blog posts

Makine öğreniminin alt kategorileri

Yeni yeteneklerin yaratılmasına yol açan makine öğreniminin geliştirilmesine ek olarak, makine öğrenimi alanında da belirli bir kariyere ilgi duyanlar için her biri uzmanlaşmış ve özel bir alan sağlayan alt kategorilerimiz bulunmaktadır. yapay zeka.

 

 

Nöral ağlar

Sinir ağları, insanların nasıl öğrendiğine benzer şekilde, bilgileri sınıflandırarak bilgisayarlara düşünme ve öğrenme gücünü öğretmek için entegre edilmiştir. Yazılım, sinir ağlarını kullanarak, örneğin görüntüleri tanımayı öğrenebilir. Makineler aynı zamanda girdi verilerini yüksek doğrulukla tahmin edebilir ve bunlara dayalı kararlar alabilir.

 

 

Doğal Dil İşleme (NLP)

bilgisayarlar ve (doğal) insan dilleri arasındaki etkileşimi ele alan geniş bilgisayar bilimi ve yapay zeka alanındaki önemli alt alanlardan biridir; Dolayısıyla doğal dil işlemenin insan-bilgisayar iletişimine odaklandığı söylenebilir. Doğal dil işleme, makinelere insan dilini anlama yeteneği verir. Bu yetenek ilerledikçe makineler, insan izleyicilerinin anlayacağı şekilde yanıt vermeyi öğrenecek. Gelecekte, bu sorun tüm bilgisayarlarla etkileşim şeklimizi önemli ölçüde değiştirebilir.

 

 

derin öğrenme

akıllı otomasyonun ileri teknolojisidir ve karar verme sorunlarını çözmek için makine öğrenimi araçlarına ve bunların uzantılarına odaklanır. Derin öğrenme ile veriler sinir ağları aracılığıyla işlenir ve insanlar olarak düşündüğümüz şekilde yaklaşır. Derin öğrenme, insanın karar verme sürecini taklit eden sonuçlar üretmek için resimlere, metinlere ve konuşmaya uygulanabilir.

 

 

Şu anda yapay zeka kullanan sektörler

Webinar veya web ortamında gerçekleştirilen online seminerler sırasında izleyicilerden çok sayıda soru, hâlihazırda yapay zeka kullanan şirketler ve neden yetenekli yapay zeka profesyonellerini işe aldıklarına yönelikti. Cevap, yapay zekanın birçok farklı türde uygulamada ve birçok farklı endüstride kullanılmasıdır.

Sürücüsüz veya sürücüsüz araba, muhtemelen yapay zeka kullanımının en bilinen ürünüdür. Kestirimci bakım, onarımların ne zaman gerekli olacağını tahmin eden yapay zekanın bir başka parçasıdır ve bu nedenle önleyici tedbirler alınabilir ve bu da muazzam maliyet tasarruflarına yol açar. Tren planlaması gibi ulaşımda da yapay zeka kullanılıyor. Ek olarak yapay zeka, Snap sürücülerinin rotalarda gezinmesine yardımcı olur. Akıllı şehirler, tüketimi azaltmak, suçu azaltmak ve güvenliği artırmak için yapay zekayı kullanır. Şu anda yapay zeka uygulamaları sayısızdır ve bunlara her geçen gün eklenmektedir.

IBM, Amazon, Microsoft ve Accenture gibi büyük markalar zaten yapay zekayı kullanıyor ve tümü yenilik yaratmak için makine öğrenimini büyük ölçekte uyguladı. Gelecekte, giderek daha fazla endüstri, iş piyasasında muazzam bir büyüme sağlamak için yapay zekayı ve makine öğrenimini kullanacak. Ancak Van Loon, yapay zeka veya makine öğrenimi ile çalışmak için büyük bir şirkette çalışmanız gerekmediğine dikkat çekiyor. Ulaşımdan üretime, enerjiden tarıma ve finansa kadar her türlü sektör bu teknolojiye doğru ilerliyor.

 

 

Yapay zekaya nasıl başlanır?

Bu kariyer alanı ilginizi çekiyor ve nereden başlayacağınızı merak ediyorsanız, Van Leeuwen üç farklı kariyer türü için öğrenme yollarını açıklıyor: alanda yeni olan kişiler, programcılar ve halihazırda bu alanda olanlar. Bilim.

Ayrıca, farklı mesleklerin ve endüstrilerin farklı beceri setleri gerektirdiğine, ancak yapay zeka alanında çalışan tüm insanların, gereken matematik ve bilgisayar becerilerinden bahsetmeden önce mükemmel iletişim becerilerine sahip olması gerektiğine dikkat çekiyor.

