Yapay Zeka: Modelinizi Eğitin

  • AI modelinizi eğitmek için bir platform seçin
  • İlk veri setinizi toplayın ve projeniz için AI modelinizi eğitmeye başlayın.

Bu dersin etkinlikleri şunlardır:

VERİ SETİNİZ

Şimdiye kadar veri setiniz için verilerinizi toplamış olmalısınız. Hatırlatmak gerekirse, veri toplamak için üç yol vardır:

  1. Eğitim verilerini toplama topluluğunuzdan
  2. İcat, verileri sensörler veya kullanıcı girdisi
  3. Kamuya açık veri kümelerinden kamu veri setlerinden eğitim verileri için

 

Ayrıca, veri kümenizde hangi tür verileri kullanmak istediğinize de karar vermiş olmalısınız – görüntüler, metinler, sesler veya pozlar. 

Veri setiniz aşağıdaki kriterleri karşılamalıdır:

  • Doğru doğru tür veriler
  • Çok sayıda örnekler
  • Çeşitli örnekler – çeşitli ve temsil edici (tarafsız)

EĞİTİM SÜRECİ

Giriş verileri

Yükleyerek veya web kamerası aracılığıyla görüntüler için

Tren

Verileri bir öğrenme algoritmasıyla işleyin.

Test

Yeni girdileri kullanarak modelinizin doğru olup olmadığını kontrol edin.

PLATFORMU SEÇİN

Seçtiğiniz platform size şunları yapma imkanı sağlamalıdır:

  • doğru veri türünü (görüntüler, sesler, metin vb.) eğitmek
  • modeli önerdiğiniz çözüme (web veya mobil uygulama) entegre etmek için kullanın

Bu platformlarla sınırlı değilsiniz, ancak bunlar mobil veya web uygulamasıyla entegrasyon için basit ve kullanıcı dostu seçeneklerdir.

Projeniz için en uygun platform, veri kümenizin türüne bağlı olabilir, çünkü her platform her tür veriyi eğitebilir. 

Bir veya iki platformdan bir veya daha fazla öğreticiyi deneyerek, projenizin hedeflerine ulaşmanıza en çok hangi platformun yardımcı olacağını görün.

Web sitesi: https://teachablemachine.withgoogle.com/

Sınıflandırma türleri: görüntüler, sesler, pozlar

Technovation Entegrasyonları: App Inventor, Python, API'leri kullanan diğer entegrasyonlar

İşte farklı veri türlerini kullanarak Teachable Machine'i denemek için üç öğretici.

Web sitesi: https://machinelearningforkids.co.uk/

Sınıflandırma türleri: görüntüler, sesler, metin, sayılar

Teknoloji Entegrasyonları: Python, App Inventor
Not: Tüm veri türü modelleri App Inventor ile entegre edilemez – model oluşturmadan önce kontrol edin.

Çocuklar için Makine Öğrenimi, daha fazla bilgi edinmek için birçok örnek öğretici ve çalışma sayfası içerir. 

Öğretmen hesabı açmak için bir mentor veya öğretmene ihtiyacınız olacak. Ardından onlar sizin için bir öğrenci hesabı oluşturabilirler.

MachineLearningForKids kullanarak bu örnekleri/öğreticileri inceleyin.

Web sitesi: https://appinventor.mit.edu/explore/ai-with-mit-app-inventor

Sınıflandırma türleri: görüntüler, sesler, pozlar, yüz ağı

Technovation Entegrasyonları: App Inventor mobil uygulamaları

Projeniz için kodlama platformu olarak App Inventor'ı zaten kullanıyorsanız, bu iyi bir seçenektir.

Başlamak için bazı öğreticiler:

Web sitesi: https://www.ximilar.com/services/computer-vision-platform/#image-classification

Sınıflandırma türleri: görüntüler

Technovation Entegrasyonları: Thunkable, web uygulamaları (API'leri kullanarak)

Başka seçenekler de olsa da, kodlama platformu olarak Thunkable kullanıyorsanız bu iyi bir seçenektir.

