Python ile Yapay Zeka: Eğitim Rehberi Temelden Uzmanlığa

Python ile Yapay Zeka: Geleceği Şekillendiren Kodların Gücü

Python ile Yapay Zeka: Eğitim Rehberi Temelden Uzmanlığa

Giriş

Teknolojinin bugünkü evriminde yapay zeka (YZ) ve Python, birbirini tamamlayan iki dev unsur olarak öne çıkmaktadır. Yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri algılama, anlama, öğrenme ve problem çözme yeteneklerini kazanmasını sağlarken; Python, sade sözdizimi, zengin kütüphane desteği ve güçlü toplulukuyla bu sistemlerin geliştirilmesinde temel rol oynar.

Bu makalede, Python ile yapay zeka projelerinin nasıl oluşturulabileceğini; temel kavramlardan başlayıp, makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme, görüntü işleme gibi alanlarda örnek uygulamalara, etik tartışmalara ve geleceğin vizyonuna kadar geniş bir perspektifte ele alacağız. Aynı zamanda makale, SEO uyumlu yapı, başlıklandırmalar, anahtar kelime yerleşimi ve iç linkleme stratejileri kullanılarak arama motorlarında üst sıralarda yer almayı hedeflemektedir.

Makalenin ana bölümleri şu şekilde özetlenebilir:

1. Yapay Zeka Nedir? Temel Kavramlar

2. Python’un Yapay Zeka İçin Sağladığı Avantajlar

3. Makine Öğrenmesi Temelleri

4. Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

5. Doğal Dil İşleme (NLP)

6. Python Kütüphaneleri: scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch

7. Görüntü İşleme ve Bilgisayarla Görme

8. Uygulamalı Python AI Projeleri ve Örnek Çalışmalar

9. Yapay Zeka Projelerinde Etik ve Gelecek Vizyonu

10. SEO Uyumlu İpuçları, Sıkça Sorulan Sorular (SSS) ve Sonuç

1. Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, bilgisayar sistemlerinin insan benzeri zeka işlevlerini (öğrenme, anlama, problem çözme, karar verme) gerçekleştirmesi için geliştirilen algoritmalar ve teknikler bütünüdür. Modern YZ uygulamaları, makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayarla görme gibi alt dalları içerir.

1.1 Yapay Zekanın Tarihçesi

• 1956 – Dartmouth Konferansı: “Yapay Zeka” teriminin ilk kez kullanılmasıyla alanın temelleri atıldı.

• 1980-1990: Erken dönem yapay zeka sistemleri; kural tabanlı ve istatistiksel yöntemler kullanılarak geliştirildi.

• 2000 ve Sonrası: Artan hesaplama gücü, büyük veri ve Python gibi modern programlama dillerinin yükselişiyle yapay zeka uygulamaları hızla yaygınlaştı.

• Günümüz: Derin öğrenme algoritmaları, otonom araçlardan sağlık hizmetlerine, finans sektöründen müşteri hizmetlerine kadar pek çok alanda devrim yaratmaktadır.

1.2 Yapay Zekanın Alt Dalları ve Uygulama Alanları

Makine Öğrenmesi (ML):

Veri üzerinden örüntüleri öğrenip, tahminlerde bulunan algoritmaların bütünüdür. Regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi teknikler bu kategoride yer alır.

Derin Öğrenme (DL):

Çok katmanlı sinir ağları kullanılarak, daha karmaşık problemlerin çözülmesini sağlayan modern bir alt daldır. Görüntü tanıma, ses tanıma ve metin analizi gibi alanlarda kullanılır.

Doğal Dil İşleme (NLP):

Bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi üzerine çalışmalar içerir. Chatbot’lar, metin sınıflandırması ve çeviri sistemleri NLP uygulamalarına örnektir.

Bilgisayarla Görme:

Görüntü ve video verilerinden anlam çıkarmak için kullanılan tekniklerdir. Yüz tanıma, nesne tespiti, ve otomatik etiketleme gibi uygulamaları içerir.

Otomatik Karar Verme Sistemleri:

Veriye dayalı öngörüler yapıp, otomatik kararlar alabilen sistemlerdir. Tavsiye sistemleri ve öngörücü modellemeler bu kategoridedir.

1.3 Temel Kavramlar

• Veri (Data): Yapay zeka projelerinin temel yapıtaşıdır. Kaliteli veriler, modelin başarısını doğrudan etkiler.

• Özellik (Feature): Ham veriden çıkarılan, modelin öğrenmesi için anlamlı bileşenlerdir.

• Model: Belirli bir problemin çözümü için eğitilmiş algoritmanın somut halidir.

• Eğitim (Training): Modelin veri seti kullanılarak parametre ayarlamalarının yapıldığı süreçtir.

• Test ve Doğrulama (Testing & Validation): Eğitim sırasında elde edilen modelin yeni veriler üzerinde test edilerek performansının ölçülmesidir.

Bu temel bilgileri kavrayarak, yapay zeka sistemlerinin nasıl oluşturulduğunu ve hangi prensiplere dayandığını anlayabiliriz.

2. Python’un Yapay Zeka İçin Sağladığı Avantajlar

Python, yapay zeka geliştirme dünyasında adeta devrim yaratmıştır. Bu bölümde, Python’un neden tercih edildiğini, sunduğu pratik faydaları ve güçlü ekosistemini inceleyeceğiz.

2.1 Kolay Öğrenilebilirlik ve Hızlı Prototipleme

Python, basit ve anlaşılır sözdizimi sayesinde hem yeni başlayanlar hem de deneyimli geliştiriciler için ideal bir dildir. Aşağıdaki noktalar, Python’un kullanım kolaylığını öne çıkarır:

• Okunabilir Kod: Python kodları, okunabilirlik üzerine kuruludur. Kod blokları, girinti yöntemiyle belirlenir; bu sayede kod yapısı net ve anlaşılır hale gelir.

• Hızlı Yazım: Az satır kodla, işlevsel uygulamalar geliştirilebilir. Bu durum, fikirlerin hızla prototip haline getirilmesinde büyük rol oynar.

