bilgisayarınızda yapay zeka nasıl oluşturulur

Bilgisayarınızda Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur? Tam Kılavuz.

Tamam, yani "bir yapay zeka" inşa etmeye meraklısınız. Hollywood'daki gibi varoluşu ele alan bir yapay zeka değil, dizüstü bilgisayarınızda çalıştırabileceğiniz, tahminler yapan, sıralama yapan, hatta belki biraz sohbet eden türden. Bilgisayarınızda Yapay Zeka Nasıl Oluşturulur sıfırdan yerel olarak gerçekten çalışan bir şeye dönüştürme girişimim . Kısayollar, dobra fikirler ve ara sıra da yoldan sapmalara hazır olun çünkü gerçekçi olalım, kurcalamak asla temiz değildir.

Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:

🔗 Yapay zeka modeli nasıl oluşturulur: tüm adımlar açıklandı
Yapay zeka modeli oluşturma sürecinin baştan sona net bir şekilde dökümü.

🔗 Sembolik yapay zeka nedir: Bilmeniz gereken her şey
Sembolik yapay zekanın temellerini, tarihini ve günümüzdeki uygulamalarını öğrenin.

🔗 Yapay zeka için veri depolama gereksinimleri: İhtiyacınız olanlar
Verimli ve ölçeklenebilir yapay zeka sistemleri için depolama ihtiyaçlarını anlayın.

Şimdi neden uğraşasın ki? 🧭

Çünkü "yalnızca Google ölçeğindeki laboratuvarlar yapay zeka yapabilir" dönemi geride kaldı. Günümüzde, sıradan bir dizüstü bilgisayar, birkaç açık kaynaklı araç ve inatla, e-postaları sınıflandıran, metinleri özetleyen veya görselleri etiketleyen küçük modeller oluşturabilirsiniz. Veri merkezine gerek yok. Tek ihtiyacınız olan:

  • bir plan,

  • temiz bir kurulum,

  • ve makineyi pencereden dışarı atmak istemeden tamamlayabileceğiniz bir hedef.

Bunu takip etmeye değer kılan şey nedir? ✅

"Bilgisayarınızda yapay zeka nasıl oluşturulur?" diye soran kişiler genellikle doktora derecesi istemezler. Gerçekten çalıştırabilecekleri bir şey isterler. İyi bir plan birkaç noktayı çözer:

  • Küçükten başlayın : Duyguları sınıflandırın, "zekayı çözün" değil.

  • Yeniden üretilebilirlik : conda veya venv kullanın, böylece yarın panik yapmadan yeniden inşa edebilirsiniz.

  • Donanım dürüstlüğü : Scikit-learn için CPU'lar iyi, derin ağlar için GPU'lar (şanslıysanız) [2][3].

  • Temiz veriler : yanlış etiketlenmiş gereksiz veriler yok; her zaman eğitim/geçerlilik/test olarak bölün.

  • Anlam ifade eden metrikler : doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1. Dengesizlik için ROC-AUC/PR-AUC [1].

  • Paylaşmanın bir yolu : Küçük bir API, CLI veya demo uygulaması.

  • Güvenlik : Gölge veri kümeleri yok, özel bilgi sızıntıları yok, riskleri açıkça belirtin [4].

Bunları doğru yaparsanız, "küçük" modeliniz bile gerçek olur.

Korkutucu görünmeyen bir yol haritası 🗺️

  1. Küçük bir problem + bir metrik seçin.

  2. Python'u ve birkaç önemli kütüphaneyi kurun.

  3. Temiz bir çevre yaratın (sonra kendinize teşekkür edeceksiniz).

  4. Veri setinizi yükleyin, düzgün şekilde bölün.

  5. Aptal ama dürüst bir temel oluşturun.

  6. Sinir ağını yalnızca değer katıyorsa deneyin.

  7. Bir demo paketleyin.

  8. Not alın, gelecekteki siz size teşekkür edecek.

Minimum ekipman: Aşırı karmaşıklaştırmayın 🧰

  • Python : python.org'dan alın.

  • Ortam : Conda veya pip ile venv

  • Not Defterleri : Oyun için Jupyter.

  • Editör : VS Code, kullanıcı dostu ve güçlü.

  • Çekirdek kütüphaneleri

    • pandas + NumPy (veri düzenleme)

    • scikit-learn (klasik ML)

    • PyTorch veya TensorFlow (derin öğrenme, GPU yapıları önemlidir) [2][3]

    • Hugging Face Transformers, spaCy, OpenCV (NLP + görme)

  • Hızlanma (isteğe bağlı)

    • NVIDIA → CUDA yapıları [2]

    • AMD → ROCm yapıları [2]

    • Apple → Metal arka uçlu PyTorch (MPS) [2]

kurulumunuz için tam vermesine izin verirseniz, çoğu "kurulum sıkıntısı" ortadan kalkar

Kural şudur: Önce CPU'da sürün, sonra GPU'da sprint atın.

