktır.

6. Platform Seçimi

İhtiyacınız olan her şeyi ayrı ayrı satın almak yerine, AI sistemlerinizi oluşturmak için gereken tüm hizmetleri sağlayan platformu seçmek çok önemlidir. Hizmet olarak makine öğrenimi gibi hazır platformlar, makine öğreniminin yaygınlaşmasına yardımcı olmak için çok önemli ve kullanışlı bir yapı olmuştur.

Bu platformlar, makine öğrenimi sürecini kolaylaştırmak ve modellerin oluşturulmasını kolaylaştırmak için oluşturulmuştur. Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow vb. gibi popüler platformlar, veri ön işleme, model eğitimi ve değerlendirme tahmini gibi konularda kullanıcıya yardımcı olur.

Çözüm

AI veya yapay zeka alanı, oradaki birçok geliştirici için çok fazla kapsam gösterir. Ancak bu teknoloji henüz başlangıç ​​aşamasında. Bununla birlikte, AI alanı çok hızlı bir oranda gelişiyor ve yakın gelecekte, AI'nın çok karmaşık görevleri yapmaya devam etmesi büyük bir olasılık. Böylece yapay zeka nasıl oluşturulur , yapay zeka sistemi nasıl kurulur gibi soruların yanıtları alınır . her zamankinden daha önemli hale geliyor.

Tutkunuz varsa ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın 400+ saat öğrenim, pratik oturumlar, iş yardımı ve çok daha fazlasını sunan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede PG Diplomasını alabilirsiniz.