Van Leeuwen, bu alanda yeni olanların matematikle başlamalarını ve makine öğrenimiyle ilgili tüm dersleri almalarını öneriyor. Ayrıca, bir kişi yapay zekada ustalaşmak istiyorsa, C++ programlama gibi programlama becerilerinin yanı sıra güçlü bilgisayar becerilerine de sahip olmalıdır.

ve algoritmalar hakkında bilgi edinin. Ayrıca bu eğitimi genel iş bilgisi ile desteklemelisiniz. En önemlisi, aldığınız herhangi bir eğitimin pratik olduğundan emin olun.

Artık bir programcıysanız ve yapay zeka alanına girmek istiyorsanız doğrudan algoritmalara girip kodlamaya başlayabilirsiniz.

Van Leeuwen’e göre, yapay zeka alanında daha ileri gitmek isteyen bir veri analisti veya bilim adamı olan bir kişinin programlama becerilerini öğrenmesi gerekir. Veri biliminden makine öğrenimine giden köprüyü geçmek için verileri nasıl inceleyeceğinizi bilmeniz gerekir. Ayrıca iyi iletişim becerilerine ve iş bilgisine sahip olmalısınız ve modelleme ve görselleştirme konusunda iyi olmalısınız. Van Leeuwen, bir veri bilimcinin ne yapmayı sevdiklerini anlayarak başlaması ve ardından makine öğrenimi çalışmaları için buna odaklanması gerektiğini belirtiyor.

Nereden başlarsanız başlayın, kariyeriniz boyunca öğrenmeyi ve daha fazla bilgi edinmeyi planlayın. Van Leeuwen’in dediği gibi, AI öğrenmeyi asla bırakmaz, siz de yapmamalısınız.

 

Narayanan, Simplilearn’ün uygulamalı, uygulamalı öğrenmeyi vurgulayan eğitim sağlayarak başlangıçtan çok ileri düzeye kadar bir öğrenme yolu sunduğuna dikkat çekiyor.

Günümüzün en popüler öğrenme dillerinden biri, birçok uygulama için kullanılan C#’dır. C#’ta makine öğreniminin gücünden yararlanmak için Microsoft, tüm temel makine öğrenimi yeteneklerini sağlayan ML.NET adlı bir paket oluşturmuştur.

 

 

ML.NET, aşağıdaki özelliklere sahip açık kaynaklı, platformlar arası bir makine öğrenimi çerçevesidir:

 

Bu çerçeve, .Net geliştiricileri için oluşturulmuştur. C# veya F# ve ML.net becerilerinizi herhangi bir .Net uygulamasında kullanabilirsiniz.
ML.NET, Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) gibi özellikler ve makine öğrenimini uygulama yazılımınıza entegre etmeyi daha da kolaylaştıran ML.NET CLI ve ML.NET modelleme gibi araçlar içerir.
Çerçeve ve ekosistem oldukça genişletilebilir olduğundan, bu alanda Tensorflow ve diğerleri gibi diğer popüler kitaplıkları bulabilirsiniz.
Son olarak, bu çerçeve güvenilir, özel ve kanıtlanmıştır. Böyle bir çerçevenin program içinde çalışması ve her şeyin kendi programınızla olması anlamında.
ML.NET sürüm geçmişi

ML.NET, Microsoft tarafından ilk olarak Mayıs 2018’de genel sürüm için tanıtıldı. Ancak Microsoft son yıllarda Bing Ads, Office, Windows, Azure vb. bazı ürünlerinde ML.net teknolojisini dahili olarak kullanmıştır. Mayıs 2018’de ML.Net’in ilk halka açık sürümünün ardından Microsoft, her ay yeni bir sürüm yayınladı ve sonunda 6 Kasım 2019’da Microsoft, ML.Net sürüm 1.4’ü yayınladı.

Bu çerçevenin ilk kararlı sürümü olan sürüm 1.0, 2019’da Build’te (geliştiriciler konferansı) tanıtıldı.

Bu sürüm, bir Model Oluşturucu aracının ve AutoML (Otomatik Makine Öğrenimi) işlevselliğinin eklenmesini içeriyordu. Derleme 1.3.1, Tensorflow için bir C# bağlayıcısı ve veritabanında modellemeye izin veren bir veritabanı açıcı kullanan derin sinir ağı eğitiminin bir önizlemesini sunar. Önizleme 1.4.0, ARM işlemcilerde ML.NET puanlaması ve Windows ve Linux için GPU ile derin sinir ağı eğitimi ekledi.

