Yapay zeka uygulamaları dersi, öğrencilere veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka projeleri geliştirme becerileri kazandırır.
Yapay öğrenme, veriden öğrenen bir yapay zekâ alt kümesidir. Verinin miktarı ve niteliği yapay öğrenme sürecinin başarısını etkiler. Yapay öğrenme süreci, veri toplama, veri temizleme, model eğitimi ve model değerlendirme adımlarından oluşur.
Yapay öğrenme sürecinin ilk adımı, problem durumuyla ilgili verinin farklı veri kaynaklarından alınmasıdır. Veri setleri, satırlar ve sütunlardan oluşan tablolardır. Sütunlardan bazıları girdileri (bağımsız değişken) biri de çıktıyı (bağımlı değişken) temsil eder. Veri setindeki satırlar ise örnekleri temsil eder.
Veri setleri her zaman kullanılamaz. İnsan hatalarından veya teknolojik arızalardan dolayı veri setleri içinde tutarsız ve imkânsız veri bulunabilir. Bazı özelliklere ait eksik/kayıp değer/veri (missing value) bulunabilir. Veri setindeki tüm sütunların/özelliklerin kullanılması gerekmeyebilir. Bu durumda bazı özelliklerin seçilmesi gerekebilir. Bazı özellikler üzerinde veri dönüşümü yapmak gerekebilir. Veri setinin eğitim ve test seti olarak bölünmesi de bu aşamada gerçekleştirilir.
Uygun bir algoritma seçilerek veri seti kullanılarak model eğitilir. Algoritmalar, öğrencilerin düşünme biçimi, öğrenme yöntemi veya işlem becerileri olarak düşünülebilir. Nasıl her öğrencinin her derste aynı derecede başarılı olması beklenmezse her algoritmada her problem durumunda, her veri setinde aynı derecede başarılı olmaz.
Yapay öğrenmede oluşturulan modelin başarısını test etmek için Cahit Öğretmen’in öğrencilere yaptığı gibi bir sınav yapılır. Modelin başarısını test etmek için eğitim sırasında kullanılmayan verilerin (örneklerin) olduğu bir veri seti kullanılmalıdır. Test datasında sonuç/çıktı sütunu verilmez.
Yapay öğrenme, veriden öğrenen bir yapay zekâ alt kümesidir. Yapay öğrenme süreci, veri toplama, veri temizleme, model eğitimi ve model değerlendirme adımlarından oluşur. Yapay öğrenme, birçok farklı alanda başarıyla kullanılmaktadır.
Kaynaklar:Yapay öğrenme modelleri, verilerden öğrenerek görevleri yerine getiren algoritmalar sınıfıdır. Denetimli, denetimsiz, yarı denetimli ve pekiştirmeli olmak üzere dört ana öğrenme türü vardır.
Denetimli öğrenme, etiketli veriler kullanılarak bir modelin eğitim almasıdır. Etiketli veriler, girdi verilerinin çıktı değerlerini içerir. Model, etiketli verilerden öğrenerek girdi verilerinden çıktı değerlerini tahmin etmeyi öğrenir.
Denetimsiz öğrenme, etiketsiz veriler kullanılarak bir modelin eğitim almasıdır. Etiketsiz veriler, girdi verilerinin çıktı değerlerini içermez. Model, etiketsiz verilerden öğrenerek girdi verilerindeki örüntüleri keşfeder ve bu örüntüleri kullanarak tahminler yapar.
Yarı denetimli öğrenme, az miktarda etiketli veri ve çok miktarda etiketsiz veri kullanılarak bir modelin eğitim almasıdır. Model, etiketli verilerden öğrenerek girdi verilerinden çıktı değerlerini tahmin etmeyi öğrenir ve etiketsiz verilerden öğrenerek girdi verilerindeki örüntüleri keşfeder.
Pekiştirmeli öğrenme, bir veri seti veya ortam hakkında fazla bilgi sahibi olunmadığı durumlarda kullanılan bir öğrenme türüdür. Pekiştirmeli öğrenme, deneme yanılma ve ödüllendirme ilkelerine göre çalışır. Model, bir görevi yerine getirirken aldığı ödülleri ve cezaları kullanarak en iyi eylemleri öğrenir.