• Dinamik Tip Ataması: Python’daki dinamik tip atamaları, veri türleri konusunda esneklik sağlar. Geliştiriciler, veri tiplerini önceden tanımlamak zorunda kalmadan çalışabilir.

Örneğin, basit bir makine öğrenmesi prototipi oluşturmak için gereken kod miktarı, diğer dillere kıyasla oldukça kısadır:

python

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Basit örnek veri oluşturma
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])

# Model oluşturma ve eğitme
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

print("Model Katsayısı:", model.coef_)
print("Model Sabiti:", model.intercept_)

Bu kısa örnek, Python’un ne kadar hızlı bir şekilde makine öğrenmesi modelleri oluşturmanıza olanak tanıdığını gözler önüne seriyor.

2.2 Zengin Kütüphane Ekosistemi

Python, yapay zeka ve veri bilimi uygulamaları için sayısız kütüphane sunar. İşte öne çıkan bazıları:

• NumPy ve Pandas: Veri işleme, sayısal hesaplamalar ve veri analizinde temel araçlardır. NumPy, matris işlemleri için optimize edilmiş bir yapı sunarken, Pandas ise tablolar halinde verilerin yönetilmesini kolaylaştırır.

• Matplotlib ve Seaborn: Veri görselleştirme konusunda güçlü kütüphanelerdir. Bu araçlar sayesinde, analiz sonuçlarınızı grafiklerle destekleyebilir ve verilerinizi daha anlaşılır hale getirebilirsiniz.

• Scikit-learn: Makine öğrenmesi uygulamalarında yaygın olarak kullanılan, denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarını içeren kapsamlı bir kütüphanedir.

• TensorFlow, Keras ve PyTorch: Derin öğrenme modelleri geliştirmek için kullanılan bu kütüphaneler, sinir ağı modellerini oluşturma, eğitim ve değerlendirme süreçlerini büyük ölçüde basitleştirir. TensorFlow ve Keras, Google ve diğer endüstri devleri tarafından desteklenirken, PyTorch dinamik yapı ve esnekliği ile araştırma topluluklarında popülerdir.

• NLTK, spaCy, Gensim: Doğal dil işleme (NLP) uygulamaları için vazgeçilmez kütüphanelerdir. Bu kütüphaneler, metin analizi, dil modeli oluşturma ve metin sınıflandırması gibi görevlerde kullanılır.

Bu kütüphanelerin zengin ekosistemi, Python’u yapay zeka alanında en çok tercih edilen dil haline getiriyor. Her biri, belirli bir problem alanına özel optimize edilmiş fonksiyonlar ve araçlar sunar, böylece projeleriniz daha çabuk hayata geçirilebilir.

2.3 Güçlü Topluluk Desteği

Python’un başarısının arkasında, dünya çapında milyonlarca geliştiricinin katkısı bulunmaktadır. Bu güçlü topluluk desteği şu avantajları sağlar:

• Sürekli Güncellemeler ve İyileştirmeler: Python ve onun kütüphaneleri sürekli geliştirilmektedir. Hatalar hızla düzeltilir ve yeni özellikler eklenir.

• Kapsamlı Dokümantasyon ve Eğitim Kaynakları: İnternet üzerinde Python ile ilgili milyonlarca eğitim materyali, video ders, makale ve forum bulunmaktadır. Bu sayede sorunlarınıza çözüm bulmak ve yeni teknikleri öğrenmek kolaylaşır.

• Açık Kaynak Projeler: GitHub gibi platformlarda, yapay zeka ile ilgili binlerce açık kaynak proje bulunur. Bu projeler, ilham kaynağı olarak kullanılabilir ve doğrudan projelerinizde uygulamaya konulabilir.

• Konferanslar ve Toplantılar: Python ve yapay zeka konularında düzenlenen konferanslar, seminerler ve meetup etkinlikleri, geliştiricilerin bilgi alışverişinde bulunmalarını ve networking yapmalarını destekler.

Bu nedenlerle, Python ile çalışan bir geliştirici, sürekli destek ve en güncel teknolojik trendlerle donatılmış bir ekosisteme sahip olur.

2.4 Hızlı Prototipleme ve Esneklik

Python’un esnek yapısı ve dinamik tip sistemi, projenizin geliştirme sürecini hızlandırır:

• Prototipleme: Fikirlerin hızlıca kodlanması ve test edilmesi, özellikle başlangıç aşamasında büyük avantaj sağlar. Yeni bir model veya algoritmayı denemek, Python ile dakikalar içinde gerçekleştirilebilir.

• Entegrasyon: Python, diğer programlama dilleri ve sistemlerle entegrasyon konusunda büyük esneklik sunar. API’ler, veri tabanları ve üçüncü taraf hizmetlerle sorunsuz bir şekilde çalışabilir.

• Platform Bağımsızlığı: Python, Windows, Linux ve macOS gibi çeşitli işletim sistemlerinde sorunsuz çalışır. Bu, projelerinizi farklı ortamlarda kolayca geliştirebilmenize olanak tanır.

Örneğin, bir makine öğrenmesi modelini geliştirip, daha sonra bu modeli bir web uygulamasına entegre etmek, Python’un sağladığı esneklik sayesinde oldukça basittir. Flask veya Django gibi web çerçeveleri, modelinizi dağıtım aşamasında destekler ve pratik bir çözüm sunar.

2.5 Zengin Veri İşleme ve Analiz Yeteneği

Veri, yapay zeka projelerinin temelidir ve Python bu konuda da son derece yetkindir. Pandas kütüphanesi, veri setlerini okuma, temizleme, filtreleme, dönüştürme ve analiz etme işlemlerinde öne çıkar:

• Veri Manipülasyonu: CSV, Excel, SQL ve JSON gibi çeşitli formatlardaki verilerin kolayca içe aktarılması ve işlenmesi.

• Veri Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphaneler ile verilerin görselleştirilmesi, trend analizleri ve sonuçların grafiksel olarak sunulması.

• İstatistiksel Analiz: NumPy ve SciPy, büyük veri setleri üzerinde sayısal ve istatistiksel hesaplamaları hızlıca gerçekleştirmenize olanak tanır.

