Kabul ederek, https://binyaprak.com/ dışındaki bir üçüncü tarafça sağlanan bir hizmete erişeceksiniz.

    5 dakika okuma süresi (955 kelime)

    Yapay Zeka & TensorFlow

    Açık kaynaklı yapay zeka platformu TensorFlow'u derinlemesine ele aldık. Geleceğin dünyasına koşar adım ilerlerken yazımızın ufuk açıcı olması dileğiyle!

    Yapay Zeka & TensorFlow

    Açık kaynaklı yapay zeka platformu TensorFlow'u derinlemesine ele aldık. Geleceğin dünyasına koşar adım ilerlerken yazımızın ufuk açıcı olması dileğiyle!

    Günümüzde ivme kazanan teknoloji sektörü, özellikle yapay zeka alanına ve araştırmalarına doğru emin adımlarla ilerlemektedir. Derin öğrenme, yapay sinir ağları, büyük veri ve görüntü işleme gündelik hayatımızda önemli bir yer almış olup teknoloji alanındaki bilgilere erişimi de bir hayli kolaylaştırmıştır. Öyle ki, yıllardır tartışma konusu olan, üzerinde çeşitli teoriler üretilen ve bilim dünyasını ikiye bölmüş olan yapay zeka; adeta geleceğin teknolojisi. Birçokları yapay zekanın insanlığın sonu olduğunu veyahut insanlığın makinelere evrildiğini düşünürken diğer kısmı ise bu teorileri "hayal ürünü"nden fazlası olarak görmüyor.

    Yapay Zeka Nedir? 

    Peki, yapay zeka nedir ve neye benzer? Yapay zeka, yeni doğmuş bir bebeğe benzetilebilir. Yeni doğmuş bir bebeğin çevresinde olanlar hakkında pek bir fikri yoktur, etrafını keşfetmeye ve öğrenmeye çalışır. Aslında yapay zeka da tıpkı bebekler gibi dünyayı sıfırdan keşfeder, yaptığı hatalardan öğrenir ve kendini bu deneyimlerle geliştirir. Kısaca yapay zeka, insanlar gibi düşünmeye ve onların eylemlerini taklit etmeye programlanmış makine zekasını ifade etmektedir. Başka bir deyişle, yapay zeka ilk olarak bilgisayarlara bağımsız akıl yürütme yeteneği vererek bilgisayarları daha kullanışlı hale getirmek amacıyla icat edilmiştir. Yapay zekayı bir bütün olarak ele aldığımızda birçok alanı içerisinde barındırmaktadır: makine öğrenimi, sinir ağları, doğal dil işleme, görüntü işleme…

    Yapay zekanın alt dallarından olan yapay sinir ağları, doğal dil işleme, örüntü tanıma ve bulanık sistemlerin neler olduğunu inceleyelim. Yapay sinir ağları insan beynini taklit etmeye çalışan bilgisayar sistemleridir. İnsan beyninin öğrenme sürecinin matematiksel olarak modellenmesi ile öğrenme, hatırlama ve genelleme gibi öğrenme sürecinin bir parçası olan yetenekler bilgisayarlarla yapılmaya çalışılmıştır. Doğal dil işleme ise Türkçe, İngilizce, Fransızca gibi günlük hayatımızda konuştuğumuz dilleri analiz etmeyi, gruplandırmayı ve bir nevi makinenin dilleri anlamasını sağlamayı amaçlayan bir yapay zeka alt dalıdır. İnsan beyninin, hayatı örüntüler şeklinde algıladığını biliyor muydunuz? Yapay zekanın bir başka alt dalı olan örüntü tanıma alanında yapılan çalışmalar yapay zekanın nesneleri tanıması, konuşma/konuşmacı tanıma gibi konuları kapsamaktadır. Bulanık sistemler ise hayatın 0'lardan ve 1'lerden oluşmadığı, hayatta ara değerlerin de olabileceği ilkesiyle oluşmuştur. Görülebileceği üzere tüm alt dallarda aslında insan beynini taklit etme hedeflenmektedir.

    Etraflıca bakıldığında yapay zeka, makinelerin görevlerini akıllıca yerine getirebilmesini sağlarken makine öğrenimi, makinelerin deneyim yoluyla ve verilerden öğrenme yoluyla çeşitli görevleri yerine getirmesine ve zaman içinde verimliliği arttırmasına odaklanan yapay zeka dalıdır. Derin öğrenme ise karar vermede kullanılan veri setleri ve birden fazla katmanla beynin işleyişini taklit etmeyi amaçlayan makine öğrenimi yöntemidir. Kısacası yapay zeka, gerçek hayatta karşılaşılan sorunları çözmek için makine öğrenimi, derin öğrenme ve diğer teknikleri kullanır.

    Yapay zeka karmaşık bir disiplin olmasına rağmen, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin gelişimiyle birlikte veri akış grafik modellerinin oluşturulmasına olanak sağlayan açık kaynaklı yapay zeka platformu TensorFlow'un büyümesine katkıda bulunmuştur. TensorFlow; yapılması güç olan veri edinme, modelleri eğitme, tahmin sunma ve gelecekteki sonuçları iyileştirme süreçlerini çarpıcı bir ölçüde kolaylaştırmıştır.

    TensorFlow Nedir? 

