Yapay zekadan öğrenmek, bu teknolojiyi kaynak olarak kullanmak çok popüler olmaya başladı.
Ancak bu teknolojinin insan üretimi olduğunu hatırladığımızda ondan öğrenmek yerine ona öğretmenin daha geliştirici bir yol olduğu aşikar.

Peki yapay zekaya nasıl öğretirim? Yapay zekanın eğitimi sürecini detaylı şekilde inceleyelim:

1. Veri Toplama (Bunu Öğretmenin eğitim süreci olarak ele alalım.)
   Yapay zeka, öğrenme süreçlerini varolan verilerle gerçekleştirir. Bu veriler, eğitilecek modelin performansını ve güvenilirliğini doğrudan etkiler.

Veri Kaynağını Belirleyin: Yapay zekanın öğrenmesi için hangi veri türlerine ihtiyacı olduğunu belirleyin (metin, resim, ses, vb.).
Veri Temizliği: Toplanan verinin düzgün, tutarlı ve eksiksiz olduğundan emin olun. Eksik veya hatalı veriler, modelin doğru öğrenmesini engelleyebilir.
Veri Etiketleme: Özellikle supervised learning için her veriye doğru etiketlerin verilmesi gerekir. Örneğin, bir görüntü tanıma modeline, her görüntü için hangi nesnenin bulunduğunu belirtmek gereklidir.(İnsana öğretim sürecinden biraz daha meşakkatli bir süreç)

2. Model Seçimi ve Eğitimi (Öğrencimize uygulayacağımız eğitim modelini seçelim.)

a-Machine Learning
Supervised Learning: Model, etiketlenmiş veri ile eğitilir. Örneğin, spam e-posta tespiti veya resim sınıflandırması.
Unsupervised Learning: Etiketlenmemiş verilerle model eğitilir. Kümeleme (clustering) veya ilişkilendirme (association) gibi problemleri çözer.
Reinforcement Learning: Model, bir ortamda ödüller alarak ve cezalar vererek öğrenir (örneğin, oyun oynayarak.Bu yöntemin nsanlar üzerindeki yıkıcı psikolojk etkisi burda yok).
b-Deep Learning:
Yapay sinir ağlarını kullanarak daha karmaşık veri yapıları (görüntü, ses, metin) üzerinde öğrenme gerçekleştirilir. Özellikle CNN görüntü işleme için, RNN ise sıralı veri (örneğin, dil veya zaman serisi verisi) için kullanılır.
Model Seçimi: Kullanacağınız modelin türünü, hedefinize göre seçmelisiniz. Örneğin, bir resim sınıflandırma problemi için CNN, dil işleme için Transformer tabanlı modeller gibi.

3. Modeli Eğitme (Üniversitelerdeki akademisyenlerin eğitim tekniklerini geliştirmesi olarak değerlendirebiliriz.)

Learning Rate: Modelin ne kadar hızlı öğrenmesi gerektiğini belirler. Öğrenme oranı çok yüksekse model aşırı hızlı öğrenir ve lokal minimuma takılabilir, çok düşükse öğrenme çok yavaş olur.
Epochs ve Batch Size: Eğitimin süresi ve her adımda işlenen veri miktarıdır. Modeli daha fazla eğitim süresiyle daha iyi öğrenmeye zorlayabilirsiniz, ancak aşırı eğitim (overfitting) riskine dikkat etmelisiniz.
Loss Function: Modelin tahminlerinin ne kadar hatalı olduğunu ölçen bir fonksiyondur. Örneğin, regresyon problemlerinde genellikle Mean Squared Error, sınıflandırma problemlerinde ise Cross-Entropy kullanılır.

4. Modeli Değerlendirme ve İyileştirme (Öğretmeni Mezun etmek için sınavlara sokalım.)

Train-Test Split: Eğitim verisini ve test verisini ayırarak, modelin ne kadar iyi genelleme yaptığı test edilir. Yaygın olarak kullanılan oran %80 eğitim, %20 testtir.
Validation Set: Modelin performansını izlerken, eğitim sırasında doğrulama verisi kullanılır.
Değerlendirme Metrikleri: Modelin başarısını ölçmek için çeşitli metrikler kullanılır. Örneğin, sınıflandırma için Accuracy, Precision, Recall, F1-Score; regresyon için RMSE gibi.

5. Modelin Hiperparametrelerini Ayarlama (Öğretmeni mezun edelim.)
   Hiperparametreler, modelin eğitim sürecini yöneten dışsal parametrelerdir.

Grid Search veya Random Search: Hiperparametrelerin en uygun kombinasyonlarını bulmak için kullanılan yöntemlerdir.
Regularization: Modelin overfitting yapmaması için teknikler uygulanır (örneğin, L1/L2 regularizasyonu veya dropout).

6. Deploy(Öğretmeni atayalım.)
   Eğitilmiş modelinizi gerçek dünya kullanımına sunmak için bir deployment süreci gereklidir. Bu, modelin bir web servisi olarak veya bir mobil uygulama içinde çalışmasını sağlayabilir.

API Geliştirme: Modeli, kullanıcıların erişebileceği bir API’ye dönüştürmek.
Model İzleme: Modelin gerçek dünyada ne kadar iyi performans gösterdiğini izlemek ve gerektiğinde yeniden eğitmek.

7. Modelin Sürekli Öğrenmesi ve Gelişmesi (Öğretmeni gelişim için seminerlere yollayalım.)
   Yapay zekanın etkin bir şekilde öğrenmeye devam etmesi için sürekli verilerle beslenmesi gerekebilir. Bu, modelin zamanla değişen koşullara adapte olmasını sağlar.
   Model Güncellemeleri: Modelin performansı düşerse veya yeni veriler geldikçe model yeniden eğitilmelidir.
   Transfer Learning: Önceden eğitilmiş modellerden öğrenmeyi kullanarak daha hızlı ve verimli eğitim sağlayabilirsiniz.

• Yapay Zeka’ya Öğretmek İçin Kullanılabilecek Araçlar ve Kütüphaneler:
• TensorFlow: Derin öğrenme için yaygın bir kütüphane.
• PyTorch: Derin öğrenme ve yapay zeka için popüler bir framework.
• Scikit-learn: Makine öğrenmesi için kullanılan basit ve güçlü bir Python kütüphanesi.
• Keras: TensorFlow üzerinde çalışan bir yüksek seviyeli API, kullanımı kolaydır.
• OpenAI Gym: Reinforcement Learning için bir platform.

Yapay zekanın öğrenim süreci tabi ki bir insandan farklı. Ancak eğitim sürecini incelediğinizde mantıksal çerçeve olarak çok benzediğini görebilirsiniz.
Yapay zeka bir ürün ve bu sürecin ürün yönetimi süreci ile de çok fazla ortak noktası bulunmakta. Tabi ki hepimiz yapay zeka eğitmeyeceğiz ancak bu süreci anlamak yapay zekayı verimli kullanabilmemiz açısından bize muhakkak yol gösterici olacaktır. 10 kişilik bir deney grubu kursak ve 5 kişiye bu süreci detaylı olarak öğretsek, şüphesiz o 5 kişinin aynı soru karşısında aldığı cevaplar diğerlerininkine oranla daha kullanışlı olacaktır.

Gizem Özdemir

*PS Bu içerik oluştururken herhangi bir AI desteğinden yararlanılmamıştır.