Yığınınızı seçin: Parlak şeylere karşı koyun 🧪

  • Tablo verileri → scikit-learn. Lojistik regresyon, rastgele ormanlar, gradyan artırma.

  • Metin veya görseller → PyTorch veya TensorFlow. Metinler için küçük bir Transformatörün ince ayarını yapmak büyük bir kazançtır.

  • Chatbot benzeri → llama.cpp, dizüstü bilgisayarlarda küçük LLM'leri çalıştırabilir. Sihirli bir şey beklemeyin, ancak notlar ve özetler için işe yarıyor [5].

Temiz çevre kurulumu 🧼

# Conda yolu conda create -n localai python=3.11 conda active localai # VEYA venv python -m venv .venv kaynağı .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate

Daha sonra essentials'ı yükleyin:

pip install numpy pandas scikit-learn jupyter pip install torch torchvision torchaudio # veya tensorflow pip install transformers datasets

(GPU yapıları için, cidden, sadece resmi seçiciyi kullanın [2][3].)

İlk çalışan model: Küçük tutun 🏁

Önce temel çizgi. CSV → özellikler + etiketler → lojistik regresyon.

sklearn.linear_model'den LogisticRegression'ı içe aktarın ... print("Doğruluk:", accuracy_score(y_test, preds)) print(classification_report(y_test, preds))

Bu, rastgelelikten daha iyi performans gösterirse, kutlayın. Kahve veya kurabiye, karar sizin ☕.
Dengesiz sınıflar için, ham doğruluk yerine hassasiyet/geri çağırma + ROC/PR eğrilerini izleyin [1].

Sinir ağları (sadece işe yararsa) 🧠

Metniniz var ve duygu sınıflandırması mı istiyorsunuz? Önceden eğitilmiş küçük bir Transformatörün ince ayarını yapın. Hızlı, temiz ve makinenizi yakmaz.

transformatörlerden AutoModelForSequenceClassification'ı içe aktarın ... trainer.train() print(trainer.evaluate())

Profesyonel ipucu: Küçük örneklerle başlayın. Verilerin %1'inde hata ayıklama yapmak saatler kazandırır.

Veriler: Atlayamayacağınız temel bilgiler 📦

  • Genel veri kümeleri: Kaggle, Hugging Face, akademik depolar (lisansları kontrol edin).

  • Etik: Kişisel bilgileri temizleyin, haklara saygı gösterin.

  • Bölmeler: eğit, onayla, test et. Asla bakma.

  • Etiketler: Tutarlılık süslü modellerden daha önemlidir.

Gerçek bombası: Sonuçların %60'ı mimari sihirbazlıktan değil, temiz etiketlerden geliyor.

Dürüst kalmanızı sağlayan metrikler 🎯

  • Sınıflandırma → doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1.

  • Dengesiz kümeler → ROC-AUC, PR-AUC daha önemlidir.

  • Regresyon → MAE, RMSE, R².

  • Gerçeklik kontrolü → birkaç çıktıyı göz kararı değerlendirin; rakamlar yalan söyleyebilir.

Kullanışlı kaynak: scikit-learn ölçüm kılavuzu [1].

Hızlanma ipuçları 🚀

  • NVIDIA → PyTorch CUDA derlemesi [2]

  • AMD → ROCm [2]

  • Apple → MPS arka ucu [2]

  • TensorFlow → resmi GPU kurulumunu takip edin + doğrulayın [3]

Ancak, temel değerleriniz henüz çalışmadan optimizasyon yapmayın. Bu, aracın jantları henüz hazır değilken jantları cilalamak gibi bir şey.

Yerel üretken modeller: bebek ejderhalar 🐉

  • Dil llama.cpp aracılığıyla nicelleştirilmiş LLM'ler [5]. Notlar veya kod ipuçları için iyi, derin sohbetler için değil.

  • Resimler → Kararlı Difüzyon varyantları mevcuttur; lisansları dikkatlice okuyun.

Bazen görev odaklı ince ayarlı bir Transformatör, küçük donanımda şişkin bir LLM'den daha iyidir.

Paketleme demoları: İnsanların tıklamasını sağlayın 🖥️

  • Gradio → en kolay kullanıcı arayüzü.

  • FastAPI → temiz API.

  • Flask → hızlı komut dosyaları.

gradio'yu gr olarak içe aktar clf = pipeline("duygu analizi") ... demo.launch()

Tarayıcınız bunu gösterdiğinde sanki sihir gibi geliyor.

Akıl sağlığını koruyan alışkanlıklar 🧠

  • Versiyon kontrolü için Git.

  • Deneyleri takip etmek için MLflow veya not defterleri.

  • DVC veya karmalarla veri versiyonlama.

  • Başkalarının sizin işlerinizi yönetmesi gerekiyorsa Docker kullanın.

  • Pin bağımlılıkları ( requirements.txt ).

İnan bana, gelecekte minnettar kalacaksın.

Sorun giderme: sık karşılaşılan "öf" anları 🧯

  • Kurulumda hata mı oluştu? Sadece ortamı silip yeniden kurun.