Bu yetenekler, Python’u veri biliminde ve yapay zekada vazgeçilmez bir araç haline getirir. Büyük veri setleri ile çalışırken, Python’un sunduğu araçlar, verinin anlamlı hale getirilmesini sağlar ve modeli besleyecek doğru bilgilerin çıkarılmasına yardımcı olur.

2.6 Uygulama Örneği: Veri Analizi ve Görselleştirme

Aşağıda, Pandas ve Matplotlib kullanılarak gerçekleştirilen basit bir veri analizi örneği yer almaktadır:

python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Örnek veri seti oluşturma
data = {
    'Ay': ['Ocak', 'Şubat', 'Mart', 'Nisan', 'Mayıs', 'Haziran'],
    'Satış': [1500, 2000, 1800, 2200, 2400, 2100]
}

df = pd.DataFrame(data)

# Veri görselleştirme
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Ay'], df['Satış'], marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.title('Aylar Bazında Satış Performansı')
plt.xlabel('Ay')
plt.ylabel('Satış Tutarı')
plt.grid(True)
plt.show()

Bu örnek, Python’un veri işleme ve görselleştirme yeteneklerinin ne kadar güçlü olduğunu göstermektedir. Verilerin hızlıca analiz edilmesi ve grafiklerle desteklenmesi, projelerin daha anlaşılır ve etkileyici sunulmasına olanak tanır.

2.7 Python ile Yapay Zeka Geliştirme Sürecinde Entegre Çalışma

Prototiplemeden üretime geçiş sürecinde, Python’un esnekliği ve çok yönlülüğü projelerin farklı aşamalarında büyük avantaj sağlar:

• Geliştirme Aşaması: Hızlı prototipleme, model eğitimi ve doğrulama için Python ideal bir ortam sunar.

• Dağıtım Aşaması: Flask, Django gibi web çerçeveleri ile geliştirdiğiniz modelleri bir web uygulamasına entegre edebilir ve API’ler aracılığıyla servis edebilirsiniz.

• Bakım ve Güncelleme: Python ekosistemi, modüler yapısı sayesinde, projelerin bakımını ve güncellenmesini kolaylaştırır.

Özetle, Python’un yapay zeka geliştirme konusundaki avantajları; kolay öğrenilebilirlik, zengin kütüphane desteği, güçlü topluluk, veri işleme yetenekleri ve hızlı prototipleme olanakları üzerine kuruludur. Bu özellikler, Python’u hem akademik hem de endüstriyel ölçekte yapay zeka projelerinde tercih edilen ana dil haline getirmiştir.

3. Makine Öğrenmesi Temelleri

Makine öğrenmesi (ML), yapay zekanın en önemli alt dallarından biri olup, bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenerek gelecekteki olayları tahmin etmesini sağlar. Bu bölümde, makine öğrenmesinin temel kavramları, adımları ve kullanılan yaygın algoritmalar detaylıca incelenecektir.

3.1 Veri Toplama ve Ön İşleme

Veri, makine öğrenmesi modellerinin en önemli yapıtaşıdır. Modelin başarısı büyük ölçüde verinin kalitesine bağlıdır. Bu yüzden veri toplama aşaması, aşağıdaki adımları içermelidir:

• Veri Toplama: Hedef uygulamadan veya açık kaynaklardan veriler elde edilir. Python’da veri toplamak için Pandas, CSV, JSON gibi modüller kullanılır.

• Veri Temizleme: Eksik verilerin tamamlanması, yanlış veya aykırı verilerin düzeltilmesi, verinin normalize edilmesi gibi işlemleri kapsar.

• Veri Dönüşümü: Ham verinin modelin eğitilmesine uygun hale getirilmesi gerekir. Bu aşamada; ölçeklendirme, kategorik verilerin kodlanması, özellik çıkarımı (feature extraction) gibi teknikler uygulanır.

Örneğin, Pandas kullanarak bir veri setini okuma ve temel temizleme işlemi şu şekilde yapılabilir:

python

import pandas as pd

# Veri setini CSV dosyasından okuma
data = pd.read_csv('veri_seti.csv')

# Eksik değerleri kontrol etme
print(data.isnull().sum())

# Eksik değerleri ortalama ile doldurma (sayısal veriler için)
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# Kategorik verileri one-hot encoding ile dönüştürme
data = pd.get_dummies(data, drop_first=True)

print(data.head())

3.2 Özellik Mühendisliği (Feature Engineering)

Özellik mühendisliği, ham veriden modelin öğrenebileceği anlamlı özellikleri çıkarmak ve dönüştürmektir. Bu süreç şu adımları içerir:

• Özellik Seçimi (Feature Selection): Modelin doğruluğunu artırmak amacıyla en anlamlı özelliklerin belirlenmesi.

• Özellik Dönüşümü (Feature Transformation): Veriyi daha uygun hale getirmek için ölçeklendirme, normalizasyon gibi işlemler uygulanır.

• Yeni Özellik Üretimi (Feature Extraction): Var olan verilerden yeni ve etkili özellikler oluşturulabilir. Örneğin, tarih bilgisinden gün, ay, yıl gibi ayrı sütunlar türetilebilir.

Doğru özellik mühendisliği, modelin genel başarısını ve performansını önemli ölçüde artırır.

3.3 Model Seçimi ve Eğitimi

Makine öğrenmesinde doğru modeli seçmek, probleme bağlı olarak değişiklik gösterir. En yaygın kullanılan algoritmalardan bazıları şunlardır:

• Lineer Regresyon: Sürekli değer tahmini için kullanılır.

• Lojistik Regresyon: İkili sınıflandırma problemleri için temel bir algoritmadır.

• Karar Ağaçları (Decision Trees): Veriyi hiyerarşik olarak sınıflandırma yeteneğine sahiptir.

• Destek Vektör Makineleri (SVM): Hem sınıflandırma hem de regresyon problemlerinde güçlü sonuçlar verir.

• K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors – KNN): Basit ve etkili sınıflandırma algoritmalarından biridir.

• Random Forest: Birden çok karar ağacının birleşimiyle hata oranını düşüren topluluk (ensemble) yöntemidir.

