AI Model Mimarisleriyle Deneyselleştirme

Günümüzde yapay zekâ, tıbbından finansa kadar birçok alanda ayrılmaz bir parçası haline geldi. İleri düzey yapay zekâ modelleri oluşturmanın anahtarı, farklı mimarileri anlamak ve deneyimlemektir. Bu makalede, en popüler yapay zekâ model mimarilerini, uygulamalarını ve pratik kod örneklerini tartışacağız.

1. Sinir Ağı

Sinir ağı, birçok ileri düzey yapay zekâ modelinin temel bileşenidir. Neuron katmanlarından oluşur ve giriş verilerini işler, sonuçlar üretir.

Kod Örneği: Keras'ta Basit Bir Sinir Ağı

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

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

2. Konvolüsyonel Ağlar (CNN)

Konvolüsyonel ağlar, özellikle görüntü verilerini işlemede çok etkilidır. Görüntülerde özellikleri tespit etmek için konvolüsyonel katmanları kullanır.

Kod Örneği: Keras'ta CNN

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

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

3. Rekürrent Ağlar (RNN)

Rekürrent ağlar, metin veya zaman serisi gibi sekans verilerini işlemede idealdir.

Kod Örneği: Keras'ta RNN

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

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(64, input_shape=(10, 64)))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

4. Transformer

Transformer, doğal dil işlemeyi devrimleştirmiş modern bir mimaridir. Dikkat mekanizmasını kullanarak konteksti daha iyi anlamaya yardımcı olur.

Kod Örneği: Hugging Face'ta Transformer

from transformers import BertModel, BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

input_ids = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt").input_ids
outputs = model(input_ids)

5. GAN (Generative Adversarial Networks)

GAN, yeni veriler oluşturmak için kullanılan bir mimaridir, örneğin görüntüler veya metinler. İki ağdan oluşur: bir generator ve bir diskriminator.

Kod Örneği: Keras'ta GAN

from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Dropout, LeakyReLU, BatchNormalization

# Generator
generator = Sequential()
generator.add(Dense(256, input_dim=100))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
generator.add(Dense(512))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
generator.add(Dense(1024))
generator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
generator.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
generator.add(Dense(28*28, activation='tanh'))
generator.add(Reshape((28, 28)))

# Diskriminator
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
discriminator.add(Dense(512))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dense(256))
discriminator.add(LeakyReLU(alpha=0.2))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Modellerin derlenmesi
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')

Özet

Farklı yapay zekâ model mimarilerini deneyimlemek, belirli bir problem için optimal çözümü bulmanıza yardımcı olur. Her mimarin çalışma prensibini anlamak ve farklı veri setlerinde onları pratik olarak test etmek önemlidir. Unutmayın ki başarının anahtarı, sürekli öğrenme ve modelleri değişen koşullara uyarlamaktır.