    TensorFlow, öncelikli olarak derin öğrenme uygulamaları ve makine öğrenimi için Google tarafından 2012 yılında geliştirilmiş uçtan uca açık kaynaklı bir kütüphanedir. Makine öğrenimi ile derin öğrenme modellerinin ve algoritmalarının bir araya getirilmesiyle yapay zeka sistemlerinin anlaşılması ve kullanılması kolaylaşmaktadır. TensorFlow; Python ve JavaScript kullanarak bulut üzerinden modeller geliştirir, eğitir ve yine bulut üzerinden dağıtmak için bir iş akışı koleksiyonu sağlar. Ayrıca görüntü tanıma, kelime yerleştirme, tekrarlayan sinir ağları, makine çevirisi için diziden diziye modeller, doğal dil işleme ve PDE (kısmi diferansiyel denklem) tabanlı simülasyonlar için derin sinir ağlarını eğitebilmekte ve çalıştırabilmektedir.

    Neden TensorFlow? 

    Resim1:  Yıllara ve aylara göre en popüler makine öğrenmesi kütüphaneleri grafiği

    Resim 1'de de görüldüğü üzere Tensorflow diğer derin öğrenme kütüphanelerine göre daha çok rağbet görmektedir. Bu kütüphanenin daha çok tercih edilmesinin birincil sebebi kod geliştirmeyi kolaylaştırmasıdır. Hazır API'ler sayesinde kullanıcıların zaman alıcı kodları yeniden yazmak için enerjilerini ve zamanlarını harcamalarına gerek kalmaz. Başka bir avantajı ise yapay zekanın eğitim sürecini hızlandırmasıdır. Bunlara ek olarak, programdaki hata olasılığını da en az yüzde elli oranında azaltır.

    Yapay zekanın eğitimi, hesaplamanın büyük bir kısmının gittiği yerdir ve ortaya çıkabilecek problemleri çözebilmek için eğitim süreci birçok kez tekrarlanır. Süreçte yüksek kaynak tüketimi olması nedeniyle dağıtık hesaplamaya ihtiyaç duyulur. Büyük miktarda verinin işlenmesi gerektiğinde, TensorFlow kodu dağıtılmış bir şekilde çalıştırıldığında bu süreci kolaylaştırır. Ayrıca TensorFlow, geliştirmeyi çok daha hızlı hale getiren C ++ ve Python API'leri ile de entegrasyona sahiptir.

    Detaylı bilgi için simplilearn.com'a göz atabilirsiniz.

    Dağıtık hesaplama bilişim biliminde dağıtık sistemleri inceleyen bir bilim dalıdır. Dağıtık sistem birden fazla otomatik bilgisayarın bir ağ üzerindeki iletişimidir. Ağdaki bilgisayarlar belirli bir hedefe ulaşmak için birbirleriyle etkileşim içerisindedirler. Dağıtık sistemi çalıştıran bilgisayar programına "dağıtık program" denir. Bu tür programları yazma işlemine "dağıtık programlama" adı verilir.

    Dağıtık hesaplama deyince aklımıza ne gelmeli? Wikipedia'daki tanımına göre

    Peki nereden başlanmalı: Hello,TensorFlow  

    Geleceğin teknolojisi olarak gördüğümüz makine öğrenmesine başlamanın en doğru yolunun Tensorflow eğitiminden geçeceğini düşünüyoruz. Galatasaray Üniversitesi Google Developer Students Club olarak biz de öğrencilerimiz başta olmak üzere, gönüllü olan herkes kendini bu sektöre hazırlasın ve kendisine yepyeni, fırsatlar dolu kapılar açsın istedik. Bu amaç doğrultusunda ücretsiz olarak gerçekleşeceğimiz sertifikalı "Hello, Tensorflow" eğitim kampımızı düzenliyoruz! Başvuruları 1 Mart'ta açılan kampımızda, 15-31 Mart arasında toplamda 9 ders olacak ve kampımız çeşitli AI TALKS etkinliklerimizle renklenecektir. Bu kapsamda yapılacak kampımızda; Tensorflow kütüphanelerini tanımış, makine öğrenmesine giden yolda sağlam bir adım atmış, yapay zekanın farklı sektörlerdeki yerini ve etkisini tartışmış ve bu sırada da bu sektördeki uzman insanları tanımış olacağız.

    Daha fazla detay için web sitemizi ziyaret edin: https://dscgsu.live/kamp-tensorflow

    Etkinliğe başvuru formu: https://forms.gle/WND8sqGPPUsuuCcN6

    NOT: Kampımıza katılım için en az orta düzey Python programlama dili bilmeniz beklenmektedir.

    Yazarlar & Katkıda Bulunanlar:

    DSC Galatasaray Üniversitesi Proje Hazırlama ekibinden;

    Ece Yücer

    Bengü Yurdakul

    Elif Ergüneş

    Beste Şengül

    Ayrıca Sıla Dönmez'e de yardımları için teşekkür ederiz. 

     

    Yorum

    Zaten Hesabınız Varsa Buradan Oturum Açın
    Henüz bir yorum yapılmamış. İlk yorum yapan siz olun

    Kabul ederek, https://binyaprak.com/ dışındaki bir üçüncü tarafça sağlanan bir hizmete erişeceksiniz.

    © 2021 BinYaprak. Tüm Hakları Saklıdır.
    Bir TurkishWIN girişimidir.