Model seçimi yapıldıktan sonra, eğitim aşamasına geçilir. Bu aşamada model, eğitilen veri seti üzerinde öğrenme algoritmaları ile parametre ayarlamaları yapar.

3.4 Model Değerlendirme

Eğitim sürecinin ardından modelin başarısını ölçmek için çeşitli metrikler kullanılır. En yaygın ölçütlerden bazıları şunlardır:

• Doğruluk (Accuracy): Tüm tahminlerin ne kadar doğru olduğunun ölçüsüdür.

• Kesinlik (Precision): Pozitif tahminlerin ne kadarının gerçekten pozitif olduğunu gösterir.

• Duyarlılık (Recall): Gerçek pozitiflerin ne kadarının doğru tahmin edildiğini belirtir.

• F1 Skoru: Kesinlik ve duyarlılığın harmonik ortalamasıdır.

• AUC-ROC: Modelin sınıflandırma performansını ölçen eğri altında kalan alan (Area Under Curve) metriğidir.

Çapraz doğrulama (cross-validation) yöntemleri, modelin farklı veri setlerinde de test edilip genel performansının ölçülmesine olanak tanır.

3.5 Uygulama Örneği: Basit Bir Lineer Regresyon Modeli

Aşağıda, scikit-learn kütüphanesi kullanılarak oluşturulmuş basit bir lineer regresyon örneği yer almaktadır:

python

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Örnek veri oluşturma
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])  # Gerçek değerler

# Eğitim ve test veri setlerine bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Model oluşturma ve eğitme
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Tahmin yapma
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("Model Katsayısı:", model.coef_)
print("Model Sabiti:", model.intercept_)
print("Ortalama Kare Hata:", mse)

Bu örnek, veri setinin hazırlanmasından modelin eğitilmesine, tahmin yapılmasına ve model performansının değerlendirilmesine kadar temel adımları göstermektedir.

3.6 Model İyileştirme ve Hiperparametre Ayarlamaları

Eğitilen modelin performansını artırmak için hiperparametre ayarlamaları yapmak önemlidir. Bu aşamada; grid search, random search gibi yöntemler kullanılarak modelin en iyi performansa ulaşması sağlanabilir.

• Grid Search: Belirli hiperparametre kombinasyonları denenerek en iyi sonuç bulunur.

• Random Search: Rastgele seçilen hiperparametre kombinasyonları test edilerek optimize edilir.

• Cross-Validation: Modelin farklı veri alt kümelerinde test edilerek genel performansı ölçülür.

Bu süreç, modelin genelleme yeteneğini artırır ve overfitting (aşırı öğrenme) riskini azaltır.

Bu bölümde, makine öğrenmesinin temel aşamalarını, veri işleme, model seçimi, eğitim, değerlendirme ve iyileştirme süreçlerini detaylandırdık. Makine öğrenmesi, yapay zekanın temel yapıtaşı olarak, doğru veri ve algoritmalar kullanıldığında büyük sonuçlar elde etmenize olanak tanır.

4. Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağlarını temel alan ve büyük veri setleri üzerinde karmaşık problemleri çözmek için kullanılan modern yapay zeka tekniklerinin merkezinde yer alır. Bu bölümde, derin öğrenmenin temel prensipleri, sinir ağı yapılandırmaları, kullanılan popüler kütüphaneler, eğitim süreçleri, model mimarileri ve uygulama örnekleri detaylı şekilde anlatılmaktadır.

4.1 Derin Öğrenmenin Temelleri

Derin öğrenme, yapay sinir ağlarının (Artificial Neural Networks, ANN) gelişmiş bir versiyonudur. Geleneksel yapay sinir ağları, birkaç katmandan oluşurken; derin öğrenme modellerinde onlarca hatta yüzlerce gizli katman yer alabilir. Bu derin yapı, sinir ağlarının veri içindeki karmaşık örüntüleri öğrenmesini sağlar.

• Girdi Katmanı: Modelin ilk katmanı, ham verinin modele aktarılmasından sorumludur.

• Gizli Katmanlar: Bir ya da birden fazla gizli katman, verinin anlamlı özelliklere ayrıştırılmasını sağlar. Her katmanda yer alan nöronlar, kendilerine gelen veriyi belirli ağırlıklarla işler.

• Çıkış Katmanı: Modelin son katmanı, nihai tahminleri veya sınıflandırmaları üretir.

Derin öğrenmenin başarısının sırrı, bu katmanlar arasındaki non-lineer dönüşümlerdir. Aktivasyon fonksiyonları (örneğin ReLU, Sigmoid, Tanh) kullanılarak her katmanın çıktısı belirlenir ve bu sayede model, karmaşık ilişkileri ifade edebilir.

4.2 Sinir Ağlarının Temel Yapıları ve Mimarileri

Derin öğrenme modelleri, farklı problem tiplerine göre çeşitli mimariler kullanır:

• Tam Bağlantılı Sinir Ağları (Fully Connected / Dense Networks): Her nöron, bir sonraki katmandaki tüm nöronlara bağlıdır. Genelde sınıflandırma ve regresyon problemlerinde ilk denemeler için kullanılır.

• Konvolüsyonel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN): Görüntü işleme ve bilgisayarla görme uygulamalarında yaygındır. CNN’ler, konvolüsyon katmanları ile görüntüdeki yerel özellikleri otomatik olarak çıkarır.

• Tekrarlayan Sinir Ağları (Recurrent Neural Networks – RNN): Zaman serisi, dil modelleme gibi ardışık veri problemlerinde kullanılır. Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM) ve Gated Recurrent Unit (GRU) gibi yapılar RNN’lerin ileri versiyonlarıdır.

• Otoenkoderler (Autoencoders): Girdi verisinin sıkıştırılması ve yeniden oluşturulması yoluyla verinin öznitelik çıkarımını yapan unsurlardır.

• Generative Adversarial Networks (GANs): İki modelin (üretici ve ayırt edici) rekabeti yoluyla gerçekçi yeni verilerin üretilmesini sağlar.