Yapay öğrenme modelleri, çeşitli görevleri yerine getirmek için kullanılan güçlü araçlardır. Bu modeller, verilerden öğrenerek tahminler yapar ve kararlar verir. Yapay öğrenme modelleri, sağlık, finans, perakende, üretim ve ulaşım gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
Keşifsel veri analizi, bir veri setindeki eğilimleri, kalıpları ve ilişkileri keşfetme sürecidir. Orange, keşifsel veri analizi için kullanılabilen güçlü bir araçtır. Bu araç, veri setlerini yüklemeyi, temizlemeyi, analiz etmeyi ve görselleştirmeyi kolaylaştırır.
Orange ile keşifsel veri analizi yapmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:
Orange ile keşifsel veri analizi yaparak veri setiniz hakkında birçok bilgi elde edebilirsiniz. Örneğin, veri setinizdeki eğilimleri, kalıpları ve ilişkileri tespit edebilirsiniz. Ayrıca, veri setinizdeki eksik veya hatalı verileri de belirleyebilirsiniz. Bu bilgileri kullanarak veri setinizi daha iyi anlayabilir ve daha doğru kararlar alabilirsiniz.
Orange, keşifsel veri analizi için kullanılabilecek güçlü bir araçtır. Bu araç, veri setlerini yüklemeyi, temizlemeyi, analiz etmeyi ve görselleştirmeyi kolaylaştırır. Orange ile keşifsel veri analizi yaparak veri setiniz hakkında birçok bilgi elde edebilir ve daha doğru kararlar alabilirsiniz.
Youtube Linki: Orange ile Keşifsel Veri Analizi Diğer Kaynaklar:Keşifsel veri analizi (EDA), verilerdeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmek için kullanılan bir veri analizi türüdür. EDA, verilerin görselleştirilmesi, özet istatistikleri ve diğer istatistiksel yöntemler kullanılarak yapılır.
Veri görselleştirme, verileri grafiksel olarak temsil etme sürecidir. Veri görselleştirme, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri görmeyi kolaylaştırır ve verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar.
Özet istatistikleri, verilerin merkezi eğilimini ve yayılımını ölçmek için kullanılan istatistiklerdir. Özet istatistikleri, verilerin ortalamasını, medyanını, modunu, varyansını ve standart sapmasını içerir.
EDA'da kullanılan diğer istatistiksel yöntemler şunlardır:
EDA, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri keşfetmek için kullanılan bir veri analizi türüdür. EDA, verilerin görselleştirilmesi, özet istatistikleri ve diğer istatistiksel yöntemler kullanılarak yapılır. EDA, verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar ve karar verme süreçlerinde kullanılır.
Keşifsel Veri Analizi (EDA) Nedir? Ne İçin Kullanılır? Keşifsel Veri Analizi ile ilgili Python dersiYapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi alanlarında öğrencilerin temel kavramları öğrenmesini ve uygulamasını sağlayan bir derstir. Öğrenciler, bu derste veri toplama, temizleme, analiz etme ve yorumlama gibi temel adımları öğrenecekler ve bu adımları kullanarak yapay zeka projeleri geliştireceklerdir.
Veri toplama ve temizleme, yapay zeka projelerinin en önemli aşamalarından biridir. Öğrenciler, bu aşamada veri kaynaklarını belirleyecek, verileri toplayacak ve temizleyecektir. Veri temizleme işlemi sırasında eksik ve hatalı veriler ayıklanacak, veriler aynı formata getirilecek ve tutarsızlıklar giderilecektir.
Veri analizi ve yorumlama, yapay zeka projelerinin bir diğer önemli aşamasıdır. Öğrenciler, bu aşamada verileri analiz ederek anlamlı sonuçlar çıkaracak ve bu sonuçları yorumlayacaktır. Veri analizi için çeşitli istatistiksel yöntemler ve araçlar kullanılacaktır.
Öğrenciler, veri toplama, temizleme ve analiz etme adımlarını tamamladıktan sonra yapay zeka projeleri geliştirmeye başlayacaktır. Öğrenciler, bu projelerde çeşitli yapay zeka algoritmalarını kullanarak veri tabanlı kararlar veren sistemler, doğal dil işleme sistemleri ve görüntü tanıma sistemleri gibi uygulamalar geliştireceklerdir.
Yapay Zeka Uygulamaları dersi, öğrencilerin yapay zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi alanlarında temel beceriler kazanmasını sağlayacaktır. Öğrenciler, bu derste öğrendikleri bilgileri kullanarak gerçek dünya sorunlarına çözümler üretebileceklerdir.
Yapay Zeka Uygulamaları Dersi İçin YouTube Videosu Yapay Zeka Uygulamaları Dersi İçin Coursera Kursu