OgrenmeIzci
Kayıtlı Üye
Yapay zekâ oluşturmanın en doğru yolu, önce çözülecek problemi belirlemek, ardından uygun veri ve modeli seçip modeli eğitmek veya hazır bir modeli uygulamaya bağlamaktır. Sıfırdan büyük bir dil modeli geliştirmek yüksek miktarda veri, güçlü donanım ve uzmanlık gerektirir; çoğu proje için hazır bir modeli kullanmak ya da daha küçük bir modeli belirli bir görev için eğitmek daha uygulanabilirdir.
Bu süreçte veri modelin öğreneceği örnekleri, algoritma öğrenme yöntemini, eğitim ise modelin örneklerden parametrelerini ayarlamasını ifade eder. Modelin başarılı olması yalnızca koduna bağlı değildir. Verinin doğru, yeterli, temsil edici ve hatalardan mümkün olduğunca arındırılmış olması gerekir.
Bu tablo bir kalite garantisi vermez. Hazır model kullanmak geliştirme süresini azaltabilir ancak modelin hatalı, eksik veya bağlama uymayan yanıtlar üretmesini engellemez. Kritik kararlar için doğrulama, sınırlandırma ve insan denetimi gerekir.
Başlangıç için tek bir görev seçin: örneğin destek taleplerini sınıflandırma, belgelerde arama veya kısa metinleri özetleme. Girdi, beklenen çıktı ve kabul edilebilir hata düzeyi netleşmeden model seçmek, gereksiz maliyet ve karmaşık bir uygulama doğurabilir.
Yapay zekâ nasıl çalışır?
Yapay zekâ, girdilerden örüntü öğrenerek tahmin veya karar üreten yazılım sistemidir. Örneğin bir e-posta sınıflandırıcısına daha önce “istenmeyen” ve “normal” olarak etiketlenmiş iletiler verilir. Model, bu örneklerdeki kelime ve yapı ilişkilerini öğrenir; yeni bir e-postayı değerlendirip hangi sınıfa daha yakın olduğunu tahmin eder.Bu süreçte veri modelin öğreneceği örnekleri, algoritma öğrenme yöntemini, eğitim ise modelin örneklerden parametrelerini ayarlamasını ifade eder. Modelin başarılı olması yalnızca koduna bağlı değildir. Verinin doğru, yeterli, temsil edici ve hatalardan mümkün olduğunca arındırılmış olması gerekir.
Hangi yöntem seçilmeli?
Projenin amacı, gereken doğruluk ve sahip olduğunuz veriye göre yaklaşım değişir.| İhtiyaç | Uygun yaklaşım | Ne zaman seçilir? |
|---|---|---|
| Metin üretme veya soru yanıtlama | Hazır dil modeli API’si veya yerel model | Modeli sıfırdan eğitmek gereksizse |
| E-posta, görüntü veya ses sınıflandırma | Hazır modeli uyarlama veya denetimli öğrenme | Etiketlenmiş örnekleriniz varsa |
| Özel ve küçük bir tahmin görevi | Makine öğrenmesi modeli | Girdi ve çıktı açıkça tanımlanabiliyorsa |
| Genel amaçlı büyük dil modeli | Sıfırdan model eğitimi | Büyük veri, donanım ve uzman ekip varsa |
Basit bir yapay zekâ modeli oluşturma
Aşağıdaki örnekte Python ve scikit-learn kullanılarak kısa metinleri “olumlu” veya “olumsuz” olarak sınıflandıran varsayımsal bir model oluşturulur. Ön koşul olarak Python kurulumu vescikit-learn paketi gerekir. Paketi kurmak için terminalde python -m pip install scikit-learn komutunu çalıştırın.- Eğitim verisini hazırlayın. Her metni doğru etiketiyle eşleştirin. Gerçek projede veriyi eğitim ve test bölümlerine ayırın; aynı veya çok benzer örnekleri iki bölüme koymayın.
- Model kodunu bir Python dosyasına kaydedin. Aşağıdaki örnekte metinler sayısal özelliklere dönüştürülür ve lojistik regresyon modeli eğitilir.
Python:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
metinler = [
"ürün çok kaliteli ve kullanışlı",
"hizmetten hiç memnun kalmadım",
"uygulama hızlı çalışıyor",
"sonuç beklediğimden kötü oldu"
]
etiketler = ["olumlu", "olumsuz", "olumlu", "olumsuz"]
vektorleyici = TfidfVectorizer()
X = vektorleyici.fit_transform(metinler)
model = LogisticRegression()
model.fit(X, etiketler)
yeni_metin = ["uygulama gerçekten kullanışlı"]
yeni_X = vektorleyici.transform(yeni_metin)
print(model.predict(yeni_X)[0])- Dosyayı çalıştırın. Terminalde dosyanın bulunduğu klasöre geçip
python dosya_adi.pykomutunu çalıştırın. Çıktı, modelin yeni metni “olumlu” veya “olumsuz” olarak tahmin ettiğini gösterir. - Sonucu test edin. Modelin eğitimde kullanılmamış örneklerle doğruluk, kesinlik ve hatalı sınıflandırma oranını ölçün. Eğitim verisinde yüksek başarı tek başına modelin yeni verilerde başarılı olduğunu kanıtlamaz.
- Modeli uygulamaya bağlayın. Web veya mobil uygulamaya eklemeden önce boş, çok uzun, kötü biçimlendirilmiş ve beklenmeyen girdiler için kurallar belirleyin. Kullanıcı verisi işleniyorsa gizlilik ve erişim denetimlerini ayrıca tasarlayın.
Dil modeli veya sohbet uygulaması oluştururken
Soru-cevap uygulamasında çoğu zaman modelin tamamını sıfırdan eğitmek yerine hazır bir dil modeli kullanılır. Uygulama; kullanıcı sorusunu alır, gerekirse kendi belgelerinden ilgili bilgiyi bulur, modeli bu bağlamla çağırır ve üretilen yanıtı kurallara göre denetler. Modelin belgeye erişmesi, verdiği her bilginin doğru olduğu anlamına gelmez; kaynak kontrolü ve riskli yanıtlar için insan incelemesi gerekir.Başlangıç için tek bir görev seçin: örneğin destek taleplerini sınıflandırma, belgelerde arama veya kısa metinleri özetleme. Girdi, beklenen çıktı ve kabul edilebilir hata düzeyi netleşmeden model seçmek, gereksiz maliyet ve karmaşık bir uygulama doğurabilir.