4.3 Python İle Derin Öğrenme Araçları

Python, derin öğrenme modelleri geliştirmek için en popüler dillerden biridir. Başlıca kullanılan kütüphaneler şunlardır:

• TensorFlow: Google’ın geliştirdiği bu kütüphane, ölçeklenebilir ve esnek bir yapı sunar. Hem araştırma hem de üretim ortamlarında yaygın olarak tercih edilir.

• Keras: TensorFlow’un üzerinde çalışan ve yüksek seviyeli API sunan Keras; model prototiplemek ve hızlı deneyler yapmak için idealdir.

• PyTorch: Facebook tarafından desteklenen PyTorch, dinamik hesaplama grafikleri ve sezgisel yapısıyla özellikle araştırma topluluğunda öne çıkar.

• MXNet, Theano, Caffe: Diğer alternatif kütüphaneler arasında yer alsa da, günümüzde TensorFlow, Keras ve PyTorch en geniş kullanılan araçlardır.

4.4 Derin Öğrenme Eğitim Süreci

Derin öğrenme modelini geliştirirken izlenen temel adımlar şunlardır:

1. Veri Hazırlama: Modelin eğitimi için büyük miktarda veriye ihtiyaç vardır. Görüntü, metin ya da ses verileri; etiketleme, veri temizleme ve normalizasyon gibi işlemlerden geçirilir.

2. Model Tanımlama: Seçilen mimariye göre model yapılandırılır. Bu adımda katman sayısı, nöron sayısı, aktivasyon fonksiyonları gibi hiperparametreler belirlenir.

3. Derleme (Compilation): Modelin eğitiminde kullanılacak optimizer (örneğin Adam, SGD) ve kayıp fonksiyonu (loss function) seçilir.

4. Eğitim (Training): Model, eğitim verileri üzerinde belirli epoch sayısı boyunca eğitilir. Eğitim sırasında veri seti genellikle mini-batch’lere bölünür.

5. Değerlendirme (Evaluation): Model, doğrulama ve test veri setleri üzerinde değerlendirilir. Modelin performansı doğruluk, kayıp gibi metriklerle ölçülür.

6. İyileştirme (Tuning): Gerekli durumlarda hiperparametreler ayarlanır, model mimarisi değiştirilir ya da erken durdurma (early stopping) teknikleri kullanılarak modelin aşırı öğrenmesi engellenir.

4.5 Uygulamalı Örnek: Keras ile Basit Bir Sinir Ağı Modeli

Aşağıda, Keras kullanılarak oluşturulmuş basit bir sinir ağı modelinin örneği yer almaktadır. Bu model, doğrusal sınıflandırma problemi üzerinde eğitilmektedir:

python

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Örnek veri oluşturma: 1000 örnek, 20 özellik
X_train = np.random.rand(1000, 20)
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))  # İkili sınıflandırma

# Modeli oluşturma
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modeli derleme
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Modeli eğitim
model.fit(X_train, y_train, epochs=15, batch_size=32, validation_split=0.2)

# Model özetini görüntüleme
model.summary()

Bu örnek, sinir ağının yapı taşlarını, katman türlerini ve eğitim sürecinin basit adımlarını göstermektedir. Keras’ın sezgisel yapısı sayesinde, modelin prototipleme aşaması oldukça hızlı gerçekleşmektedir.

4.6 İleri Teknikler: Transfer Öğrenmesi ve Önceden Eğitilmiş Modeller

Derin öğrenmede, özellikle veri miktarının sınırlı olduğu durumlarda, transfer öğrenmesi önemli bir stratejidir. Transfer öğrenmesinde, önceden büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş modeller (ör. VGG16, ResNet, Inception) kullanılarak yeni bir probleme uyarlanır. Bu yöntem sayesinde:

• Eğitim süresi kısalır.

• Daha yüksek doğruluk oranları elde edilir.

• Modelin genelleme yeteneği artar.

Örneğin, Keras ile transfer öğrenmesi uygulamak oldukça basittir:

python

from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# Önceden eğitilmiş VGG16 modelini yükleyin, üst katmanları hariç tutarak
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Yeni üst katmanı ekleyin
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(256, activation='relu')(x)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# Yeni bir model oluşturun
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# Sadece yeni eklenen katmanları eğitmek için, base_model katmanlarını dondurun
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

Transfer öğrenmesi, özellikle görüntü işleme gibi alanlarda başarılı sonuçlar verir ve yeni verilerle modelin adaptasyonunu kolaylaştırır.

4.7 Derin Öğrenmenin Uygulama Alanları

Derin öğrenme, günümüzde pek çok farklı alanda kullanılır:

• Görüntü İşleme: Nesne tanıma, yüz tanıma, otomatik etiketleme.

• Doğal Dil İşleme: Makine çevirisi, metin sınıflandırma, özetleme.

• Ses ve Konuşma Tanıma: Sesli komut sistemleri, otomatik transkripsiyon.

• Oyun ve Simülasyon: Otonom ajanların geliştirilmesi, strateji oyunlarında öğrenme.

• Sağlık Hizmetleri: Tıbbi görüntü analizi, hastalık tahmini, kişiselleştirilmiş tedavi önerileri.

4.8 Özet ve Değerlendirme

Derin öğrenme, yapay zeka projelerinde büyük potansiyel sunar. Çok katmanlı sinir ağları sayesinde, modelin karmaşık veri örüntülerini öğrenmesi mümkün hale gelir. Python’un güçlü kütüphane desteği (TensorFlow, Keras, PyTorch) ve açık kaynak ekosistemi, derin öğrenme modelleri geliştirmeyi hem erişilebilir hem de etkili kılar. Eğitim süreçleri, transfer öğrenmesi ve ileri teknikler; günümüzün çeşitli uygulama alanlarında yüksek performanslı çözümler sunar.

5. Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal dil işleme (Natural Language Processing – NLP), bilgisayarların insan dilini anlama, yorumlama ve üretme yeteneğini geliştirmeye yönelik tekniklerin bütününü ifade eder. Python, NLP alanında sunduğu zengin kütüphane desteği ve kullanımı kolay yapısıyla öne çıkar. Bu bölümde, temel NLP tekniklerini, popüler Python kütüphanelerini ve örnek uygulamaları detaylandıracağız.

