Yapay Zeka Öğrenmesi Nasıl Gerçekleşir

featured

Yapay zekâ makineler tarafından gösterilen zekadır.  Burada akla gelen bir diğer husus ise doğal zekâ nedir, olmaktadır.  Doğal zekâ, insan zekâsı veya hayvan bilişi tarafından sergilenebilen duygusallık ve bilince sahiptir. İnsan beyni ve insan zekasını taklit eden yazılımlar ile algoritmalara yapay zekâ olarak adlandırılır.  İnsan zekasının en önemli özelliği ise kendiliğinden öğrenebilme yetisini olmasıdır.  İnsan zekasında bilgisi ya kendi başında öğrenir ya da başkasının tarafından öğretilir.  Fakat yapay zekâ bu şekilde değildir, çünkü yapay zekâ yazılımlardan oluştuğu için makine öğrenmesi de yapay zekanın temelini oluşturmaktadır.

Peki Yapay Zekâ Nasıl Öğrenilir

Yapay zekâ öğrenmek aslında zor değildir.  Fakat zaman ister. Yani ciddi anlamda iyi bir zaman ayırmak gerekir. Bunun için üniversitelerden, online eğitim platformlarından ve bilimsel konferanslardan yapay zekâ öğrenme ile ilgili videoları, dokümanları, açık kaynaklı uygulamalar ve akademik makaleleri takip ederek yapay zekâ öğrenilebilir. Yapay zekayı öğrenmek için öncelikle temelinden başlamak ve temelini öğrenmek gerekir.  Aksi takdirde yapay zekayı öğrenmek isteyen bir kişi geliştirici değil, sadece uyarlayıcı olarak kendini geliştirebilir.  Bu nedenle yapay zekâ öğrenmek isteyen bir kişi öncelikle sinir ağlar, makine öğrenmesi, işlemsel zekâ ve derin öğrenme gibi temel dersleri takip ederek iyice öğrenmiş olması gerekir.  Aslında yapay zekâ matematik, veri (bilimi) programlama şeklinde 3 tane temel teknolojiyi beraberinde getirmektedir. Yani yapay zekâ öğrenen veya öğrenmek isteyen bir kişi bu üç temel teknoloji konuşunda ciddi bir bilgi birikimine sahip olması gerekir.

Matematikte Hâkim Olunabilecek Önemli, Konular

Hayatın her alanında oldukça gerekli olan matematik bilimi, yapay zekâ öğrenme konusunda da çok önemli bir kavram olmaktadır. Özellikle matematikte şu üç ana başlık içeriğinde toplanan bilgileri iyi bir şekilde öğrenilmiş olması gerekir

1.Lineer Cebir (Linear Algebra)

Vektörler, Matrisler, Temel Bileşenler analizi ve Singuler Value decomposition gibi konulara hâkim olunması gerekir

Kalkülüs (Calculus)

 Fonksiyonlar, scalar Türev, Gradient, Vektör ve Matris Hesaplaması, Gradyan Algoritmaları

2.Olasılıklar

Aksiyonlar ve temel olasılıklar, bayes teoremi, rastgele değişkenlikleri, binom, bernoulliş, üstel, poisson gausss gibi popüler dağılımlar

Her şeyden önemlisi de yapay zekanın temeli olan makine öğrenmesine ait olan;

K Nearest Neighbours 

K Means Clustering 

Naïve Bayes Classifier 

Regression Methods 

Support Vector Machines 

Self-Organizing Maps 

Decision Trees 

Benzeri temel teomre ver algoritmaların öğrenilmesi gerekir. Elbette bunlar haricinde öğrenilmesi gereken daha pek çok başlık var. Ama bu başlıklar yapay zekânın temelini oluşturmak açısından mutlaka öğrenilmesi gereken temel bilgileri arasında yer almaktadır.

Matematik Veri Programlara Konuları

Matematik veri programlama konularını her birinden uzman olmak pek mümkün olmayabilir, fakat en az birinde derin bir bilgiye sahip olunması gerekir. Özellikle iki ana başlıkta çok ileri sevide olmak önemli bir avantaj oluşturur.  Her işte olduğu gibi bu yapay zekâ öğrenmenin de kolay yolu ya da bir kestirme yolu yoktur. Hele ki en iyi olmak ve kalıcı olmak gibi düşünceye sahip bir kişi işe en temelinde başlaması ve yapay zekâ ile ilgili tüm teknolojileri derinlemesine öğrenmesi gerekir. Ancak bunlarla tüketmekten çıkıp üretmeye başlayabilir.

Yapay Zekâ Servis Kullanım Araçlarına Kanmayın

Yapay zekâ öğrenmek isteyenler için bir önemli konu daha var. Şu anda sürükle bırak gibi uygulama geliştirmeye yönelik yapay zekâ servis araçları bulunmaktadır. Bununla çalışmak kesinlikle yapay zekâ geliştirici ya da bu alanın uzmanı yapmaz. Yukarıda da anlatıldığı gibi işinde en iyi ve en kalıcı olmak isteyenler   mutlaka en temelinden başlamalı ve bu teknolojileri iyi biri şekilde öğrenmesi gerekir.

Yapay zekâ Öğrenmek ve Geliştirmek İçin Hangi Araçlar Kullanılmalı

Yapay zekâ öğrenmek isteyen bir kişi bilgisayarında kullandığı programlama diline uygun İDE seçimi yapması gerekiyor.   Şu anda yazılımcılar çoğunlukla python dilini kullanmaktadır. Eğer bu dil seçeneği tercih ediliyorsa; Anaconda Package Management Tool-Paket Yönetim Servisi) ya da Visual Studio Code, java dili kullananlarda da Eclipse seçeneğini tercih etmeleri gerekir.

Ücretsiz bulut ortamında yapay zekâ çalışan bir kişi ise Microsodf Azure Notebook ve Google Club gibi herhangi bir kurulum işlemi gerektirmeyen yazılımlar ile çalışması daha uygun olur.  

 

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.