Yapay zeka>Veri bilimi çalışmalarının programlamasında en çok kullanılan Pandas kütüphanesinin en temel ve çok kullanılan ifadelerini bir yerde topladım. Etkileşimli olsun diye Google Colab kullandım. Böylece kodların sonuçlarını gözlemleyebilirsiniz. “Open in Playground” da açarak kodlarda değişiklik yapabilir, farklı olasılıkları test edebilirsiniz. https://lnkd.in/eRMZUVf
Tensorflow.js ve YOLO ile Browser’da çalışan (Web’de) nesne tanıma uygulamalarını geliştirebiliyorsunuz. Daha önceki paylaşımlarımda da bir kaç örnek vermiştim. Bir tane de aşağıda paylaşıyorum.
YOLO v3 ve Tiny YOLO v1, v2, v3 ile çalışabilen bir uygulama. 43 MB lık modeli yüklememe rağmen oldukça iyi sonuçlar veriyor. Altını çiziyorum uygulama Browser’da çalışıyor. Demosu şu linkte:
Kodları:
Yapay zeka>Derin öğrenme programlaması için Google Colaboratory (https://lnkd.in/erd2xmv harika imkanlar sunuyor. Üstelik online.
Eğer makine öğrenmesi>Derin öğrenme programlaması yapıyorsanız ve henüz tanışmadıysanız hemen inceleyin derim. Tanımlı çalışmada eğer bir veri seti veya farklı dosyalarla çalışacaksanız, sol tarafta “File” sekmesinde geçici olarak dosyalarınızı saklayabiliyorsunuz, ancak oturumu kapatınca bu dosyalar siliniyor (bunun için başlangıçta uyarı veriyor).
Eğer dosyalarınızla sürekli online çalışmak istiyorsanız, Google Drive’ınızda saklayıp orayı adres gösterebilirsiniz. Aşağıdaki video bunu nasıl yapacağınızı anlatıyor.
from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/gdrive’)
komutlarını çalıştırınca size bir link verecek, oraya tıklayın, bu linkte Google hesabınızdan izinler vermeniz gerekecek, izinlerden sonra bir “key” oluşturacak, bu “key” i arabirimden girdikten sonra artık Gdrive dosyalarınıza erişebilirsiniz. Yol tanımının nasıl yapılacağı da video da gösteriliyor.
Günümüz yapay zeka uygulamalarında çok yük kapasiteli donanımlara ihtiyaç duyulmuyor. Bununla ilgili daha önceden bir kaç paylaşımda bulunmuştum :
Yine buna benzer bir uygulama örneği, bu sefer Raspberry Pi ile nesne tanıma uygulaması:
Yapay Zeka>Makine Öğrenmesi>Derin Öğrenme teknolojilerini öğrenirken, müzik,film veya alışveriş listeniz için önerilerin bu kadar harika olmasını Pisagor (MÖ 570 — MÖ 495), Öklid (MÖ 330–275) ‘e borçlu olduğumuzu anlayabiliyorsanız, Siri’nin, türevdeki zincir kuralı olmadan Siri olamayacağını biliyorsanız, bir sinir ağındaki ağırlıkları hesaplamak için gerekli iterasyon kodlarını yazabiliyorsanız, standardizasyon, normalizasyonu yapabilecek kadar veriyle oynayabiliyor ve bunun bazı durumlar için ne kadar vazgeçilmez olduğunu kavrayabiliyorsanız doğru yoldasınız demektir.
Benim “Çocuklar için Kodlama” kitabımı da konuştuk. Aşağıda özetini verdiğim söyleşinin tamamına şu linklerden ulaşabilirsiniz:
Söyleşide bahsettiğim aitimejournal gazetesiyle yaptığım söyleşi: https://lnkd.in/eRSHEKq
Oğlumla yaptığım yapay zeka çalışmalarını anlattığım makaleler: https://lnkd.in/e7U35W6
Microsoft, IBM, Amazon vb. Cognitive servisler sayesinde Yapay Zeka uygulamalarını geliştirmek oldukça basit bir hale geldi.
İşte Microsoft Cognitive Servis ile geliştirilmiş sesi yazıya, yazıyı sese çeviren bir uygulama örneği. (Mikrofondaki sesim maalesef kötü çıkmış ama neyse ki yazıya çevriliyor :)
İlki Python, ikincisi ise JavaScript ile geliştirilen uygulamalar. (Sesi yazıya çevirenin bir Web uygulaması olduğuna dikkatinizi çekerim).
Örnekleri resmi dokümantasyonlarında bulabilirsiniz.
Pandas, Python programlama dili için yüksek performanslı, kullanımı kolay veri yapıları ve veri analizi araçları sağlayan açık kaynaklı, bir kütüphanedir. Yapay zeka çalışmalarında da (https://lnkd.in/egi_i6m) yaygın olarak kullanılır.
Dokümantasyonu son derece sade ve iyi düzenlenmiştir öğrenmek için bence başka bir kaynağa veya kitaba gerek yok:
Bu kütüphaneyle hızlı bir şekilde çalışmaya başlamak için “10 minutes to pandas” bölümü de son derece pratik ve faydalı:
Yapay zeka, programlama teknolojileri ile çalışanlar veya öğrenenler için “terminal”, “komut satırı” ile çalışmak kaçınılmazdır. Terminal ara birimi her zamankinden daha önemli hale geldi. Buradaki paylaşımlarımda da terminal veya komut satırı komutlarının öğretiminin son derece gerekli olduğunu ve yukarıdaki teknolojileri öğrenenlerin mutlaka bilmesi gerektiğini vurguluyorum.
Kendi öğrencilerime de mutlaka öğretiyorum.
Microsoft buna yönelik yeni bir aracı aylar önce duyurdu: “Windows Terminal” Halen “Perivew” sürümünde olan bu aracı “Microsoft Store” dan indirip test edebilirsiniz. Windows Terminal’in özelliği aynı anda hem “PowerShell”, hem windows komut satırı hem de Ubuntu terminal ara birimlerini bir arada sunması.
Son güncellemede de “Azure Cloud Shell” eklediler. Görsel pek çok düzenlemenin de yapılabildiği “Windows Terminal” geliştiriciler arasında şimdiden oldukça büyük bir ilgi gördü.