5.1 NLP’nin Temel Teknikleri

Doğal dil işleme, insan dilinin karmaşıklığını anlamak için çeşitli tekniklerden yararlanır. En önemli tekniklerden bazıları şunlardır:

• Tokenizasyon: Metni, sözcük, cümle veya daha küçük parçalara ayırma işlemidir. Bu, her kelime veya cümle üzerinde ayrı ayrı analiz yapabilmek için ilk adımdır.

• Stop-Word Removal: Metin içinde sıkça kullanılan, ancak anlam taşımayan kelime ve bağlaçlar (örn. “ve”, “ama”, “ile”) çıkarılır. Bu işlem, modelin gereksiz gürültüden arınmasını sağlar.

• Stemming ve Lemmatizasyon: Kelimeler kök formuna indirgenir. Stemming, kelimenin son eklerini basitçe keserken; lemmatizasyon, kelimenin anlamını koruyarak kök formuna dönüştürme işlemi yapar.

• Bag-of-Words ve TF-IDF Yaklaşımları: Metin verilerinin sayısal hale getirilmesi için kullanılan yöntemlerdir. Bag-of-Words, kelimelerin sıklığına dayanırken; TF-IDF, her kelimenin genel önemini dikkate alır.

• Word Embeddings: Kelimeleri sürekli vektör uzayında temsil eden yöntemlerdir. Word2Vec, GloVe gibi modellemeler sayesinde kelimeler arasındaki anlamsal ilişkiler yakalanır.

Bu teknikler, ham metin verilerini makine öğrenmesi modelleri tarafından işlenebilecek verilere dönüştürmede kritik öneme sahiptir.

5.2 Popüler Python NLP Kütüphaneleri

Python ekosistemi, doğal dil işleme için pek çok güçlü kütüphaneyi içerir:

• NLTK (Natural Language Toolkit): NLP için en çok kullanılan kütüphanelerden biridir. Tokenizasyon, stop-word çıkarma, etiketleme (POS tagging) gibi pek çok temel işlemi destekler.

• spaCy: Yüksek performanslı ve modern bir NLP kütüphanesidir. Büyük metin kümeleri üzerinde verimli çalışır ve kurumsal uygulamalarda tercih edilir.

• Gensim: Özellikle konu modellemesi ve word embedding uygulamaları için kullanılır. Büyük ölçekli metin veri setleri ile çalışmaya uygundur.

• TextBlob: Basit NLP işlemleri için ideal bir kütüphanedir. Duygu analizi, dil tespiti gibi uygulamalarda hızlı çözümler sunar.

Bu kütüphaneler, NLP projelerinde temel yapı taşları olarak kullanılır ve geliştiricilerin hızlıca prototipler oluşturmasını sağlar.

5.3 Uygulamalı NLP Örneği: Metin Sınıflandırması

Aşağıda, basit bir metin sınıflandırma örneği verilmiştir. Bu örnekte, Python’un scikit-learn ve NLTK kütüphanelerini kullanarak bir metin veri seti üzerinde TF-IDF vektörleştirme yapılıyor ve Naive Bayes sınıflandırıcısı eğitiliyor:

python

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Örnek veri seti
data = pd.DataFrame({
    'text': [
        'Python harika bir programlama dili',
        'Yapay zeka geleceğin teknolojisidir',
        'Makine öğrenmesi verilerle çalışır',
        'Derin öğrenme karmaşık sinir ağları kullanır'
    ],
    'label': ['pozitif', 'pozitif', 'nötr', 'nötr']
})

# TF-IDF vektörleştirme
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(data['text'])
y = data['label']

# Eğitim ve test setine bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)

# Naive Bayes modelini eğitme
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)

# Test verileri üzerinde tahmin yapma ve doğruluğu ölçme
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Metin sınıflandırma doğruluğu:", accuracy)

Bu örnek, metin verilerinin nasıl sayısal verilere dönüştürüldüğünü ve daha sonra sınıflandırma modeli ile işlendiğini göstermektedir.

5.4 Gelişmiş NLP Uygulamaları

NLP, yalnızca metin sınıflandırması ile sınırlı değildir. İleri uygulama alanları şunları içerir:

• Duygu Analizi: Kullanıcı yorumları, sosyal medya gönderileri gibi metinlerde duygusal içeriklerin (pozitif, negatif, nötr) belirlenmesi.

• Makine Çevirisi: Diller arası otomatik çeviri sistemleri. Örneğin, Google Translate API gibi araçlar.

• Soru-Cevap Sistemleri: Belirli sorulara otomatik cevaplar üretmek için kullanılan gelişmiş NLP uygulamaları.

• Özetleme: Uzun metinlerin özetlenerek ana fikirlerin çıkarılması.

• Chatbot ve Sanal Asistanlar: Kullanıcılarla etkileşime geçebilen, doğal dil anlayışı ile yanıt üreten sistemler.

Bu uygulamalar, günümüzün en dinamik AI projelerinin temelini oluşturur ve Python’un sağladığı araçlar ile kolaylıkla gerçekleştirilebilir.

5.5 NLP’de Başarı İçin Önemli İpuçları

• Veri Kalitesi: NLP projelerinde doğru ve temizlenmiş metin verilerine sahip olmak, modelin başarısını doğrudan etkiler.

• Kapsamlı Ön İşleme: Tokenizasyon, stop-word kaldırma, stemming ve lemmatizasyon gibi adımların doğru uygulanması, modelin performansını artırır.

• Entegre Yaklaşımlar: Farklı kütüphaneleri (örneğin, NLTK ile temel işlemleri yapıp spaCy ile derinlemesine analiz yapmak) bir arada kullanmak, daha esnek ve güçlü çözümler sunar.

• Hiperparametre Ayarlamaları: TF-IDF vektörleştirme ve sınıflandırma modellerinde kullanılan parametrelerin optimize edilmesi, doğruluk ve genelleme performansını artırır.