Mevcut sürüm 1.4’tür. Öncelikle, yine .NET Framework üzerinde çalışan en az .NET Core 3.0 ML.NET’in kurulu olduğundan emin olun. ML.NET’in şu anda 64 bit işlemcide çalışması gerektiğini unutmayın.

ML.NET 1.4 önizlemesi, veritabanı açıcının yeni bir özelliğini sunar. Bu önizleme, ilişkisel veritabanlarına karşı doğrudan eğitime izin veren yerel bir veritabanı açıcı sunar. SQL Server, Azure SQL Veritabanı, Oracle, SQLite, PostgreSQL vb. her tür ilişkisel veritabanı yönetim sistemini (RDBMS) kullanabilirsiniz.

Ayrıca, bu sürüm “derin sinir ağlarını yeniden eğiterek görüntü sınıflandırması (önizleme)” özelliklerini tanıttı. Bu, ML.NET ile yerel DNN aktarım öğrenimini sağlayan ve ilk üst düzey senaryo olarak görüntü sınıflandırmasını hedefleyen yeni bir özelliktir. Bu şekilde, örneğin, kendi görüntülerinizle ML.NET API’sinden bir TensorFlow modelinin yerel eğitimini kullanarak kendi özel görüntü sınıflandırıcı modelinizi oluşturabilirsiniz.

 

 

ML.NET ne için kullanılır?

ML.NET, .NET geliştiricileri için bir makine öğrenimi çerçevesidir; Özel makine öğrenimi kalıplarını .NET uygulamanıza entegre etmek için ME.NET’i kullanabilirsiniz. Ek olarak, duygu analizi, fiyat tahmini, ürün tavsiyesi, satış tahmini, görüntü sınıflandırma, nesne tanıma ve daha birçok senaryo için ML.NET’i kullanabilirsiniz.

 

 

Avantajlar

ML.Net’in ana avantajları aşağıdadır.

ML.Net, büyük hacimli veri kümelerini kontrol edebilir ve ardından bu verilere, eğilimlere ve olası modellere dayalı sonuçlar sağlayabilir.

Veri analizi için bu süreç tamamen otomatik olarak yapılır ve ML.Net projelerinin uygulanması sırasında hiçbir insan etkileşimine ihtiyaç duyulmaz.

Veri örneklem büyüklüğü açısından deneyim arttıkça ML.Net’te yazılan algoritma daha doğru ve kaliteli hale gelmektedir.

ML.Net algoritmaları veri yönetimi için oldukça verimlidir. Bu algoritmalar çok boyutlu ve çok tiplidir.

ML.Net tabanlı uygulamaların kavramları çok geniştir. ML.Net uygulamalarını sağlık, pazarlama, satış vb. herhangi bir sektörde müşteri ihtiyaçlarını veya seçimlerini analiz etmek için kullanabiliriz.

 

 

ML.NET’i yükleyin

Projeniz için ML.NET kullanmak istiyorsanız, en az .NET Core 3.0’a sahip olmalısınız, bu nedenle önceden bilgisayarınızda kurulu olduğundan emin olun. Bilmeniz gereken başka bir şey de ML.NET’in 64 bit işlemci üzerinde çalışması gerektiğidir. Bu nedenle, .NET Core projenizi oluştururken bunu aklınızda bulundurduğunuzdan emin olun.

 

Paket yönetim konsolu ile ML.NET’i yüklemek çok basittir. Tek yapmanız gereken aşağıdaki komutu kullanmak:

Yükleme Paketi Microsoft.ML

Bu, .NET Core CLI ile de gerçekleştirilebilir. Bu yöntemi kullanmak ve ardından şu komutu çalıştırmak istiyorsanız, .NET Core SDK’nın kurulu olduğundan emin olun:

dotnet ekleme paketi Microsoft.ML

Alternatif olarak, Visual Studio NuGet Paketini Yönet seçeneğini kullanabilirsiniz:

 

 

Bundan sonra, Microsoft.ML’yi arayın ve kurun.

 

 

Nasıl kullanacağınıza bağlı olarak Microsoft.ML.ImageAnalytics, Microsoft.ML.TensorFlow veya Microsoft.ML.OnnxTransformer gibi bazı ek paketleri kurmanız gerekebilir.

Artık ML.NET çerçevesini kullanarak kendi modelinizi oluşturmaya hazırsınız.