Ximilar'ı nasıl kullanacağınızı öğrenmek için bu öğreticinin ilk yarısını inceleyin. İkinci yarısı, modelinizi Thunkable ile entegre ettiğinizde bir sonraki ünitede gösterilecektir.

  • Video Eğitimi farklı türdeki mercan resiflerini tespit etmek için bir model eğitmek

Yukarıdaki platformlar, AI modellerini eğitmek ve kullanmak için kolay başlangıç noktaları olarak önerilmektedir.

Daha gelişmiş birçok AI aracı mevcuttur. Bunlardan bazıları Ek Kaynaklar bölümünde listelenmiştir. Bu araçlar Java, Python veya Swift gibi gelişmiş dillerin kullanımını gerektirebilir ve büyük olasılıkla API'lerin (Uygulama Programlama Arayüzü) kullanımını gerektirecektir.

AKTİVİTE: MODELİNİZİ EĞİTİN

Tahmini süre: 60 dakika

Veri setinizi kullanarak AI modelinizi eğitin

  1. Projeniz için uygun platformu seçin.
  2. Veri setinizi kullanarak AI modelinizi eğitin.
    • Veri kümenizin tüm örneklerini tam olarak toplamadıysanız, elinizdekileri ekleyin.
    • Daha fazla veri topladıkça daha fazlasını ekleyin.
    • Projenizi/modelinizi kaydedin, böylece daha sonra geri dönebilirsiniz!
  3. AI modelinizi eğittikten sonra, bazı ek örneklerle test edin. Bu test örnekleri, kullandığınız eğitim örneklerinden farklı olmalıdır.
  4. Modeliniz çok doğru değilse (yüzde 70'in üzerinde), daha fazla eğitim örneği ekleyin, yeniden eğitin ve yeniden test edin.

En iyi uygulamalar:Modellerin eğitimi zordur! Google bile hatalar yapar. AI'ları eğitilmiş olmasına rağmen yine de yanlış sonuçlar vermeye başladı! Pes etmeyin!

Öğrencilere sorulacak yol gösterici sorular: AI modelinizin ne kadar doğru olmasını istersiniz? %100 doğru olamıyorsa, kabul edilebilir bir cevap nedir? %80 doğru olması mı? Bu, modeli ne amaçla kullandığınıza bağlı mıdır? Örneğin, sürücüsüz arabalar oldukça doğru olmalıdır, aksi takdirde birine zarar verebilirler, ancak Google arama sonuçları için bu standart çok daha düşüktür. 

Mentor ipuçları AmeriCorps'un desteği ile sağlanmaktadır.

stylized A, AmeriCorps logo in navy

YANSIMA

Bu etkinlik sadece modeli eğitmekle ilgilidir.

Bir sonraki ünitede, modelinizi bir yazılım platformuna entegre ederek çalışan bir uygulamaya dönüştüreceksiniz.

Seçtiğiniz platform projeniz için neden iyi bir seçimdir?
AI modelinizi oluşturduktan sonra, bu modelle neyi başarmayı umuyorsunuz?
Seçtiğiniz platformun hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacağından emin misiniz?

ANAHTAR TERİMLERİN GÖZDEN GEÇİRİLMESİ

  • Platform – kullanıcılarının bir görevi yerine getirmelerine veya bir aracı kullanmalarına olanak tanıyan yazılım veya web sitesi
  • Sınıflandırma – Farklı verileri tanımlamak veya sınıflandırmak için kullanılan makine öğrenimi modeli

EK KAYNAKLAR

İşte AI modelleri oluşturmak için daha gelişmiş platformlar.

Not: Bu araçları kullanmaya karar verirseniz, fiyatları iki kez kontrol edin. Bazı araçlar, uygulamanızı kaç kullanıcının kullandığına bağlı olarak ücretsizdir.

Önceki Ders
Kursa geri dön
Sonraki Ders