5.6 Özet

Doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlamlandırması ve işlemesi sürecinde vazgeçilmez bir bileşendir. Python, sunduğu geniş kütüphane ekosistemi ve kolay kullanımı sayesinde NLP projelerinde tercih edilen dil haline gelmiştir. Temel tekniklerden başlayarak, örnek uygulamalara kadar bu bölümde ele alınan yöntemler, yapay zeka ve NLP projelerinin geliştirilmesinde size kapsamlı bir rehber sunar.

6. Python Kütüphaneleri: scikit-learn, TensorFlow, Keras ve PyTorch

Python, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarında geniş kütüphane desteğiyle fark yaratıyor. Bu bölümde, en çok tercih edilen kütüphanelerin özellikleri, kullanım alanları ve örnek uygulamalara değineceğiz.

6.1 scikit-learn

scikit-learn, makine öğrenmesi algoritmalarını uygulamak için en yaygın kullanılan kütüphanelerden biridir. Açık kaynak kodlu olan bu kütüphane, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme ve model seçimi gibi pek çok temel işlemi destekler.

Özellikleri:

• Kullanım Kolaylığı: Basit sözdizimi ve kapsamlı dokümantasyon.

• Geniş Algoritma Yelpazesi: Lineer ve lojistik regresyon, SVM, karar ağaçları, KNN, random forest gibi algoritmalar.

• Özellik Ölçeklendirme ve Dönüşümler: Veri ön işleme, normalizasyon, standartlaştırma gibi araçlar içerir.

• Model Değerlendirme: Çapraz doğrulama, grid search gibi optimizasyon araçları sayesinde model performansı kolayca ölçülebilir.

Uygulama Örneği:

Bir sınıflandırma probleminin çözümünde scikit-learn kullanarak basit bir KNN modeli örneği:

python

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Iris veri setini yükleyin
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Veriyi eğitim ve test setlerine ayırma
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# KNN modelini oluşturma ve eğitme
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# Tahmin yapma
y_pred = knn.predict(X_test)
print("Doğruluk:", accuracy_score(y_test, y_pred))

6.2 TensorFlow

TensorFlow, Google tarafından geliştirilen, derin öğrenme ve büyük ölçekli hesaplamalar için optimize edilmiş bir kütüphanedir. Esnek yapısı sayesinde araştırma ve üretim aşamasında geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Özellikleri:

• Geniş Ölçeklenebilirlik: GPU ve TPU desteği, büyük veri setleri ve karmaşık modeller için mükemmel performans sağlar.

• Dinamik ve Statik Hesaplama Grafikleri: Model oluşturma sürecinde hem dinamik hem de statik grafik desteği bulunur.

• Zengin Ekosistem: TensorBoard gibi araçlarla model izleme, hata ayıklama ve görselleştirme imkânı.

• Topluluk ve Dokümantasyon: Sürekli güncellenen geniş dokümantasyon ve canlı topluluk desteği mevcuttur.

Uygulama Örneği:

TensorFlow ile basit bir sinir ağı modelini oluşturma:

python

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Modeli tanımlama: Basit 3 katmanlı sinir ağı
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(30,)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modeli derleme: Adam optimizer ve binary crossentropy kayıp fonksiyonu
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Model özetini görüntüleme
model.summary()

6.3 Keras

Keras, yüksek seviyeli bir API olup, derin öğrenme modellerinin hızlıca prototiplenmesi için TensorFlow, Theano veya CNTK gibi arka plan motorlarının üzerine kurulmuştur. Kullanım kolaylığı ve sezgisel yapısıyla derin öğrenme projelerinde sıkça tercih edilir.

Özellikleri:

• Hızlı Prototipleme: Basit ve anlaşılır kod yapısı sayesinde model oluşturma sürecini hızlandırır.

• Modüler Yapı: Katmanlar, optimizasyon algoritmaları, kayıp fonksiyonları ve araçlar modüler olarak bir araya getirilebilir.

• Geniş Entegrasyon: TensorFlow ile entegre çalışarak gelişmiş hesaplama gücü ve GPU desteği sunar.

Uygulama Örneği:

Keras kullanarak derin öğrenme modelinin hızlı prototiplenmesi:

python

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Basit bir model oluşturma
model = Sequential([
    Dense(128, activation='relu', input_shape=(20,)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modeli derleme ve eğitime hazırlama
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

6.4 PyTorch

PyTorch, Facebook tarafından geliştirilen ve özellikle araştırma topluluğu tarafından dinamik hesaplama grafikleri ve kolay öğrenilebilir yapısı ile öne çıkarılan bir derin öğrenme kütüphanesidir. Araştırma ve deneysel model geliştirme süreçlerinde tercih edilir.

Özellikleri:

• Dinamik Hesaplama Grafikleri: Model geliştirme sırasında esnek ve değiştirilebilir yapı.

• Kolay ve Pythonik Kodlama: Python dili ile bütünleşik, sezgisel bir yapıya sahiptir.

• Geniş Topluluk ve Dökümantasyon: Araştırma dünyasında hızlıca yayılan ve desteklenen bir kütüphanedir.

Uygulama Örneği:

PyTorch ile basit bir sinir ağı modelinin tanımlanması ve eğitilmesi örneği:

python

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Basit bir sinir ağı tanımı
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        out = self.sigmoid(out)
        return out

# Model, optimizer ve loss fonksiyonunun oluşturulması
input_size = 20
hidden_size = 50
output_size = 1
model = SimpleNet(input_size, hidden_size, output_size)

criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Dummy veri ile eğitim döngüsü
for epoch in range(10):
    inputs = torch.randn(100, input_size)
    labels = torch.randint(0, 2, (100, 1)).float()
    
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item():.4f}")

6.5 Karşılaştırma ve Seçim Kriterleri

Her kütüphane, farklı senaryolarda avantajlar sunar:

• scikit-learn: Makine öğrenmesi için ideal, basit ve hızlı algoritmalar.

• TensorFlow & Keras: Üretim ve derin öğrenme projeleri için güvenilir, ölçeklenebilir çözümler.

• PyTorch: Araştırma ve prototipleme aşamaları için esnek ve dinamik yapı sunar.

