- Farklı veri kümesi türleri hakkında bilgi edinin
- Projeniz için veri setini planlamaya başlayın Bir şeyi tahmin edecek AI modeli
Bu dersin etkinlikleri şunlardır:
SAĞLIKLI VERİ SETLERİ
Bir şeyi sınıflandırabilen bir AI modeli oluşturmanın ilk adımı, veri setini planlamaktır.
Sağlıklı Veri Kümeleri
Çok fazla veri
Farklı veri örnekleri
Doğru türde veri
Doğru eylemler veya kararlar
AI VERİYE İHTİYAC DUYAR
Veri setiniz için örnekler toplarken aşağıdaki özellikleri göz önünde bulundurun.
MİKTAR
Modele ne kadar çok örnek verirseniz, o kadar iyi performans gösterir. Her sınıf için en az 50 örnek verin.
DENGE
Bir sınıfın diğerine göre önyargılı olmaması için her sınıf için yaklaşık aynı sayıda örnek olmalıdır.
TEST VERİLERİ
Eğitimli modeli test etmek için örneklerin bir kısmını ayrı tutun. Modelinizin doğru olup olmadığını test etmek için, modeli eğitmek için kullanılmayan bazı örneklere ihtiyacınız olacaktır.
Verilerin %10-20'si test verisi olmalıdır.
ÇEŞİTLİLİK
Ayrıca çeşitli örnekler eklemek isteyebilirsiniz.
Örneğin, bir kişinin yüz maskesi takıp takmadığını tespit etmek için bir AI modeli oluşturduğunuzu varsayalım. Çeşitli örnekleri yansıtan görüntüler toplamalısınız:
- Farklı tür ve renklerde maskeler
- Farklı insanlar – cinsiyetler, etnik kökenler, yaşlar
- Farklı arka planlar – iç mekan, dış mekan, aydınlık, karanlık
- Farklı kafa açıları
- Çerçevede başın farklı konumları – yakın, uzak, sol taraf, sağ taraf
Maske sınıfı için sadece mavi cerrahi maske takan beyaz erkeklerin görüntülerini kullanarak modelinizi eğittiyseniz ne olur? Mor maske takan siyahi bir kadın modelinizi kullandığında ne olur? Sınıflandırma nasıl olur? Modeliniz iyi performans gösterir mi, göstermez mi?
VERİ TÜRLERİ
Veri kümesi ayrıca doğru türde veriler içermelidir. Projenize uygun veri türünü seçtiğinizden emin olun! Seçenekler şunlardır:
Sayılar
istatistiksel veriler, demografik bilgiler, sensör verileri
Metin
mesajlar, sosyal medya gönderileri, kitaplar, makaleler, web siteleri
Ses
müzik, kayıtlar, sesler
Görseller
yüzler, yerler... her şey!
AI SİZE GÜÇ VERİR
Veri setinize nelerin gireceğini belirlemek size büyük bir güç!
Kullanırken dikkatli olun Veri kümenize neyin gireceğini belirlemek size büyük bir güç verir!
Dikkatli kullanın çok veri, farklı veri ve doğru türde tür
Aksi takdirde, AI modeliniz
- çok doğru olmayabilir
- kötü tahminlerde bulunabilir
- yanlış hareket etmek.
Sağlıklı bir veri seti oluşturmak için veri toplamaya zaman ayırmak, başarılı bir model için çok önemlidir.
VERİ TOPLAMA
Modelinizi eğitmek için veri toplamak için 3 yol vardır.
Projeniz doğrudan topluluğunuzla ilgiliyse, topluluk ihtiyacınız olan verileri sağlamak için mantıklı bir yer olabilir. Verileri kullanmak için izin aldığınızdan emin olun!
Topluluğunuzda verileri nasıl toplayacaksınız?
- fotoğraf çekmek?
- topluluk üyelerinden size fotoğraf vermelerini isteyin?
- sesleri kaydetmek?
- anket kullanmak mı?
- topluluk üyelerini mülakat etmek?
Modeliniz için çok fazla veriye ihtiyacınız olacaksa, kamuya açık veri setlerine bakabilirsiniz. Çevrimiçi olarak hızlı bir şekilde büyük miktarda veri sağlayabilecek birçok veri seti mevcuttur.
İşte bazı iyi veri seti siteleri:
Verilerin sağlıklı bir veri kümesi için yukarıdaki kriterlere uygun olduğundan emin olmak için verileri mutlaka gözden geçirin.