  • GPU algılanmadı mı? Sürücü uyumsuzluğu, sürümleri kontrol edin [2][3].

  • Model öğrenmiyor mu? Öğrenme hızını düşürün, etiketleri basitleştirin veya temizleyin.

  • Aşırı uyum mu? Düzenleme, çıkarma veya sadece daha fazla veri.

  • Çok iyi metrikler mi? Test setini sızdırdınız (düşündüğünüzden daha sık oluyor).

Güvenlik + sorumluluk 🛡️

  • Kişisel Bilgileri Çıkarın.

  • Lisanslara saygı gösterin.

  • Yerel öncelikli = gizlilik + kontrol, ancak hesaplama sınırlamalarıyla.

  • Belge riskleri (adalet, güvenlik, dayanıklılık, vb.) [4].

Kullanışlı karşılaştırma tablosu 📊

Alet En İyisi İçin Neden kullanmalısınız?
scikit-öğren Tablo verileri Hızlı kazanımlar, temiz API 🙂
PyTorch Özel derin ağlar Esnek, büyük bir topluluk
TensorFlow Üretim hatları Ekosistem + servis seçenekleri
Transformatörler Metin görevleri Önceden eğitilmiş modeller hesaplamayı kaydeder
spaCy NLP boru hatları Endüstriyel güçte, pragmatik
Gradio Demolar/Kullanıcı Arayüzleri 1 dosya → kullanıcı arayüzü
Hızlı API API'ler Hız + otomatik belgeler
ONNX Çalışma Zamanı Çerçeveler arası kullanım Taşınabilir + verimli
lama.cpp Küçük yerel LLM'ler CPU dostu nicemleme [5]
Liman işçisi Paylaşım ortamları "Her yerde işe yarıyor"

Üç derin dalış (gerçekten kullanacaksınız) 🏊

  1. Tablolar için özellik mühendisliği → normalleştirme, tek sıcak, ağaç modellerini deneme, çapraz doğrulama [1].

  2. Metin için öğrenmeyi aktarın → küçük Transformatörleri ince ayarlayın, sıra uzunluğunu makul tutun, nadir sınıflar için F1 [1].

  3. Yerel çıkarım için optimizasyon → niceleme, ONNX'e aktarma, belirteçleyicileri önbelleğe alma.

Klasik tuzaklar 🪤

  • Çok büyük, çok erken inşa etmek.

  • Veri kalitesinin göz ardı edilmesi.

  • Test bölünmesini atlamak.

  • Kör kopyala-yapıştır kodlama.

  • Hiçbir şeyi belgelemiyorum.

Hatta README bile saatler sonra bile zaman kazandırır.

Zamanınıza değer öğrenme kaynakları 📚

  • Resmi dokümanlar (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Transformers).

  • Google ML Hızlandırılmış Kursu, DeepLearning.AI.

  • Görme temelleri için OpenCV dokümanları.

  • NLP boru hatları için spaCy kullanım kılavuzu.

Küçük bir hayat tüyosu: GPU kurulum komutunuzu üreten resmi yükleyiciler hayat kurtarıcıdır [2][3].

Her şeyi bir araya getiriyoruz 🧩

  1. Hedef → Destek biletlerini 3 türe ayırmak.

  2. Veri → CSV dışa aktarımı, anonimleştirilmiş, bölünmüş.

  3. Temel → scikit-learn TF-IDF + lojistik regresyon.

  4. Yükseltme → Temel çizgi durursa transformatörün ince ayarını yapın.

  5. Demo → Gradio textbox uygulaması.

  6. Gemi → Docker + README.

  7. Tekrarla → hataları düzelt, yeniden etiketle, tekrarla.

  8. Koruma → riskleri belgele [4].

Çok sıkıcı derecede etkili.

Özetle 🎂

Bilgisayarınızda Yapay Zeka Oluşturmayı Öğrenmek = Küçük bir sorun seçin, bir temel oluşturun, yalnızca işe yaradığında ilerleyin ve kurulumunuzu tekrarlanabilir tutun. Bunu iki kez yaparsanız, kendinizi yetkin hissedersiniz. Beş kez yaparsanız, insanlar sizden yardım istemeye başlayacaktır ki bu da gizlice eğlenceli kısımdır.

Ve evet, bazen bir tost makinesine şiir yazmayı öğretmek gibi geliyor. Sorun değil. Kurcalamaya devam edin. 🔌📝

Referanslar

[1] scikit-learn — Ölçümler ve model değerlendirmesi: bağlantı
[2] PyTorch — Yerel yükleme seçici (CUDA/ROCm/Mac MPS): bağlantı
[3] TensorFlow — Yükleme + GPU doğrulaması: bağlantı
[4] NIST — AI Risk Yönetimi Çerçevesi: bağlantı
[5] llama.cpp — Yerel LLM deposu: bağlantı

Resmi AI Asistan Mağazasında En Son Yapay Zekayı Bulun

Hakkımızda

Bloga geri dön