Kullanım amacınıza göre, projenin gereksinimleri, veri büyüklüğü, eğitim süresi ve geliştirme ortamı seçiminizi belirleyebilir.

6.6 En İyi Uygulama Stratejileri

• Model Geliştirme: Prototip aşamasında Keras veya PyTorch kullanarak hızlı deneyler yapın.

• Üretim ve Dağıtım: Büyük ve ölçeklenebilir modeller için TensorFlow tercih edilebilir.

• Veri İşleme: scikit-learn, Pandas ve NumPy ile veri analizi ve model ön işleme süreçlerini kolaylaştırın.

• Dokümantasyon: Her kütüphanenin sağladığı resmi dokümantasyon ve topluluk forumlarından faydalanın.

python

import cv2

# Görüntüyü okuma
img = cv2.imread('ornek.jpg')

# Görüntüyü gri tonlamaya çevirme
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Canny kenar tespiti
edges = cv2.Canny(gray, threshold1=100, threshold2=200)

# Sonuçları görüntüleme
cv2.imshow('Orijinal Görüntü', img)
cv2.imshow('Gri Görüntü', gray)
cv2.imshow('Kenar Tespiti', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python

import cv2

# Haar cascade sınıflandırıcısını yükleme
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# Görüntüyü okuma ve gri tonlama
img = cv2.imread('ornek_yuz.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Yüz tespiti
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

# Tespit edilen yüzlerin etrafına dikdörtgen çizme
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# Sonuçları görüntüleme
cv2.imshow('Yüz Tespiti', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

python

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# Modelin tanımlanması
model = Sequential([
    # 32 filtre, 3x3 çekirdek boyutu, relu aktivasyon, giriş boyutu 64x64x3
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    
    # İkinci konvolüsyon katmanı
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    
    Flatten(),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')  # 10 sınıflı bir çıktı için
])

# Modeli derleme
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

python

import speech_recognition as sr

# Bir tanıyıcı nesne oluşturma
r = sr.Recognizer()

# Mikrofonu kaynak olarak kullanarak ses kaydetme
with sr.Microphone() as source:
    print("Lütfen konuşun...")
    audio_data = r.listen(source)

# Google Speech API kullanarak sesi metne çevirme
try:
    text = r.recognize_google(audio_data, language="tr-TR")
    print("Algılanan metin:", text)
except sr.UnknownValueError:
    print("Üzgünüm, sesi anlayamadım.")
except sr.RequestError as e:
    print("Servise erişilemedi; hata:", e)

python

def chatbot_cevap(soru):
    yanitlar = {
        "merhaba": "Merhaba, size nasıl yardımcı olabilirim?",
        "nasılsın": "İyiyim, teşekkür ederim! Siz nasılsınız?",
        "hoşçakal": "Görüşmek üzere, iyi günler!",
        "teşekkür": "Rica ederim, her zaman yardımcı olmaya hazırım."
    }
    for kelime in soru.lower().split():
        if kelime in yanitlar:
            return yanitlar[kelime]
    return "Üzgünüm, sizi tam olarak anlayamadım. Lütfen daha fazla detay verin."

soru = input("Sorunuzu yazın: ")
print("Chatbot:", chatbot_cevap(soru))

python
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel

# Örnek film veri seti
data = {
    'Film': ['Film A', 'Film B', 'Film C', 'Film D'],
    'Açıklama': [
        'Aksiyon ve macera dolu bir film',
        'Romantik bir hikâye anlatan film',
        'Bilim kurgu ve gerilim unsurları içeriyor',
        'Komedi ve dramı harmanlayan eğlenceli bir film'
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# TF-IDF vektörleştirme
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(df['Açıklama'])

# Film benzerlikleri hesaplama (cosine similarity)
cosine_sim = linear_kernel(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

# Öneri sistemi fonksiyonu
def film_oner(film_ismi, cosine_sim=cosine_sim):
    idx = df.index[df['Film'] == film_ismi][0]
    sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[idx]))
    sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
    sim_scores = sim_scores[1:3]  # İlk benzer film kendisini atla, sonrasından 2 tanesini öner
    film_indices = [i[0] for i in sim_scores]
    return df['Film'].iloc[film_indices]

print("Film A izleyicileri için önerilen filmler:")
print(film_oner("Film A"))

python

# Bu örnekte, nesne tanıma için hazır bir modelin kullanım süreci özetlenmiştir.
# Gerçek projelerde, modelin eğitimi ve ince ayarları detaylandırılabilir.
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

# MobileNetV2 modelini yükleme (önceden eğitilmiş)
model = MobileNetV2(weights='imagenet')

# Bir görüntüyü yükleme
img_path = 'ornek_nesne.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# Tahmin yapma
preds = model.predict(x)
# Tahminleri çözümleme
print('Tahminler:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

python

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Örnek zaman serisi verisi (örneğin, günlük hisse senedi fiyatları)
dates = pd.date_range(start='2020-01-01', periods=100)
prices = pd.Series(50 + 0.1 * range(100) + 2 * np.sin(0.2 * range(100)), index=dates)

# Veriyi DataFrame'e dönüştürme
df = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Price': prices})
df['Day'] = df['Date'].dt.dayofyear

# Model için veriyi hazırlama
X = df[['Day']]
y = df['Price']

# Eğitim ve test setlerine ayırma
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Basit Lineer Regresyon modeli
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

# Sonuçları görselleştirme
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Date'], df['Price'], label='Gerçek Fiyatlar')
plt.scatter(df['Date'][X_test.index], predictions, color='red', label='Tahminler')
plt.xlabel('Tarih')
plt.ylabel('Fiyat')
plt.title('Zaman Serisi Tahmini')
plt.legend()
plt.show()

python

import hashlib

sifre = "gizliSifre123"
sifre_hash = hashlib.sha256(sifre.encode()).hexdigest()
print("Şifrelenmiş hash:", sifre_hash)

python

import shap
import xgboost

# Örnek model ve veri
model = xgboost.XGBClassifier().fit(X_train, y_train)
explainer = shap.Explainer(model)
shap_values = explainer(X_test)

# İlk örnek için açıklama grafiği
shap.plots.waterfall(shap_values[0])