Muhtemelen ihtiyaçlarınıza uygun hale getirmek için verilerde bazı değişiklikler yapmanız gerekecektir. Örneğin, Teachable Machine gibi araçlar kare şekilli görüntüler gerektirir, bu nedenle kullandığınız araca uygun boyutlara sığdırmak için veri seti görüntülerini düzenlemeniz gerekebilir.
Mikrodenetleyiciler otomobil motorları ve ev aletleri gibi cihazları kontrol etmek için kullanılan, tek bir entegre devre üzerinde bulunan küçük bilgisayarlardır. Bazı mikrodenetleyiciler yerleşik sensörlere sahiptir. Birçoğunda sensörleri bağlama seçenekleri vardır.
Her biri Aşağıda önerilen üç mikrodenetleyici kendi özel özelliklerine sahiptir ve projenizde çalıştırmak için farklı programlama dilleri kullanılması gerekebilir. App Inventor gibi bazı araçların, bu cihazları söz konusu araçlarla kullanabilmek için ekleyebileceğiniz uzantıları vardır. Üç cihazın tümü de yakın zamanda yapay zeka özelliği kazanmıştır, bu nedenle neler yapabileceğini kontrol etmek isteyebilirsiniz!
SENSÖRLER HAKKINDA DAHA FAZLA BİLGİ
Küçük mikrodenetleyicilere bağlanabilen ve projenize veri sağlayabilen birçok düşük maliyetli sensör bulunmaktadır. İşte kullanılabilecek bazı sensörler.
Kamera
Hız göstergesi
Mikrofon
Işık sensörü
Basınç sensörü
Hava kalitesi sensörü
Kızılötesi Termometre
Yakınlık sensörü
AKTİVİTE: VERİ SETİNİZİ PLANLAYIN
Çalışma kağıdındaki talimatları izleyerek özetleyin:
- Hangi verileri toplamak istiyorsunuz?
- Veri setiniz için verileri nereden toplayacaksınız? Topluluk, sensörler veya kamuya açık veri setleri mi olacak?
- Verileri nasıl toplayacaksınız? Modeliniz için sınıflar veya etiketler ne olacak?
- Her sınıf için kaç örnek var? Sınıf başına en az 50 örnek olmalı.
Mentor İpucu
En iyi uygulamalar: Öğrencileri günlük yaşamlarında karşılaştıkları sorunlar hakkında düşünmeye teşvik edin, bununla ilgili bir veri seti var mı? Çevrenizdeki nesnelerde herhangi bir sensör var mı? Bu sensörler ne tür bilgiler topluyor? Bunları nasıl kullanabilirsiniz (yeni google telefonunda sıcaklık sensörü var)?
Öğrencilere sorulacak yol gösterici sorular: Şehrinizde "Açık Veri" portalı var mı? Örnek: NYC ve Edmonton, Kanada.
Mentor ipuçları AmeriCorps'un desteği ile sağlanmaktadır.
YANSIMA
Artık veri setiniz için bir planınız var! Veri setiniz için örnekleri toplamaya başladığınızda, bunları güvenli ve düzenli bir şekilde saklayın.
Test için veri setinin bir kısmını saklamayı unutmayın! Test için yaklaşık %10-20'si ayrı tutulmalıdır.
ANAHTAR TERİMLERİN GÖZDEN GEÇİRİLMESİ
Veri kümeleri – yapay zekaya kalıpları tanımayı ve bir şeyleri tahmin etmeyi öğretmek için kullanılan büyük veri kümeleri
Sensör – ortamdaki değişiklikleri algılayan ve bu bilgileri elektronik bir sistem içinde izlemek için kullanılan cihaz
Mikrodenetleyici – tek bir entegre çip üzerinde bulunan küçük bilgisayar, daha büyük bilgisayarlarda ve ev aletleri, araçlar ve robotlar gibi diğer sistemlerde kullanılır.
EK KAYNAKLAR
Donanım ve Sensörler
Sensörlerin kapsamlı bir listesi için şu Wikipedia makalesine.
Bu video, sensör kullanan projeler için önerdiğimiz mikrodenetleyici donanımı hakkında iyi bilgiler vermektedir.
Bu video eğitimi, Kaggle'da halka açık bir veri setine nasıl erişebileceğinizi gösterir.
